求解度约束最小生成树的一种启发式方法

针对网络设计和优化中度约束最小生成树问题,提出了一种基于贪心思想的启发式算法求解度约束最小生成树.在最小生成树的基础上,将超过度约束的顶点降低度数使之满足度约束条件.经大量数据测试并与其他算法进行比较,表明了该算法的有效性和通用性.     

基于Prim算法的度约束最小生成树问题研究

针对一类度约束最小生成树问题,基于传统最小生成树问题的Prim算法,设计了一种求解算法.该算法在保证网络中指定节点的度不变的前提下,构造了网络关于指定节点的最大度最小生成树.与经典的Gloveklingman算法进行了仿真比较,结果表明,该算法是求解度约束最小生成树问题的一种有效算法.     

边权相同的最小生成树改进算法

针对当赋权连通图中存在权值相同的多条边时,传统的Kruskal算法不能计算出全部的最小生成树,提出了求解最小生成树的改进算法.实验结果表明,改进算法可以得到一个赋权连通图的所有最小生成树,进而为决策者提供更全面的最优决策方案.     

一类度约束最小生成树问题的Dijkstra算法

度约束最小生成树问题是网络设计和优化中的一个NP难题。结合该问题的特征,基于Dijkstra算法的基本思想,提出了一种求解网络G关于指定节点的最大度最小生成树的新算法。该算法在保证指定节点最大度的前提下,每次通过选取剩余边中权最小的边加入当前网络,最终得到网络G关于指定节点的最大度最小生成树。同时对算法的复杂度进行了分析。最后通过与其他算法的仿真比较和算例,表明了新算法的有效性。     

附有条件的最小支撑树算法

传统最小生成树算法不能解决:度约束条件下的最小支撑树问题;动态网络的最小支撑树问题;边约束条件下的最小支撑树问题。遗传算法可以求解度约束条件下的最小支撑树问题,但存在效率低、编码复杂等缺陷。归纳了3类附有条件的最小支撑树数学模型,在最小支撑树传统算法基础上,提出了3类附有条件的最小支撑树算法。算法测试和比较表明:附有条件的最小支撑树算法是完全可行和有效的。     

TSP问题的一种快速近似算法及应用

给出求解度约束最小生成树(DCMST)问题的一种快速近似算法．在此基础上．又给出求解TSP问题的一种快速近似算法,并在微机上实现且其数值试验的效果良好．最后,将求解TSP问题的近似快速算法作一些改进．应用于遗传算法的初始种群生成并进行数值实验．结果表明,用文中算法生成的初始种群．比起一般方法产生的初始种群性能有很大改进．该算法可以加速遗传算法的寻优速度．     

求解最大度约束下最小生成树的新算法

针对网络优化中度约束最小生成树问题的特征,融合破圈法的基本思想,提出了一种求解网络G关于指定节点的最大度约束下最小生成树的新算法。该算法在保证指定节点最大度的前提下,每次通过去掉圈中权最大的边,最终构造出网络G关于指定节点的最大度约束下的最小生成树。算法证明和算例都表明了该算法的有效性。     

基于最小生成树算法求解图的单源最短路径的研究

对《基于Kruskal算法的最短路径算法研究》一文中提出的方法进行探讨,通过构造实例论证了Kruskal算法并不能直接用于求解有向带权图的单源最短路径问题,并综合性地对基于最小生成树算法求解图的单源最短路径问题进行分析,通过构造实例最终得出最小生成树算法不适用于求解图的单源最短路径问题的结论.     

基于最小生成树算法求解图的单源最短路径的研究

对《基于Kruskal算法的最短路径算法研究》一文中提出的方法进行探讨,通过构造实例论证了Kruskal算法并不能直接用于求解有向带权图的单源最短路径问题,并综合性地对基于最小生成树算法求解图的单源最短路径问题进行分析,通过构造实例最终得出最小生成树算法不适用于求解图的单源最短路径问题的结论.     

一种基于遗传算法的度约束最小生成树求解方法

度约束最小生成树是一个NP问题.提出了应用基于分段编码遗传算法求解度约束最小生成树的方法,给出了算法设计、算法描述和实例分析,并且对遗传操作产生的非法染色体进行修正.经过数据测试验证,该求解方法是可行的,与其它算法相比较,有着较好的求解效果.     

融合梯度信息的最小生成树医学图像配准

针对传统的均匀子采样的最小生成树配准方法对采样率敏感,导致配准鲁棒性降低的问题,提出了一种融合梯度信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取均匀子采样点集,并在此基础上构造最小生成树;然后使用最小生成树来估计Rényi熵;最后将图像间的边缘梯度信息融入到配准框架中.通过在公共数据集RREP上,与传统的基于均匀子采样的最小生成树配准算法和基于归一化互信息配准算法相比,提出的算法在达到良好配准精度的同时,具有更平滑的配准函数和较强的鲁棒性.     

一种支持QoS的多播路由算法

对支持QoS(服务质量)的多播路由技术作了较详细的分析,提出了一种后向搜索最小生成树算法作为有实时性要求的多播业务的路由算法,并模拟分析了该算法的优越性。     

遗传算法在网络最短路径问题上的应用

将网络最短路径问题抽象为求最小生成树问题,分析了最小生成树在解决实际问题时的局限性,引入了节点的度的概念;针对一般遗传算法在求解某些工程问题时存在的一些不足,提出了用量化约束条件来改进适应值函数、节点与度约束相结合编码的二进制编码方式、基于节点域的交叉和变异运算的策略.通过对公路交通网络的仿真表明,采用一般遗传算法与普通遗传算法分别求解,数值计算结果证明了改进后的遗传算法的可行性.     

无线传感器网络LEACH簇树路由协议研究

基于LEACH的簇树路由协议是目前无线传感器网络研究的热点之一,由于传统的构造最小生成树的算法不能适应网络中节点密度的变化,制约其更广泛的应用。在对LEACH簇树路由和传统的连通网络中构造最小生成树算法的分析基础上,结合动态优化的思想,提出了一种新的基于Prim算法的构造最小生成树算法,并将其应用到簇树路由中,使得网络寿命延长,同时增强了对网络节点密度的适应性。仿真结果说明了该算法的可行性和有效性。     

基于细化和最小生成树的多边形主骨架线提取

现有的不规则多边形主骨架线提取方法存在设计复杂、执行效率低等缺点,对此提出一种基于细化和最小生成树的多边形主骨架线提取方法 .首先,确定多边形的最小包围盒,并在其中生成均匀分布、数值分别为0或1的点,运用细化算法提取多边形骨架;再利用Prim算法生成最小生成树;最后,计算最小生成树上的两个叶子节点间的路径长度,将长度最长的路径定义为主骨架线.实验结果表明：本方法提取出的主骨架线效果较好,具有一定的实用性.     

最小生成树问题在RMESH上的常数时间算法

提出了在n²×mn²的RMESH模型上常数时间的最小生成树算法,并根据PRAM模拟RMESH的结论,得到了在PRAM上O(logn)时间的最小生成树算法。这2个并行算法的时间复杂度都是当前最好的。     

基于遗传算法优化多出口疏散路径问题

提出了一种基于遗传算法来优化疏散路径问题的方法．首先将疏散路径图转换为等价的距离完全图,将目标点、源点和中间点分离,随机选取中间点构造最小生成树,最终用遗传算法得到最优路径．通过数值实验,验证了算法的有效性,并与传统方法进行了比较．