一个多物资网络流问题的逼近算法

给出最小满意率最大双标准最大多物资网络流问题,并证明其解存在.建构辅助网络,运用Korte和Vygen于2000年在Young, Garg和Knemann等工作的基础上给出的求最大多种物资网络流问题的ε-逼近解的完全多项式算法作子程序和二分收索方法做出一个求所给问题的解的拟多项式逼近算法.分析算法的复杂性,给出并证明算法的逼近程度.     

0-1多项式背包问题的一种精确算法

提出了0-1多项式背包问题的一种新的精确算法. 该算法是一个基于拉格朗日松弛和对偶搜索的分枝定界方法. 用外逼近法求拉格朗日对偶问题得到上界,其中拉格朗日松弛问题通过转化为一个网络最大流问题来求解. 为了提高算法的效率,利用两种启发式方法求初始可行解,并用填充和交换的方法改进后得到初始下界; 并且在分枝定界前, 利用所得到的拉格朗日界, 先固定最优解中某些变量的值. 数值结果表明该算法是有效的.     

二维Helmholtz方程Taylor多项式逼近及误差分析

利用Taylor多项式方法,对二维Helmholtz方程进行数值解研究．首先将Helmholtz方程问题转化为矩阵方程,建立了Taylor多项式逼近解的求解格式;其次给出了Taylor逼近解与精确解的误差分析,同时给出了几个数值例子验证该方法的有效性与可靠性．     

二次网络规划基解的一个优化方向及算法

二次网络规划是现实经济管理活动中常见规划问题之一,它的求解一直是组合优化理论中在探索的问题,由于该类问题是NP－问题,故其解没有多项式算法,加之整数的离散性,该问题的求解变得较为复杂,目前虽有一些启发式算法,但其算法的复杂性偏高,本文的探讨在于降低这种复杂性,给出了二次网络规划基解的一个新的优化方向,并获得了二次网络规划的一个新的启发式算法。     

网络流问题的二个注释及有关算法的改进

鉴于网络理论在人力物力分配方面和物资调运方面等具有重大的应用意义，特对其中的网络流问题作出如下二个注释及有关算法的改进：1．最大流问题及有关算法的改进；2．最小费用的最大流问题及有关算法。     

运输问题表上作业法的网络分析（Ⅰ）

为求解运输问题的表上作业法提供一种新的理论解释和这种理论解释的某些应用．文中建立了运输问题的网络模型，给出了最大可行流算法并论证了算法的正确性     

基于DFS的最大流多解问题研究

最大流问题一般是多解的，但传统的求解方法过于繁锁。提出了一种基于DFS的最大流多解算法，可以求得有向流网络的所有最大流解。该算法依据DFS策略，算法的执行效率较高。     

求解下模集函数最大值问题的局部搜索算法

给出了求解具有简单约束的下模集函数最大值问题的一种局部搜索算法,并讨论了所给算法的性能保证.该算法的基本思想是:算法每次迭代总是在当前近似解集的邻域内,求出使目标函数取得最大的集合,将其作为新的近似解集.分析表明,所给算法是一种多项式时间近似算法.     

基于网络效用最大化的mesh网优化算法

为设计联合优化算法,将多无线电多信道mesh网络的拥塞控制与信道分配建模化为一个使得网络效用最大的混合整数非线性规划问题.由于求解该规划问题具有很高的时间复杂度,因此利用拉格朗日对偶分解将之分解为若干个子问题,进而设计能获得近优解的分布式算法.通过该分布式算法,各节点能够自适应调整传输速率并根据网络状况进行多信道的分配.仿真实验表明该算法能够逼近最优解,并且随着网络中无线信道数目的增多,其结果更接近最优解.     

Euler杆大挠度屈曲解析逼近解的构造

基于Euler杆大挠度屈曲的控制方程, 构造了屈曲载荷 及最大挠度的高精度解析逼近解. 利用Maclaurin展开和Chebyshev多项式将控制方程中的正弦项用三次多项式近似代替, 得到一个Duffing型方程, 再将牛顿法与谐波平衡法相结合解对应的Duffing方程, 从而给出Euler杆大挠度屈曲的解析逼近解. 求解过程中只需解线性方程组即可构造出屈曲载荷及最大挠度的解析逼近公式. 几乎在自变量的全部取值范围内, 给出的公式都有较高的逼近精度.     

间接光滑逼近

改进了链接超平面模型,并在找链接算法的基础上给出了一个处处光滑的间接光滑逼近算法,该算法在保持找链接算法简洁这一优势的同时,给出了处处光滑的逼近结果,且这一算法可以用于任意维空间。     

二次曲线Chebyshev法向逼近的交换算法

以机械曲线的逼近为背景，建立了符合机械上误差度量标准的逼近模型即法向一致逼近问题，推出了最佳法向一致逼近二次曲线的特征，给出了一个算法，并对其收敛性进行了讨论，其误差低于０．８ｕｍ。     

二值和多值图象的边界跟踪及逼近

对二值和多值图象的边界跟踪和逼近问题作了探讨；提出了可识别边界线上左右边缘点的边界跟踪算法、利用链码的矢量性的多边形逼近算法和二次Ｂｅｚｉｅｒ曲线逼近算法。这些算法简单实用，效果较好。     

关于满Steiner树问题的一个近似算法

满Steiner树问题(TST)是求解一个正则点都是叶子的最小Steiner树问题.Fabio Viduani Martinez等人给出了此问题的近似算法,它的性能比为2ρ-ρ/(3ρ-2)≈2.52,而目前求解Steiner树问题的近似算法的性能比,最小值约为1.550.对满Steiner树问题给出了一个近似算法,并将它的性能比改进为2ρ-3ρ/(6ρ-2)≈2.463.     

次模函数近似算法求最小弱顶点覆盖

求给定无向图的最小弱顶点覆盖是一个NP困难问题,只能通过研究此问题的近似算法来求解。本文从基本圈出发,定义了一个次模函数,利用次模函数理论来得到一个最小弱顶点覆盖问题的近似解,且近似度为1+ln(d-1),其中d为图的顶点最大度。     

基于二次逼近模型的PID增益预测控制

针对传统的 PID控制和预测控制的问题 ,文章提出一种基于二次逼近模型的 PID增益预测控制 ,并阐述了该系统的结构、算法和应用特点。通过二次逼近建模的方法 ,提高了建模的算法速度和实际逼近精度以及较强的动态补偿能力。运用这种模型的预测和传统的 PID相结合 ,使控制系统具有增益自适应能力和较好的鲁棒性 ,并通过仿真实例对该方法的特点和性能进行了验证     

基于内积矩阵Euv的最小二乘形式矩阵Padé-型逼近

为提高求矩阵Padé-型逼近解的精确度,给出一种求解矩阵Padé-型逼近解的改进算法,即基于矩阵Euv的正交多项式Padé-型逼近算法.另外,当矩阵值幂级数展开式的系数产生微小摄动时,矩阵幂级数的Padé-型逼近解变化往往很大,借助误差公式、内积单位矩阵和最小二乘法构造一种稳定性和精确度均有所提高的最小二乘形式矩阵Padé-型逼近算法.最后,对这两种算法分别给出完整的分子和分母行列式表达式.     

非线性规划问题的函数逼近算法与收敛性

对于一般的非线性规划问题,利用Lagrange函数进行拟合,建立一种算法。在算法的每次迭代中,通过解构造的二次规划问题获得一个可行方向。并证明了该算法的收敛性。     

离散点列的局部双圆弧逼近

给出一种用双圆弧逼近离散点列的算法，该方法对数据点列没有任何限定性要求。先对离散点列用三次样条曲线插值，求出型值点的一阶导数，然后对三次样条曲线用双圆弧逼近。由于采用局部双圆弧逼近，该算法对大挠度和小挠度样条曲线均适用，从而克服了传统双圆弧逼近只能针对小挠度样条曲线的缺点。实验表明，该算法稳定、健壮，且能保持曲线的整体光滑，达到C^1连续。     

一种基于支持向量机的多分辨率信号逼近算法

为了进一步提升多分辨率信号逼近算法(MSA)的逼近性能,提出了一种基于支持向量机(SVM)的信号多分辨率逼近算法(SVM-MSA).SVM-MSA以尺度子空间是再生核希尔伯特空间为前提,先在MSA中集成SVM的逼近准则并得到一个无约束规划,再引入松弛变量将无约束规划转化为约束规划,最后借助拉格朗日乘子法求解约束规划,获得逼近系数与逼近表达式.SVM-MSA不仅保留了MSA的多分辨率逐级逼近特点,而且兼具SVM良好的逼近准确度与平滑度.实验结果表明:在逼近sinc信号时,SVM-MSA具有比MSA更好的逼近准确度与平滑度;在噪声环境下,当输入信噪比大于约2 dB时,具有更强的稳健性.