欧氏Steiner最小树的Delaunay三角网混合智能求解方法

欧氏Steiner最小树问题是组合优化中一个经典的NP难题,在许多实际问题中有着广泛的应用.由于使用普通智能算法求解较大规模问题时,极易陷入拓扑结构的局部最优,因此,基于Delaunay三角网技术并结合智能算法的有关思想,设计了一种改进的混合型智能求解方法,可大幅度提高算法在寻找更好拓扑结构上的有效性.算法在Matlab环境下编程实现,经大量STEINLIB中的标准数据实例测试和验证,获得了满意的效果,为求解较大规模的欧氏Steiner最小树问题提供了新的有效方法.     

Steiner最小树问题及其应用

Steiner最小树问题是一个历史悠久的经典的组合优化问题,由于应用广泛,多年来一直受到研究者的广泛关注。介绍了各种Steiner树问题及其求解算法和实际应用。     

图的Steiner最小树的竞争决策算法

图的Steiner最小树问题是一个著名的NP难题,在通讯网络、VLSI等工程实践中有着重要的应用.在分析图的Steiner最小树问题数学性质的基础上,提出了图的Steiner最小树的竞争决策算法.为了验证算法的有效性,求解了OR-Library中的基准问题,测试结果表明了算法具有较好的求解效果.     

一类平面折线图的Steiner最小树

本文介绍了Steiner问题中的主要课题,特别是在特殊的平面点集上构造Steiner最小树的研究的主要结果。对本人在一类平面拆线图上构造Steiner最小树方面的一些工作做了介绍与总结。     

Steiner问题的研究及进展

详细介绍了Ｓｔｅｉｎｅｒ问题及其几个主要研究方向的进展情况．探讨了有关Ｓｔｅｉｎｅｒ问题各时期的研究特点．并对其文献情况给出了统计分析．     

二维欧氏空间中网络编码的研究

针对网络编码的新方向—空间中的网络编码研究,首先提出二维欧氏空间中的五角星网络说明在空间中网络编码与路由存在本质差别和研究的必要性,然后通过理论推导得到二维欧氏空间中正(n+1)点单源多播情况下网络编码与路由性能比较及其代价优势极值,揭示空间中网络编码与路由不同的性质,并通过采用精确算法的软件验证理论推导的正确性,最后讨论空间中网络编码亟需解决的开放问题.     

多目标MIN-MAX度最小树问题及其求解

在多目标最小生成树问题和MIN-MAX度最小树问题的基础上,探讨使生成树最大顶点度数以及总权重都尽可能小的另类多目标MIN-MAX度最小生成树问题。分析了这一特殊的顶点度约束与Hamilton路的关联性质,在此基础上设计了先Hamilton路再MIN-MAX度最小树的独特求解方案。根据初始条件不同,当网络图不存在Hamilton路时,引入改进的蚁群优化算法,将转移概率由基本的指数形式改进为线性形式,在不影响求解质量的前提下,提高计算效率。针对以上策略,设计了相应的求解方案,并在计算机上用Delphi编程实现。大量数值算例验证表明,算法能快速有效地求解多目标情形下的MIN-MAX度最小生成树问题。     

K度Steiner问题

给定平面上n个固定点 (称为正则点 )的集合N和m =n - 2k- 2 个可动点 (称为Steiner点 )的集合M ,其中k( 3≤k≤n)是确定的正整数 要求互联点集V =N∪M的网络的拓扑在正则点的度为 1 ,Steiner点的度不超过k ,这种网络称为k度网络 确定m个Steiner点的位置 ,使互联这n m个点的k度网络总长度最短 显然这个最短的k度网络一定是树 ,我们称这个树为k度Steiner最小树 (kDSMT) ,并称这个问题为k度Steiner问题 本文得到了kDSMT的一些结构特征 ,并提出了一些有待进一步研究的问题     

最小树的一种新的生成方法

最小树及其算法是图论研究的重要内容之一,迭代思想是网络优化的基本思想,从任意生成树出发,若它不是最小树,利用迭代规则得到一棵更小的生成树;本文引入了关于连枝的迭代法和关于树枝的迭代法并给出了从一棵生成树中找最小树的新的方法,这种方法在网络设计有重要的应用.     

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。     

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.     

A new algorithm for degree-constrained minimum spanning tree based on the reduction technique

The degree-constrained minimum spanning tree (DCMST) is an NP-hard problem in graph theory. It consists of finding a spanning tree whose vertices should not exceed some given maximum degrees and whose total edge length is minimal. In this paper, novel mathematical properties for DCMST are indicated which lead to a new reduction algorithm that can significantly reduce the size of the problem. Also an algorithm for DCMST to solve the smaller problem is presented which has been pre-processed by reduction algorithm.     

关于最小生成树问题的注记

在这篇文章中我们得到在图G=(V,E)的生成子图     

启发式进货规划求解Steiner树问题

求解Steiner树对通信网络点对多点路由优化问题有重要意义,已被证明是NP－complete的。通过把图形简化技术、进货规划方法和KMB启发式上结合,提出了一种求解Steiner树问题的新方法,提高了算法的效率,仿真结果表明,本算法是有效的,性能优于传统的启发式算法。     

最小生成树DNA算法

为了改进粘贴模型,提出了用生化实验实现求解割集的计算方法,并基于该方法给出了最小生成树DNA算法.首次将分离实验扩展为基于分离板的分离实验和基于电泳技术的分离实验,所提出的最小生成树DNA算法打破了DNA计算的计算模式——用求解割集的最小边的方法逐步产生最小生成树.用该方法求解割集利用了分离实验运算的高度并行性,最小生成树DNA算法的时间复杂度是线性的,从而降低了算法的时间复杂度.     

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.