大规模网络最大流对偶图算法模型及实现

在网络最大流算法的研究中,为了减少计算量,提出了许多改进的方法.基于图论中的最大流最小割定理,利用网络流图的对偶图的最短路径求网络最大流,对求最短路径的Dijkstra算法进行了研究,给出了一种改进的Dijkstra算法模型,该算法采用了堆排序中的小根堆来选择最短路径结点,使用集合运算对堆中的结点进行处理,使得参加运算的结点数减少,提高了算法的效率.     

网络最大流的矩阵算法

利用网络的容量矩阵得出网络的最小割矩阵,即可得到网络的最大流。     

广义最大流问题

将网络最大流问题作了推广，给出了推广后的网络最大流GMF的标号算法及初始可行流计算的办法，并用线性规划的对偶理论说明了有关的结论。     

用木桶原理改进最大流算法

传统求网络最大流算法需要反复将网络图进行标号和增流,存在步骤繁复、计算量大的问题。本文提出了一种寻找最大流的改进标号法。此方法通过寻找网络中可能的最小割进行标号、分配流量,可以简化计算过程,提高运算效率。     

一种基于特征子图的不确定图分类算法

采用频繁子图作为特征子图,对不确定图进行分类.提出AGF频繁子图挖掘算法,该算法将频繁子图挖掘问题转换为频繁项挖掘问题,可有效提高频繁子图生成效率.利用频繁子图构造分类模型,首次应用于不确定图,通过实验证明,给出的分类算法具有良好的分类正确率.     

基于标号法求解网络最大流算法的研究

近年来,随着各种网络的飞速发展,对最大流问题的研究也取得了很大的进展.本文简述了网络最大流问题的现状,提出了一种求解网络最大流与最小截问题的算法.此算法使得计算网络最大流变得简便,且具有很强的实用性.     

Web社会网络的不确定属性图模型与应用

针对Web社会网络中个体及个体关系均存在一定的不确定性,以及个体及其关系具有属性不确定的实际问题,综合不确定图和属性图特征,提出“不确定属性图”概念,并对其进行属性描述.分别给出边不确定属性图、顶点不确定属性图以及顶点和边均不确定属性图概念,证明了它们与属性图、不确定图之间的关系和它们自身的性质;在考虑结点和边属性也可能存在不确定的情况,给出不确定属性图的综合模型,证明不确定图和属性图是不确定属性图的特例,不确定属性图是二者的拓展研究;最后文中给出不确定属性子图及其判定方法.分析表明,不确定属性图更能反映Web社会网络的真实结构.     

制造网络的一个最小费用最大流算法

制造网络流广泛应用于解决水源的调度及工厂的产品运输、分配、合成等问题.该文提出一个制造网络流的最小费用最大流算法.     

网络最大流算法的改进

将已有的网络最大流的算法——标号法改进为断路法,从而加快了求网络最大流的速度并减少作标号图的麻烦。     

基于最小费用最大流的中文分词算法模型

中文自动分词不仅是中文信息处理的基础性工作而且对后续句法分析、语义分析等中文信息处理流程有着很大的影响。本文基于最小费用最大流,提出一个具有拓展性的中文分词算法模型,实验证明了本算法能够准确地对输入文字串进行切分。     

城市道路网容量的对偶图算法

 在给定路网结构和路段通行能力的基础上,借助图论中最大流最小割定理,给出1种求路网容量的方法———对偶图算法,为路段通行能力约束下路网容量的确定提供了1种新途径.     

连通图的极小键覆盖

对连通图的键覆盖进行了研究。通过讨论图的键覆盖的存在性，估计了其键覆盖大小，证明了图的键覆盖大小等于它的边割覆盖大小。     

一种改进的社区发现最大流算法

为合理设计最大流算法中边容量的分配策略,利用网页的入度和出度的概率分布以及Web页面间链接重要性差异,合理分配边容量,提出改进的最大流算法MBP.实验结果表明,改进的最大流算法MBP发现的社区质量多数情况下优于HITS算法和原始最大流算法.     

A probabilistic paradigm for handling uncertain objects in GIS by randomized graph algebra

Probability theory faces difficulties when it is applied to describing uncertain objects in geographic information system (GIS). This is mainly due to the fact that an object in GIS is normally described by a series of discrete vertexes. Modeling uncertainty objects should be therefore based on error of the composed vertexes. This type of model is normally complex and relatively difficult to implement because of many unknown factors, such as the number of vertexes of a polygon, error nature of each individual vertex and error correlation among the vertexes. In this paper, a probabilistic paradigm for handling uncertain objects in GIS by randomized graph algebra is presented. The theoretical basis for this paradigm is the randomized graph algebra-a probability theory for graph-which is newly proposed in this study. Classical probability theory is based on numerical algebra and is also an extension of numerical algebra by further defining probability density within a numerical domain. In the same token, this study begins with defining graph algebra as the basis for probability theory for graph. First, we adopt the theory of graph algebra and further refine the theory by defining the modulo operation for graph. As a result, a graph can thereafter be treated as a "number" and operated by "addition", "subtraction" and others. Second, we construct a measure space by generating sigma-algebra and defining measurable function upon it. The measure space becomes a probability space when the measurable function is a probability density function. Third, we propose the probabilistic paradigm for describing and inferring the uncertainty of geometric objects in GIS by applying the developed randomized graph algebra.     

图的阶数与完整度给定的最大网络

运用非线性整数规划的方法，研究了阶数及完整度给定的连通网络图所具有的最多边数，在此基础上给出了这种具有最多边数的网络图的一种构造方法。     

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.     

求解线性系统的一种新型流图

以Gramer法则为理论基础,提出了一种新型线性流图-GW图。与现有的各种流图相比,具有构图简便、直观、容易证明等优点,可用来化简流图、求解线性网络等。