求解网络最小流问题的图单纯形算法

堵塞是以人为主体的运输网络在随机流动情况下经常发生的一种现象。所谓网络最小流是指一个运输网络发生最严重堵塞情况下的最大流量，它是设计运输网络，特别是紧急疏散网络的一个重要参数。本文在网络堵塞流研究的基础上，根据网络最小流是饱和流的特点，从组合优化角度定义了网络最小流问题，并提出了求解网络最小流的图单纯形算法，文中详细介绍了实施这种图单纯形算法的基本理论和步骤，并用实例进行了说明。     

求解最小费用流的复合标号法

本文在求最短路和求最大流标号法的基础上,提出了求解最小费用流的复合标号法。利用这种方法可以在一次标号的过程中找到具有最小费用的增广链。该算法具有简单、易行、迭代次数少,而且易于理解的特点。     

关于运输网络堵塞流动的研究——分支定界法在求解网络最小流上的应用（Ⅲ）

堵塞是以人为主体在运输网络中经常发生的一种现象。本文中所定义的网络最小流是指在最严重堵塞的情况下通过网络的最大流量，是设计和运行一个运输网络，特别是一个紧急疏散网络的重要参数。本文在堵塞流理论研究的基础上，提出了一种用分支定界思想来求解网络最小流问题的方法，并用实例说明了该算法过程及其应用领域     

组合优化中的Petri网仿真算法

组合优化中,最长路、最短路和最大流问题是重要而又基本的问题。本文提出一种求最短有向路的新方法——Petri网图仿真算法。该方法是在一般Petri网的基础上,对网元素进行附加描述,同时,引入了“运动标记”的概念和定义新的“发生”规则,再利用Petri网的马尔科夫性和并发性,以及它的动态模拟功能,在Petri网图仿真器上,进行(对象)系统的网图仿真运行及数值处理,求得最长路径,最短路径及其路长,最小割及其最大流。由于该算法便于利用计算机的并行算法可以提高计算速度,并能利用最优性原理减少计算量。而且,还可提供系统运行的动态显示和结果的屏幕显示及图表输出。因此,它是一种直观而又方便的方法。     

非线性输出误差模型的两阶段递推辨识算法

输入非线性系统的输出误差模型在实际工业生产中是一类常见模型,针对含有色噪声的输出误差模型提出基于辅助模型的两阶段递推增广最小二乘算法。根据辅助模型思想和分解技术,将复杂的非线性辨识系统分解为系统模型和噪声模型子系统,再根据最小二乘思想分别辨识,其中噪声信息向量中存在的不可测噪声项用其估计值代替。最后与递推增广最小二乘算法在参数估计精度和收敛速度的比较,验证算法在此类模型应用的有效性,仿真结果表明该算法精度高,收敛速度快,计算量小。     

网络最大流的图单纯形解法

提出网络饱和流的概念，重新定义了网络最大流问题，并提出了求解最大流的图单纯形算法。该方法避免了２Ｆ算法的缺点，其计算复杂性为Ｏ（２ｍｎ）。     

一种提高数据采集系统精度的方法研究

数据采集系统对采集精度要求极高,但采用8位的低精度模数转换器,直接利用标称值元器件设计的数据采集系统会存在系统误差。尽管使用传统的线性参数标度变换可以消除系统误差,但数据采集系统必须是线性系统。如果存在饱和非线性,最好在多种输入情况下测量若干数据,剔除饱和数据后应用最小二乘法拟合的线性关系进行标度变换可以得到测量值。研究结果证明:该方法比传统的标度变换计算的测量值要明显准确,达到提高系统精度的良好效果。     

几种降阶方法在柴油机控制器中的应用对比研究

为保证军用机、直升机等大型装备的最后装配质量,得到的产品能满足各项性能指标,必须对系统进行分析和计算。但对于大型复杂系统而言,由于其高维数和复杂性,直接分析相对困难,在这种情况下,采用降阶方法处理。本研究分别利用奇异值分解、Krylov子空间理论和最小二乘法对柴油机控制器进行降阶。研究结果表明:奇异值分解(SVD)算法可以根据系统的奇异值大小进行截断,能够保持降阶系统的结构特性,但计算过程较复杂。Krylov子空间的降阶算法虽然计算量小,且速度快,但误差范数较大。利用最小二乘法可以很好地结合这两种方法的优点,从仿真结果也可看出,利用第三种方法结果最好。     

基于网络复杂性的最小刚性编队通信拓扑生成

基于编队通信拓扑的网络复杂性,提出了一种多智能体系统最小刚性编队通信拓扑生成算法。首先基于刚度矩阵生成最小刚性编队通信拓扑的方式,找出智能体编队的最小刚性通信拓扑集;然后从降低通信消耗等方面建立网络复杂性评价指标,采用熵权法对各指标权重进行求解,给出网络复杂性的计算方法;基于此评价指标,在最小刚性通信拓扑集中找出网络复杂性最小的编队通信拓扑。仿真结果表明,该算法能有效减少编队通信拓扑网络复杂性,简化通信拓扑结构。     

最小费用最大流模型在航班衔接问题中的应用

针对单枢纽航线网络的特点，以所需同飞机数最少，航班在枢纽机场的过站衔接最紧凑为目标，提出了描述航班衔接问题的最小费用最大流网络模型：首先将航班衔接问题转化为航班节的衔接问题并以各航班节在枢纽机场的到港，商港时刻为结点，建立了一个描述航班节衔接问题的单源汇网络，从而将航班衔接问题转化为该单源汇网络的最小费用最大流问题，利用dijkstra算法求该网络的最小费用最大流进而得到了一个需用飞机数最少，且过站衔接最紧凑的航班节衔接方案，为利用计算机自动编制并优化航班衔接方案提供了一种可行方法。     

关于哈密顿轨问题最小流模型的讨论

MasonIri论证了网络最小流问题可以在多项式时间内转换为哈密顿问题的模型与方法。本文利用一个反例指出了在该证明中使用的模型存在有不严格的地方。在此基础上,利用网络最小生成流的概念提出了一个修正模型,并证明了无环最小生成流问题可以在多项式时间内转换为哈密顿圈问题。文中最后指出,这一新的模型为解决在有向图内构造哈密顿轨的有效算法提供了一个新的思路和方法     

最小支撑树算法在基因表达数据聚类分析中的应用

聚类分析已成为对基因表达数据进行挖掘以提取生物医学信息的主要方法.本文提出了基于图论的最小支撑树(Minimum spanning tree,MST)聚类算法,用MST表示多维基因表达数据,可将数据的聚类转换为对最小支撑树的分割,相对于传统聚类方法,最小支撑树算法具有形象直观、对一些准则函数能产生全局最优解等优点;将MST算法分别与Memetic algorithm及人工免疫算法(Artificial immune network,aiNet)相结合,则产生更优化的聚类结果.对酵母基因表达数据的实验结果表明,最小支撑树聚类算法是一种有效的基因表达数据的聚类方法.     

RESEARCH ON THE LOCAL BLOCKAGE OF A TRANSPORTATION NETWORK AND ITS MINIMUM FLOW CAPACITY

ＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＴＨＥＬＯＣＡＬＢＬＯＣＫＡＧＥＯＦＡＴＲＡＮＳＰＯＲＴＡＴＩＯＮＮＥＴＷＯＲＫＡＮＤＩＴＳＭＩＮＩＭＵＭＦＬＯＷＣＡＰＡＣＩＴＹＮｉｎｇＸｕａｎｘｉ（ＩｎｄｕｓｔｒｙａｎｄＢｕｓｉｎｅｓｓＣｏｌｌｅｇｅ，ＮＵＡＡ２９ＹｕｄａｏＳ...     

无线传感网络中神经网络路由算法

针对大规模传感网络的特点,提出了一种新的神经网络的路由优化算法。该算法在满足时延约束条件下能快速选择出最小能耗的优化路由。同时文中给出能量函数各参数之间的关系,并证明了通过适当选取参数,可保证网络的可行解将是渐进稳定的。计算实例表明了该算法的可行性。最后通过不同规模的网络仿真,显示该算法可有效地用于大规模无线传感网络。     

在线点到点数据传输优化选择模型及其算法设计

最优点到点数据传输线路不仅依赖于其固有的传输时间,还依赖于数据总量,因为数据规模决定了加工次数和传输次数.本文首先建立了在线点到点数据传输网络选择的优化模型,给出了有向路代表集的概念,然后给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的算法产生有向路代表集.最后对静态和动态点到点数据传输有向路问题进行了研究,并给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的多项式时间的算法.     

基于最小时间的航线选择问题

针对空中航线选择优化问题,分析了空中交通流的特点。结合航班在航线上等待点空中盘旋的情况,考虑从求解空中飞行时间最短的角度,建立了航线网络中航班最小费用流问题的数学模型,给出了求解这种最小费用流的算法。通过航线网络的简单算例,求出了最佳航线以及相应航线流量,说明了模型和算法的具体应用。