刘艳清
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：南京邮电大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 求解最小费用流的一种新算法被引量：1
- 2018年
- 网络最小费用流问题是经典的双目标优化问题,其中利用的图论方法主要有负费用回路算法和最小费用路算法。最小费用路(Busacker-Gowan)算法每次增广流值之前都需要搜索一次最小费用路径,导致算法复杂度偏高,并且该算法是在剩余网络的基础上进行增广,使得该算法在计算预定流值最小费用流时有点冗余。针对这些不足,提出了一种求最小费用流的新算法。该算法首先利用改进的Dijkstra算法一次搜索出所有的源点至汇点费用路径,并且在余网络中增广流值。由于余网络比剩余网络构造简单,所以最终提高了算法的时间效率。仿真实验表明,在ER随机网络中提出算法和经典算法的计算结果相同,并且提出算法不管是在稀疏网络还是非稀疏网络中其运行时间比经典算法都要少,同时更适用于稀疏网络。
- 纪亚劲刘艳清赵礼峰
- 关键词：最小费用流DIJKSTRA算法
- 定流值比例的最小双费用流算法研究被引量：2
- 2017年
- 现有最小双费用流算法只能求解网络的最大双流问题,并不能得到定流值比例。为此,提出了一种定流值比例的最小双费用流新算法,在求解最小双流和最小费用的基础上,在调整双流值保证定流值比例的同时得到最小费用流。所提出的新算法定义了余网络和费用差,以邻接矩阵为网络数据存储结构,使用Ford算法分别得到两费用的最短增广链,选择费用最小的增广链增广并求出其对应的费用差,从费用差最小的开始调整流值就得到定流值比例下的最小费用。应用该新算法构建定流值比例的最小双费用流算法的运输网络模型,就可以获得最优运输方案。逻辑推理和仿真实验结果均表明,所提出的算法可行、有效,能较好地解决稀疏网络以及复杂网络中定流值比例的最小双费用流问题。
- 赵礼峰刘艳清
- 关键词：邻接矩阵
