求解网络最大流问题的一个算法

为了便于建立与网络最大流问题有关的决策支持系统，本给出一个求解网络最大流问题的数值算法。证明了算法的理论依据，并举例说明了算法的应用。该算法能求出网络最大流和最小截，并具有易于编程实现、收敛性好等优点，大量数值实验表明该算法非常实用有效。     

带有模糊容量限制的网络中的最佳最小费用量大流

本文主要讨论当网络中弧容量限制和最大流目标要求带有模糊性时的最小费最大流问题，通过构造带费用的增量网络并设法寻找其中的最佳最小费用路，给出了求解这类模糊网络流问题的算法。     

简单网络流对策的相对N-核

主要研究简单网络流对策中相对N-核的算法.当网络中最大流值等于1时,证明相对N-核与对策的核心相同,不一定是单点集;而当网络中最大流值大于1时,利用Kopelowitz's序列线性规划方法和线性规划对偶理论,证明相对N-核与N-核相同(同为单点集),并且可在局中人个数的多项式时间内得到求解.     

有上下界网络最大流与最小截问题

为了便于建立与有上下界网络最大流与最小截问题有关的决策支持系统，本文给出一个求有上下界网络最大流与最小截的数值算法，证明了算法的理论依据，并举例说明了算法在堵塞流理论中的应用。该算法能判定问题是否有可行解，在问题有可行解的情况下能求得问题的最优解。该算法具有易于编程实现、收敛性好等优点。数值实验表明该算法有较高的计算效率，可用于求解最小饱和流问题。     

带有模糊容量限制的网络中的最佳最小费用最大流

本文主要讨论当网络中的弧容量限制和最大流目标要求带有模糊性时的最小费用最大流问题，通过构造带费用的增量网络并设法寻找其中的最佳最小费用路，给出了求解这类模糊网络流问题的算法。     

带分解功能的网络最大流问题

本文在[1]和[5]的基础上,研究最大网络流问题.与已有的研究不同的是,本文对最大流问题进行了分解,即把最大流网络分解成几个相互独立的子网络.     

求解最大利润流问题的一个算法

为了便于建立与最大利润流问题有关的决策支持系统，本给出了一个交易网络中求最大利润流的数值算法，证明了算法的理论依据，并举例了说明算法的应用。该算法能求得问题的最优解，并具有易于编程实现、收敛性好等优点，大量数值实验表明该算法非常实用有效。     

网络上两类物资联合最大流问题的极流特征

当网络上(诸如交通网络、通讯网络)有多种不同物资或信息同时分别从相应的发点输送到相应的收点,要求每条线路上各类物资或信息的输送量总和不超过线路的容量时,寻求所有物资的最大输送量的问题,就是所谓网络多种物资的最大流问题,这个问题在生产实际和理论上都有着重要的意义,1963年T.C.Hu提出了求两类物资联合最大流的标号方法,但是为了保证有限步达到最大流,要求边的容量是偶数。 本文是文献[3]的继续,用图论的语言描述了两类物资最大流问题极流的特征,并对标号方法作了一点修改,使得有限步得到最大流,或者在某一步得到极流后,保证以后的迭代是从极流到极流.这样因极流的个数是有限的,并且最大流总可以在极流上达到,从而保证了有限步内得到所要求的最大流,无须对边的容量作任何限制, 本文所提的算法是使图形特征很强的标号算法和线性规划的极点迭代结合起来,这就使得有可能把这种方法,推广到更大的一类问题中,例如,研究容量的改变对最大流量的影响。     

一类两种商品的网络流问题

本文考虑在有两个发点x1和x2，两个收点y1和y2的网络中，求把商品1从x1运送到y1，把商品2从x2运送到y2的最大流问题，给出一个充分必要条件，指出在一般情况下无最大流，但可以得到满意流，最后给出一个算例。     

紧急网络中的最小饱和流问题

网络N中的一个流,如果沿前向已无法再增流,则称为饱和流,在交通拥挤或紧急疏散时,网络往往被一饱和流所堵塞。显然,这饱和流的值越小,网络的性能就越差。于是从网络分析的观点就提出最小饱和流问题。本文首先证明此问题NP－困难的。然后给出关于最小饱和流与最大流的关系及算法方面的结果。     

A Network Algorithm for Realizing Constructivelythe Farkas Lemma Arising from the Quasi-Generalized Network

1.IntroductionLetRIbethespaceofallrealvectorsindexedbyelementsofafiniteseti,icachosenelemelltofi,SandS*apairofcompletelyorthogonalsubspacesofRI.Foragivenpartition(PI,P2,P3,P4)ofI--{ic}(i.e.PIuPZuP3uP4=I--{eo},andPinPj=acfori/j),letF={axled6S,Ax'.>0,Ax.20fore6PI,Ax.50foreEP2,Ax.~0foreEP3},F*={dyIAyES*,ac.>0,ace30foreEPI,ac50foreEP2,ac.~0foreEP4}.Now,theFarkasLemmacanbegenerallydescribedas[1]:oneandonlyoneofthefollowingtwostatemelltsholds:(i)ThereexistsaaxEF.(n)Thereexistsaac…     

基于线性规划的网络流量流向控制策略

互联网的快速发展给运营商带来了网络流量流向控制的需求.控制网络流量流向不但要保证服务质量,而且要尽可能降低运营费用,更要保证各网络链路具备裕量能应对突发变化.在网络流量流向控制中结合成熟的线性规划方法从能全局角度实现网络流量流向的多目标控制,保障网络的健康运行.     

Nonadditive Shortest Paths: Subproblems in Multi-Agent Competitive Network Models

A variety of different multi-agent (competitive) network models have been described in the literature. Computational techniques for solving such models often involve the iterative solution of shortest path subproblems. Unfortunately, the most theoretically interesting models involve nonlinear cost or utility functions and they give rise to nonadditive shortest path subproblems. This paper both describes some basic existence and uniqueness results for these subproblems and develops a heuristic for solving them.     

乳腺癌易感基因蛋白质网络的构建与研究

本文从复杂网络理论出发,在分析原有乳腺癌易感基因数据的基础上,综合统计分析易感基因彼此之间的关联与乳腺癌疾病之间的关系,并以此构建乳腺癌致病基因蛋白质网络．通过计算和研究网络度,聚类系数等指标发现,此网络具有高度聚集性,即少数核心节点控制着整个网络结构的稳定性．这将为进一步研究和发现乳腺癌致病基因提供新的理论依据和方法．     

两个网络间的相互同步

本文研究了两个耦合网络的相互同步,利用线性化方法,我们给出了两个具有相同拓扑结构的网络实现同步的定理,最后用数值例子来验证得到的理论结果。     

基于RN和GN的两种RBF神经网络的工程造价预测模型

建立了调用NEWRB函数的正规化网络RN和基于K-means聚类的广义网络GN的两种RBF‘神经网络的工程造价预测模型,以55个厦门市工程造价案例进行实证分析.结果表明:当调用NEWRB函数构建RBF模型时,其性能主要取决于分布宽度,而基于K-means聚类的RBF神经网络主要取决于重叠系数和隐含层节点数;基于广义网络GN的RBF神经网络模型的训练效果较差,但学习速度更快、预测精度更高.     

网络阻断问题研究热点及发展方向

网络阻断(Network Interdiction)研究弥补了传统网络优化理论的不足,进阶地考虑了网络优化中的各类博弈问题,也因其广泛的应用价值而发展成为学术研究的国际前沿领域。针对网络阻断相关研究文献进行综述,从模型构建、求解算法、应用情境和创新点视角方面全面分析了该领域研究的现状和发展脉络,指出当今的研究空白,提出潜在的研究热点问题,并分析了相关领域研究的必要性和迫切性。     

Heuristics for Distribution Network Design in Telecommunication

A distribution network problem arises in a lower level of an hierarchical modeling approach for telecommunication network planning. This paper describes a model and proposes a lagrangian heuristic for designing a distribution network. Our model is a complex extension of a capacitated single commodity network design problem. We are given a network containing a set of sources with maximum available supply, a set of sinks with required demands, and a set of transshipment points. We need to install adequate capacities on the arcs to route the required flow to each sink, that may be an intermediate or a terminal node of an arborescence. Capacity can only be installed in discrete levels, i.e., cables are available only in certain standard capacities. Economies of scale induce the use of a unique higher capacity cable instead of an equivalent set of lower capacity cables to cover the flow requirements of any link. A path from a source to a terminal node requires a lower flow in the measure that we are closer to the terminal node, since many nodes in the path may be intermediate sinks. On the other hand, the reduction of cable capacity levels across any path is inhibited by splicing costs. The objective is to minimize the total cost of the network, given by the sum of the arc capacity (cables) costs plus the splicing costs along the nodes. In addition to the limited supply and the node demand requirements, the model incorporates constraints on the number of cables installed on each edge and the maximum number of splices at each node. The model is a NP-hard combinatorial optimization problem because it is an extension of the Steiner problem in graphs. Moreover, the discrete levels of cable capacity and the need to consider splicing costs increase the complexity of the problem. We include some computational results of the lagrangian heuristics that works well in the practice of computer aided distribution network design.