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。     

带模糊约束的最大流问题

首次提出带模糊约束的最大流问题，并根据网络中的弧容量限制是否带有模糊性，分别建立数学模型，给出求解这两个模型的相应算法和有关实例。     

无容量限制的最小费用流问题

本文研究了无容量限制的带固定费用和可变费用的单物资和二物资的最小费用流问题,并分别给出了多项式算法.最后应用该算法,计算了一个二物资的最小费用流问题的实例.     

具有全局性公平满意度的最大多物资网络流问题

我们研究-个具有全局性公平满意度的最大多物资网络流问题(MMFP-GFMR).该项工作不仅丰富了最大多物资网络流问题的内容,而且可用于研究某些实际优化决策问题,例如运输过程中的一些资源分配问题.文中主要内容如下:(A)定义问题MMFP-GFMR并证明其解的存在性.(B)设计-个求解MMFP-GFMR的拟多项式逼近算法.(C)研究算法的复杂性与逼近程度.(D)最后通过模拟计算验证了我们的工作.     

一个局部带优先权的最大多物资网络流问题

给出一个局部带优先权的最大多物资网络流问题(MMFP-LPRI),证明它的解存在,并给出其η-松弛解的定义.通过做辅助网络,并运用程丛电等根据Korte和Vygen于2000年在Young,Garg和K(o|¨)nemann等工作的基础上给出的求最大多种物资网络流问题的ε-近似解的多项式方案设计的一个算法作为子程序进行二分收索建立了一个求所给问题的η-松弛解的拟多项式算法.最后,进行算法分析,证明了所设计的算法的输出结果确实是MMFP-LPRT的一个η-松弛解.     

最佳费用流

建立赋模糊数为费用权的容量－－费用网络中，据模糊决策来求解最佳费用流的网络模型，并给出这一模型的相应算法。     

网络最大流算法的性能分析

对网络最大流问题的求解算法进行性能分析和比较.结果表明,与经典的增载轨算法相比,基于动态规划思想的算法将最大流的求解过程看作一个动态调整过程,通过判断在各个动态阶段各节点允许通过的最大流量,从而能更快的得到网络的最大流值.同时文中的算法分析进一步为这一算法建立了严格的理论基础.     

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。     

(m,n,k)指派问题的最小费用流模型及其算法

构造(m,n,k)指派问题的最小费用流模型,并将基于对偶原理的最小费用流的允许边算法求解该模型,提出求解(m,n,k)指派问题的一种算法.算法直接在其对应的网络中保持互补松弛条件不变,通过调整节点势以扩大允许网络从而寻求增广链并进行流量增广,直至在网络中得到流量为k的最小费用流,此时非O流边对应(m,n,k)指派问题的最优解.给出了(m,n,k)指派问题的最优解及多重最优解的重要性质,数值试验表明算法有效可行.     

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。     

最大利润流问题及算法

最大利润流是以运输利润最大为目标的网络优化问题 .一个利润可行流可分解为若干个路流和圈流 ,相应地该可行流的利润也等于这些路流和圈流的利润之和 .本文证明了一个可行流为最大利润流的充要条件是不存在利润增广路 ,并据此提出了求解算法 .文章最后给出了一个计算实例 .     

基于结构元理论的模糊最大流算法研究

运用结构元理论来求解模糊弧容量网络的最大流问题.先简要介绍模糊结构元及相关定理.之后证明了模糊网络最大流的判定定理,该定理表明:求模糊网络最大流等价求一经典网络最大流.最后,通过一个例子来说明求解过程。     

最大流问题的逆问题

讨论了最大流问题的逆问题,提出了ｆ＾０截的概念,给出并证明了逆问题有解的充要条件;当逆问题有解时,把逆问题转化为找一个容量网络的最小截的问题;最后,给出了一个复杂度为Ｏ（│Ｖ│＾３）的多项式算法。     

网络流问题的病态网络分析

对供需运输系统中的网络流问题,由于供需约束或容量配置不合理,有时会出现一种反常现象:对一个最优运输方案来说,即使供需量或容量限制增加,多运了货物,运费反而下降.这种违背常理的现象反映出网络结构的失衡或畸形,迫使最优方案产生扭曲逆转,这种现象可称之为"病态".在运输问题的特殊情形(无容量约束的最小费用流问题),文献中已有过讨论,称为"运输问题悖论",对一般的网络流问题,研究三种类型的病态:供需约束、容量配置及结构上的病态,并给出判定条件和判别算法,最终引导到网络改造问题.     

最小费用流的最优参数配置问题

本文提出并讨论了最小费用流的反问题：如何在有限的投资条件下，最有效地扩充容量参数，达到一个予定的流值。建立了反问题的数学模型，给出了最优参数配置的算法。     

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。     

修正无阻尼结构系统的一种有效迭代法

结构动力学模型修正就是使得分析结果与实验结果的差最小化的一种程序.该文给出了一种基于不完全测量模态数据同时修正质量矩阵与刚度矩阵的迭代方法.通过此方法,在不计舍入误差的情况下,通过选取特殊的初始矩阵对,经有限步迭代,可得到满足特征方程的最优近似质量矩阵与刚度矩阵,并且保持了初始模型的高阶未测量且未知的特征信息.两个数值例子验证了该文给出的迭代算法是有效的.     

矩阵方程AXB+CXD=F对称解的迭代算法

在共轭梯度思想的启发下,本文给出了迭代算法求解约束矩阵方程AXB+CXD=F的对称解及其最佳逼近.应用迭代算法,矩阵方程AXB+CXD=F的相容性可以在迭代过程中自动判断.当矩阵方程AXB+CXD=F有对称解时,在有限的误差范围内,对任意初始对称矩阵X1,运用迭代算法,经过有限步可得到矩阵方程的对称解;选取合适的初始迭代矩阵,还可以迭代出极小范数对称解.而且,对任意给定的矩阵X0,矩阵方程AXB+CXD=F的最佳逼近对称解可以通过迭代求解新的矩阵方程A(X)B+C(X)D=(F)的极小范数对称解得到.文中的数值例子证实了该算法的有效性.     

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。     

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.