求最短路径树的一个新算法

本文考虑在一个具有ｎ个结点和ｍ条弧的网络中，求出从一个指定的结到其余所有结点的最短路径，或者找到一条具有负长度环路的问题，文中基于结点标号深度的概念，给出一个计算复杂性的界为Ｏ（ｎｍ）并且具有“尖利”（ｓｈａｒｐ）性质的求最短路径树的新算法。此外，我们还讨论了负长度环路的探测问题，并给出了一个具有“时间尖利”（ｔｉｍｅ－ｓｈａｒｐ）性质的检测负长度环路的方法。     

基于群特征根法与M-TOPSIS法的驾驶员最优路径选择

以前的车辆最优路径选择大多是考虑路程最短或时间最少,而实际情形往往是伴随着驾驶员不同行为偏好的.本文在充分考虑驾驶员选择路径时有不同要求的基础上,将群特征根法引入到驾驶员路径选择影响因素的权重确定,同时发展出基于M-TOPSIS法车辆最优路径方法,并通过应用例子说明了方法的有效性和实用性.     

最短时限缺省指派问题的一个解法

将周良泽在1998年提出的最短时限缺省指派问题转化成赋权二分图的最小权K-匹配问题,研究了其解的最优性充分及必要条件,并给出了适合在图上求解的生长树法及适合在表上直接求解的标号法,最后给出一个实例,该算法是一种较简便的算法。     

最短时限缺省指派问题的一种解法

将周良泽在 1998年提出的最短时限缺省指派问题转化成赋权二分图的最小权 K-匹配问题。研究了其解的最优性充分及必要条件 ,并给出了适合在图上求解的生长树法及适合在表上直接求解的标号法 ,最后给出一个实例。该解法是一种较简便的算法。     

拆边法求最短路径

本利用局部比较法，在图中定义子图、无效路径、以及可去边。利用推导的有关定理，拆去可去边，利用最短路径相同的等价性，达到化简图，从而求出最短路径。     

模糊最短路的一种算法

模糊最短路问题在许多领域有着广泛的应用,研究这一问题具有重要意义。根据多准则决策理论求非被支配路径集合,求最大效用模糊最短路以及利用模糊数排序方法求模糊最短路是常用的三种研究方法,本文利用OERI排序原理,使网络模糊边长具有线性可加性,对具有三角模糊数边权的网络给出了一种标号算法,该算法简单高效,且易于在计算机上实现,算法的时间复杂度为O(n^2)。     

基于全局可达点的中国教育网平均最短路径近似算法

平均最短路径长度是复杂网络的一个重要特性,但由于计算时间的限制,求解大规模网络的平均最短路径长度很困难.以中国教育网数据为例,分析了中国教育网的拓扑结构,提出了全局可达点和局部可达点的概念,发现整个网络的平均最短路径长度由全局可达点决定.通过分析全局可达点的平均单源最短路径长度分布,发现整个网络的平均最短路径长度可由少数随机选取的点的平均最短路径长度来近似.通过三个网络验证了近似计算方法的有效性,并通过随机选取的数百个点,计算得到了含49041472个点的中国教育网的平均最短路径长度在14-15之间.     

一种基于Dijkstra算法的机器人避障问题路径规划

移动机器人的避障问题是移动机器人控制领域的研究热点.针对给定的移动机器人避障问题,探讨了最短路径及最短时间路径的路径规划问题.对于最短路径问题,建立了简化的路径网格模型,将其抽象为由节点及边构成的两维图,再使用经典的Dijkstra算法获得可行的最短路径.对于最短时间路径问题,通过分析移动机器人弯道运行的速度曲线,基于几何方法得出了移动时间与过渡圆弧圆心之间严格的数学关系,此后借助MATLAB优化函数获得最佳的移动路径.算法可为类似机器人避障问题的解决提供借鉴.     

营救设备数量受限的应急疏散模型和算法

考虑在实际中可能面临着某些救援活动,必须借助于营救设备或者依赖营救人员的引导才能得以完成．针对这种情况,给出了设备数量受限的应急疏散模型．由于目标函数是疏散时间最小化,在考虑路径容量限制时,首先通过优先饱和最短路径来确定可行路径集合,把可行路径集合中的k短路作为初始解,再以每条路径上流量与旅行时间的比值流速作为更新路径的准则,每步迭代通过保留流速较大的路径来保存当前疏散时间最小的路径集合,从而确定疏散方案．最后通过算例验证了该算法的有效性和可行性．     

机器人避障问题

研究机器人在平面区域中绕过静态障碍物到达指定目的地的问题, 分别考虑了路程最短和时间最短两种目标下的最优路径, 给出了计算机自动搜索最优路径的模型和算法。     

Finding roots of a real polynomial simultaneously by means of Bairstow's method

Aberth's method for finding the roots of a polynomial was shown to be robust. However, complex arithmetic is needed in this method even if the polynomial is real, because it starts with complex initial approximations. A novel method is proposed for real polynomials that does not require any complex arithmetic within iterations. It is based on the observation that Aberth's method is a systematic use of Newton's method. The analogous technique is then applied to Bairstow's procedure in the proposed method. As a result, the method needs half the computations per iteration than Aberth's method. Numerical experiments showed that the new method exhibited a competitive overall performance for the test polynomials.     

一种基于矩阵初等变换的Schmidt正交化方法

对向量组的Schmidt正交化法和合同变换法的关系进行了分析,指出Schmidt正交化法就是合同变换法中利用规范化初等变换后的一种特殊情况,由此给出一种基于矩阵初等变换的Schmidt正交化方法——Schmidt初等变换正交化法,以及这一方法在软件Matlab上实现的程序.     

自适应多重网格法与超松弛法的比较

多重网格法(Multiple Grid Method,简称M-G方法)是近年来出现的快速方法之一,本文在M-G方法中采用自适应控制层间转换的技术,并将自适应M-G方法与G-S迭代方法及SOR迭代方,法进行了比较。其计算结果表明,自适应M-G方法的计算量比G-S迭代及SOR迭代少得多,当M-G方法所用层数为4-6层,这种优越性就更加明显,且自适应M-G方法中选取控制参数有很大的灵活性。     

一种求解非线性互补问题的方法及其收敛性

本文将Newton方法和外梯度方法相结合,提出了一种求解非线性互补问题的方法,证明了此方法的全局收敛性和超线性收敛性,在适当的条件下给出了一个有限终止结果。数值实验表明,此方法是有效的。     

A COLUMN-SECANT UPDATE TECHNIQUE FOR SOLVING SYSTEM OF NONLINEAR EQUATIONS

In this paper,we present a column-secant modification of the SCC method,which is called the CSSCC method.The CSSCC method uses function values more efficiently than the SCC method,and it is shown that the CSSCC method has better local q-convergence and r-convergence rates than the SCC method.The numerical results show that the CSSCC method is competitive with some well known methods for some standard test problems.     

拟Raabe判别法与拟对数判别法的强弱关系

拟Raabe判别法是新近提出的关于正项级数收敛性的一种比较细致的判别法.对通项递减的正项级数来说,此判别法强于传统的Raabe判别法与Gauss判别法.通过对拟Raabe判别法与另一个细致的判别法——拟对数判别法强弱关系的探讨,得出了后一判别法强于前者的结论.     

研究伪随机数序列独立性的均匀偏度法

§1 引言 由具有在[0,1]上均匀分布的总体中产生的简单子样称为随机数序列,其中的每一样本称为随机数。所谓伪随机数序列,一般是指用数学递推公式所产生的随机数序列。如最常见的乘同余方法,它所产生的伪随机数序列就是对给定的正整数M和小于M的任意正整数初值β_1,用如下递推公式确定的:     

Implicit difference approximation for the time fractional heat equation with the nonlocal condition

In this work, a method for solving inhomogeneous nonlocal fractional heat equations is proposed. The method is based on the modified Gauss elimination method. It is proved by using matrix stability approach that the method is unconditionally stable. Numerical results are provided to illustrate the accuracy and efficiency of the proposed method.     

A partial inexact alternating direction method for structured variational inequalities

In this article, a new method is proposed for solving a class of structured variational inequalities (SVIs). The proposed method is referred to as the partial inexact proximal alternating direction (piPAD) method. In the method, two subproblems are solved independently. One is handled by an inexact proximal point method and the other is solved directly. This feature is the major difference between the proposed method and some existing alternating direction-like methods. The convergence of the piPAD method is proved. Two examples of the modern convex optimization problem arising from engineering and information sciences, which can be reformulated into the encountered SVIs, are presented to demonstrate the applicability of the piPAD method. Also, some preliminary numerical results are reported to validate the feasibility and efficiency of the piPAD method.     

一个解凸二次规划的预测-校正光滑化方法

本文为凸二次规划问题提出一个光滑型方法,它是Engelke和Kanzow提出的解线性规划的光滑化算法的推广。其主要思想是将二次规划的最优性K-T条件写成一个非线性非光滑方程组,并利用Newton型方法来解其光滑近似。本文的方法是预测-校正方法。在较弱的条件下,证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性。