多处理器上求最小生成树的并行算法

目的给出无向图Ｇ（Ｖ,Ｅ）,｜Ｖ｜＝ｎ的最小生成树在单指令流多数据流（ＳＩＭＤ）机器、Ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ－ｈｙｐｅｒｃｕｂｅ上的并行算法．方法利用有ｐ个处理器的不完全超立方网络,求加权无向连通图Ｇ（Ｖ,Ｅ）,｜Ｖ｜＝ｎ的最小生成树．结果与结论若处理器的个数为ｐ,则其时间复杂性为ｔ（ｎ）＝Ｏ（ｎ２／ｐ·（ｌｂｐ））,成本Ｃ（ｎ）＝Ｏ（ｎ２（ｌｂｐ））,它几乎是最优的．     

∑树结构与更新最小生成树的并行算法

更新最小生成树问题,即已知图的最小生成树,当图的某条边的赋值被改变,如何快速有效的求新出的最小生成树.本文引进了∑-树结构,并以此获得了一个快速有效的更新最小生成树的并行算法,并行时间为O(logn),处理器个数为O(n~(4/(?)),计算模型为CREW-PRAM.其中n 为图的顶点个数,而且,进行预处理所需的时问也只需O(log~2n),处理器个数为O(n~(?)),存贮数据所需的空间为O(n~(?)).     

最小生成树问题在RMESH上的常数时间算法

提出了在n²×mn²的RMESH模型上常数时间的最小生成树算法,并根据PRAM模拟RMESH的结论,得到了在PRAM上O(logn)时间的最小生成树算法。这2个并行算法的时间复杂度都是当前最好的。     

寻找最小生成树的补图算法

提出了一种关于最小生成树的生成法，该算法与传统的prim算法及kruskal算法比较，有更低的计算复杂性．     

最小生成树问题

本文给出了最小生成树的一种计算方法，并介绍微机软件ＹＡＪ（运筹学和计算机）在此问题上的应用。     

关于最小生成树问题的注记

在这篇文章中我们得到在图G=(V,E)的生成子图     

用遗传算法求最小生成树

以图论和遗传算法为基础,给出了一个改进的求最小生成树的算法,提出了＂无性生殖＂的方式,舍弃了逆转算子,改进了换位算子,调整了选择算子,更简单,因而编程更容易,效率更高.使用该算法可以在较短的时间内以较高的概率获得一组最小或次小生成树,而传统算法一般只能得到一个最小生成树.     

寻找最小生成树的补图算法

提出了一种关于最小生成树的生成法,该算法与传统的prim算法及kruskal算法比较,有更低的计算复杂性.     

寻找最小生成树的度优先算法

利用Ｋｒｕｓｋａｌ和Ｐｒｉｍ算法的优点，从图的每个顶点的度数入手，采取删除某些无用边的思想方法，给出了一个寻找最小生成树的算法。算法的最坏复杂度为Ｏ（ｍ－ｎ）ｌｏｇｍ），平均复杂度为Ｏ（（ｍ－ｎ）ｌｏｇｎ），就复杂度的常数因子而言，均优于Ｋｒｕｓｋａｌ算法与ｋｉｍ算法，其中ｍ为图的边数，ｎ为图的顶点数。     

最小生成树的算法及其应用

Kruskal算法和Prim算法是求最小生成树的常用算法.设计了这两种算法的C语言程序,并通过实例表明了算法的应用.     

边权相同的最小生成树改进算法

针对当赋权连通图中存在权值相同的多条边时,传统的Kruskal算法不能计算出全部的最小生成树,提出了求解最小生成树的改进算法.实验结果表明,改进算法可以得到一个赋权连通图的所有最小生成树,进而为决策者提供更全面的最优决策方案.     

基于扩展双链式存储结构的最小生成树算法

在图的一种双链式存储结构的基础上提出了一种扩展的双链式存储结构.并用这种存储结构实现了图的最小生成树算法,与其它存储结构相比具有更好的灵活性.     

基于Prim算法最小生成树优化的研究

通过Prim算法的研究寻找局部最优解的迭代过程,用布尔向量U和V-U表示集合中的边,根据权值的关系找到快速有效的算法来构造最小生成树.从理论上分析了算法的性质和时间复杂度.通过实例分析, 证明了该算法有效性并在现实生活中得到的广泛应用.     

求最小生成树的矩阵算法

最小生成树问题是运筹学网络优化中一个常见的基本问题．提出了一种新的求最小生成树的矩阵算法,此算法可以不必在原图上进行操作而得到最小生成树,过程简单易懂．     

度、半径约束最小生成树问题及其算法

提出了度、半径约束最小生成树问题,证明了该问题是NP-完全的.建立了该问题的数学规划模型.进一步给出了快速启发式求解算法,并分析了该算法的时间复杂性.分析和实例实验表明该算法具有良好的效果.     

度、直径约束最小生成树问题及其算法

提出了度、直径约束最小生成树问题,证明了该问题是NP-完全的.建立了该问题的数学规划模型.给出了启发式求解算法,其时间复杂性为O(mn).分析和实例实验表明,该算法有良好的效果.