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题名收缩邻居节点集方法求解有向网络的最大流问题
被引量:1
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作者
赵姝
许显胜
华波
张燕平
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机构
安徽大学计算机科学与技术学院
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013年第5期425-431,共7页
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基金
国家自然基金项目(No.61073117
61175046)
+2 种基金
国家973计划项目(No.2007CB311003)
安徽省自然基金项目(No.11040606M)
安徽省高等学校省级自然科学基金项目(No.KJ2013A06)资助
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文摘
最大流问题在许多领域有广泛的应用,然而随着网络规模的增加,传统的算法无法快速高效地求解最大流问题.对一个给定的有向网络,文中提出一种收缩邻居节点集的方法(CNA)求解其最大流.该方法通过收缩邻居节点集有效降低网络规模,使经典算法及改进算法可直接使用.首先给出收缩邻居节点集的条件,接着给出依据收缩条件构建目标网络的算法,最后利用经典算法求解目标网络的最大流以实现初始网络最大流的最优近似.实验结果表明CNA不仅平均能将目标网络的规模降至初始网络的一半,且能以较小的误差求得初始网络的最大流.
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关键词
最大流
收缩邻居节点集方法
有向网络
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Keywords
Maximum Flow, Contracting Neighbor-Node-Set Approach (CNA), Directed Network
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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