基于sollin算法的含分布式电源的孤岛划分方法

将分布式电源(DG)以馈线方式接入的配电网系统化简成含"T"节点的配电网络,以母线节点和馈线为树干,将负荷按权值由小到大顺序加入生成树中。以孤岛内功率平衡条件为约束,利用图论分析法中sollin算法求解最小树,进而实现孤岛的划分。算例分析结果表明:基于sollin的图论分析方法能对含DG的配电网进行快速划分,且有效提高了DG的利用率。

基于Sollin算法的最小生成树求解

Prim算法、Kruskal算法和Sollin算法是最小生成树的典型构造算法。这三个算法均基于贪婪策略。Prim和Kruskal算法在本专科数据结构课程中有详细的介绍,而Sollin算法涉及较少。本文基于边集数组这一存储结构,详细说明了Sollin算法的步骤与实现。

基于Sollin算法的快速聚类研究

文本聚类技术作为处理和组织大量文本数据的一项重要技术,能够在很大程度上解决由于信息爆炸所带来的问题。Sollin算法是构建最小生成树的典型算法,与Kruskal算法和Prim算法相比,具有容易实现并行运算的特点。因此,利用基于Sollin的快速层次聚类算法在复旦语料和搜狗语料上进行聚类实验,结果表明基于Sollin的快速层次聚类算法在运行效率和聚类质量上都优于传统层次聚类算法。

一种基于递归堆调整方法的最小生成树求解算法

Sollin算法是一种非常适合于并行计算的求解最小生成树方法,但其较高时间复杂度抵消了并行计算带来的好处。本文提出了一种递归的堆调整实现方法以及堆合并原则,解决了Sollin算法在子树合并时快速找到连接两棵相邻子树的最短的边的问题,降低最小生成树求解的时间复杂度。理论分析表明,该改进方法有效地将Sollin算法的时间复杂度由O(n2log2n)降低到了O(elog2n)。同时,根据边权重的分布情况不同,该算法并非必须遍历所有的边才能得到MST,实际时间复杂度将优于O(elog2n),最优可达O(n(log2n)2)。