网络最大流Pareto扩充研究

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

网络最大流Pareto扩充研究

张岗亭, 姜晓兵, 王书振

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2006 > 35(1): 89-92

张岗亭, 姜晓兵, 王书振. 网络最大流Pareto扩充研究[J]. 电子科技大学学报, 2006, 35(1): 89-92.

引用本文:

张岗亭, 姜晓兵, 王书振. 网络最大流Pareto扩充研究[J]. 电子科技大学学报, 2006, 35(1): 89-92.

ZHANG Gang-ting, JIANG Xiao-bing, WANG Shu-zhen. Research on Network Max-flow Pareto Expansion Problem[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2006, 35(1): 89-92.

Citation:

ZHANG Gang-ting, JIANG Xiao-bing, WANG Shu-zhen. Research on Network Max-flow Pareto Expansion Problem[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2006, 35(1): 89-92.

网络最大流Pareto扩充研究

1.
西安文理学院计算机科学系西安 710065;
2.
西安电子科技大学经济管理学院西安 710071

作者简介:
张岗亭(1970-),男,讲师,主要从事网络拓扑优化方面的研究.

中图分类号: TP393.2

Research on Network Max-flow Pareto Expansion Problem

1.
Department of Computer Science,Xi'an University of Arts and Science Xi'an 710065;
2.
School of Economics & Management,Xidian University Xi'an 710071

摘要: 将网络容量定义为最大s-t流的流量,建立了带有时间和费用双重限制下的网络容量扩充问题模型。通过网络变换,将该问题转化为可利用成熟算法求解的线性最小费用流问题。研究了给定网络容量扩充目标要求下,求解所有关于时间和费用的Pareto优化解问题并提供了相应算法。研究内容不仅适用于各种情形的容量扩充问题,而且还可应用于网络规划。最后通过具体例子的求解,说明了算法的正确性和有效性。
- 网络流 /
- 容量扩充 /
- Pareto优化解 /
- 逆优化
Abstract: The network capacity is defined as the value of the maximum s-t flow, and a unified model is introduced for the network capacity expansion with the time and cost constraints. By the transformation of the underlying network, the network capacity is converted to a minimum cost flow problem instead. Also developed are the algorithm to find all pareto optimal solutions about time and cost with given expanded network max-flow. The model and algorithm are proven to be valid with an example, and they not only allow capturing various types of capacity expansion, but also are useful in network programming.
- network flow /
- capacity expansion /
- Pareto optimal solution /
- inverse optimization

[1]	李响, 严毅, 刘明辉, 刘明. 基于多条件对抗和梯度优化的生成对抗网络 . 电子科技大学学报, 2021, 50(5): 754-760. doi: 10.12178/1001-0548.2020415
[2]	钱吉裕, 魏涛, 王韬, 李秋燕, 吴传贵. 高性能硅基微流道优化方法研究 . 电子科技大学学报, 2020, 49(1): 92-97. doi: 10.12178/1001-0548.2018250
[3]	唐贤伦, 刘庆, 张娜, 周家林. 混合PSO优化卷积神经网络结构和参数 . 电子科技大学学报, 2018, 47(2): 230-234. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.02.011
[4]	张云春, 王玉婧, 姚绍文, 李娜, 胡建陶. 基于粒子群优化的无线Mesh网络信道分配算法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(5): 728-733, 746. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.05.015
[5]	李冰, 郑凤杰, 彭春荣, 陈博, 凌必赟, 夏善红. 直流离子流场发生装置优化设计 . 电子科技大学学报, 2017, 46(6): 866-870. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.06.013
[6]	张亚明, 程伟, 陈客松, 史浩山. 一种改进的无线传感器网络优化定位算法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(3): 357-362. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.007
[7]	唐东明, 卢显良. 用于网络编码优化的改进量子进化算法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 215-220. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.010
[8]	伍文, 孟相如, 刘芸江, 康巧燕. IP网络弹性路由层拓扑生成优化算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(5): 769-774.
[9]	柴争义, 陈亮, 朱思峰, 沈连丰. 认知无线网络中基于免疫克隆优化的功率分配 . 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 36-40. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.009
[10]	史定华. 网络优化——复杂网络设计问题: 寻找最佳的网络结构 . 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 5-6. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.003
[11]	张路桥, 朱清新, 吕涛, 王佳昊. 无线传感器网络中考虑干扰的拓扑优化 . 电子科技大学学报, 2011, 40(4): 564-567. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.018
[12]	王静, 刘向阳, 施玉晨, 王新梅. 并行中继网络中复数域网络编码的优化设计方案 . 电子科技大学学报, 2011, 40(4): 512-518.
[13]	孟江涛, 卢显良, 董贵山. Xen的虚拟机网络优化研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 106-109. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.024
[14]	殷时蓉, 陈光, 谢永乐. 应用Elman网络优化非线性模拟电路测试激励 . 电子科技大学学报, 2008, 37(4): 574-577.
[15]	崔梦天, 傅丽霞, 赵海军, 钟勇. 多级离散模糊神经网络稳定性的优化算法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(3): 628-631.
[16]	虞红芳, 吴冬凌, 李乐民, 林然, 陈天罡. 抗毁网状WDM网络中的光纤级P-Cycles优化设计 . 电子科技大学学报, 2007, 36(2): 161-163,216.
[17]	包晓安, 徐伟强, 吴铁军. 一种用于Ad hoc网络的优化拥塞控制算法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(2): 250-253.
[18]	景小荣, 周正中, 贺涛. 色噪声下MIMO信道估计优化及容量下限分析 . 电子科技大学学报, 2007, 36(2): 179-181,202.
[19]	唐普英, 杨春华, 黄顺吉. 一种基于优化神经网络的最佳多用户检测器 . 电子科技大学学报, 1999, 28(2): 116-119.
[20]	赵辉, 虞厥邦. ⅡR DF设计的高阶关联神经网络优化方法 . 电子科技大学学报, 1998, 27(3): 251-255.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 3362
HTML全文浏览量: 147
PDF下载量: 77
被引次数: 0

网络最大流Pareto扩充研究

1. 西安文理学院计算机科学系西安 710065;

2. 西安电子科技大学经济管理学院西安 710071

作者简介:
张岗亭(1970-),男,讲师,主要从事网络拓扑优化方面的研究.

收稿日期: 2003-06-04
刊出日期: 2006-02-15

中图分类号: TP393.2

关键词:

摘要: 将网络容量定义为最大s-t流的流量,建立了带有时间和费用双重限制下的网络容量扩充问题模型。通过网络变换,将该问题转化为可利用成熟算法求解的线性最小费用流问题。研究了给定网络容量扩充目标要求下,求解所有关于时间和费用的Pareto优化解问题并提供了相应算法。研究内容不仅适用于各种情形的容量扩充问题,而且还可应用于网络规划。最后通过具体例子的求解,说明了算法的正确性和有效性。

English Abstract

张岗亭, 姜晓兵, 王书振. 网络最大流Pareto扩充研究[J]. 电子科技大学学报, 2006, 35(1): 89-92.

引用本文:

张岗亭, 姜晓兵, 王书振. 网络最大流Pareto扩充研究[J]. 电子科技大学学报, 2006, 35(1): 89-92.

ZHANG Gang-ting, JIANG Xiao-bing, WANG Shu-zhen. Research on Network Max-flow Pareto Expansion Problem[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2006, 35(1): 89-92.

Citation:

ZHANG Gang-ting, JIANG Xiao-bing, WANG Shu-zhen. Research on Network Max-flow Pareto Expansion Problem[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2006, 35(1): 89-92.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

期刊在线

编辑办公

友情链接

电子科技大学

版权所有 © 《电子科技大学学报》编辑部

地址: 成都市建设北路二段四号电子科技大学主楼中350室电话: 028-83202308,83207559 Email: xuebao@uestc.edu.cn

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发