关于网络流算法(1)

今天才入坑华为挑战赛，还有三天就截止初赛作品提交了

这次的赛题是一个np问题，初步的思路是用一些现代优化算法来解决选点问题然后用最小费用最大流问题来套最后的问题。

所以我这个浪货ACMer就要从零开始解题了，参考书目主要有《算法导论》、《数据结构》、《算法竞赛入门经典》和网络博客。

今天要解决的是最小费用最大流问题，我打算分以下几个步骤解决：

1. 了解最大流解法

　　（1）BFS ?

　　（2）Edmonds-Karp ?

　　（3）Bellman-Ford*/SPFA* ?

　　（4）实现最小费用流算法 ?

　　※这个部分可能有一些基础的数据结构要补充

2.用随机的选点交一发

　　（1）实现文件读入正常 ?

　　（2）建立选址函数随机选点

　　（3）实现输出正常

3.实现选点算法

　　（1）遗传算法

　　（2）退火算法

　　（3）蚁群算法

　　（4）粒子群算法

4.正式提交并优化

时间： 2024-08-02 10:57:35

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在上一篇我们提到了网络流算法Push-relabel,那是90年代提出的算法,算是比较新的,而现在要说的Dinic算法则是由以色列人Dinitz在冷战时期,即60-70年代提出的算法变种而来的,其算法复杂度为O(mn^2). Dinic算法主要思想也是基于FF算法的,改进的地方也是减少寻找增广路径的迭代次数.此处Dinitz大师引用了一个非常聪明的数据结构,Layer Network,分层网络,该结构是由BFS tree启发得到的,它跟BFS tree的区别在于,BFS tree只保存到每一层的

网络流算法--Ford-Fulkerson方法及其多种实现

原文链接:http://www.cnblogs.com/luweiseu/archive/2012/07/14/2591573.html 7. 网络流算法--Ford-Fulkerson方法及其多种实现 网络流 在上一章中我们讨论的主题是图中顶点之间的最短路径,例如公路地图上两地点之间的最短路径,所以我们将公路地图抽象为有向带权图.本章我们将对基于有向带权图的模型做进一步扩展. 很多系统中涉及流量问题,例如公路系统中车流量,网络中的数据信息流,供油管道的油流量等.我们可以将有向图进一步理解为"流

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[转] 网络流算法--Ford-Fulkerson方法及其多种实现

网络流 转载自:http://www.cnblogs.com/luweiseu/archive/2012/07/14/2591573.html 在上一章中我们讨论的主题是图中顶点之间的最短路径,例如公路地图上两地点之间的最短路径,所以我们将公路地图抽象为有向带权图.本章我们将对基于有向带权图的模型做进一步扩展. 很多系统中涉及流量问题,例如公路系统中车流量,网络中的数据信息流,供油管道的油流量等.我们可以将有向图进一步理解为“流网络”(flow network),并利用这样的抽象模型求解有关流量

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