没有合适的资源？快使用搜索试试~
我知道了~
首页
最短增广路算法（SAP）
最短增广路算法（SAP）
最短增广路算法（SAP）
4星
· 超过85%的资源
需积分: 14
172 浏览量
更新于2023-05-26
评论
收藏
493KB
PPT
举报
立即下载
开通VIP（低至0.43/天）
送1年+限时优惠
身份认证 购VIP最低享 7 折!
领优惠券(最高得80元）
最短增广路算法（SAP） 最短增广路算法（SAP） 最短增广路算法（SAP） 最短增广路算法（SAP） 最短增广路算法（SAP）
资源详情
资源评论
资源推荐
1
15.082
和
6.855J
最大流问题的最
短增广路径
算法
3
最短增广路径
4
1
1
4
2
1
2
3
3
1
s
2
4
5
3
t
这是初始网络和初始剩余网络
.
4
初始化距离
4
1
1
4
2
1
2
3
3
1
s
2
4
5
3
t
结点标号从此以后将是距离标号
.
0
5
4
3
2
1
t
4
5
3
s
2
d(j)
是在
G(
x)
中的
j
到
t
的的最大的距离
0
2
2
1
1
1
5
可进入弧的表示
4
1
1
4
2
1
2
3
3
1
s
2
4
5
3
t
弧
(i,j)
是
可进入的
，如果
d(i) = d(j)
+ 1.
0
5
4
3
2
1
t
4
5
3
s
2
一条可进入弧的
s-t
路径是最短路径
.
0
2
2
1
1
1
可进入弧将表示成粗线
.
6
4
2
4
2
寻找最短
s-t
路径
4
1
1
2
1
3
3
1
s
2
4
5
3
t
使用可进入弧从
s
开始进行深度优先搜索
.
0
5
4
3
2
1
t
4
5
3
s
2
0
2
2
1
1
1
下一步
.
发送流并更新剩余容量
.
2
1
0
剩余20页未读，
继续阅读
评论1
去评论
早知如此绊人心~
2015-06-10
很好很强大，值得一看
增广拉格朗日算法matlab
增广拉格朗日算法（Augmented Lagrangian Method）是一种常用于求解带等式约束的非线性优化问题的方法。相对于传统的拉格朗日乘子法，增广拉格朗日算法更加适用于复杂的非线性约束情况，能够利用惩罚项将等式约束转化为不等式约束，从而求解问题的局限性更小。 在MATLAB中，可以通过fmincon函数来实现增广拉格朗日算法的求解。首先，需要定义目标函数和约束函数，并将等式约束转化为不
cfog matching - mex_sar
CFOG matching是一种传统的匹配算法，用于解决二分图最大匹配问题。该算法基于增广路算法，通过不断寻找增广路来扩展匹配。具体而言，首先初始化所有顶点的匹配为空，并轮流处理每个未匹配的顶点，寻找是否存在一条增广路，如果存在，则将该路径上的匹配翻转，若不存在增广路，则交替路算法结束，此时已求出最大匹配。 MEX-SAR是一种基于深度优先搜索（DFS）的匹配算法，特点是在搜索过程中不断优化顶标
二分图匹配 KM算法 匈牙利算法
二分图匹配，匈牙利算法和KM算法简介 二分图匹配，匈牙利算法和KM算法简介 二分图匹配，匈牙利算法和KM算法简介 二分图匹配，匈牙利算法和KM算法简介 二分图匹配，匈牙利算法和KM算法简介 用增广路求最大匹配(称作匈牙利算法，匈牙利数学家Edmonds于1965年提出) 算法轮廓： (1)置M为空 (2)找出一条增广路径P，通过取反操作获得更大的匹配M’代替M (3)重复(2)操作直到找不出增广路
2000字:图论中启发式算法的具体应用实例及算法
启发式算法是一种基于经验和直觉的算法，它可以在图论中被广泛应用。下面我将介绍一些具体的应用实例及算法。 1. 最小生成树问题 最小生成树问题是指在一个连通的无向图中，找到一棵生成树，使得所有边的权值之和最小。其中，Kruskal算法和Prim算法是两种常用的启发式算法。 Kruskal算法的基本思想是将所有边按照权值从小到大排序，然后依次加入生成树中，直到生成树中包含了所有的节点。在加入边的
增广拉格朗日乘子法matlab
增广拉格朗日乘子法（Augmented Lagrangian Method）是一种优化算法，其主要思想是通过引入一个罚函数来在原始问题中增加一组决策变量，从而将原问题转化为一个容易求解的等价问题。该算法通常可以在有限的时间内找到最优解，并且算法的性能也得到了广泛的应用和验证。 在matlab中实现增广拉格朗日乘子法，可以按照以下步骤进行： 1. 定义原始问题的目标函数和约束条件，使用拉格朗日乘
edmonds-karp算法python
Edmonds-Karp算法是一种用于解决最大流问题的算法，它是基于Ford-Fulkerson算法的改进版本。该算法使用BFS（广度优先搜索）来寻找增广路径，从而不断更新最大流的值，直到无法找到增广路径为止。在Python中，可以使用networkx库来实现Edmonds-Karp算法。具体实现可以参考以下代码： ```python import networkx as nx def edm
js华为机试 最小传输时延
最小传输时延问题涉及到网络流的概念。所谓最小传输时延，指的是在网络中从源节点到汇节点经过的时间最短的路径，即网络流的最小值。解决这种问题的经典算法是最大流算法。在最大流算法中，我们需要建立一个流网络模型，其中源点为网络中的源节点，汇点为网络中的汇节点，边权表示该边的容量，即该边可以流经的最大流。通过在流网络中寻找增广路，可以将流量从源点到汇点进行传输，并且可以保证传输的总流量等于最大流。而最小传输
matlab增广拉格朗日
增广拉格朗日（augmented Lagrangian）是将拉格朗日乘子法与求解约束优化问题的惩罚函数法相结合而形成的一种方法。具体来说，增广拉格朗日方法通过添加一个额外的惩罚项到原问题的拉格朗日函数中，来使得原问题的限制条件满足。这个惩罚项的系数也称为“惩罚因子”，它控制了约束条件的满足程度。 在matlab中，可以使用fmincon函数来实现增广拉格朗日方法。例如，假设我们要求解下面的约束优
matlab优化算法 100例
Matlab优化算法是一种基于数学模型的计算方法，在许多领域中都有着广泛的应用。根据实际应用需求，我们可以选择适合的优化算法。下面罗列100个常见的Matlab优化算法： 1. 遗传算法(Genetic Algorithm) 2. 粒子群算法(Particle Swarm Optimization) 3. 差分进化算法(Differential Evolution) 4. 蚁群算法(Ant Co
cifar100的数据增广代码
以下是一个使用 PyTorch 实现的 CIFAR-100 数据增广代码示例： ```python import torch import torchvision.transforms as transforms # 定义数据增广 transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4),
ford-fulkerson算法python
Ford-Fulkerson算法是一种用于解决最大流问题的算法。它通过不断地寻找增广路径来增加流量，直到无法找到增广路径为止。在Python中，可以使用网络流库来实现Ford-Fulkerson算法。常见的网络流库包括NetworkX和PyMaxFlow。使用这些库，可以方便地构建网络图，并使用Ford-Fulkerson算法求解最大流问题。
ford-fulkerson算法matlab
Ford-Fulkerson算法是一种解决最大流问题的算法，它通过不断寻找增广路径来增加流量，直到无法找到增广路径为止。在Matlab中，可以使用图论工具箱中的函数来实现Ford-Fulkerson算法，例如使用graph和maxflow函数。具体实现方法可以参考Matlab官方文档或相关教程。
高斯列主元消去法的算法过程
高斯列主元消去法是一种解线性方程组的方法，其基本思想是通过消元，将方程组化为上三角矩阵或者对角矩阵，然后再通过回带求出解。 其算法步骤如下： 1. 将线性方程组的系数矩阵和常数向量组成增广矩阵。 2. 对增广矩阵进行初等变换，将第一列的主元素置于第一行第一列的位置。 3. 对第二列到最后一列，逐一进行以下操作： （1）选取该列中绝对值最大的元素作为主元素，并将该元素所在行交换到第二
介绍一下select网络模型
select网络是一种基于贪心算法的网络流算法。它的基本思想是，在每一步中，找到增广路中的最小容量边，并将流量增加到这条边上。这样，当流量到达汇点时，就会有最大流。 通常，select网络算法需要预先建立一个残留网络，并在每一步中更新这个残留网络。这个残留网络的每条边都对应了原网络中的一条边，表示当前这条边还能够承受多少流量。 总的来说，select网络算法是一种快速求解最大流问题的算法，并且
hungarian algorithm
匈牙利算法（Hungarian Algorithm）是一种求解二分图最大权匹配的算法。它的时间复杂度为O(n^3)，是一种比较高效的算法。该算法的基本思想是通过不断的交替增广路径来寻找增广路，直到无法找到增广路为止。
请使用python和pytorch完成振动信号故障诊断任务，要求是：首先将一维振动时序信号转化成灰度图，并使用diffusion probabilistic model对灰度图像进行数据增广，接着对增广后的数据集输入CNN进行训练，评估模型效果。
这道题要求使用Python和PyTorch完成振动信号故障诊断任务。 首先，需要将一维振动时序信号转化成灰度图，这可以使用Python的PIL库或OpenCV库中的函数来完成。 接下来，要使用diffusion probabilistic model对灰度图像进行数据增广。可以使用PyTorch的torchvision.transforms库中的函数对图像进行增广。 然后，对增广后的数据集输
alm 增广 csdn
ALM是应用生命周期管理的缩写，意为应用程序开发和维护过程中的管理和监控。ALM的目标是提高软件开发过程的质量和效率，包括开发、测试、部署、维护和升级。ALM与传统的软件开发管理方法相比表示了更为全面和系统的管理方法，同时也更加注重软件开发过程中的质量和效率。 CSND是一个技术社区，致力于分享IT专业技术知识和经验。CSND的目标是成为全球最大的IT技术社区，提供IT技术的学习、交流和分享平台
上面dinic算法请继续写下去
好的，接着上面的 Dinic 算法的代码，我们需要实现一个 BFS 函数，用于在残量网络中查找增广路径： ```python from collections import deque def bfs(s, t): q = deque() q.append(s) level = [-1] * (n+1) level[s] = 0 while q:
高斯列主元消去法 ，已知增广矩阵，写出回带过程 用Python
假设已经使用高斯列主元消去法将增广矩阵变为上三角矩阵，下面是回带过程的Python实现： ```python import numpy as np # 假设矩阵A是一个上三角矩阵，b是矩阵A的增广矩阵的最后一列 def back_substitution(A, b): n = len(b) x = np.zeros(n) for i in range(n-1, -1,
adonis0147
粉丝: 2
资源:
3
私信
上传资源 快速赚钱
我的内容管理
收起
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
会员权益专享
图片转文字
PDF转文字
PDF转Word
PDF加水印
全年可省5，000元
立即开通
最新资源
Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成示例
现代无线系统射频电路实用设计卷II 英文版.pdf
智慧城管解决方案和建设内容.pptx
python绘制双柱形图代码实例
用分治算法解平面最接近点对问题
MT8880芯片中文资料
IRB-6700_产品手册 说明书_中文.pdf
力士乐HCS02.1_HCS03.1FU.PDF
AndroidQ 打通应用层到HAL层—(HIDL服务实现)
斐讯M1通过TTL转USB刷固件接入HA教程.pdf
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益，开通VIP直接复制
信息提交成功
评论1