Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
THUẬT TOÁN HOÁN CHUYỂN NGUỒN ĐÍCH CÓ TRỌNG SỐ TÌM LUỒNG CỰC ĐẠI

Công trình tiếp tục nghiên cứu thuật toán hoán chuyển nguồn đích giải bài toán tìm luồng cực đại trên mạng. Kết quả chính của báo cáo là đề xuất Thuật toán hoán chuyển nguồn đích có trọng số tìm luồng cực đại. Ý tưởng thuật toán là tìm đường đi tăng luồng đồng thời từ đỉnh nguồn và đỉnh đích với trọng số là lực lượng các đỉnh gán nhãn tiến và nhãn lùi. Kết quả tính toán qua các ví dụ cho thấy thuật toán hoán chuyển nguồn đích có trọng số là thuật toán tổng quát có. | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NÃNG - SỔ 3 26 .2008 THUẬT TOÁN HOÁN CHUYÊN NGUỒN ĐÍCH CÓ TRỌNG SỐ TÌM LUỒNG CỰC ĐẠI WEIGHTED SOURCE-SINK ALTERNATIVE algorithm TO FIND MAXIMAL FLOW TRẦN QUỐC CHIẾN Trường Đại học Sư phạm Đại học Đà Nang TÓM TẮT Công trình tiếp tục nghiên cứu thuật toán hoán chuyển nguồn đích giải bài toán tìm luồng cực đại trên mạng. Kết quả chính của báo cáo là đề xuất Thuật toán hoán chuyển nguồn đích có trọng số tìm luồng cực đại. Ý tưởng thuật toán là tìm đường đi tăng luồng đồng thời từ đỉnh nguồn và đỉnh đích với trọng số là lực lượng các đỉnh gán nhãn tiến và nhãn lùi. Kết quả tính toán qua các ví dụ cho thấy thuật toán hoán chuyển nguồn đích có trọng số là thuật toán tổng quát có thể áp dụng hiệu quả cho mạng bất kỳ. ABSTRACT This paper deals with the maximal flow problem. The basic results are systematically presented and proved. The known Ford-Fulkerson is thoroughly introduced and illustrated. The main result of this work is the weighted source-sink alternative algorithm. The idea of the algorithm is to find augmented paths simultaneously from the source and the sink vertex with the weights as the cardinalities of the forward labeled vertices and the backward labeled vertices the Ford-Fulkerson algorithm finds augmented paths only from the source vertex . Calculus examples show that the proposed algorithm considerably decreases the computational complexity in comparison with the Ford-Fulkerson algorithm. Key word graph network flow Ý tưởng của phương pháp này là gán nhãn các đỉnh đồng thời từ đỉnh nguồn và đỉnh đích xem 16 . Sự khác biệt cơ bản của thuật toán này so với thuật toán hoán chuyển nguồn đích trong 16 như sau Tại mỗi bước lặp để xác định hướng gán nhãn ta xác định lực lượng của tập đỉnh đã có nhãn tiến nhưng chưa được dùng để sinh nhãn tiến kí hiệu S và lực lượng của tập đỉnh đã có nhãn lùi nhưng chưa được dùng để sinh nhãn lùi kí hiệu T. S I và T I có thể coi là trọng số của hướng gán nhãn. Nếu S I T I thì sinh nhãn .