5.1 动态规划的最优化原理及其算法 5.2 动态规划模型举例

5.1 最优性条件 5.2 最速下降法 5.3 Newton法及其修正 5.4 共轭梯度法 5.5 变尺度法 5.6 直接算法

图论在计算机科学、信息科学、人工智能网络理论、系统工程、控制论、运筹学和 经济管理等领域有着广泛的应用。但很多图论问题虽易表达,却难以求解,其中有相当多 的图论问题均属NP完全问题。本章主要介绍工程实用简单图论问题的并行算法及其MP 编程实现,包括传递闭包、连通分量、最短路径和最小生成树等

2.1 线性规划的对偶理论 2.2 线性规划的对偶定理 2.3 对偶单纯型算法

• 网络优化是运筹学中的一个重要分支，所研究的问题涉及经济管理、交通运输、计算机科学与信息技术、通讯与网络技术等诸多领域。在现实生活中，诸如最短路问题、运输问题、指派问题、中国邮递员问题、旅行商问题等都是网络优化的问题。 • 由于多数网络优化问题是以网络上的流为研究对象，因此，在图论中一般只涉及网络流问题。 • 4.1 网络流与截集 • 4.2 最大流问题及其解法 • 4.3 最小费用流算法 • 4.4 Petri网

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运用运筹学的理论和方法，建立一种重大事故救灾路线双目标优化数学模型.基于启发式算法思想，提出适合该模型且收敛速度较快的优化算法.该算法通过构造辅助函数调用Dijkstra算法，在最优解的近似区间内多次迭代逐渐逼近最优解，实现了双权重网络图最短路的求解，是一种近似的、快速的算法.基于所构造辅助函数的性质，给出实现该算法的具体步骤.对误差进行线性估计，分析了该算法收敛速度的影响因素，并讨论了算法的时间复杂度及优势.最后在案例分析中编译并运行该算法，证实其模拟结果与理论分析结论相吻合