线性网络流算法

网络流的Edmonds-Karp算法讲解（简称EK算法，时间复杂度为O(m^2n)） 首先来看一下基本的网络流最大流模型。

有n个点，有m条有向边，有一个点很特殊，只出不进，叫做源点，通常规定为1号点。另一个点也很特殊，只进不出，叫做汇点，通常规定为n号点。每条有向边上有两个量，容量和流量，从i到j的容量通常用c[I,j]表示,流量则通常是f[I,j]。通常可以把这些边想象成道路，流量就是这条道路的车流量，容量就是道路可承受的最大的车流量。很显然的，流量<=容量。而对于每个不是源点和汇点的点来说，可以类比的想象成没有存储功能的货物的中转站，所有”进入”他们的流量和等于所有从他本身”出去”的流量。

把源点比作工厂的话，问题就是求从工厂最大可以发出多少货物，是不至于超过道路的容量限制，也就是，最大流。

比如这个图。每条边旁边的数字表示它的容量。

下面我们来考虑如何求最大流。

首先，假如所有边上的流量都没有超过容量(不大于容量)，那么就把这一组流量，或者说，这个流，称为一个可行流。一个最简单的例子就是，零流，即所有的流量都是0的流。 我们就从这个零流开始考虑，假如有这么一条路，这条路从源点开始一直一段一段的连到了汇点，并且，这条路上的每一段都满足流量<容量，注意，是严格的<,而不是<=。那么，我们一定能找到这条路上的每一段的(容量-流量)的值当中的最小值delta。我们把这条路上每一段的流量都加上这个delta，一定可以保证这个流依然是可行流，这是显然的。

这样我们就得到了一个更大的流，他的流量是之前的流量+delta，而这

运动目标检测之Lucas-Kanade光流算法读书笔记

视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标。随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之一。 而运动目标检测是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。

一目标检测

运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。目前,已有的运动目标检测方法按照算法的基本原理可以分为三类:背景差分法，帧间差分法和光流法。

1背景差分法

背景差分法又称背景减除法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的有基于单个高斯模型的背景构建，基于混合高斯模型的背景构建，基于中值滤波器的背景构造，基

运动目标检测之Lucas-Kanade光流算法读书笔记

视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标。随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之一。 而运动目标检测是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。

一目标检测

运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。目前,已有的运动目标检测方法按照算法的基本原理可以分为三类:背景差分法，帧间差分法和光流法。

1背景差分法

背景差分法又称背景减除法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的有基于单个高斯模型的背景构建，基于混合高斯模型的背景构建，基于中值滤波器的背景构造，基

Network Flow

网络流 译 By Thunder

[编辑] 最短路 [编辑] 问题预备

问题 给出一个有向连通带权图，包含源点和汇点。

每一条弧的权表示那条弧的容量。一个图的流通过分配整数量给每条边来达到

通过每条弧的流不大于这条弧的容量

除了源点和汇点的每个点，流入量等于流出量

使源点的流出总量减去流入总量（或汇点的流入总量减去流出总量)最大

例

给出水管的设计和每条水管的容量。水管里的水必须从上往下流，所以每条水管里，水只能向一个方向流。

计算能从头（自来水厂）流到尾（您的农场）的水量。 [编辑] 算法

算法（贪心）通过迭代增加从源到汇的流来建立网络流。

从每条弧的权等于初始的权开始（弧的权符合那条弧里还未使用的容量）。

给出当前的图，找到从源到汇的一条路径，这条路径上的弧都是非0权。计算这条路径的最大流，叫它路径容量。//增广路径 路径容量 = 瓶颈容量 对于每一条路径上的弧，给弧的权减去路径容量。另外，给路径中的反向弧（在相同两点之间的弧，不过方向相反）加上等于和路径容量相等的权（只要反向弧存在，就增加它的权）。//调整增广路径 继续调整路径直到没有增广路径存在。

这能保证停止，因为您加上

ADINA非线性与流固耦合 [兼容模式]

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结构非线性、流固耦合模拟技术的最新进展

--ADINA工程应用简介

ADINA非线性与流固耦合 [兼容模式]

主要内容

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ADINA求解结构非线性问题的关键技术求解结构线性的关键技术 ADINA求解流固耦合问题的关键技术 ADINA软件工程应用

ADINA软件发展历史、前后处理功能简介软件发展历史前后处理功能简介

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ADINA求解结构非线性问题的关键技术

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逐步发展中的分析能力：

常规材料－金属、非金属

结构分析

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耦合温度、各向异性、粘性效应…

各种金属、非金属蠕变算法

超弹性材料泡沫橡胶超弹性材料－泡沫、橡胶蠕变类材料－超过10种算法

低速、亚音速、超音速势流体入、出口条件、无限远边界条件

材料本构

势流体材料－介质中的压力波传播记忆合金压电材料记忆合金、压电材料垫片材料－装配的汽密性分析粘性材料－粘弹、粘塑性其它材料－多孔介质等

孔隙介质与孔隙流体的相互作

用等

智能器件建模；能够耦合流体、温度度计算密封效果

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无需输入接触刚度

接触

结构分析

单元生死

数 据 结 构

实验报告

课题名称：线性表的操作算法 姓名： 班级： 学号：

一、 内容提要

1、 掌握使用cFree上机调试线性表的基本方法；

2、 分别用数组和链表作为存储结构，实现线性表的插入、删除、查找、排序、合并等操作。

二、 实验要求

1、 设计对线性表进行链式存储操作的内容； 2、 写出相应程序；

3、 保存和打印出程序的运行结果，并结合程序进行分析；

三 、实验目的

1、理解数据结构中单链表的定义和建立。 2、掌握单链表中结点结构的C语言描述。

3、熟练掌握单链表的插入、删除、查找、排序、合并等算法的设计与C语言实现。 4、将理论与实际相结合，切实提高自己的逻辑能力和动手能力。

四、算法流程图

开始

创建

线性预测中的自相关系数

1．原理

线性预测是语音编码中的基本算法，其基本原理如下： 设语音信号的样值序列Xk Xk x1,x2, ,xk ，第k时刻的取样值xk可以用之前的P个样值的线性组合来预测。

k aixk i x

i 1P

实际样值与预测值之间的误差为：

k xk aixk i ek xk x

i 1P

因此预测系统的传递函数为：

H Z X Z

EZ 1

1 aiz i

i 1P 1 AZ其中H(Z)是一个全极点滤波器，称为综合滤波器。A(Z)是H(Z)的逆滤波器，称为分析滤波器。在语音线性预测编码中，A(Z)的系数反映了声道特性。

为了使预测误差最小，采用最小均方误差准则，即使误差的均方值

2 k E ek E xk x2

k

k 1 2 P

E xk aixk i k 1 i 1 PP2

最小。在预测阶数P给定后， k2就是所有预测系数 ai 的函数，因此：

2 ek x k k 0 E 2 xk x ai ai

k xk i 0 E xk x

可见，要使ek的预测误差最小，则ek必须与所有数据xk i正交，称为正

交性原理。将上式展开，可得：

E xkxk i ajE xk jxk i

j 1P

其中E xk j

对网络拓扑发现进行了概述,对现有算法优缺点进行了分析,设计了一种分层次的拓扑发现算法。首先提出基于SNMP协议的网络层拓扑发现算法,重点解决了多路由器的问题,然后又提出了基于地址转发表的链路层拓扑发现算法,主要通过虚拟根交换机的思想实现拓扑发现,最后通过这2种算法的有机结合,对基于IP网的网络层和链路层2方面都实现完整的拓扑发现。

第2 6卷第 9期Vo . 6 12No. 9

重庆理工大学学报 (自然科学)Junl f hnqn nvrt o eh o g ( a r c he ora o og i U i sy f cn l y N t a Si c ) C g e i T o ul e

21 0 2年 9月Se p.201 2

网络拓扑发现算法荆栋肖刚，(. 1清华大学电子工程系，京北 10 8; 0 0610 4 ) 0 1 1

2北京市丰台区大成路 1网络中心，京 . 3号北

摘

要：网络拓扑发现进行了概述，现有算法优缺点进行了分析，计了一种分层次的对对设

拓扑发现算法。首先提出基于 S MP协议的网络层拓扑发现算法，点解决了多路由器的问 N重 题，然后又提出了基于地址转发表的链路层拓扑发现算法，主要通过虚拟根交换机的思想实现拓扑发现，最后通

XX

大学

智能优化算法课内实验报告书

院系名称 ：

学生姓名 ： 专业名称 ： 班 级 ： 学时

号 ： 间 ：

非线性规划问题的粒子群算法

1.1 背景介绍

1.1.1 非线性规划简介

具有非线性约束条件或目标函数的数学规划，是运筹学的一个重要的分支，非线性规划研究一个n元实函数在一组等式或不等式的约束条件下的机制问题且目标函数和约束条件至少有一个是未知量的非线性函数，目标函数和约束条件都是线性函数的情形则属于线性规划。

非线性规划是20世纪50年代才开始形成的一门新兴学科。1951年H.W库恩和A.W塔克发表的关于最优性条件的论文是非线性规划正式诞生的一个重要标志。在50年代可得出了可分离规划和二次规划的n种解法，它们大都是以G.B.丹齐克提出的解线性规划的单纯形法为基础的。50年代末到60年代末出现了许多解非线性规划问题的有效的算法，70年代又得到进一步的发展。非线性规划在工程、管理、经济、科研、军事等方面都有广泛的应用，为最优设计提供了有力的工具。

非线性规划问题广发存在于科学与工程领域，是一类比较难以解决的优化问题，没有普遍使用的解法。传统的求解该问题的方法（如罚函数，可行方向法，以及变尺度法等）

遗传算法解非线性方程组的Matlab程序

程序用MATLAB语言编写。之所以选择MATLB，是因为它简单，但又功能强大。写1行MATLAB程序，相当于写10行C++程序。在编写算法阶段，最好用MATLAB语言，算法验证以后，要进入工程阶段，再把它翻译成C++语言。 本程序的算法很简单，只具有示意性，不能用于实战。

非线性方程组的实例在函数(2)nonLinearSumError1(x)中，你可以用这个实例做样子构造你自己待解的非线性方程组。

%注意：标准遗传算法的一个重要概念是，染色体是可能解的2进制顺序号，由这个序号在可能解的集合(解空间)中找到可能解

%程序的流程如下：

%程序初始化，随机生成一组可能解(第一批染色体) %1: 由可能解的序号寻找解本身(关键步骤)

%2：把解代入非线性方程计算误差，如果误差符合要求，停止计算 %3：选择最好解对应的最优染色体

%4：保留每次迭代产生的最好的染色体，以防最好染色体丢失

%5: 把保留的最好的染色体holdBestChromosome加入到染色体群中 %6: 为每一条染色体(即可能解的序号)定义一个概率(关键步骤) %7：按照概率筛选染色体(关键步骤) %8：染色体杂交(关键步骤) %9：变异