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求解最小费用流的一种新算法被引量：1: 2018年; 网络最小费用流问题是经典的双目标优化问题,其中利用的图论方法主要有负费用回路算法和最小费用路算法。最小费用路(Busacker-Gowan)算法每次增广流值之前都需要搜索一次最小费用路径,导致算法复杂度偏高,并且该算法是在剩余网络的基础上进行增广,使得该算法在计算预定流值最小费用流时有点冗余。针对这些不足,提出了一种求最小费用流的新算法。该算法首先利用改进的Dijkstra算法一次搜索出所有的源点至汇点费用路径,并且在余网络中增广流值。由于余网络比剩余网络构造简单,所以最终提高了算法的时间效率。仿真实验表明,在ER随机网络中提出算法和经典算法的计算结果相同,并且提出算法不管是在稀疏网络还是非稀疏网络中其运行时间比经典算法都要少,同时更适用于稀疏网络。; 纪亚劲刘艳清赵礼峰; 关键词：最小费用流 DIJKSTRA算法

求解最大流问题的算法被引量：4: 2019年; 为提高网络最大流问题的算法效率,通过减弱对最短增广链算法的约束,给出一种增载轨算法。将剩余网络替换成余网络,它不必记录分层剩余网络邻接矩阵;根据余网络的特点,进一步将余网络划分成若干个区域,降低算法的空间复杂度。实验结果表明,在BA无标度网络中该算法与最短增广链算法的计算结果相同,其运行效率比最短增广链算法高,为大规模网络最大流问题提供了较为高效的求解算法。; 赵礼峰邵丽萍; 关键词：最大流

最大流问题的最短增广链改进算法被引量：1: 2019年; BA无标度网络是现实中常见的网络,在该网络中,任意两节点之间有极大可能存在多条路径,若用Ford-Fulkerson算法寻找增广链,效率不高且步骤繁杂。同时,在当今大数据时代背景下,随着网络规模的增加,提高算法效率成为解决大规模网络最大流问题的关键。为了改善以上不足,文中在最短增广链算法的基础上作了一些改进,提出了最短增广链改进算法。该算法基于最短增广链算法,删除原网络中没有起作用的弧;在分层剩余网络中删除的饱和弧,相应的在原网络中删除该弧,降低构建剩余网络和分层剩余网络的复杂性,从而优化最短增广链算法。实验结果表明,在BA无标度网络中该算法与最短增广链算法的计算结果相同,并且运行效率比最短增广链算法有所提高。; 邵丽萍赵礼峰; 关键词：最大流

基于ACO-PSO自适应的划分聚类算法被引量：2: 2019年; 针对经典划分算法聚类数K先验未知及初始聚类中心随机选取,导致陷入局部最优的问题,提出一种基于ACO-PSO自适应的划分聚类算法。首先根据聚类算法类内相似度最大差异度最小和类间相似度最小差异度最大的基本原则,将个体轮廓系数作为最佳聚类数的检验函数,得到聚类算法的自适应K值;其次利用群智能搜索方法思想,有效结合了粒子群算法和蚁群算法的优点,先利用具有全局性和快速性的粒子群算法获得初始信息素分布,再利用具有正反馈性和并行性的蚁群算法得到精确解。最后在多个UCI数据集上的仿真结果表明,该算法不仅求解能力优于传统聚类算法及基于个体轮廓系数优化的初始聚类中心算法,而且聚类时间效率大大提高,应用于大数据收敛速度更加明显。; 周文娟赵礼峰; 关键词：K-MEANS 自适应鲁棒性

Modeling and analysis of epidemic spreading on community network with node's birth and death: 2016年; In this paper, a modified susceptible infected susceptible(SIS) epidemic model is proposed on community structure networks considering birth and death of node.For the existence of node's death would change the topology of global network, the characteristic of network with death rate is discussed.Then we study the epidemiology behavior based on the mean-field theory and derive the relationships between epidemic threshold and other parameters, such as modularity coefficient, birth rate and death rates(caused by disease or other reasons).In addition, the stability of endemic equilibrium is analyzed.Theoretical analysis and simulations show that the epidemic threshold increases with the increase of two kinds of death rates, while it decreases with the increase of the modularity coefficient and network size.; Li ChanchanJiang Guoping; 关键词：复杂网络

包含交叉顶点的最大流改进算法被引量：1: 2020年; 最短增广链算法构建分层剩余网络后,在面临多条相同弧数增广链且其中顶点有重合的情况下,会因寻找增广链时未考虑增广顺序而导致流值丢失。针对该问题,提出一种网络图中包含交叉顶点的最大流改进算法。该算法保留最短增广链算法的分层理念,仍在分层剩余网络中寻找增广链,在此基础上增加寻找增广链的规则,即优先搜索与源点关联且容差最小的顶点作为下一步推进点,确定一条增广链后即考虑与上一条有重合的顶点所在的增广链进行增广。实例分析与BA无标度网络建模仿真结果表明,与最短增广链算法相比,该算法得到的最大流值更准确,并且效率相当。; 罗甜甜赵礼峰; 关键词：最大流

基于最短增广链的最大流改进算法被引量：4: 2017年; 网络最大流是经典的组合优化问题,它的经典算法主要有三种,分别是Ford-Fulkerson算法、最短增广链算法(Dinic算法)和预流推进算法。Ford-Fulkerson算法中由于增广链的选取任意性而有时无法得到理想的最大流。最短增广链算法在分层剩余网络中寻找最短增广链,从而避免了增广链选取的任意性。但最短增广链算法在求解最大流过程中每次增广都需要重新寻找最短增广链,利用率不高。针对这一问题,提出了一种修复最短增广链的新算法。该算法在沿最短增广链调整流量之后,删除最短增广链流量为零的弧,且寻找合适的路径修复最短增广链,从而提高了最短增广链的使用效率,减少了最短增广链的搜索次数。应用新算法进行了BA无标度网络建模仿真。实验结果表明,该算法运行效率要高于最短增广链算法。; 赵礼峰纪亚劲; 关键词：最大流

基于矩阵自定义运算的Floyd改进算法被引量：3: 2016年; 解决最短路问题的算法层出不穷,其中最经典的要数Dijkstra算法和Floyd算法。但Dijkstra算法只能得出一对节点间的最短距离,而Floyd算法计算过程十分繁琐。为解决这两种经典算法中的缺陷,提出一种基于矩阵自定义运算的Floyd改进算法。该算法通过自定义矩阵运算得出一个表示两两节点间距离的路权修正矩阵,再用路权修正矩阵与原距离矩阵进行比较,选择两矩阵中对应较小元素组成当前最短路权矩阵,再通过有限次的迭代,从而得到各顶点间的最短路。通过MATLAB仿真,将该算法推广到随机大规模复杂网络中,通过运行时间折线图表明,该算法在节点达到一定数量后运行速度明显优于传统算法,且在稀疏网络中运行效率非常高,说明了该算法的有效性。最后,通过具体应用说明了该算法的实用性。; 赵礼峰黄奕雯; 关键词：最短路问题 FLOYD算法 MATLAB

基于信息增益和基尼不纯度的K近邻算法被引量：1: 2019年; 传统K近邻算法忽略每个属性对分类的不同重要程度,将每个属性同等看待,在计算样本间距离时赋予每个属性相同的权重,影响样本分类的正确性。利用单一指标来确定属性重要性过于片面,无法全面反应属性对分类的重要程度。针对这一问题,利用信息增益和基尼不纯度的综合指标作为判断属性重要程度的指标,该综合指标越大,属性对分类的重要程度越高。并依据综合指标构造属性权重,计算样本间的加权距离进行分类。为验证该方法的有效性,分别基于UCI数据库中Iris数据集和Wine数据集对基于信息增益和基尼不纯度综合指标的加权K近邻算法进行仿真实验,并与传统K近邻算法和基于信息增益加权K近邻算法进行对比,基于信息增益和基尼不纯度综合指标的加权K近邻算法错误率均低于传统K近邻算法和基于信息增益加权K近邻算法。结果表明该方法比传统K近邻法和基于单一指标加权K近邻算法能更有效地对样本进行分类。; 孙傲赵礼峰; 关键词：数据挖掘 K近邻信息增益

基于不平衡文本分类的改进Stacking模型被引量：1: 2021年; 文本情绪分类中消极情绪往往对决策者有着很重要的借鉴作用,然而很多情况下,消极情绪是难以识别的少部分。为了提高消极情绪的分类效果,提出了一种融合随机森林和逻辑回归的改进Stacking模型。该模型采用多次欠采样训练多个随机森林作为初级分类器,采用逻辑回归作为次级分类器,基于Amazon电子商务平台的购物评论数据集进行了验证。实验结果表明,该模型能够有效提高不平衡文本分类的分类效率。; 蒋瑶赵礼峰; 关键词：文本分类 TFIDF STACKING

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