相关文档

• 图论与网络模型.ppt

  #

• 第11章-图与网络模型.ppt

  DBv36例1：五个队比赛的图v5边的集合e5有向图：由点和弧组成记为D=(VA)一条方向从vi→vj的弧记为：（vivj)V={v1…..v7} A={a1…….a11}a1=(v1v2) a2=(v1v3) …….v2点数记为：p(G) p(D)边数记为：q(G) 弧数记为：q(D)下面介绍一些名词先考虑无向图：e=[uv]称uv是e的端点也称uv是相邻的称e是u(v)的关联

• 第11章__图与网络模型9.ppt

  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级管 理 运 筹 学 第十一章　图与网络模型§1　图与网络的基本概念§2　最短路问题§3　最小生成树问题§4　最大流问题§5　最小费用最大流问题1§1　图与网络的基本概念 图论中图是由点和边构成可以反映一些对象之间的关系 例如：在一个人群中对相互认识这个关系我们可以用图来表示图11-1就是一个表示这种关系的图(v

• 第八讲_图与网络模型.doc

  第八讲 图与网络模型问题1 最大流问题某石油拥有一个管道网络使用这个网络可以把石油从采地运送到一些销售点这个网络的一部分如下图所示由于管道的直径的变化它的各段管道的容许流量 (容量)也是不一样的的单位为万加仑小时如果使用这个网络系统从采地 向销地运送石油问每小时能运送多少加仑石油63522241263v1v2v7v4v3v6v5方案表述 每条弧上的流为多少决策变量 设弧上的流量为 约

• 神经网络模型理论2.ppt

  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级2006-4-15吴凡 蔡佳佳神经网络模型理论2吴凡 蔡佳佳2006-4-151吴凡 蔡佳佳神经网络模型分类2006-4-152吴凡 蔡佳佳自组织神经网络自组织神经网络是一种无导师学习的神经网络模型这类模型大都采用了竞争学习机制它可以对外界的样本空间进行学习或模拟并对自身网络结构进行调整一般分为ART模型SOM模型和CP

• 图论与网络-2004.doc

  数学建模中的图论方法一引言我们知道数学建模竞赛中有问题A和问题B一般而言问题A是连续系统中的问题问题B是离散系统中的问题由于我们在大学数学教育内容中连续系统方面的知识的比例较大而离散数学比例较小因此很多人有这样的感觉A题入手快而B题不好下手另外在有限元素的离散系统中相应的数学模型又可以划分为两类一类是存在有效算法的所谓P类问题即多项式时间内可以解决的问题但是这类问题在MCM中非常少见事实上由于竞赛

• 网络osi模型.ppt

  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版

• 网络流模型.ppt

  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级网络流模型一基本概念定义1：一个有向图G =(VA)若对G 的每一个弧(vivj)?A 均对应一个非负数c (vivj)?0 (或简记cij )称为此弧段的容量则称此图G 为网络定义2：定义在弧集A到非负实数集合上的一个函数f 称为G上的网络流它表示为{f (vivj) (vivj) ? A }并称f (vivj)为弧(vi

• 2Ch6网络模型.ppt

  57边用[vivj]表示或简记为[ij]集合记为v6图6－1v1图6－23图6－4就是图6－1的最小部分树最小树长为 C(T)=43521=15当一个圈中有多个相同的最长边时不能同时都去掉只能去掉其中任意一条边最小部分树有可能不唯一但最小树的长度相同 v6v373252023③29点标号：b(j) —起点vs到点vj的最短路长②3图6－6629

• 网络WSAAsyncSelect网络模型讲解.ppt

  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级WSASsyncSelect模型 前面学习的Windows Sockets select模型在应用程序中调用select()函数时会发生阻塞现象开发人员可以通过select()函数的timeout参数设置函数调用的阻塞时间在设定时间内线程保持等待直到其中的一个或者多个套接字满足可读或者可写的条件该函数才返回 WSAAsyncS