网络最大流决定了网络的容量,所以研究网络最大流具有较大实际意义。关于最大流的研究通常会涉及到解决最大流问题的方法,最大流问题是指寻找源节点与汇节点之间的最多流,在研究这个问题之前,有必要对标志网络中最大流的值等于是这个网络的最小切割流量的一些概念进行解释,如最小切割和最大流最小切割定理。本文的主要工作集中在三个最大流算法的理论和实际比较:对于寻找最大瓶颈值和最少边的增广路径非常有用的Edmonds-Karp算法、构建于推和重标签这两个特定操作基础之上的push-relabel算法,以及分解为成长、增广和采用三个阶段的Kolmogorov算法。采用四种网络仿真许多不同的场景来得到一些结果,本文揭示了如何计算最大流和最小切割、流守恒定律是如何得到满足的、如何获得剩余图以找到增广路径,同样成功的提供了一个对最大流最小切割定理的实际仿真。本文指出当在计算网络中的最大流时,每个用于计算最大流的算法之间会产生一些差别,基于这些现象,在某一个算法在计算最大流方面要优于另外一个算法的情况下,每一个算法的效率取决于特定的网络,而不是时间复杂度。最后,对于蝴蝶网络,为每一个汇节点计算了最大流,通过对每一条最大流路径进行分析,可以发现一个节点覆盖现象。这些仿真的结果均利用具有图形可视化功能的MATLAB以图表的形式展现。