经典的删除关键边的网络阻塞问题主要有两种类型:第一种是K关键边问题即删除网络中最多K条边,使得网络的某些性能变得尽可能差(如使最短路的长度尽可能大);第二种是关键边阻塞问题即删除网络中尽可能少的边,使得网络的某些性能满足一定的界值要求(如使最短路的长度不小于某个定值等).删除关键边的网络阻塞问题在交通网络,通讯网络,战争网络及恐怖,贩毒网络等领域中有着广泛的应用.但是实际应用中有时候并不能实现直接删除边的功能,本文根据战争网络中的实例提出了更新关键边的概念,重点研究树上哈明距离下更新关键边的最短路阻塞问题,即上调哪些边的权值,在哈明距离下边权调整费用不超过定值K的条件下,使得树上从根到叶子在某种意义下的最短路的长度变得尽可能长.本文给出了两种树上最短路长度的定义,第一种是树上从根到各叶子的路长中最短的一个,第二种是树上从根到各叶子路长的总和.这两种长度定义下的问题分别称为树上哈明距离下更新关键边的最大化最短路长的最短路阻塞问题和树上哈明距离下更新关键边的最大化路长总和的最短路阻塞问题.本文从边权调整费用向量c>0和c=1两种情况分别进行研究;对于边权调整费用c=1的情况,又从关键边的边数K=1和K>1两种情况进行研究,分别进行模型建立,算法设计,最优性证明以及时间复杂度的分析.在树上哈明距离下更新关键边的最大化最短路长的最短路阻塞问题中,当边权调整费用c>0时,我们先从一条链出发,证明了链上哈明距离下更新关键边的最大化最短路长的最短路阻塞问题可以转化为0-1背包问题,从而是NP难的;进而说明链路树上该最短路阻塞问题的NP难性,最后推出一般树上哈明距离下更新关键边的最大化最短路长的最短路阻塞问题是NP难的.当边权调整费用c=1时,当边数K=1时,给出了时间复杂度为O(m+l log l)的贪婪算法;当边数K>1时,通过构造子树的数据结构,给出了时间复杂度为O(min{m,l2}(m+K2)+l2K3)的动态规划算法,其中m是树的边数,l是树的叶子数.树上哈明距离下更新关键边的最大化路长总和的最短路阻塞问题,当边权调整费用c>0时,我们通过模型目标函数的变形,将该问题转化成了0-1背包模型,从而证明了该问题的NP难性;当边权调整费用c=1时,对于边数K=1和K>1,分别给出了时间复杂度都为O(m)的贪婪算法.最后,我们还进行了树上l1模下更新关键边的最大化路长总和的最短路阻塞问题的研究,将其转化成了连续背包问题,从而证明了该问题可在O(m)时间内求解.