【摘 要】
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为提升对大规模不同拓扑结构网络的求解速度,通过评估基本操作的执行效率、动态调整活跃顶点的选择方式及盈余流的推进方式,提出了一种可高效求解多类拓扑网络的自适应预流推
【机 构】
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北京师范大学民政部/教育部减灾与应急管理研究院,中国矿业大学物联网中心,东北大学测绘遥感与数字矿山研究所
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目(2011AA120302)
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为提升对大规模不同拓扑结构网络的求解速度,通过评估基本操作的执行效率、动态调整活跃顶点的选择方式及盈余流的推进方式,提出了一种可高效求解多类拓扑网络的自适应预流推进算法——SAPR（self-adaptive push-relabel）算法。在The First DIMACS implementation Challenge提供的七类不同拓扑结构网络上,对SAPR算法及四种适用于特定拓扑网络的算法进行了对比实验,结果表明：SAPR算法在一半的数据上能持平高效的H_PRF算法,而另一半能超越H_PRF算法。
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