【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(61304169)
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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
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