【摘 要】
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最短增广链算法在构建分层剩余网络后，在面临多条相同条数的增广链，且增广链间的顶点有重合的情况下，寻找增广链时没有考虑增广顺序而导致流值丢失，针对这一问题，提出一种网络图中
【基金项目】
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国家自然科学基金(61304169)
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最短增广链算法在构建分层剩余网络后，在面临多条相同条数的增广链，且增广链间的顶点有重合的情况下，寻找增广链时没有考虑增广顺序而导致流值丢失，针对这一问题，提出一种网络图中含有交叉顶点的网络最大流改进算法。新算法思想是保留最短增广链算法的分层理念，仍然在分层剩余网络中寻找增广链，其核心在于增加了寻找增广链的规则，即在选择增广链时优先搜索与源点关联且容差最小的顶点作为下一步推进点，确定好一条增广链后，紧接着考虑与上一条有重合的顶点所在的增广链进行增广的规则。通过实例分析和BA无标度网络建模仿真，最终验证了该算法的准确性和有效性。
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