初谈网络流(最大流)..Edmonds_Karp..Dinic

网络流算法详解
本文详细介绍网络流算法的经典应用——最大流问题。从基本思想出发,介绍如何通过不断寻找增广路径来逐步逼近最大流,并解释了剩余网络的概念及其实现方式。接着对比了几种不同的网络流算法:Ford_Fulkerson、Edmonds_Karp 和 Dinic 的特点和优化之处。

网络流的最经典应用就是最大流....给定一个图...给出每条边能流过的最大流量...求源点到汇点的最大流量....

求解网络流的基本思想就是每次寻找增广路(就是源点到汇点的一条可行路)..然后ans+=增广路能流过的流量..更新剩余网络..然后再做增广路...直到做不出增广路..关于网络流入门最难理解的地方就是剩余网络了....为什么在找到一条增广路后...不仅要将每条边的可行流量减去增广路能流过的流量...还要将每条边的反向弧加上增广路能流过的流量.?..原因是在做增广路时可能会阻塞后面的增广路...或者说做增广路本来是有个顺序才能找完最大流的.....但我们是任意找的...为了修正...就每次将流量加在了反向弧上...让后面的流能够进行自我调整...剩余网络的更新(就在原图上更新就可以了):

while (NowPoint!=1) { PrePoint=pre[NowPoint]; Network[PrePoint][NowPoint]-=MinFlow; Network[NowPoint][PrePoint]+=MinFlow; NowPoint=PrePoint; }

求解最大流流最原始的算法是Ford_Fulkerson..也就是上面提到的每次找任意的找增广路...加上增广路流量再更新剩余网络...可以看出找最大流最耗时的地方就是寻找增广路..Edmonds_Karp是对Ford_Fulkerson的一个优化算法...Ford_Fulkerson是任意寻找增广路...而Edmonds_Karp是每次寻找从源点到汇点可行的最短的增广路...其优势是可以在前期就卡断很多不必要的寻找增广路而又到不了汇点的过程...其优化的方法也很简单..就是将Ford_Fulkerson找增广路的过程用BFS实现..

一个找最大流更好的优化则是Dinic..优化的地方也是找增广路的过程....Dinic做了一个预处理...将所有点按到源点的距离分层...然后在寻找增广路时..只有要拓展点与当前点的距离差为1时才拓展...其原理我还没弄明白..只知道算法的基本思路...

Dinic的过程是 :

1、BFS做出层次网络

2、DFS寻找增广路

void Dinic() { while (BFS()) { FindARoad=false; DFS(1,1,oo); } }

Dinic在寻找增广路用DFS上还有一点....就是找到一条增广路并将流量流过去后...就弹栈到这条增广路上流量最小的边(也就是这条增广路流过了流量之后...可行流量为0的边..)的前面的点再继续DFS....

听说SAP的效率比Dinic更高...但是有一些小Trick要留意...很容易被卡....所以暂时没有想着去了解SAP了..求解最大流的还有一种完全不同的思路就是预推流...啥时候再研究一下吧..

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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