不确定图上的最大流研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-11页 |
| 1.2 现状研究 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 最大最大流概率 | 第13-14页 |
| 1.3.2 最大概率最大流 | 第14页 |
| 1.4 本文的组织框架 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 不确定图和最大流相关理论 | 第16-26页 |
| 2.1 确定图上的最大流算法介绍 | 第16-22页 |
| 2.1.1 流网络相关基本概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Ford-Fulkerson 算法 | 第18-21页 |
| 2.1.3 Edmonds-Karp（EK）算法 | 第21页 |
| 2.1.4 Dinic 算法 | 第21-22页 |
| 2.2 不确定图模型以及流定义 | 第22-24页 |
| 2.2.1 最大流的相关定义 | 第23页 |
| 2.2.2 不确定图相关概念 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 不确定图上的最大最大流概率计算 | 第26-36页 |
| 3.1 最大最大流概率的概念定义 | 第26-27页 |
| 3.2 最大最大流概率的计算模型 | 第27-29页 |
| 3.3 MMFP 精确算法 | 第29-32页 |
| 3.4 SAMPLE 近似算法分析 | 第32-33页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第33-35页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第33页 |
| 3.5.2 实验结果及分析 | 第33-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 不确定图上的最大概率最大流计算 | 第36-48页 |
| 4.1 最大概率最大流的概念定义 | 第36-38页 |
| 4.2 最大概率最大流的计算模型 | 第38-42页 |
| 4.2.1 计算模型 | 第38-39页 |
| 4.2.2 精确算法 MPMF | 第39-42页 |
| 4.3 贪心近似算法 | 第42-44页 |
| 4.3.1 结构贪心算法 | 第43页 |
| 4.3.2 概率贪心算法 | 第43-44页 |
| 4.3.3 综合贪心算法 | 第44页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第44-46页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第44-45页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
