网络最大流问题是一个经典组合优化问题,是对在网络中从源点到汇点中流量的合理分配问题,对于直接求解现实生活中网络的最大流以外,在很多领域中将最大流算法作为工具来使用,例如道路网络的车流量问题,各城市之间水流分配等问题,这些都是将其转化成求解最大流流值的问题进行思考。目前,许多研究者们也提出了各种求解网络最大流问题的算法,在其领域中也得到较为突出的科研成果。但随着科学技术和网络规模的迅速发展,网络拥堵现象也已经普遍存在,经典算法很难应对复杂大规模网络,因此进一步改进经典算法,对研究网络最大流问题具有了实用的价值。本文在经典网络最大流算法的基础上提出了改进,主要成果如下:1.给出基于弧容量比来求解网络最大流的算法。由于最短增广链算法选择增广链的任意性,提出了利用弧容量比来优先选取含有关键弧的最短增广链,进行增广。实验结果证明,新算法能够避免一些弧容量的浪费,提高网络的最大流流值,使其求出的最大流流值更加精确,而且运行时间更短,效率更高;2.通过分析容量网络图区域中各节点的阻塞量,提出了一种基于中间节点阻塞量求解网络最大流算法,先对容量网络节点进行划分区域,利用区域中的节点阻塞量去有选择的对增广路径进行增广,最终求解出网络最大流的流值。在实验仿真中,提出的新算法在BA无标度随机网络中效率高于Dinic算法;3.提出基于改进分层剩余网络中最短增广链算法。指出原有的分层剩余网络在算法中的缺陷,在其基础上删去无意义的弧,降低分层剩余网络的复杂性,并按照一定规则选取可增广的最短路径,避免增广路径选取的任意性。实验结果表明,新算法比传统最短路算法运行效率更高。