【摘 要】
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最大流问题是图论中重要的基础性问题,大规模网络中的最大流加速已成为重要研究方向,已有工作包括并行计算加速和图缩减加速2种思路,但仍有较大改进空间:①图缩减和并行计算2
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472460,U1504607,61702162);河南省高校科技创新团队支持计划(17IRTSTHN011);河南省教育厅科学技术研究重点项目(17A520004);粮食信息处理与控制教育部重点实验室开放基金课题(KFJJ-2016-104);河南省科技厅科技攻关项目(172102110013);河南工业大学高层次人才基金(2017025);河南工业大学校骨干教师(20
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最大流问题是图论中重要的基础性问题,大规模网络中的最大流加速已成为重要研究方向,已有工作包括并行计算加速和图缩减加速2种思路,但仍有较大改进空间:①图缩减和并行计算2种加速思路并未充分融合,导致各自加速效果受限;②已有加速算法对常见的多次最大流求解支持不足,导致多次计算间存在大量冗余工作;③已有加速算法往往需涉及出入度和边容量等多个条件,计算复杂度偏高。针对上述问题,提出了一种基于优化子图的最大流并行加速方法,通过识别原始大图的双连通分量并建立覆盖图,可将任意最大流问题分解为独立的子问题,并行求解快速获取
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