Kruskal算法

摘要： 针对高校共享单车调度中存在的路径规划不合理的问题,提出了一种基于局部聚类Kruskal算法.首先,对Kruskal算法进行重新整理,构建聚类Kruskal算法;随后,再考虑密度较高点不止一个的情况,增加了阈值判断功能;最后,通过实验,验证了本文方法的有效性.

摘要： 在实际应用中,我们常碰到实现最小连接的问题,这就归结到最小树问题.最小树问题在运筹学、图论、数据结构等课程都有涉及.解决最小树问题的算法有Kruskal算法和Prim算法等.Kruskal算法的思想是在不构成圈的前提下尽可能选权最小的边.其中考察边和已选的边集是否构成圈是影响算法复杂性的关键一步.本文先介绍实现无圈判断的标号方法,分析其本质需求,进而引入根树方法,并给出进一步改进的思路.本文从运筹学教学的角度阐述教学内容,有意识地引导学生进行深入思考,提升学生进行自主学习的意识和能力.

摘要： 针对带转运中心约束的运输规划问题,通过重心法计算转运中心的约束点,从图论角度出发构建带约束条件的最小生成树模型,采用改进的Kruskal算法对模型进行求解.首先,研究影响运输成本的相关因素,通过运输成本模型构建和对运输距离、运输总载货量、货物密度三个因素的综合考虑,将最小总运输成本问题转化为部分节点固定的连通网最短路径问题;对Kruskal算法进行改进给出了解决此问题的方法;最后通过对实际应用进行优化求解,给出了该模型下各一级代理管辖代理商以及具体运输及转运方案.实验结果表明运用该方法提出的运输方案比现有距离判断法给出的运输方案节约成本约84.23％.所提方法有效解决了带转运中心约束的运输问题,给出了一个相对精确的完整解.

摘要： 图作为一种典型的非线性结构,用图来描述问题简明直观.而最小生成树作为图的重要应用之一,用于解决优化路线,如何使网络通信线路成本最低,电话线路最短等问题.将此类问题转化为最小生成树问题进行求解.最小生成树是所有生成树中代价最小的生成树.它以邻接矩阵的方式存储,采用Prim算法,Kruskal算法和破圈法的方法进行求解.

摘要： 常规巡检可以发现安全隐患并及时给予纠正,这是保障工厂安全生产、预防事故发生的重要手段.某化工厂为保证正常生产,要对26个点进行巡检.基于Kruskal算法、Dijkstra算法,给出了在固定上班时间、错时上班情况下的最优巡检路线及时间表.

摘要： 随着线路增长,支路增多,电力企业必须不断地提升配电网经济效益.把最小生成树算法引入配电网重构,将整个配电网抽象为一个赋权连通图,通过潮流算法的前推回代法计算系统的各支路损耗作为初始权值,运用Kruskal算法得出系统的初始最小生成树,对该树进行目标函数求解并在此基础上利用支路交换操作满足迭代更新权值的要求,选择出最低网损的最小生成树,使得配电网系统达到最优.最后利用算例仿真结果验证了算法的可行性.

摘要： 生成树问题是图论、运筹学、资源优化、物流等中常见的基本问题,本文在生成树常见算法避圈法、破圈法、普里姆算法的基础上研究了最大生成树改进的权矩阵算法,并研究了算法的实际应用.

摘要： 本文主要针对提高贴片机贴装效率做了分析,并从送料器分配上给出了一种解决方案.基于贴装坐标的完全图,利用kruskal算法给出了最小生成树,并启发式的给出了基于最小生成树的送料器分配方案.

摘要： 利用kruskal算法实现最小生成树,并在VB开发平台上实现了kruskal算法,最小生成树解决了水利工程建设中的所有路径和最短问题,不仅可以提高水利系统的稳定性、可靠性,更重要的是降低水利工程投资,对水利工程的设计与施工具有重要的指导意义.

摘要： 文章旨在了解县域单元内部乡镇之间农业经济信息的空间格局以及结构，以山东省禹城市11个乡镇为研究对象，重点选取了反映农业经济信息的农业机械总动力等9项指标，运用主成分分析的统计方法，建立了农业经济信息的主成分载荷矩阵，计算了农业经济信息主成分综合得分，从计算机学科图论的角度入手，结合Kruskal求解最小生成树算法从定量的角度分析了禹城市11个乡镇农业经济信息的综合潜力状况，利用两位图论聚类法和主成分结合的方法对农业经济信息进行分析，确定最佳的区位优势、分类和组合，以便于农业的集约化和耕作的合理化，较好地配置农业的产业结构，为农业可持续发展和实现合理的农业地域分工提供科学依据。

摘要： 文章旨在了解县域单元内部乡镇之间农业经济信息的空间格局以及结构，以山东省禹城市11个乡镇为研究对象，重点选取了反映农业经济信息的农业机械总动力等9项指标，运用主成分分析的统计方法，建立了农业经济信息的主成分载荷矩阵，计算了农业经济信息主成分综合得分，从计算机学科图论的角度入手，结合Kruskal求解最小生成树算法从定量的角度分析了禹城市11个乡镇农业经济信息的综合潜力状况，利用两位图论聚类法和主成分结合的方法对农业经济信息进行分析，确定最佳的区位优势、分类和组合，以便于农业的集约化和耕作的合理化，较好地配置农业的产业结构，为农业可持续发展和实现合理的农业地域分工提供科学依据。

摘要： 文章旨在了解县域单元内部乡镇之间农业经济信息的空间格局以及结构，以山东省禹城市11个乡镇为研究对象，重点选取了反映农业经济信息的农业机械总动力等9项指标，运用主成分分析的统计方法，建立了农业经济信息的主成分载荷矩阵，计算了农业经济信息主成分综合得分，从计算机学科图论的角度入手，结合Kruskal求解最小生成树算法从定量的角度分析了禹城市11个乡镇农业经济信息的综合潜力状况，利用两位图论聚类法和主成分结合的方法对农业经济信息进行分析，确定最佳的区位优势、分类和组合，以便于农业的集约化和耕作的合理化，较好地配置农业的产业结构，为农业可持续发展和实现合理的农业地域分工提供科学依据。

摘要： 文章旨在了解县域单元内部乡镇之间农业经济信息的空间格局以及结构，以山东省禹城市11个乡镇为研究对象，重点选取了反映农业经济信息的农业机械总动力等9项指标，运用主成分分析的统计方法，建立了农业经济信息的主成分载荷矩阵，计算了农业经济信息主成分综合得分，从计算机学科图论的角度入手，结合Kruskal求解最小生成树算法从定量的角度分析了禹城市11个乡镇农业经济信息的综合潜力状况，利用两位图论聚类法和主成分结合的方法对农业经济信息进行分析，确定最佳的区位优势、分类和组合，以便于农业的集约化和耕作的合理化，较好地配置农业的产业结构，为农业可持续发展和实现合理的农业地域分工提供科学依据。

摘要： 文章旨在了解县域单元内部乡镇之间农业经济信息的空间格局以及结构，以山东省禹城市11个乡镇为研究对象，重点选取了反映农业经济信息的农业机械总动力等9项指标，运用主成分分析的统计方法，建立了农业经济信息的主成分载荷矩阵，计算了农业经济信息主成分综合得分，从计算机学科图论的角度入手，结合Kruskal求解最小生成树算法从定量的角度分析了禹城市11个乡镇农业经济信息的综合潜力状况，利用两位图论聚类法和主成分结合的方法对农业经济信息进行分析，确定最佳的区位优势、分类和组合，以便于农业的集约化和耕作的合理化，较好地配置农业的产业结构，为农业可持续发展和实现合理的农业地域分工提供科学依据。

摘要： 从大自然植物生长中得到启发，通过类比，将初始点看成是第一个树芽，将当前甬数值与初始甬数值之差看成是生长动力，将约束条件看成是生长空间，把求解输电网络扩展规划最优问题转换成植物以全局最优方式长满整个生长空间的模拟植物生长算法。为了加快算法收敛，本文采用了Kruskal算法来获取初始点，提出了一种快速判别网络连通的算法。实例计算结果表明了该方法的可行性和有效性，为解决输电网络扩展规划及相关问题提供了一条新的途径。

摘要： 从大自然植物生长中得到启发，通过类比，将初始点看成是第一个树芽，将当前甬数值与初始甬数值之差看成是生长动力，将约束条件看成是生长空间，把求解输电网络扩展规划最优问题转换成植物以全局最优方式长满整个生长空间的模拟植物生长算法。为了加快算法收敛，本文采用了Kruskal算法来获取初始点，提出了一种快速判别网络连通的算法。实例计算结果表明了该方法的可行性和有效性，为解决输电网络扩展规划及相关问题提供了一条新的途径。

摘要： 从大自然植物生长中得到启发，通过类比，将初始点看成是第一个树芽，将当前甬数值与初始甬数值之差看成是生长动力，将约束条件看成是生长空间，把求解输电网络扩展规划最优问题转换成植物以全局最优方式长满整个生长空间的模拟植物生长算法。为了加快算法收敛，本文采用了Kruskal算法来获取初始点，提出了一种快速判别网络连通的算法。实例计算结果表明了该方法的可行性和有效性，为解决输电网络扩展规划及相关问题提供了一条新的途径。

摘要： 本发明公开基于Kruskal算法改进的K均值双重聚类推荐的方法、系统及计算机可读存储介质，该基于Kruskal算法改进的K均值双重聚类推荐的方法包括：获取全部的初始用户信息、初始项目信息及初始用户对项目的评分数据；建立初始用户属性矩阵、初始项目属性矩阵及初始用户对项目的评分数据矩阵；获取邻集的初始用户属性对应的评分数据；获取邻集的初始项目属性评分数据；根据邻集的初始用户属性对应的评分数据和邻集的初始项目属性对应的评分数据得出评分数据，作为目标用户对于目标项目的评分数据；将全部的初始用户对项目的评分数据和目标用于对于目标项目的评分数据进行集合，由上至下进行排序显示对应的项目信息。本发明用于提高给用户推荐项目的精准度。

摘要： 本发明公开了基于分区组合Kruskal算法的海上风电场拓扑设计方法，通过预先对待求拓扑结构中的风机进行逐一分区以降低汇流到母线时电缆的载流量；具体思路为：预先录入线路预期最大载流量为k台风机发出的功率量，由于标准Kruskal算法得出的结果必定会将树的所有节点通过一根线连接至汇流母线，则对于总风机数为m的风电场划分的区域数n即是m/k的值，m/k的值小数直接进位，再将节点集平均分布到各个分区，即可保证每个分区中的节点数都不超过允许的最大载流量，在计算程序中，需要对排列组合算法进行迭代的方式枚举各个分区分配到不同节点的所有情况；本发明的方法保证了每个分区的汇流线载流量都不会超过线路最大载流量，同时其经济性也优于标准Kruskal算法。

摘要： 本发明公开基于Kruskal算法改进的K均值双重聚类推荐的方法、系统及计算机可读存储介质，该基于Kruskal算法改进的K均值双重聚类推荐的方法包括：获取全部的初始用户信息、初始项目信息及初始用户对项目的评分数据；建立初始用户属性矩阵、初始项目属性矩阵及初始用户对项目的评分数据矩阵；获取邻集的初始用户属性对应的评分数据；获取邻集的初始项目属性评分数据；根据邻集的初始用户属性对应的评分数据和邻集的初始项目属性对应的评分数据得出评分数据，作为目标用户对于目标项目的评分数据；将全部的初始用户对项目的评分数据和目标用于对于目标项目的评分数据进行集合，由上至下进行排序显示对应的项目信息。本发明用于提高给用户推荐项目的精准度。

摘要： 本发明公开了一种基于Kruskal算法的混淆有限状态机构建方法，该方法中采用Kruskal算法来确定所构建的混淆有限状态机的各混淆状态之间的跳转方式，通过将任意两个混淆状态之间的汉明距离定义为Kruskal算法中对应的权重，采用Kruskal算法找寻权重最小的最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST)，即最小的汉明距离；优点是构建的混淆有限状态机的开销较小，通过实验验证，在基准电路和密码算法电路中的实验结果表明，本发明的方法构建的混淆有限状态机的电路开销比当前采用其他方法构建的混淆有限状态机的电路开销在整体上明显减小。

摘要： 本发明公开了基于分区组合Kruskal算法的海上风电场拓扑设计方法，通过预先对待求拓扑结构中的风机进行逐一分区以降低汇流到母线时电缆的载流量；具体思路为：预先录入线路预期最大载流量为k台风机发出的功率量，由于标准Kruskal算法得出的结果必定会将树的所有节点通过一根线连接至汇流母线，则对于总风机数为m的风电场划分的区域数n即是m/k的值，m/k的值小数直接进位，再将节点集平均分布到各个分区，即可保证每个分区中的节点数都不超过允许的最大载流量，在计算程序中，需要对排列组合算法进行迭代的方式枚举各个分区分配到不同节点的所有情况；本发明的方法保证了每个分区的汇流线载流量都不会超过线路最大载流量，同时其经济性也优于标准Kruskal算法。

摘要： 本发明公开了一种基于混合的组合测试用例生成算法，包括以下步骤：1)生成满足要求的覆盖数组，后续的操作以覆盖这个数组为判别标准。2)在覆盖率较低的情况下，根据贪婪算法特性，使用贪婪算法来生成测试用例。3)在覆盖率达到比例K后，贪婪算法遇到瓶颈，选择搜索算法替代，以期达到更优的效果。本发明的基于混合算法的组合测试用例生成算法，即保证了贪婪算法生成测试用例前期的高效，又能避免后期陷入局部最优的情况，为从业人员在做测试用例生成方向的工作时，提供一个可以思考的角度。

摘要： 本发明提供的基于NSGA2(非支配多目标优化遗传算法)训练的AMP检测算法和系统，将用户比特流映射到相应星座点；对信号作ISFFT变换，把信号映射到时频域中再经IFFT变换，把时频域信号转换为时域信号流；将时域信号流经过Jakes信道模型；取出每个用户的频域信号作SFFT变换得到相应的时延多普勒信号；将得到的信号进行AMP迭代检测，计算最小MSE，当MSE小于阈值时中止迭代；完成当前信号解调过程，依据迭代次数趋势图确立固定迭代次数，通过遗传算法多目标优化得到最优参数；将最优参数放入AMP检测算法进行检测。本发明通过计算迭代收敛率，在兼顾性能的同时确立最佳迭代次数，每层迭代的收敛因子看作独立参数，通过NSGA2算法训练出的参数对比固定参数有效性能提升。

摘要： 一种优化Hooke‑Jeeves算法的方法及装置，涉及混合优化算法领域。现有传统单一优化数学算法在解决多能源系统优化问题时存在优化不易收敛、优化结果容易局部最优或局部搜索能力不足、对初始值敏感，且计算时间长，占用资源较多，难以做到较强局部搜索能力与高效全局寻优性的兼顾。未解决上诉提到的传统单一优化数学算法中存在的问题，本申请提供了一种优化Hooke‑Jeeves算法的方法，在HookeJeeves算法中加入粒子群算法，具体为：通过在粒子群算法对初始值的迭代结果不满足结束条件的情况下，在重新进行迭代之前将当前得到的粒子的极值利用所述的HookeJeeves算法进行优化，得到优化数据；将得到的优化数据返回所述的粒子群算法的上层步骤进行再次运算。适用于解决多能源系统优化的应用。

摘要： 本发明公开了一种遗传算法与聚类算法复合嵌套的异常声音检测算法，包括基因算法、增强的增量主因素分析法与基于密度的空间聚类计算方法，具体步骤如下：S1、先采用增强的增量主因素分析法来减少从音频文件转换为数字的数据集的维度，获得降维数据集；S2、使用从增强的增量主因素分析法中得到的降维数据集，并应用基于密度的空间聚类计算方法进行有效的聚类；S3、通过基因算法对聚类后的数据集进行计算训练，从而获得最优的参数配置；能够有效的平衡样本数据，从而增加了监督学习的普适性，降低噪音干扰，继而增加整体运算性，在本地建立输运运算模型，能以较少的运算成本，减少人工调参的复杂和依赖性，增强算法对环境变化的自适配能力。

摘要： 本发明提供一种配电网孤岛划分方法，包括以下步骤：构建孤岛划分模型，所述孤岛划分模型包括目标函数和约束条件，其中，所述目标函数为配电网失电负荷量最小，所述约束条件包括配电网的系统运行约束和孤岛内功率约束；求解所述孤岛划分模型以实现所述配电网的孤岛划分。本发明能够利用改进的kruskal算法求解最优的孤岛划分方案，增强了配电网系统的弹性，使得配电网具有更小的失电负荷量。