摘要：为解决目前网络最大流问题求解效率低、数据溢出等问题,设计求解网络最大流问题的信念传播算法。根据网络最大流问题的特性,使最大流问题的线性规划方程与信念传播算法传递方程结合,得到描述函数,将带权随机有向图映射为对应的因子图模型;在此模型基础上,利用信念传播算法的信息迭代方程进行特征值收敛计算,提高寻优效率。选取若干随机有向图进行数值实验,实验结果表明,该算法在寻优速度上优于同类算法,验证了其可行性及有效性。

摘要：最小费用最大流问题是一种组合优化问题,在经济、工业等领域具有重要研究意义和应用价值。针对部分最小费用最大流问题求解算法效率较低的情况,依据最小费用最大流问题的线性规划方程,将问题模型映射为对应因子图模型,改进描述函数,给出迭代方程,设计了求解最小费用最大流问题的信念传播算法。利用迭代方程优先对最大可行流特征值进行收敛计算,得到最大流,设置最大流阈值,在此基础上进行最小费用计算,从而求得问题最优解。最后选取若干带权有向图模型进行数值实验,验证了算法的可行性及有效性,且算法在求解效率上优于部分算法。

摘要：武器装备体系的脆性是其固有特性,直接关系到武器装备体系作战效能的稳定发挥.武器装备体系的脆性分析主要研究体系的子系统在遭受内外部干扰或破坏后,体系出现整体损伤或崩溃的现象,并分析导致体系崩溃的关键因素.本文利用贝叶斯网络对体系内部子系统之间复杂的相互作用和因果关系进行建模,从而将体系的脆性分析问题转化为体系崩溃的后验概率计算问题,进而可通过贝叶斯网络的信念传播算法和MCMC随机采样来有效计算.本文还提出将体系内部的正反馈回路建模为动态贝叶斯网络,从而可通过网络的概率推断,动态分析体系脆性的内部传导机制.本文提出的脆性分析方法可为武器装备体系的设计与定量分析提供一种有效的技术手段.