Metoda z zastosowaniem przepływu blokującego – algorytm wyznaczający maksymalny przepływ w sieci przepływowej. W algorytmie tym przepływ zwiększany jest iteracyjnie, w każdej iteracji wyznaczony przepływ jest powiększany o przepływ blokujący w warstwowej sieci residualnej.
Warstwowa sieć residualna to taka sieć residualna, w której każda ścieżka ze źródła do dowolnego innego wierzchołka jest ścieżką najkrótszą (pod względem liczby krawędzi). Można ją wyznaczyć na podstawie zwykłej sieci residualnej poprzez usunięcie z niej:
Pojęcie sieci residualnej zostało objaśnione w artykule na temat metody Forda-Fulkersona.
Przepływ blokujący w warstwowej sieci residualnej to taki przepływ, którego nie da się powiększyć poprzez zwiększanie przepływu w łukach (na każdej ścieżce ze źródła do ujścia jest co najmniej jeden łuk nasycony, czyli taki, dla którego nie da się już zwiększyć przepływu). Należy pamiętać, że mówimy tutaj o łukach warstwowej sieci residualnej, a nie o sieci przepływowej! Przepływ blokujący w warstwowej sieci residualnej nie musi być więc maksymalnym przepływem w sieci przepływowej.
Dodano: 29 grudnia 2017 13:58, ostatnia edycja: 30 stycznia 2019 15:59.
Algorytm Kruskala – algorytm wyznaczający minimalne drzewo rozpinające. Algorytm ten wykorzystuje strategię zachłanną, zawsze zwraca rozwiązanie optymalne.
Algorytm Floyda-Warshalla – algorytm służący do wyznaczania najkrótszych ścieżek pomiędzy każdą parą wierzchołków w grafie. Jest to algorytm oparty na programowaniu dynamicznym. Algorytm ma złożoność czasową O(n3) i złożoność pamięciową O(n2), gdzie n jest liczbą wierzchołków.
Algorytm dopuszcza krawędzie o ujemnych wagach, o ile nie tworzą ujemnych cykli. Algorytm może być również wykorzystywany do wyszukiwania ujemnych cykli w grafie.
Drzewo decyzyjne – metoda graficzna wspierająca podejmowanie decyzji, jak również model stosowany w uczeniu maszynowym do klasyfikacji lub regresji.
Podejmowanie decyzji z wykorzystaniem drzewa decyzyjnego odbywa się poprzez odpowiadanie na kolejne pytania. Pojedyncze pytanie musi być proste i dotyczyć jednego konkretnego atrybutu. Pytania ułożone są w strukturę hierarchiczną – wybór następnego pytania (lub końcowej decyzji) zależy od odpowiedzi udzielonej na poprzednie.
Proste drzewo decyzyjne może być w pełni zaprojektowane już przy tworzeniu programu i zaimplementowane w kodzie np. za pomocą instrukcji warunkowych. W uczeniu maszynowym drzewo jest generowane automatycznie na podstawie próbek ze zbioru uczącego.