原文链接:http://blog.csdn.net/wang379275614/article/details/13990163 本次结合系统分析师-运筹方法-网络规划技术-关键路径章节,对原文链接描述不准确的地方做了修正. 认识AOE网 有向图中,用顶点表示活动,用有向边表示活动之间开始的先后顺序,则称这种有向图为AOV(Activity On Vertex)网络:AOV网络可以反应任务完成的先后顺序(拓扑排序). 在AOV网的边上加上权值表示完成该活动所需的时间,则称这样的AOV网为AOE(…

认识AOE网 有向图中,用顶点表示活动,用有向边表示活动之间开始的先后顺序,则称这种有向图为AOV网络:AOV网络可以反应任务完成的先后顺序(拓扑排序). 在AOV网的边上加上权值表示完成该活动所需的时间,则称这样的AOV网为AOE网,如下图: 图中,顶点表示事件(能被触发,两特征属性:最早发生时间Ve(j);最晚发生时间Vl(j)),边表示活动(能被开始,两特征属性:最早开始时间e(i):最晚开始时间l(i)),权表示活动持续时间,通常用AOE网来估算工程完成的时间 两条原则: Ø  只有某顶…

声明:图片及内容基于https://www.bilibili.com/video/BV1BZ4y1T7Yx?from=articleDetail 原理 AOE网 关键路径 数据结构 核心代码 TopologicalSort /* TopologicalSort用于实现拓扑排序 参数:result用来保存处理过的拓扑排序顶点:count用来保存处理过的拓扑排序顶点的个数 功能:进行拓扑排序,将找到的拓扑顶点序号存入result数组(result可以看成一个栈,count可以看成是栈顶指针) 增加的…

[1]关键路径 在我的经验意识深处,“关键”二字一般都是指临界点. 凡事万物都遵循一个度的问题,那么存在度就会自然有临界点. 关键路径也正是研究这个临界点的问题. 在学习关键路径前,先了解一个AOV网和AOE网的概念: 用顶点表示活动,用弧表示活动间的优先关系的有向图: 称为顶点表示活动的网(Activity On Vertex Network),简称为AOV网. 与AOV网对应的是AOE(Activity On Edge)网即边表示活动的网. AOE网是一个带权的有向无环图. 网中只有一个入度…

前面我们说过的拓扑排序主要是为解决一个工程能否顺序进行的问题,但有时我们还需要解决工程完成需要的最短时间问题.如果我们要对一个流程图获得最短时间,就必须要分析它们的拓扑关系,并且找到当中最关键的流程,这个流程的时间就是最短时间. 在前面讲了AOV网的基础上,来介绍一个新的概念.在一个表示工程的带权有向图中,用顶点表示事件,用有向边表示活动,用边上的权值表示活动的持续时间,这种有向图的边表示活动的网,称之为AOE网(Activity On edge Network).由于一个工程,总有一个开始,一…

//_DataStructure_C_Impl:CriticalPath #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include"SeqStack.h" //图的邻接表类型定义 typedef char VertexType[4]; typedef int InfoPtr; //定义为整型,为了存放权值 typedef int VRType; #define MaxSize 5…

AOV网,顶点表示活动,弧表示活动间的优先关系的有向图. 即如果a->b,那么a是b的先决条件. AOE网,边表示活动,是一个带权的有向无环图, 其中顶点表示事件,弧表示活动,权表示活动持续时间. 按我理解,你要求拓扑序列就是AOV,求关键路径就是AOE 具体是要实现 计算一个电力网络的东西 有很多节点互相连接 有一个现成的算法可以计算节点之间断路的风险现在算法已经弄好了 但是网状的结构如何在c++中实现?我不是学计算机的,因为会一点编程被人赶鸭子上架来干这个...希望指出一点思路就可以了 c/…

一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法 (白宁超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学.信号处理.金融学.统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具.在机器学习领域,很多应用与奇异值都有关系,比如推荐系统.数据压缩(以图像压缩为代表).搜索引擎语义层次检索的LSI等等.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 …

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之案例篇2 (白宁超 2018年10月22日10:09:07) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法 (白宁超 2018年10月22日10:14:18) 摘要:主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析.简化数据集的技术.主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征.常常应用在文本处理.人脸识别.图片识别.自然语言处理等领域.可以做在数据预处理阶段非常重要的一环,本文首先对基本概念进行介绍,然后给出PCA算法思想.流程.优缺点等等.最后通过一个综合案例去实现应用.(本文原…