1) maximum matching problem
最大匹配问题
2) perfect matching problem
最佳匹配问题
1.
Using the method of fluorescence labeling, a new DNA algorithm of the perfect matching problem based surface is presented in this paper.
基于最佳匹配问题的问题解空间,采用荧光标记的策略,给出了一种新的最佳匹配问题的DNA表面计算模型,该模型首先将问题解空间的DNA分子固定在固体载体上,然后通过进行相应的生化反应来求得最佳匹配问题的所有解。
3) matching problem
匹配问题
1.
Finally, a method for solving the matching problem by floating-point encoding is proposed.
系统地论述了遗传算法的由来、传统二进制编码的优缺点,浮点数编码的优点,以及用浮点数编码方 案实现匹配问题的求解方法。
2.
For the matching problem of general graphs,the Edmonds algorithm is usually used.
对于一般图的匹配问题,Edmonds算法以Berge定理为基础,采用广度优先搜索增广路,图中可能存在"花"。
3.
A decision-making approach is proposed to solve the trade matching problem between buyers and sellers in electronic procurement.
针对电子采购中具有语言评价信息的买方与卖方交易匹配问题,提出了一种决策分析方法。
4) minimum weight match problem
最小权重匹配问题
5) maximal match
最大匹配
1.
Through the discussion of the optimum disposition of human resources,a method is proposed to transform the problem of the optimal match into the maximal match.
通过对人力资源优化配置问题的讨论,给出了将该问题转化成求最大匹配问题的方法;通过用匈牙利算法求解对应的匹配问题,得出该资源分配问题的最优解。
2.
In this method, we evaluate the importance level of different targets with fuzzy clustering algorithm and fuzzy recognising algorithm, then obtain the maximal match between missiles and targets by maximal match algorithm of bipartite graph.
介绍了多机协同攻击多目标的基本概念 ,提出了在用模糊聚类和模糊识别算法对目标进行重要性等级评价的基础上 ,运用二部图的最大匹配算法对导弹和目标进行最大配对的新方法。
6) maximum matching
最大匹配
1.
On the basis of Konig theorem,the relations between the vertices set of M-saturated(M is any maximum matching set of a bipartite graph G)and any minimum covering set of a bipartite graph G,were analyzed.
以Konig定理作为理论基础,分析偶图的任一最大匹配的饱和顶点集与其任一最小覆盖的关系,得出偶图的任一最小覆盖都包含在该偶图的任一最大匹配的饱和顶点集中的结论。
2.
Furthermore, a new method of proving Konig theorem is proposed by finding out maximum matching from minimum vertex-covering.
归纳了图论匹配理论中Konig定理的几种证明方法和思想,并按从最小覆盖出发寻找最大匹配 的思路给出了Konig定理的另一种证明方法。
3.
In the end, the matrix algorithm of search a maximum matching in bipartite graph is given.
最后给出了寻找偶图最大匹配的算法———矩阵算法 ,该算法与匈牙利算法比较具有较高的运算效率和易于在计算机上实现等优
补充资料：最大的最大收益值准则
分子式：
CAS号：
性质： 也称最大的最大收益值准则。不确定型决策准则之一。其方法是：首先找出各方案的最大收益值，然后选择这些最大收益值中最大者所在的方案作为最满意方案。这个准则采取乐观主义态度，把方案最大收益值(或最小损失值)的自然状态，作为必然出现的自然状态采看待，从而把不确定型决策问题化为确定性决策问题来处理。选择最大收益值中最大的方案(对损失值来说就是选择最小损失值中最小的方案)作为最满意的方案，即取“最有利中之最有利”方案，所以亦称为“乐观的决策准则”。
CAS号：
性质： 也称最大的最大收益值准则。不确定型决策准则之一。其方法是：首先找出各方案的最大收益值，然后选择这些最大收益值中最大者所在的方案作为最满意方案。这个准则采取乐观主义态度，把方案最大收益值(或最小损失值)的自然状态，作为必然出现的自然状态采看待，从而把不确定型决策问题化为确定性决策问题来处理。选择最大收益值中最大的方案(对损失值来说就是选择最小损失值中最小的方案)作为最满意的方案，即取“最有利中之最有利”方案，所以亦称为“乐观的决策准则”。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条