割集飽和算法英文解釋翻譯、割集飽和算法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 cutset saturation algorithm

分詞翻譯：

割的英語翻譯：

cut; scalpel; shear; skive
【建】 cropping

集的英語翻譯：

collect; collection; gather; volume
【電】 set

飽和的英語翻譯：

saturation
【化】 equilibration; saturation
【醫】 saturation

算法的英語翻譯：

algorithm; arithmetic
【計】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【經】 algorithm

專業解析

割集飽和算法（Cut-Saturation Algorithm）是圖論中用于求解網絡最大流問題的經典方法之一。該算法通過逐步增加“割集容量”來逼近最大流值，其核心思想基于Ford-Fulkerson定理中的增廣路徑原理。以下是該算法的詳細解析：

1. 基本定義與術語

割集（Cut Set）：将圖$G=(V,E)$的頂點集$V$劃分為兩個不相交子集$S$和$T$，所有連接$S$到$T$的邊構成割集（英文：Cut Set）。
飽和邊（Saturated Edge）：當某條邊的流量達到其容量上限時，稱為飽和邊。

2. 算法原理

算法通過以下步驟實現：

初始化：設殘餘網絡初始流量為0，殘餘容量等于原始容量。
尋找增廣路徑：利用廣度優先搜索（BFS）或深度優先搜索（DFS）在殘餘網絡中尋找$s$（源點）到$t$（彙點）的路徑。
計算瓶頸容量：确定路徑中最小殘餘容量$c_f(p)=min{c_f(u,v) | (u,v)in p}$。
更新流量：沿路徑增加流量$f(u,v) += c_f(p)$，同時更新反向邊容量$c_f(v,u) += c_f(p)$。
終止條件：當殘餘網絡中不存在增廣路徑時，當前流量即為最大流。

3. 數學表達

最大流最小割定理可表述為： $$ text{最大流值} = sum_{(u,v)in (S,T)} c(u,v) $$ 其中$(S,T)$為最小割集。

4. 應用領域

通信網絡中的帶寬分配（參考：Ahuja《Network Flows》）
交通規劃中的路徑優化（參考：Cormen《算法導論》第26章）
電力系統可靠性分析（參考：IEEE Transactions on Power Systems期刊）

5. 複雜度分析

采用Edmonds-Karp改進算法時，時間複雜度為$O(VE)$，其中$V$為頂點數，$E$為邊數。該算法在實踐中常結合動态樹結構進行加速。

網絡擴展解釋

割集飽和算法是網絡拓撲設計中的一種優化方法，主要用于提高分組交換網絡的吞吐量和可靠性，同時控制成本。以下是其核心要點：

一、割集的定義

割集是指網絡中一組關鍵線路的集合，當這些線路被移除時，網絡會被分割為不連通的部分。在網絡流量分析中，割集飽和指該集合中每條線路的傳輸業務量達到其容量上限的狀态。

二、算法核心原理

飽和判定
當網絡流量增加時，多個割集中會有一個最先趨近飽和狀态（即流量接近線路容量極限），此時網絡整體吞吐量受限于該割集。
優化策略
- 擴容：增加飽和割集中現有線路的容量；
- 增線：在飽和割集中添加新線路以分擔流量。

三、應用場景

主要用于設計固定節點數且線路容量相同的分組交換網絡，目标是在滿足時延、可靠性約束的前提下，實現低成本的拓撲結構。典型案例如ARPANET網絡的優化設計。

四、算法特點

疊代優化：通過節點或鍊路交換技術逐步調整網絡結構，直至線路代價無法進一步降低；
多目标平衡：需同時考慮吞吐量、時延、可靠性和成本，屬于多約束條件下的組合優化問題。

五、實際意義

該算法通過識别網絡瓶頸（即飽和割集），指導網絡擴容或結構調整，可有效提升網絡性能。例如在廣域測量系統（WAMS）中，通過割集優化可同時保障通信的實時性和抗毀性。

如需進一步了解算法數學建模或具體實現步驟，可參考道客巴巴及知網的原始文獻。