1 |
1 Introduction to network models |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

2 |
2 Computational complexity and data structures |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

3 |
3 Graph search algorithms |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

4 |
4 Transformations and flow decomposition |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

5 |
5 Shortest paths label setting algorithms |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

6 |
6 The radix heap algorithm |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

7 |
7 Shortest paths label correcting algorithms |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

8 |
8 Algorithm analysis |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

9 |
9 Basic algorithms for the maximum flow problem |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

10 |
10 Combinatorial applications of maximum flows |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

11 |
11 Preflow push algorithms |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

12 |
12 More on preflow push algorithms |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

13 |
13 Minimum cost flow basic algorithms |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

14 |
14 Minimum cost flow polynomial time algorithms |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

15 |
15 Applications of network flows; Linear programming review |
Network Optimization (MIT) |
MIT |
Applied Sciences |

16 |
16 The network simplex algorithm |
Network Optimization (MIT) |
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Applied Sciences |

17 |
17 Lagrangian relaxation 1 |
Network Optimization (MIT) |
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Applied Sciences |

18 |
18 Lagrangian relaxation 2 |
Network Optimization (MIT) |
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Applied Sciences |

19 |
19 Multicommodity flows 1 |
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Applied Sciences |

20 |
20 Multicommodity flows 2 |
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Applied Sciences |