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Network Optimization (MIT)

(20 Lectures Available)


S# Lecture Course Institute Discipline
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) MIT Applied Sciences
17 17 Lagrangian relaxation 1 Network Optimization (MIT) MIT Applied Sciences
18 18 Lagrangian relaxation 2 Network Optimization (MIT) MIT Applied Sciences
19 19 Multicommodity flows 1 Network Optimization (MIT) MIT Applied Sciences
20 20 Multicommodity flows 2 Network Optimization (MIT) MIT Applied Sciences

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