用法： 奖品收集斯坦纳树问题 (PCST) 是在无向图 G(V,E) 中找到一棵树 T = (V',E') 来最大化利润 (T)，它被定义为所有节点的总和 -解决方案中的奖品减去建立网络所需的边的成本。 使用 T = FindTree(G,vp) 开始计算。 函数 PCTSP(G,vp,r) 试图找到一个最优的奖品收集 steiner 树，其根节点为 r。 FindTree 使用不同的顶点作为根多次运行 PCTSP 以找到最佳的奖品收集 steiner 树。 输入格式： 程序的输入图由矩阵 G 和向量 vp 表示。 假设图中有 n 个顶点。 顶点由 1、2、3、...、n 表示。 那么 G 是一个 n × n 矩阵。 如果 G(i,j) 是 NaN 或负数，则没有边连接顶点 i 和顶点 j。 否则，它意味着edge(i,j)的代价。 向量 vp 存储顶点的分数。 vp(i) 是顶点 i

针对无线传感器网络分区在恢复连通后仍然容错不足的问题,提出斯坦纳树和凸多边形的分区双连通恢复方法.首先,以距离为依据选取现有叶子节点来促使少数未连通的离散节点统一成区;然后,将分区抽象成点后枚举出所有的非退化型四边形,进而将计算得到的四边形中的两个斯坦纳点与4个顶点连接构造斯坦纳边部署中继节点,使分区实现单连通;最后,利用格雷厄姆凸壳算法选取抽象点中的凸壳顶点连接,形成凸多边形实现分区的双连通,并对第2轮连通路径上的中继节点实施休眠唤醒机制.在保证关键节点二次失效不会使网络再次瘫痪的基础上,简化网络结构并降低数据通信延迟.通过仿真,将所提出方案与利用最小斯坦纳树优化中继节点布局的分布式算法(DORMS)和1C-SpriderWeb算法进行对比,对比结果表明所提出方案可减少中继节点的部署数量,延长网络寿命.

复杂网络的任意子节点间的网络最短距离的求解 最小斯坦纳树---python代码（含输入数据、绘图代码、解题代码、csv生成文件）

通过最小生成树写的极小生成树，就是所谓的斯坦纳树。其中MINTREE是最小生成树的程序。

基于斯坦纳树的配电网规划，可以用于配电网规划研究。

斯坦纳树问题进化算法的性能分析

斯坦纳问题的matlab代码LNPO查找斯坦纳树 该存储库包含LNPO算法的MATLAB编码，用于查找节点加权Steiner树问题的启发式解决方案。 有关LNPO算法的详细信息，请参阅“ Sun，Y.，Halgamuge，S .：受多头颅骨启发的多终端节点加权斯坦纳树问题的快速算法。”：IEEE进化计算大会（CEC），第3254页-3260（2016）” 运行LNPO.m以启动程序。 如有任何问题，请随时给我发送电子邮件-孙亚辉

Steiner tree相关资料。 有关斯坦纳树的相关资料。

网上搜集的关于Steiner tree(斯坦纳树)的一些文献，现在逐渐开始流行，应用范围也正在拓宽。历年ACM的大小比赛都能看到其身影。