选址问题在现实生活中广泛存在，其主要是为一些关键的公共设施选取最佳的位置.但随着经济的发展，社区环境发生了较大的变化，这些已经建成的关键设施往往偏离了原有网络的中心或者重心，考虑到公共设施的迁移费用可能远远大于改进网络连接的费用，因此需要以最少的费用来调整网络系统的参数.使优化后的网络系统满足一定的要求，这就是所谓的网络选址逆问题.　　 广义的网络选址逆问题主要有以下三种类型.第一类是网络选址逆问题(Inverse Network Location Problem):以尽可能少的费用调整网络的点权或者边权，使得给定的p个顶点成为调整后网络的p-重心(p-中心）;第二类是网络选址反问题(Reverse Network Location problem):在一定的网络改进费用的预算内调整网络的点权或者边权，使得调整后网络的p-重心(p-中心）的赋权距离尽可能小;第三类是网络选址改进问题(Network Location Improvement Problem):以尽可能少的费用调整网络的点权或者边权，使得调整后网络的p-重心(p-中心）的赋权距离不超过给定的上界.　　 本文研究是2-重心选址改进问题，是指给定两个预设点s，t，以尽可能少的费用来缩短一些边的长度使得图中其他所有顶点到s，t中最近的预设点的赋权距离不超过给定的上界U.这里主要采用l1模，l∞模和哈明距离来度量总费用，研究的网络图包括树图和圈图.　　 对于l1模下树上和圈上的2-重心选址改进问题，它们可以等价的转化为若干个和型连续背包问题，选取和型连续背包问题的最小的最优值作为该改进问题的最优值.相应地，便可以得到改进问题的最优解.每个和型连续背包问题可以在O（n）的时间内求解.从而在l1模下树上和圈上的2-重心选址改进问题的时间复杂度分别为O(n2)和O（n3），其中n表示图中顶点的个数.　　 对于l∞模下树上和圈上的2-重心选址改进问题，它们可等价的转化为若干个瓶颈型连续背包问题，每个瓶颈型连续背包问题同样可以在O(n)的时间内求解.所以在l∞模下树上和圈上2-重心选址改进问题的时间复杂度分别为O(n2)和O（n3）.　　 对于和型哈明距离下树上和圈上的2-重心选址改进问题，它们可转化为若干个和型0-1背包问题，进而证明其是NP-完全的.而瓶颈型哈明距离下树上和圈上的2-重心选址改进问题可以转化为若干个瓶颈型0-1背包问题,由于瓶颈型0-1背包问题可以在O(n)的时间内求解,所以该问题在树上和圈上的时间复杂度分别为O（n2）和O(n3).