一种新的自组网极小连通支配集生成算法

自组网通过节点的自组织，构造成一种不需要任何基础设施的新型无线网络，基于连通支配集算法的虚拟主干网技术对于自组网的路由优化、能量保护和资源分配具有重要的作用。针对现有的连通支配集法存在的不足，基于图着色思想提出一种新的极小连通支配集构造算法CB-MCDS（Coloring Based—Minimum Connected Dominating Set）。CB-MCDS算法仅需要一跳邻居节点的拓扑信息，就能快速地构造出虚拟主干网，理论分析表明整个算法的时间和消息复杂度分别为O（A）和O（n△），该性能明显优于已有的算法.     

无线网络中一种简单的弱连通支配集构造策略

通过构造边支配集,提出了求解无线网络中弱连通支配集的集中式构造算法,该算法的时间复杂度为O（|N|+|E|）。同时在保证支配集的支配性和弱连通性不变的情况下,给出了两种修剪策略,以减小所求弱连通支配集的规模。从理论上证明了本算法的正确性,并通过仿真验证了算法的有效性。与已有结果相比,该算法可以产生规模更小的弱连通支配集。     

Ad Hoc网络均匀区域广播算法

综合考虑节点连通度、剩余能量和节点相对距离3个因素，提出一种新的基于权值的均匀区域广播算法。根据节点权值构建独立支配集并确定候选支配节点，选取候选支配节点连通独立支配集，在此基础上对广播算法进行优化，进一步消除冗余转播节点，提高广播算法的性能。理论分析和仿真结果表明，该算法在节点密集和稠密分布不均的情况下能有效降低广播时延。     

基于连通支配集的虚拟骨干网构造算法

针对无线传感器网络中缺少骨干网络的问题,提出一种基于连通支配集的虚拟骨干网构造算法。该算法利用图论中的极大独立集和连通支配集构造一个虚拟骨干网络,运用修剪规则去除冗余节点,通过优先选择能量多、距离近的节点使网络寿命更长、延迟更小。实验结果表明,该算法在单位圆图中产生的连通支配集至多为7.6opt+1.4,消息复杂度和时间复杂度为O(n)。     

一种高效的最小连通支配集贪心算法

连通支配集（CDS）在无线网络设计中有着广泛应用,现有多数连通支配集算法每次处理一个节点。提出了一个同时处理多个节点的贪心算法（GCDS）,依次选取最小度数节点以及该节点两跳内的一至两个节点为处理节点,当删除处理节点后剩余点不连通时减少处理的节点数,进而把节点分为支配点和受支配点;最终所有支配点构成一个近似最小连通支配集。在模拟无线传感器网络的单位圆盘图上的仿真结果表明,GCDS算法具有较低的时间复杂度,所得到的连通支配集大小优于已有算法。     

自组织网络分布式最小连通支配集创建算法*

针对无线自组织分组（Ad hoc）网络中最小连通支配集（MCDS）创建NP难问题,提出了一种分布式的最小连通集创建算法DMCA。DMCA基于最大独立集（MIS）的构建,只需要周围一跳邻居的信息,在不超过三跳距离的一对支配节点之间找出一条最短路径。对DMCA算法的性能分析表明,DMCA具有常数的近似比、线性的时间和消息复杂度。详细的仿真实验以及与其他创建最小连通支配集算法的比较表明,提出的DMCA算法在节点数量与节点传输范围变化时创建的最小连通集更小。     

一种新的自组网极小连通支配集生成算法

自组网通过节点的自组织,构造成一种不需要任何基础设施的新型无线网络,基于连通支配集算法的虚拟主干网技术对于自组网的路由优化、能量保护和资源分配具有重要的作用。针对现有的连通支配集法存在的不足,基于图着色思想提出一种新的极小连通支配集构造算法CB-MCDS(Coloring Based-Minimum Connected Dominating Set)。CB-MCDS算法仅需要一跳邻居节点的拓扑信息,就能快速地构造出虚拟主干网,理论分析表明整个算法的时间和消息复杂度分别为O(△)和O(n△),该性能明显优于已有的算法。     

基于多生成树和子网-节点度联合权重的MCDS构造算法

提出了一种基于多生成树和子网-节点度联合权重的静态无线网络极小连通支配集MCDS构造算法SWNMCDS。算法首先设定一个概率p,每个节点随机生成一个概率并与p对比后决定是否成为候选根节点。两跳范围内的候选根节点相互交换信息,确定最终的根节点。每个根节点基于节点权重的连通树生成算法生成多棵连通树。最后基于子网-节点度联合权重选择连通节点,将多棵连通树连成极小连通支配集。经分析,SWNMCDS算法近似比上限为2β(2+H(Δ)),时间复杂度为O(Δ2),消息复杂度为O(Δ2)(Δ为最大一跳邻居节点集合的大小,β为生成树数目)。仿真实验表明,与经典MCDS算法比较,SWNMCDS所构造的连通支配集具有较小的规模。     

连通支配集一种集中式近似算法

简单无向图的最小连通支配集问题是NP完全问题,目前还没有成熟解法。提出了一种用有序袁构建独立集求解连通支配集的算法,算法从图中度最大的顶点开始将顶点加入到有序表中,并在加入过程中构建独立集,同时加入其他节点连接独立集使其成为连通集当图中所有节点处理完成,有序表中标记为独立集的节点和连接节点就形成了一个连通支配集。实验表明算法生成的支配集较小,运行时间复杂度比较低。     

连通支配集一种集中式近似算法

简单无向图的最小连通支配集问题是NP完全问题,目前还没有成熟解法。提出了一种用有序表构建独立集求解连通支配集的算法,算法从图中度最大的顶点开始将顶点加入到有序表中,并在加入过程中构建独立集,同时加入其他节点连接独立集使其成为连通集。当图中所有节点处理完成,有序表中标记为独立集的节点和连接节点就形成了一个连通支配集。实验表明算法生成的支配集较小,运行时间复杂度比较低。     

一种新型的Ad Hoc网络虚拟主干网构造技术

基于连通支配集算法的虚拟主干网技术对于无线自组网的路由优化、能量保护和资源分配都具有重要的作用。本文对现存基于连通支配集算法的提出背景和应用环境作了简单介绍,由于在无线自组网中搜索主干节点和群首类似于图论中的最小连通支配集和最小支配集问题的求解,在此基础上提出了一种性能较好的虚拟主干网的构造技术--基于图着色思想提出的一种极小连通支配集的构造算法,并从理论上证明了该算法的正确性和高效性,通过分析,算法的时间和消息复杂度明显优于其他已知算法。     

无线传感网络中能量均衡的连通支配集算法

连通支配集是无线传感器网络中构建虚拟骨干网络的重要手段.由于支配集中节点的能耗相对其他节点要多,支配集中剩余能量较小的节点决定了虚拟骨干网的生命周期.现有算法或者只是关注构造较小的支配集,或者没有考虑调整能耗极快的支配节点.提出了一种能量均衡的连通支配集算法,基于节点剩余能量和连通度构造支配集,在网络运行过程中根据耗能速度,提前选择候选支配节点,分流负载过重的支配节点.仿真结果表明,新算法能以较小消息开销,有效延长网络寿命.     

基于学习自动机的最小连通支配集算法

为解决连通支配集的最小化问题,提出基于改进的分布式学习自动机的近似算法,在分布式学习自动机按随机选择进行深度搜索的基础上考虑回溯策略。该算法构造的是网络中的一棵支配树,只需要节点的局部信息。在网络建模图——单位圆盘图上对支配树性质进行分析和模拟实验。实验结果表明,与现有算法相比,该算法能得到更优的最小连通支配集。     

能量均衡的最小连通支配集分布式算法

在无线传感器网络路由协议中,最小连通支配集构成的虚拟骨干网是缓解广播风暴的有效方法。现有算法在构造连通支配集时,通常只考虑支配集的规模,虽然获得了较小的支配集,但也造成虚拟骨干网生命周期较短等问题。为了有效解决该问题,提出了一种能量均衡的最小连通支配集分布式算法(EB-MCDS)。仿真实验结果表明,与现有算法相比,EB-MCDS算法有效的均衡了网络能量,延长了网络生命周期20%左右。     

混合密钥管理的传感器网络聚类算法设计实现

密钥管理是解决传感器网络安全的关键技术。现有的密钥管理机制,不能很好地优化系统的整体性能,基于连通支配集对传感器网络进行聚类,在簇内实现集中式密钥管理,簇间通过通信主干实现分布式密钥管理,从而构建安全的传感器网络。实验表明,通过混合式的密钥管理,可以有效延长网络生命期。     

中文微博故事线生成方法

新浪微博、腾讯微博等微博平台已经成为国内重要的网络媒体。随着海量的实时信息在微博上分享和传播,为每个用户提供更多方便,展现一目了然的实事资讯的任务已经迫在眉睫。这就需要在微博中理出重大事件的发展进程。该文中,我们将利用最小权重支配集和有向斯坦纳树在给定查询的微博数据集上生成故事线。该文的工作由三部分组成:第一部分是在Lucene检索出来的结果集上构建多视点图;其次,通过在图中寻找最小权重支配集来选出具有代表性的微博;最后,通过求解有向斯坦纳树问题来平滑地连接这些已挑选的微博,形成故事线。在实际数据集上的实验验证了该文提出系统的高效性和有效性。
     

传感器网络中高效的最小连通支配集求解算法

在无线传感器网络中,连通支配集被广泛应用于构建虚拟主干。由于求解最小连通支配集是一个NP难问题,许多近似算法被提出用于构建可用的最小连通支配集。针对当前近似算法存在的不足,我们提出了一个新的分布式近似构造算法—CDS-HG,该算法用层次图对无线传感器网络进行建模,算法用基于竞争的贪心策略从每一层选出最少的节点去支配下一层的所有节点。理论分析和模拟结果表明,CDS-HG算法产生的连通支配集是目前最小,并且其消息复杂度也是目前最低的。     

A linear kernel for a planar connected dominating set

We provide polynomial time data reduction rules for Connected Dominating Set on planar graphs and analyze these to obtain a linear kernel for the planar Connected Dominating Set problem. To obtain the desired kernel we introduce a method that we call reduce or refine. Our kernelization algorithm analyzes the input graph and either finds an appropriate reduction rule that can be applied, or zooms in on a region of the graph which is more amenable to reduction. We find this method of independent interest and believe that it will be useful for obtaining linear kernels for other problems on planar graphs.