用应用层组播技术解决小规模多点视频会议中的关键问题

在因特网上实现小规模多点视频会议需要解决三个关键问题，即端系统带宽不充足、实时传输和临界带宽的使用。采用应用层组播技术，可以设计一种比较合理、适用的组播树构造算法。模拟结果表明该算法较好地解决了以上三个问题。该算法由本地路由算法和组播树优化算法两部分组成，每个与会成员首先利用本地算法结合自身的特点生成一棵基于源的树，然后，再利用生成树优化算法对所有基于源的树从全局的角度进行优化，平衡树与树之间带宽的使用。     

求最长公共子串问题的算法分析

高效求解2个字符串的最长公共子串(Longest Common Substring)是实现很多字符串算法的关键.文中首先给出了求解LCP问题的动态规划算法,广义后缀树算法,研究并分析了这两种算法,得出动态规划算法易于理解,但时间复杂度较高;广义后缀树算法的时间复杂度较低,但实现较为复杂并且广义后缀树占用的空间也较多.最后提出了一个新算法,该算法使用2个字符串的广义后缀数组,在保持和广义后缀树时间复杂度相等的基础上,可以简单地实现并且占用较少的空间.     

RFN-B+树索引文件及其有效性

在对比传统的B树和B+树的定义和操作算法的基础上,定义了一种新的B+树:RFN-B+树,以获得更高的空间利用率和可用性.首先比较和分析了RFN-B+树与传统B+树的空间效率,然后讨论了RFN-B+树索引文件的有效性以及支持这种有效性的全链接指针结构和两个备用模块:基于虚拟根结点的随机检索算法和重构结点的算法.     

构造最小生成树的量子算法

图的最小生成树问题是网络优化中的一类基本问题。目前构造最小生成树的算法都是基于传统计算机的算法如Prim算法和Kruskal算法。该文提出了一个用于构造图的最小生成树的量子算法,它结合量子搜索的方法和经典Kruskal算法的思想,对于n个节点m条边的图,依次搜索出n-1条边使它们构成一棵最小生成树。这一算法的时间复杂性为O(nm√)。与经典Kruskal算法相比,在同等条件下,该文的算法有较快的加速。     

求解度约束最小生成树的新的快速算法

针对度约束最小生成树问题,提出了一种新的快速算法。新的快速算法分为两个主要部分,第一部分从一棵最小生成树出发,构造一棵度约束树。第二部分设计了一种改进策略,从第一部分求得的度约束树出发,每次去掉树的一条边,将顶点按照连通性划分成两个集合,在不违反度约束的情况下,从这两个集合构成的边割中,选择一条权值减少最大的边添加到图中。通过大量的数值实验表明新的快速算法性能良好。     

最小生成树的算法——减枝算法

最小生成树是数据结构中图的一种重要应用,对于具有n个顶点的带权连通图可以建立许多不同的生成树.Kruskal算法和Prim算法是求最小生成树的常用算法.本文讨论了一种新的算法.     

最小比率生成树的竞争决策算法

最小比率生成树是找出目标函数形式为两个线性函数比值最小的生成树,例如总代价与总收益比值最小的生成树。当不限制分母的符号时,这是一个NP-hard问题。在分析最小比率生成树数学性质的基础上,提出了最小比率生成树的竞争决策算法。为了防止算法陷入局部最优,采用edge_exchange操作来增加算法的搜索范围。为了验证算法的有效性,采用无关和相关两种策略产生测试数据,并使用Delphi 7.0实现了算法的具体步骤。     

基于遗传算法的系统发生树构建方法

提出了一种基于遗传算法的系统发生树构建方法。将遗传算法应用于系统发生树的构建,首先,用后缀表示法将树的拓扑结构表示成编码的形式。其次,针对系统发生树的性质,设计了交叉和变异操作方法,确定了对个体的评价及选择策略,从而通过遗传操作,最终搜索到最优解。实验结果表明该算法可以得到与传统UPGMA算法拓扑结果一致的系统发生树,并且除了最优拓扑结构的树之外,该算法还可以输入多个具有相似质量的树。     

网络最小生成树更新策略

求解最小生成树问题被广泛应用于求解现实中的搜索相关问题。然而现实瞬息万变,一个连通网络的节点常常发生变动。而一旦发生改变,传统算法必须要再次计算最小生成树。但是虽然节点发生了变动,最小生成树未必全部发生改变,这就造成了不必要的浪费。鉴于此提出一种基于Kruskal算法和Prim算法的最小树更新策略,对Kruskal算法和Prim算法做了改进,使其不必重新计算也能在连通图发生改变时更新最小生成树。     

求解三维装箱问题的多层树搜索算法

提出了一种求解三维装箱问题的多层树搜索算法, 该算法采用箱子–片–条–层–实体的顺序生成装载方案, 装载方案由实体表示. 该算法由3层搜索树构成. 第1层为三叉树, 每个树节点的3个分叉分别对应向实体中填入XY面平行层、XZ面平行层、YZ面平行层; 第2层为二叉树, 每个树节点的两个分叉分别对应向层内装载两个相互垂直的最优条; 第3层为四叉树, 用于将同种的多个箱子生成片. 在同时满足摆放方向约束和完全支撑约束的前提下, 该算法求解BR12~BR15得到的填充率高于现有装箱算法.     

应用层组播树性能的测量研究*

针对应用层组播中构建组播树的三种不同算法对组播树性能影响进行了研究,包括各节点的吞吐量和组播树的稳定性,在PlanetLab分布式实验床上进行了实际的测量和分析。结果表明最大带宽组播树算法构建的组播树有最好的吞吐量和稳定性;最短路径树算法也有很高的稳定性,其吞吐量比随机组播树算法有所提高,但差于最大带宽组播树算法。     

一种新的基于Dijstra算法的QoS组播树启发式算法

基于Dijstra算法和MCP_IA算法1,该文提出了一种耗费受限的的最短时延路径CCLDA算法,并将其应用于时延和时延差异受限DDVCA算法,不仅满足了时延和时延差异限制,而且降低了最终所得组播树的耗费。     

克鲁斯卡尔(Kruskal)算法的实现与分析

克鲁斯卡尔(Kruskal)算法是实现图的最小生成树最常用的算法。本文主要介绍克鲁斯卡尔(Kruskal)算法的实现方法,并对克鲁斯卡尔(Kruskal)算法的效率进行分析。     

一种新型GEP解码方法

基因表达式编程（Gene Expression Programming）是进化算法的最新成果。它继承了遗传算法（GA）编码简单与遗传程序设计（GP）有巨大空间搜索能力的优点。提出一种新的GEP解码方法：GEP的非物理树解码算法。其在不影响原算法其他性质的情况下极大地提高了传统解码算法的运行速度,在一定程度上解决了GEP进化过程中表达式树（Expression Tree,ET）建立和释放消耗巨大时空资源的瓶颈。     

基于计算机技术在医院信息化管理系统设计

针对医院信息管理工作难度大,数据种类复杂并且对于医院管理数据利用率低等问题,设计一种医院信息管理系统,该系统软件设计采用C/S架构记性设计;针对医院数据挖掘技术,通过改进Apriori算法和增量决策树算法对数据进行处理,提高医院信息利用率;并通过设计模拟实验方案对设计的算法进行验证,其中对于改进Apriori算法与原始的Apriori算法相比起处理速度提升了 10倍;对于增量决策树算法分类的准确率比C4.5算法和ID3算法高5％以上,并且在增量学习中耗时是C4.5算法和ID3算法的40％以下.     

数据挖掘中决策树的探讨

决策树方法是数据挖掘中的一个重要内容。该文叙述了决策树的构建过程,并指出了其技术难点及构建算法,最后,通过一个实例给出了该算法选取决策属性的详细过程。     

决策树算法的改进

决策树算法是数据挖掘中非常活跃的研究领域。通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了决策树经典算法(ID3算法)的计算复杂度问题,并针对这一问题提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进构造决策树的算法。实验表明,这种构造决策树算法的计算复杂度明显优于传统的算法,其效率也有很大的提高。     

A Comparison of three evolutionary strategies for multiobjective genetic programming

We report what we believe to be the first comparative study of multi-objective genetic programming (GP) algorithms on benchmark symbolic regression and machine learning problems. We compare the Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA2), the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) and the Pareto Converging Genetic Algorithm (PCGA) evolutionary paradigms. As well as comparing the quality of the final solutions, we also examine the speed of convergence of the three evolutionary algorithms. Based on our observations, the SPEA2-based algorithm appears to have problems controlling tree bloat—that is, the uncontrolled growth in the size of the chromosomal tree structures. The NSGA-II-based algorithm on the other hand seems to experience difficulties in locating low error solutions. Overall, the PCGA-based algorithm gives solutions with the lowest errors and the lowest mean complexity.     

交互式遗传算法在分形艺术设计中的应用

为提高分形艺术图案的设计效率,提出一种基于交互式遗传算法的分形图案生成方法。该方法采用二叉树结构表示分形图案的迭代函数,并对树型结构表示的迭代函数进行交叉、变异、选择等操作,产生新的后代。同时,又以用户共识满意度作为适应度函数,优化评价机制,达到减小主观评价误差的目的。为更快、更好地满足用户提出的个性化设计要求提供了帮助。从应用层次验证了该算法的可行性和实用性。     

时延约束动态不重组组播路由优化

针对时延约束的组播路由问题,提出了一种动态不重组组播路由算法NDMADC。算法将DGA和Floyd最短路径优化算法相结合,确保节点在满足时延约束的前提下动态选择到组播树有最小代价的路径加入组播会话。由于采用贪心算法思想,NDMADC算法保证了节点加入组播树时不需要组播树重组。仿真表明,该算法能正确地构造出满足时延约束的组播树,具有较低的代价和计算复杂度。