一种多约束最优路径宽度优先松弛算法

在分析单播QoS路由问题的基础上,提出了宽度优先松弛算法BFRA,其核心思想是基于改进的宽度优先搜索策略,采用特殊的松弛算法分别前向(从源节点)和后向(从目标节点)搜索网络拓扑.前向搜索预先计算路径的综合度量、约束等参数,收集路径信息;后向搜索则采用Cost-measurement策略对路径进行选择和筛选,不断搜索到新的可行路径,并选取最优路径.讨论了在路径振荡时BFRA选取次优路径,为其他QoS流的接入预留了资源.理论分析表明BFRA保存的状态信息较少,时间复杂度为线性,仿真结果表明,BFRA发现最优路径的成功率较高.     

遗传算法与带权搜索融合的QoS组播路由算法

针对传统多约束路由选择算法计算负担重的问题，论文提出了一种基于遗传算法与带权宽度优先搜索融合的QoS组播路由算法.所提方法融合了遗传算法与带权宽度优先搜索方法，在分组丢包率、带宽、时延抖动、时延等QoS条件约束下，通过所提算法快速得到备选路径，并获取最优的组播路径.在仿真实验中，将所提算法与LDT进行了相比，实验结果表明，论文所提算法可以解决多约束条件下的QoS分组路由问题，并能够有效降低计算负载、减少算法执行时间.     

改进的QoS多约束路由算法

H_MCOP算法是目前较好的QoS多约束优化路径选择算法之一,算法时间复杂度低,同时也有很好的性能表现,但也有遗漏可行路径和计算优化路径存在误差的缺点.提出了一种改进的算法--TDRA,其核心思想是基于改进的宽度优先搜索策略,在双向搜索网络拓扑的基础上,从中间节点寻找优化路径.优化路径成功率的仿真实验表明,TDRA算法相对于H_MCOP算法而言,在时间复杂度和优化路径成功率上有着更好的表现.     

一种快速规避拥塞的路由算法

为了平衡网络负载,优化网络资源使用,路由算法必须具备快速规避拥塞的能力.文章借鉴了最短路径算法和蚂蚁算法,在拥塞出现以后,分别以拥塞链路的相邻两端节点为中心、以一个事先设定的路径优劣评价函数为标准,通过两组寻路蚂蚁,逐渐增大网络搜索范围,各自独立寻找绕开拥塞链路到达对方的最优相向路径.直到上述找到的相向路径中途相遇(节点集中出现相同的节点),则意味着算法成功找到了绕开了拥塞链路新路径,算法结束.经仿真证明,该算法由于充分地利用了拥塞前的QoS路由信息,加上具体寻路过程利用了蚂蚁算法的并发性,明显节省了QoS路由搜索时间,有效地规避了网络拥塞,提高了网络服务能力.     

采用联合优化方式的最佳路径算法研究

采用改进型前向关联边存储结构、改进型A*算法、双向搜索方式、高级公路加权优先4种方式,从数据存储结构、搜索算法、搜索方式、行程时间4个方面对道路网络的路径搜索算法进行联合优化。仿真实验表明,联合优化算法使电子地图的数据存储结构更加清晰、路径搜索更快更准确。该算法已经用于中兴软件技术（南昌）有限公司正在研发的GPS导航仪及导航手机中,实测结果与仿真结果一致。     

基于宽度优先搜索的路径生成算法

宽度优先搜索和深度优先搜索是图论中常用的两种搜索算法.两者各有优势,但深度优先搜索算法的效率在低连通度图中会大大降低,这时更适合采用宽度优先搜索算法.本文提出了一种基于宽度优先搜索的路径生成算法,具有较好的时间复杂性和空间复杂性.     

基于改进搜索策略的Live-Wire医学图像分割算法

Live-Wire 分割算法提供了一种精确的、可再现的交互式医学图像分割方法。Live-Wire算法中最优路径的搜索通常采用Dijkstra算法,其时间复杂度为O[n2]。提出从两个方面对Live-Wire医学图像分割算法的搜索策略进行改进以提高Live-Wire算法的实时性：（1）在最短路径的搜索过程中应用二叉堆排序,使算法的时间复杂度从原来的O[n2]降为O[n ln n];（2）在最短路径搜索中加入到达目标节点即停止的限制条件,可明显减少搜索节点数,使算法的时间复杂度远小于O[n ln n]。经算法分析及实验表明,搜索策略的改进可显著提高Live-Wire算法的运行效率。     

过必经节点集的动态剪枝搜索算法

针对过必经节点集的最短路径问题,提出一种基于动态减枝策略的深度优先搜索算法（Depth First Search based on Dynamic Pruning,DP-DFS）,该算法构建一个二维矩阵,每搜索一个节点,比较当前路径的权值和与矩阵中已保存的权值,如果当前路径的权值小于矩阵中保存的权值,则更新矩阵中权值为当前较小的路径权值,否则进行剪枝。该算法比较适合较大规模的图搜索,实验表明,必经节点个数在50以内时,利用该算法可以在30?s内找到一条近似最优的最短路径。     

应用捕食搜索策略的改进多态蚁群算法

结合捕食搜索策略对多态蚁群算法进行改良。该算法引入以下机制：在人工蚁选择路径阶段，设置侦查素路径为优先，为非侦查素路径设置惩罚因子；利用权值在侦查素和非侦查素路径都施加信息素，通过该机制避免多态蚁群算法陷入停滞；在每轮人工蚁最优结果的邻域应用捕食搜索策略，并通过竞争机制选择最优解更新信息素。通过TSP的仿真实验结果表明，提出的融合算法可以有目的地指导信息素分布，加快算法向最优解的收敛速度及提高最优解质量，克服传统多态蚁群算法的缺陷。     

基于分层网络拓扑结构的最优路径算法

由于Dijkstra算法的基础是平面网络拓扑模型，因此当计算网络的节点数目较大时，计算的时间将急剧膨胀。为了快速地搜索到最优路径，基于分层网络拓扑结构（HiTopo），提出了双向分层搜索最优路径算法（BHWA）；该算法对现有分层路径算法进行了以下两点改进：（1）将分级网络的局部连通性作为划分子图的指标；（2）在路径计算过程中，使用弧段作为搜索目标，并采取了双向搜索策略。通过北京道路数据的实验表明：该算法在保持分层路径算法高效性的基础上，还提高了路径搜索结果的准确性；通过进一步研究表明，如果使用启发式搜索来对算法进行优化，则可以使算法的速度有更大的提升。     

基于顺序表查找的学生成绩查询功能的实现

顺序表是一种常见的,用一组地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构。在顺序表上进行查找有多种方法,其中最主要的是顺序查找和二分查找两种方法。用这两种方法实现学生成绩查询功能各有优缺点。     

基于教育信息资源的智能搜索引擎设计与实现

首先对智能搜索引擎做了简要概述,接着提出了一种新的搜索引擎的设计思路,并针对独立搜索引擎的不足,独立搜索引擎与元搜索引擎结合起来,提高了搜索引擎的精度和效率.     

What users see - Structures in search engine results pages

This paper investigates the composition of search engine results pages. We define what elements the most popular web search engines use on their results pages (e.g., organic results, advertisements, shortcuts) and to which degree they are used for popular vs. rare queries. Therefore, we send 500 queries of both types to the major search engines Google, Yahoo, Live.com and Ask. We count how often the different elements are used by the individual engines. In total, our study is based on 42,758 elements. Findings include that search engines use quite different approaches to results pages composition and therefore, the user gets to see quite different results sets depending on the search engine and search query used. Organic results still play the major role in the results pages, but different shortcuts are of some importance, too. Regarding the frequency of certain host within the results sets, we find that all search engines show Wikipedia results quite often, while other hosts shown depend on the search engine used. Both Google and Yahoo prefer results from their own offerings (such as YouTube or Yahoo Answers). Since we used the .com interfaces of the search engines, results may not be valid for other country-specific interfaces.     

Free Pattern Search for global optimization

An efficient algorithm named Pattern search (PS) has been used widely in various scientific and engineering fields. However, even though the global convergence of PS has been proved, it does not perform well on more complex and higher dimension problems nowadays. In order to improve the efficiency of PS and obtain a more powerful algorithm for global optimization, a new algorithm named Free Pattern Search (FPS) based on PS and Free Search (FS) is proposed in this paper. FPS inherits the global search from FS and the local search from PS. Two operators have been designed for accelerating the convergence speed and keeping the diversity of population. The acceleration operator inspired by FS uses a self-regular management to classify the population into two groups and accelerates all individuals in the first group, while the throw operator is designed to avoid the reduplicative search of population and keep the diversity. In order to verify the performance of FPS, two famous benchmark instances are conducted for the comparisons between FPS with Particle Swarm Optimization (PSO) variants and Differential Evolution (DE) variants. The results show that FPS obtains better solutions and achieves the higher convergence speed than other algorithms.     

搜索引擎原理介绍与分析

本文对当前的搜索引擎原理进行了简要的分类介绍,概述了中文搜索引擎的特殊性和难点,并给出了两种中文分词算法。     

搜索引擎原理介绍与分析

本文对当前的搜索引擎原理进行了简要的分类介绍，概述了中文搜索引擎的特殊性和难点，并给出了两种中文分词算法。     

理想的Web IR服务模式的研究

1 引言信息检索(information retrieval,IR)指的是从一个文档集合中查找出包含有与用户的信息需求相关的信息内容的文档或文本。Web IR(Web information retrieval)指的是在Web环境下的IR问题。Web的出现,将含量、异构、动态数据的处理这样一个新的课题摆在了人们的面前。本文在分析了WebIR的特点,特别是Web用户信息检索的特点之后,从用户需求的角度,对架构Web IR的理想的服务模型提出了我们的一个构想,并分析了理想Web IR模式实现所需要的主要技术支持。     

搜索引擎优化的作弊与防范

随着信息技术的飞速发展,人们越来越多的通过搜索引擎获取信息。快速增长的互联网信息在提供丰富的资源的同时也催生了大量的搜索引擎作弊的行为。本文先是通过对搜索引擎优化的作弊手段进行分析进而提出防范作弊的几种方法。     

企业网络搜索引擎营销策略探讨

基于搜索引擎平台的网络营销,搜索引擎营销是利用人们对搜索引擎的依赖和使用惯性,在人们检索信息时尽可能将销售信息传递给目标客户.针对黄石兴华生化有限公司门户网站的具体情况,把该公司搜索引擎营销的重点放在搜索引擎优化上,并给出搜索引擎营销实施措施.