一种分布式数据库多元连接查询优化算法及改进

论文对于分布式数据库中的多元连接查询提出了一种优化算法。该算法产生的操作序列具有全局优化特征。在远程网中,采用最小生成树算法,生成最佳的连接序对能使得总的代价达到最小。而在局域网中,采用改进的最小生成树算法,生成尽可能多的并行连接序对,最大程度地应用并行性,使得响应时间最小。     

求解度约束最小生成树问题的新算法

针对网络设计和组合优化中的度约束最小生成树问题,基于第k最小生成树的求解算法,提出了一种求解网络G关于指定节点的最小k度生成树的新算法。该算法通过对网络G的最小生成树作最优可行变换,逐步构造出指定节点的度数越来越接近度约束k的最小i度生成树,最终得到了网络G关于指定节点的最小k度生成树。给出了算法实施的具体步骤,并证明了算法的正确性。最后通过仿真结果和一个运输实例,表明了该算法在解决度约束最小生成树问题中的有效性。     

基于无人机-配送车联合配送的优化算法研究

针对物流配送领域的一种新型交付方式--无人机联合配送车协同配送包裹,研究无人机与配送车联合路径以最小化交付时间的问题,提出了一种新型优化迭代算法。该算法将问题分为两步,首先确定配送车路线及客户节点分配,然后固定配送车路线及无人机节点,确定二者汇合节点生成无人机配送路线。算法最后保留满足约束条件的无人机路线及对应配送车路线,得到联合配送总耗时。以此方式从最少的配送车节点开始迭代,通过更新全局上界得到最优解。通过对10、11节点的示例验证,表明该算法能够有效缩小搜索范围,提高运行效率,在合理时间内求解中小规模示例。     

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。     

改进的蚁群算法在优化物流配送管理系统中的应用

基于企业物流配送管理系统的优化研究,文章改进了蚁群算法,并根据改进的蚁群算法,建立蚁群算法模型,提出配送算法,应用到物流配送管理系统中,以提高企业物流配送中心的配送能力,降低成本,最大化地合理利用现有资源。试验计算结果表明,改进的算法具有较好的寻优能力,收敛速度快,是解决物流配送管理路径优化问题的有效算法之一。     

求解度约束最小生成树的一种改进算法

度约束最小生成树问题是网络设计和优化中的一个NP-hard问题。提出一种求解网络G关于指定节点的最大度约束最小生成树的改进算法。算法在保证指定节点最大度的前提下,通过选取剩余边中权最小的边加入当前网络,得到网络G关于指定节点的最大度最小生成树,同时对算法的复杂度进行了分析。最后通过与其他算法的仿真比较,表明新算法的有效性和通用性。     

基于最小生成树算法的配电网网架优化规划

配电网是连接输电系统和用电系统的重要环节,因此配电网网架结构的合理性直接影响到整个电网的高效运行。本文基于最小生成树算法来实现配电网网架的合理性优化规划,阐述了配电网网架优化规划的数学模型和配电网潮流计算。详细介绍了最小生成树算法的理论基础,并利用最小生成树算法对配电网网架优化规划进行了研究。最后应用两个算例对本文研究的方法进行验证,结果表明本文研究的最小生成树算法对实现配电网网架优化规划是可行且有效的。     

基于粗糙集理论的Prim算法的推广

结合粗糙集理论中的上下近似理论与图论中的最小生成树算法提出了粗糙最小生成树算法,并构造了确定性最小生成树和可能性最小生树。     

改进量子粒子群算法的物流配送路径优化研究

传统物流配送路径优化方法存在运输成本高的问题,已经不能满足物流配送需求,为解决这一问题,设计了一种改进量子粒子群算法的物流配送路径优化方法.首先根据改进量子粒子群算法构造粒子实数编码,并确定物流配送路径优化目标,建立物流配送的运输固定成本和准时到达的目标函数,然后应用改进量子粒子群算法实现物流配送路径优化,最后采用具体实验对象分析了配送成本,实验对比结果表明,在多次物流配送过程中,传统方法配送方法比改进量子粒子群算法的物流配送路径优化方法的配送成本要高.     

基于“最小差值法”的网络模型耗费代价研究

最小生成树算法是数据结构中,求网络模型耗费代价最优解的一个重要工具。现实生活中的连通网络模型复杂而多变,有时还需兼顾其它的目标,一棵最小生成树不足以解决问题,因此找出所有的最小生成树是很有必要的,在此提出一种新的寻找所有最小生成树的算法——最小差值法。无向连通图网络通过去掉连枝生成最小生成树,一个连枝加入最小生成树形成一个圈。这种算法是在一个圈中,用连枝的权与其它树枝的权分别作差,求最小差值。由最小差值是否为零,判断原有的最小生成树能否通过换进换出边,生成新的最小生成树。该算法能够有规律、高效率的寻找出所有的最小生成树。在找出的所有最小生成树方案中,选择符合实时情况的最小生成树方案,该方案即为网络耗费代价的最优解。     

基于最小路由代价树的大规模显微图像拼接方法

为了对大规模显微图像进行高质量的拼接,首先提出拼接图的概念及获得高质量全景图像的3个原则,然后采用分块-空间聚类算法配准相邻图像,同时评估配准质量,并计算拼接图的边的权值;最后在此基础上,提出了一种基于最小路由代价生成树的图像拼接方法,该方法通过计算拼接图的最小路由代价生成树来确定所有图像的全局位置,并用来生成全景图像。实验结果表明,该方法可获得高质量的全景图像。     

面向无线内容分发网络的树形拓扑生成算法

在无线内容分发网络中,为减轻骨干网络的传输压力,可将网络拓扑结构构建为以基站和Wi Fi接入点为根的若干棵最小生成树,并对生成树的深度和每个节点的度数进行约束。这种深度和度数约束的最小生成树问题是一个NP完全问题。针对该问题,首先提出能够生成优质近似解的启发式算法,该算法在不违反深度以及度数约束的情况下构建生成树,算法思想为在服务性节点相连的边中选择与当前生成树相连且权值最小的边加入生成树。然后在生成初始近似解的基础上采用定制的禁忌搜索算法和模拟退火算法对该近似解实施进一步优化。实验结果表明,在给定的约束条件下,禁忌搜索算法求得的解优于现有的遗传算法,在深度约束为4以及度数约束为10的条件下,解的改进幅度可达18.5%,所提算法的运行速度比遗传算法提高了10倍。     

基于协同进化算法的分支线缆自动布局设计方法

针对分支线缆布局设计中分支点难以确定的问题,提出基于协同进化算法的分支 线缆自动布局设计方法。首先建立分支线缆的线束模型,基于线缆的线束模型信息将分支线缆 分解为多个一对一的单根线缆,每个单独的线缆代表一个种群;在此基础上采用改进的快速扩 展随机树算法求解单根线缆的路径,然后基于协同进化的思想对分支线缆的分支点进行寻优, 通过种群间相互影响适应度的评价使得分支线缆的布局结果达到最优;最后对最终优化得到的 路径点进行拟合,从而获得线缆作为布局设计结果并输出。设计并开发了线缆自动布局设计软 件原型系统,进行算例测试与实例应用,验证方法的可行性。     

基于改进的遗传算法的多目标优化问题研究

研究多目标优化算法问题,针对传统的多目标优化算法由于计算复杂度非常高,难以获得令人满意的解等问题,在图论和遗传算法基础上,提出了一种改进的遗传算法求解多目标优化方法。首先采用二进制编码表示最小树问题,然后采用深度优先搜索算法进行图的连通性判断,给出了一种新的适应度函数,以提高算法执行速度和进化效率。最后仿真结果表明,与经典的Prim算法和Kruskal算法相比,新算法复杂度较低,并能在第一次遗传进化过程中获得一批最小生成树,适合于解决不同类型的多目标最小树问题。     

WDM全光网络中实时组播的分布式路由与波长分配算法

在WDM网络中，由于每条链路上可用波长是动态变化的，在考虑波长转换延迟的条件下，实现实时组播连接的路由与波长分配是十分困难的．假定WDM网络中每条链路有多根光纤，只有部分结点具有波长转换器且波长转换时间是不可忽略的，据此提出了一种用于建立实时组播连接的分布式路由与波长分配算法．该算法以Prim最小生成树算法为基础，生成一棵满足给定延迟时限的最小成本树．当最小成本树不能包括所有目的结点时，对剩余目的结点生成一棵最短延迟树，然后合并两棵树得到一棵组播树．波长分配使用最少波长转换和负载平衡策略．     

Low latency and energy efficient routing tree for wireless sensor networks with multiple mobile sinks

We propose the minimum Wiener index spanning tree (MWST) as a routing topology that is suitable for sensor networks with multiple mobile base nodes. However, it was proved that finding a spanning tree with the minimum Wiener index from a weighted graph is NP-hard. To address this problem and analyze the effectiveness of the MWST as the routing tree on sensor networks with multiple mobile base nodes, we designed two algorithms: a branch and bound algorithm for small-scale wireless sensor networks and a simulated annealing algorithm for large-scale wireless sensor networks. The simulation results show that MWST outperforms the minimum spanning tree (MST), one of the representative spanning trees used in many routing protocols for sensor networks, in terms of energy efficiency and packet delay.     

Distributed hierarchical search for balanced energy consumption routing spanning trees in wireless sensor networks

We provide a new heuristic method approach to search for degree-balanced and small weight routing spanning trees in a network. The method is a modification of Kruskal’s minimum spanning tree search algorithm and is based on a distributed search by hierarchical clusters. It provides spanning trees with a lower maximum weighted degree, a bigger diameter, and can be used for balanced energy consumption routing in wireless sensor networks (WSN’s). The method can be naturally implemented in parallel or as a simple locally distributed algorithm. Simulations for a realistic case scenario WSN are done based on the transmission energy matrix. The simulation results show that the proposed approach can extend the functional lifetime of a WSN in terms of sensor transmission energy by 3–4 times. We also show that the results can be further improved by using a preliminary clustering of the input network.     

沿河发展型城市物流配送路径的优化模型及算法

针对沿河发展型城市物流配送路径的优化问题,建立相应的数学模型,并在传统物流配送路径优化问题的经典算法——遗传算法的基础上,提出了一种新算法。该算法通过设计一种选择性部分匹配交叉算子和选择性倒置变异算子,加快了最优解的搜索速度,从而更快地求得最短回路,再结合沿河发展型城市的实际地理环境,得到符合实际的物流配送最优路径。通过实例和仿真分析,表明了算法的有效性和优越性。     

带有引线端预处理的区域布线算法

提出一种带有引线端优化处理的多层区域布线算法，能处理端点障碍在区域内任意分布的大量布线问题，首先将多端线网划分为二端子线网，并在此基础上根据二端子线网之间的相对位置关系进行分类；然后对每个类型的二端子线网，采用双向迷宫和朝向目标的深度优先搜索策略依次布线；最后通过拆线-重布策略来解决布线冲突．在进行布线搜索之前，对引线端映射到网格点上这一过程引入了一种有效的优化预处理机制，采用二分图中多目标约束寻找最佳匹配的思想和策略来解决引线端优化映射问题．测试并比较了有／无这种优化处理的2种情况，实验结果表明，该算法有效地改善了网格映射的精度和准确性，可缩短线长和提高布通率．     

动态优化的分布式组播路由算法

为了在真实的网络环境中寻找一棵延迟受限、耗费最小的组播转发树,以便更好地支持组播通信,提出了一个可以动态优化的分布式组播路由算法,该算法利用蚁群思想解决上述组播路由问题.由于不同代的蚂蚁之间可以通过信息素来实现间接通信,而信息素又是一种可以反映环境变化的媒介质,因此,该算法能够根据网络环境的变化及时做出调整.结合实际的网络拓扑,进行仿真实验,实验结果表明,通过蚂蚁一代代的进化,算法可以找到一棵满足延迟约束并且耗费尽可能小的组播树.