多维代价图模型上最优路径查询问题的研究

近年来,图数据模型被广泛地用于刻画现实世界中各种各样的实体间的复杂关系.最短路径查询是图研究领域中一类非常重要的查询并有着广泛的应用.然而,目前大多数关于最短路径的查询都是定义在单代价(权重)图模型下的.现实世界中,基于单一代价所选择的最短路径并不明智,比如路程最短的路径需要花费极高的费用.该文中,作者介绍了多维代价图模型的概念,并给出了多维代价图模型下基于函数的最优路径的定义.现有的计算最短路径的方法都利用了最短路径的子路径最优的性质:最短路径上的任意两点间的子路径是这两点的最短路径.因此,在计算最短路径的过程中,对访问过的每个顶点,只需保留起点到该点的最短路径即可.不幸的是,多维代价图模型下,当评分函数是非线性的时候,子路径最优的性质并不成立.因此,目前的方法均不能应用于多维代价图模型下基于函数的最优路径查询问题.该文给出了一个best-first search分支界限法并给出3种优化策略.进一步,给出了一个顶点过滤算法,该算法能从图中过滤掉大部分不属于最优路径的顶点.最后,用真实数据集上的实验验证了算法的有效性.     

基于路径的频繁子图挖掘算法研究

图挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,而图挖掘主要集中在图数据集内频繁子图的挖掘。频繁子图挖掘技术的关键是建立有效机制减少冗余候选子图,以便高效计算和处理所需的频繁子图。提出了一种基于路径的频繁子图挖掘算法,该算法首先找出所有频繁边从而挖掘出频繁单路径,然后通过组合、双射和操作扩展出较多的频繁路径,再通过连接操作产生所有频繁子图候选集。通过定理证明了该算法的正确性和完整性,从理论上分析了该算法时间复杂度低于现有的算法,最后进行了2个图数据集实验,在候选集产生的数量和时间性能2方面验证了算法的优越性。     

移动机器人全覆盖路径规划优化方法

从全局优化的角度出发，提出一种基于子区域分割的环境建模方法，将各个子区域缩成节点、子区域重心间距离缩成节点间连线，建立起含障区域的全连通图——广义距离矩阵模型，对Hopfield神经网络求解旅行商问题的动态规划方法进行改进后，将其用于求该模型的最优有向连通图。机器人沿最短路径完成覆盖，就是按最优顺序走过连通图中所有节点并依次覆盖各节点所代表的子区域，从而完成移动机器人在含障区域内的全覆盖路径规划问题的优化解决方案。     

时间依赖代价函数下的最优路径查询问题研究

作者研究了时间依赖图下,具有时间限制的费用代价最优路径的查询问题.目前有关时间依赖图上的最短路径查询的研究工作解决的是最短旅行时间问题(TDSP),这些工作都利用了以下性质:到达某个顶点的最早时刻可以通过到达其邻居的最早时刻计算得出.然而,在计算具有时间限制的费用代价最优路径时,该性质并不成立.因此,目前解决TDSP问题的方法均不能解决文中面对的问题.对此作者提出一个新的算法用于计算时间依赖图模型上的满足时间限制的费用代价最优路径.该算法适用于有向图和无向图.作者证明了算法的时间复杂度和空间复杂度分别为O(knlogn+mk2logk)和O((n+m)k).最后,作者通过真实数据集上的实验,验证了该算法的有效性.     

大规模路网图下关键词覆盖最优路径查询优化

游客倾向于采用个性化的旅游路线,规划这样的路线需要综合考量路径长度、路径开销和路径覆盖的兴趣点.关键词覆盖最优路径查询（KOR）就是用于规划这样的路线的一类查询,其处理过程通常包括预处理和路径拓展.由于路网图规模的不断扩大,现有算法预处理所需内存开销急剧上升,由于内存不足,导致较大规模的路网不能处理;路径拓展搜索空间快速膨胀,应用场景可扩展性与查询实时性难以保证.针对这些问题,提出一种大规模路网图下关键词覆盖最优路径查询算法KORL.KORL在预处理阶段将路网划分为若干子图,仅保存子图内路径和子图之间路径的信息,以减小预处理所需内存.在路径拓展阶段,综合运用最小代价剪枝、近似支配剪枝、全局优先拓展和关键词顶点拓展等策略对现有算法进行优化,以高效地搜索近似最优解.采用美国各地区的路网图,在16G内存环境下进行实验,突破了现有算法只能处理顶点数不超过25K路网图的限制.实验结果表明,KORL算法具有良好的可扩展性.     

时态图最短路径查询方法

最短路径查询问题已被研究多年,然而,目前已有大部分工作主要集中在普通图上,针对时态图最短路径查询的研究工作相对较少.时态图中,2个顶点之间有多条边,每条边附带有时态区间,记录着边上代表事件的发生时间和结束时间.时态图最短路径查询在城市交通路径规划、社交网络分析、通信网络挖掘等领域有着广泛的应用.由于最短时态路径的子路径不能保证是最优子结构,传统的普通图最短路径计算方法不再适用于时态图.因此提出了基于压缩转化图树(CTG-tree)索引的查询方法,该方法包含预处理和在线查询2个阶段.预处理阶段将时态图转化为普通图,提出了一种无损压缩方法将转化图压缩以减小图规模,采用层次划分技术将压缩有向图分解为若干个子图,并基于子图建立CTG-tree索引.CTG-tree中的节点保存相应子图内部分顶点之间的最短路径、孩子节点对应子图的边界点之间的最短路径、孩子节点对应子图的边界点与当前节点相应子图的边界点之间的最短路径信息.在线查询阶段基于构建的CTG-tree索引,提出了一种高效的最短路径查询方法.基于4个真实的时态图数据集实验结果表明,与现有方法相比,提出的方法具有更优的查询性能.     

时态图顶点介数中心度计算方法

在社会网络分析中,介数中心度用于衡量顶点对网络结构的贡献大小,是一种广泛使用的顶点重要度衡量指标.该指标主要通过计算经过顶点的最短路径数来表明顶点的重要性.目前研究的介数中心度算法主要聚焦在普通图上,针对时态图的研究工作较少.普通图介数中心度计算方法主要依据Brandes算法设计,Brandes算法有效的关键理论是最短路径的子路径依然是最短路径,即最优子结构特性.然而时态图包含时态信息,时态路径类型多样,并且时态最短路径并不满足此特性,因此普通图介数中心度计算理论与方法不再适用于时态图.鉴于此,定义了严格（时态递增）和非严格（时态非递减）2种时态路径类型,并研究了时态图介数中心度计算理论与方法.提出了一种高效的基于消息传播的2阶段迭代计算框架.第1阶段采用自顶向下的广度优先遍历方式计算时态最短路径;第2阶段采用自底向上的方式计算顶点的后继节点和孩子节点对其介数中心度的贡献值,并设计了基于消息传播机制的迭代累积计算方法.为了提高效率和可扩展性,实现了基于OpenMP(open multiprocessing)框架的多线程并行算法FTBC(fast temporal betweenness...     

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。     

移动机器人最优路径规划方法

针对移动机器人路径规划效率低的问题,提出了一种基于改进的最短路径快速算法的移动机器人最优路径规划方法。该方法在障碍Voronoi图基础上根据规则将起始点与终点加入该图以得到无碰撞路径图,然后采用改进的最短路径快速算法搜索从起始点到终点的最优无碰撞路径。仿真结果表明,采用该改进算法后,移动机器人能够沿着最优无碰撞路径前进,快速达到终点。     

基于人工鱼群算法的机器人路径规划

首先采用链接图建立机器人工作空间模型,用Dijkstra算法求得链接图最短路径;然后使用人工鱼群算法对此路径进行优化,最终得到全局最优路径。以一个路径为例,进行了实际编程计算,结果表明,基于人工鱼群算法的机器人路径规划方法,具有较快的收敛性和较高的计算精度。     

基于粒子群算法的移动机器人路径规划

提出一种分步路径规划方法，首先采用链接图建立机器人工作空间模型,用Dijkstra算法求得链接图 最短路径；然后用粒子群算法对此路径进行优化，得到全局最优路径.仿真结果表明:所提方法简便可行,能够满足 移动机器人导航的高实时性要求,是机器人路径规划的一个较好方案.􀁱     

带权强分离信任委托路径搜索*

在委托证书路径搜索和一致性证明时,在Keynote提出的证书图的基础上,采用有向图中深度优先遍历的思想以及图的动态特性,提出了一种新的一致性验证算法,通过找出一条最佳的带权分离委托路径可以表达否定安全凭证,同时通过有向图的搜索边标记提高搜索效率并有效避免回路循环搜索的问题.     

一种改进蚁群算法研究和旅游景区路径规划问题求解*

针对旅游景区路径规划问题的复杂性,把景区路径分为全景区图与子景区图,并归为同一问题解决。然后提出BVC蚁群算法,设计繁殖蚂蚁(Breeding ants)、视觉蚂蚁(Visual ants)和普通蚂蚁(Common ants),各类蚂蚁按各自规则遍历。蚂蚁遍历完所有景点,求出最佳行程MIN(k,Pk,Lk),并根据约束条件,对符合要求的路径上的信息素进行更新。再结合模拟退火算法,在每个状态对蚁群行程进行舍取,重复迭代,最终获得全局最优解。仿真实验结果表明,该方法在景区路径规划中,表现出良好的稳定性和高效性。     

Experimental tests of autonomous ground vehicles with preview

This paper describes the design and experimental tests of a path planning and reference tracking algorithm for autonomous ground vehicles. The ground vehicles under consideration are equipped with forward looking sensors that provide a preview capability over a certain horizon. A two-level control framework is proposed for real-time implementation of the model predictive control(MPC)algorithm, where the high-level performs on-line optimization to generate the best possible local reference respect to various constraints and the low-level commands the vehicle to follow realistic trajectories generated by the high-level controller. The proposed control scheme is implemented on an indoor testbed through networks with satisfactory performance.     

Parallel Mesh Algorithms for Grid Graph Shortest Paths with Application to Separation of Touching Chromosomes

The grid graph shortest path problem has many applications. In this paper, we present practical mesh algorithms using a local cost-reducing operation for various forms of the grid graph shortest path problem. The algorithms are very simple and can easily mark the vertices on shortest paths between any two vertices. The time complexity of the algorithm is proportional to the maximum length of the shortest paths with a very small multiplicative constant. Also in this paper, we discuss the application of the parallel algorithms in automatic chromosome analysis to intelligently split touching chromosomes. We identify local features useful for finding a potential path to separate touching chromosomes. We then define a distance measure based on the local features and find the best splitting path to cut touching chromosomes. The splitting algorithm only uses local information and is highly parallel.     

多变地形下机器人路径规划

针对多变地形环境，提出一种基于遗传算法的机器人路径规划方法。将遗传算法应用于两个方面：构造优化区域图及搜索最优路径。计算机仿真结果验证了该方案的有效性。     

三角网格模型上任意两点间的近似最短路径算法研究

提出一种任意三角网格模型上两点间的近似最短路径算法．该算法首先将三角网格模型表示为带权图结构，然后用Dijkstra算法计算带权图中两顶点间的最短路径，并将其作为网格模型上该两点间最短路径的初始近似．通过不断地迭代对相关三角形边进行自适应细分，并构造每次细分后新的带权图，从而对网格模型上的两点间最短路径进行迭代逼近．该算法效率高，可以很好地控制精度，适用于大型三角网格模型两点间最短路径寻找．文中还讨论了该算法在任意三角网格模型区域划分中的应用．     

Finding the differential characteristics of block ciphers with neural networks

We have developed a model to represent the differential operation of block ciphers in order to help finding differential characteristics. Through this model, the whole space of differential characteristics for a block cipher is represented by a multi-level weighted directed graph. In this way, the problem of finding the best differential characteristic for a block cipher reduces to the problem of finding the minimum-weight multi-branch path between two known nodes in the proposed graph. In this paper, we use recurrent neural networks to find such a path in the differential operation graph of a block cipher. The path is found through minimization of the network cost function. We use the Hopfield network and the Boltzmann machine with and without chaos to minimize the cost function. Chaos is introduced to assist the network to escape from the local minima of the cost function. Experimental results indicate the usefulness of the approach and comparison of the performance of the used techniques shows that the Boltzmann machine algorithm incorporating simulated annealing produces the best result.     

启发式图搜索算法RA~*的改进算法IRA~*及IRA′

本文在文[1]基础上,对两种RA~*算法进行了比较研究,通过引入感兴趣集,给出了RA~*算法的改进算法IRA~*和IRA’,并且证明了IRA~*算法的可采纳性.从算法所扩展的结点数目这一角度来看,IRA~*算法明显优于RA~*算法.若感兴趣集并不包含最佳路径上的结点,则IRA~*算法的变形——IRA’算法可用来寻找一条较佳的求解路径.     

Efficient data mining for calling path patterns in GSM networks

In this paper, we explore a new data mining capability that involves mining calling path patterns in global system for mobile communication (GSM) networks. Our proposed method consists of two phases. First, we devise a data structure to convert the original calling paths in the log file into a frequent calling path graph. Second, we design an algorithm to mine the calling path patterns from the frequent calling path graph obtained. By using the frequent calling path graph to mine the calling path patterns, our proposed algorithm does not generate unnecessary candidate patterns and requires less database scans. If the corresponding calling path graph of the GSM network can be fitted in the main memory, our proposed algorithm scans the database only once. Otherwise, the cellular structure of the GSM network is divided into several partitions so that the corresponding calling path sub-graph of each partition can be fitted in the main memory. The number of database scans for this case is equal to the number of partitioned sub-graphs. Therefore, our proposed algorithm is more efficient than the PrefixSpan and a priori-like approaches. The experimental results show that our proposed algorithm outperforms the a priori-like and PrefixSpan approaches by several orders of magnitude.