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分布式约束满足问题研究及其进展   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
王秦辉  陈恩红  王煦法 《软件学报》2006,17(10):2029-2039
近年来,随着网络技术的快速发展和广泛应用,人工智能领域中的诸多问题,如时序安排、计划编制、资源分配等,越来越多地以分布形式出现,从而形成一类多主体系统.相应地,求解该类问题的传统约束满足问题也发展为分布式约束满足问题,分布式约束满足已经成为多主体系统求解的一般框架.首先,简要介绍了分布式约束满足问题的基本概念,总结了该问题的基本算法及其改进算法,并对这些算法的效率和性能进行了比较分析.然后,讨论了近年来分布式约束满足问题的若干典型应用;最后,给出了分布式约束满足问题基本形式的扩展和今后的研究方向.分布式约束满足问题最新研究进展表明:今后的工作将着重于面向现实问题求解的理论研究,为实际应用提供坚实的理论基础.  相似文献
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当一个企业或商家需要投放广告时,往往会先通过历史数据、个人兴趣等挖掘出可能购买自己产品的用户,即目标市场(Target Market),然后将广告信息通过电视、报纸等公共媒体的形式传递给这些目标用户,希望有更多的目标用户接受信息.然而调查显示,相比于传统大众媒体,人们更倾向于从自己认识的人那里去获取信息,因此文中考虑利用社会影响力的方式去传播广告:在社会网络中说服有限数目的初始用户,并让他们向熟识的人传播信息,期望信息可以通过级联传播覆盖尽可能多的目标用户.由于以往的信息覆盖最大化的工作集中于对全局网络的考虑,因此会忽略目标节点和全局网络之间的联系.通过数据观察可以发现,目标用户往往会由于同质性等原因而聚集在一起,因此文中提出基于聚类的KCC算法,算法通过对用户进行聚类分析,找出每个聚类的代表性用户,使得这些代表性节点可以影响尽可能多的目标用户,同时避免他们之间对信息覆盖的重叠.在不同的真实的数据集的实验显示KCC可以在大多数情况下取得优于其它常用算法的性能,尤其当种子节点数增多时,KCC可以更多地避免节点之间信息覆盖的重叠,从而取得更好的效果;同时,KCC只需要很短的运行时间,具有良好的可扩展性.  相似文献
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