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1.
关键词最优路径查询(KOR)查找在满足关键词全覆盖和路径长度约束条件下,时间开销最小的路线常用于旅行规划。现有优化算法虽然采用各种剪枝策略缩小搜索规模,但是本质上是广度优先搜索,在查找长路径时,搜索规模依然过大,执行时间长。针对该问题,提出一种关键词最优路径查询的分段拓展算法(SE-KOR)。SE-KOR算法根据关键词倒排索引表构建关键词顶点路径,将路径划分为多段分别拓展,降低搜索规模,从而缩短执行时间。该算法在路径拓展时给出路径走向,而现有剪枝策略不控制路径拓展方向,因此提出局部代价阈值剪枝,控制路径的走向沿关键词顶点路径拓展,并综合运用近似支配、可行解目标值剪枝和全局优先拓展策略加速拓展。实验结果表明,在不损失精度的情况下,该算法执行时间分别在不同关键词个数、代价阈值与查询图规模下至少缩短8.0%、61.0%和57.7%。  相似文献   
2.
杨茸  牛保宁 《计算机学报》2021,44(8):1732-1750
空间文本数据流上连续k近邻查询(Continuous k-nearest neighbor Queries over Spatial-Textual data streams,CkQST)能在空间文本对象组成的数据流上检索并实时更新k个包含指定关键字的空间邻近对象,是空间文本数据流上连续查询(Continuous Queries over Spatial-Textual data streams,CQST)的一种,以预订(subscribe)的方式广泛应用于广告定位、微博分析、地图导航等领域.求解CkQST采用CQST的求解框架——构建空间文本混合索引组织查询,利用索引的空间过滤和文本过滤能力,为不断到来的对象匹配查询.该框架的求解效率取决于索引的过滤能力,提高索引过滤能力的主要途径是将查询的空间搜索范围映射到索引结构的最小区域,减少需要验证的查询数量.这一途径适用于查询空间搜索范围很少变化的情况.对于CkQST,覆盖k个最邻近对象的空间范围随着符合文本匹配条件的对象的数量的变化而变化,与之对应的索引项需要同步更新,代价高.针对这一问题,本文选择能够高效支持空间范围变化的Quad-tree和关键字查找的倒排索引,构成空间文本混合索引,组织CkQST.在空间过滤方面,提出内存代价模型VUMBCM(Verification and Update of Memory-Based Cost Model),通过平衡索引更新代价和验证代价,优化查询空间搜索范围到Quad-tree节点的映射.在文本过滤方面,采用基于块的有序倒排索引,组织Quad-tree节点内的查询,以快速定位需要验证的查询,避免对倒排列表中大量不可能匹配查询的访问;批量处理包含共同文本项的对象,提高文本验证时的对象吞吐量.由此构建的混合索引,称为OIQ-tree.实验表明,OIQ-tree中的代价模型及基于块的有序倒排索引能够支持CkQST的高效求解.与目前先进的索引技术相比,当查询规模达到2000万时,因数据流中对象的变化导致的索引平均更新时间降低了 46%,数据流中对象的平均处理时间降低了 22%.  相似文献   
3.
求解随机机会约束规划的混合智能算法及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
段富  杨茸 《计算机应用》2012,32(8):2230-2234
为更有效地求解随机机会约束规划问题,提出一种基于克隆选择算法(CSA)、随机模拟技术及神经网络的混合智能算法。采用随机模拟技术产生随机变量样本矩阵训练反向传播(BP)网络以逼近不确定函数,之后在CSA中利用神经网络检验个体的可行性、计算适应度,从而得到优化问题的最优解。为保证算法搜索的快速性和有效性,CSA采用双克隆和双变异策略。仿真结果表明,与已有算法相比,混合智能算法在500代时已取得比较满意的结果,且其精度在单目标优化问题中提高了2.2%,在多目标优化问题中提高了65%;将该算法应用于求解水库优化调度的难题上,结果也表明所建立的模型及算法的可行性和有效性。  相似文献   
4.
兴趣点(point-of-interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)中一项重要的服务。针对目前推荐算法存在的噪声数据影响推荐质量,用户个性化程度低的问题,提出了一种个性化联合推荐算法。提出了引入POI的位置因素去除不可能或可能性较小的POI,形成初步候选集;综合考虑POI的类别、流行度及用户的社会行为,增加用户个性化的程度,提高推荐结果的质量。在Foursquare真实签到数据集上的实验,证明了提出的联合推荐算法与目前先进的算法相比,准确率提高11%,召回率提高8%。  相似文献   
5.
针对移动机器人在仓储环境下的路径规划问题,提出了一种基于离子运动的人工蜂群(IM-ABC)算法用于路径规划。该方法为提高传统的人工蜂群(ABC)算法在路径规划中的收敛速度和搜索能力,采用一种模拟离子运动规律来更新蜂群的策略。首先,在算法前期利用离子运动算法中的阴阳离子交叉搜索来更新引领蜂和跟随蜂,从而引导种群进化方向,极大提高种群开发能力;其次,在算法后期为了避免前期过早收敛导致局部最优,引领蜂采用随机搜索,跟随蜂则利用反向轮盘赌来选择蜜源,以扩大种群多样性;最后,在全局更新机制中提出自适应性花香浓度以改善抽样方式,进而得到改进后的IM-ABC算法。标准测试函数测试与仿真实验结果表明,IM-ABC算法不仅能快速收敛,且和传统ABC算法相比迭代次数减少了58.3%,寻优性能提升了12.6%,表现出较高的规划效率。  相似文献   
6.
空间文本数据流上连续查询(CQST)在基于位置的服务中应用广泛,其在不断更新的数据流上,持续监控满足空间和文本约束的结果。为了将数据流中的对象尽快匹配给CQST,在CQST上构建高效的过滤技术是关键。CQST查询评估方法——为查询选取恰当的空间文本索引,构建高效的过滤策略提升索引的空间文本过滤性能,为数据流中到来的对象过滤大量不相关的查询,避免高昂的验证代价,提高对象与查询的匹配效率。现有工作利用有限的空间索引和文本索引构建空间文本混合索引,其评估性能差异取决于采用的过滤策略,即提升索引过滤性能的技术。以现有CQST查询优化技术为主要研究对象,对评估CQST的流程以及存在的挑战进行了介绍;对在中央服务器及分布式集群上评估CQST的空间过滤技术及文本过滤技术进行综述比较,包含采用的空间文本混合索引,为提升索引过滤性能采用的空间过滤策略、文本过滤策略及二者的结合机制,分析总结其利弊,讨论评估CQST未来可能的研究方向。  相似文献   
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