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1.
针对现实中许多超大规模图可达性查询的问题,提出了一种新的基于递归分解的算法,即将原图递归分解成一系列生成树和剩余图两类子图,并通过分别查询这两类子图来减少查询开销.相比于区间标记、链分解、2-hop标签和路径树等传统算法,该算法不仅空间开销更小,且时间复杂度更低.仿真实验表明,该算法对处理大规模有向图可达性问题上存储规模更小且查询效率更高.  相似文献   
2.
一种线性原地二路归并算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
和其它排序算法相比,二路归并最适合于两个有序子表的排序。但经典原地二路归并算法的时间性能是乘积型的,尚有改进空间。文章介绍了改进经典原地二路归并算法所需的基本技术,提出了一种线性原地二路归并算法。归并长度分别为m和n的两个有序子表,谈算法最多需要2.5m 1.5n 4.5√m n次比较和8m 7n-3√m n次移动。  相似文献   
3.
为了降低整个无线传感器网络的成本和减小测量误差对定位精度的影响,一般传统做法是把已定位的未知节点升级为信标节点,再对其他节点进行定位,但此情况会造成累积误差。为了减少累积误差,提出了一种加权的最小二乘变尺度定位算法,该算法首先利用加权最小二乘法对未知节点进行位置估计,然后把定位的未知节点升级为信标节点,再对剩下的未知节点进行位置估计,最后利用拟牛顿法对估计出来的位置进行优化。仿真结果表明,该算法能有效地减少测距误差和累积误差,降低网络成本,提高网络覆盖率和传感节点的定位精度,并且该算法不增加额外硬件设备,易于实现。  相似文献   
4.
针对DV-Hop算法低精度问题,提出一种带权重的平均每跳距离与改进的粒子群算法相结合算法。一方面,由于DV-Hop算法计算的平均每跳距离存在很大的误差,提出了平方差权重修正原来的平均每跳距离。另一方面,采用分段的指数、对数递减权重并结合人工鱼群更新位置来改进粒子群算法的位置求解未知节点坐标,后期能够跳出局部解,能克服传统估计误差,提高精度。实验仿真表明,在参数相同时,该算法比最初的定位算法精度大约提高10%到20%。  相似文献   
5.
在无线传感器网络中,基于分簇的路由协议对提高网络的寿命有着重要作用,LEACH是一种应用比较广泛的层次路由协议。本文提出一种新的基于最优分簇的无线传感器网络分簇路由(LEACH-O)算法,在簇的形成过程考虑到节点的集中程度和节点的剩余能量,从而减少传感器节点的能量消耗,优化资源利用率。仿真实表明,与传统的LEACH算法相比,该算法配传感器节点间数据传输提供了高效路由,从而延长网络的生命周期。  相似文献   
6.
一种基于数据分块的快速原地归并算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
与其它排序算法相比,二路归并最适合于对两个有序子表进行排序.归并长度分别为m和n的两个有序子表,经典算法有两种.第一种算法完成归并需要○(m+n)的附加空间,○(m+n)次比较和移动.第二种算法是原地的,但完成归并需要○(m+n)次比较和○(m×n)次移动.经过长期研究,提出了一种基于数据分块的快速原地归并算法.新算法通过将数据分块、对数据块排序等方法最多用○((m+n)log2√m+n次比较和○((m+n)3/2)次移动完成两个有序子表的原地归并.实验证明,该算法与经典的原地算法相比,极大地降低了元素的移动次数和算法的运行时间.  相似文献   
7.
针对DV-Hop定位算法定位精度不高的问题,提出一种带改进的权重平均每跳距离与改进的粒子群算法以改进经典DV-Hop算法。一方面,提出跳距误差与估计距离误差的加权平均值,修正原始的平均每跳距离。另一方面,采用分段的指数、对数递减权重改进粒子群的权重;同时,结合人工鱼群位置更新的优点来改进粒子群算法的位置更新。用改进的粒子群算法求解未知节点坐标,以提高定位精度。实验仿真表明,该算法的定位精度和稳定性与其他算法相比有明显的改善。  相似文献   
8.
基于UML的软件体系结构开发方法   总被引:18,自引:0,他引:18  
模型间的平稳过渡是软件系统开发的关键。然而,通常基于UML的软件系统的四种模型中,从用例分析模型到其它设计模型之间存在一条很难逾越的鸿沟。本文通过引入软件体系结构模型,提出了基于UML的软件体系结构开发方法,改进了模型间的平稳过渡问题。为了表明这个方法的可用性和有效性,我们陈述了库存管理系统应用的案例研究。  相似文献   
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