排序合并Join算法的新结果

Join操作是数据库中最昂贵和最常用的操作.排序合并Join算法是实现Join操作的重要算法,得到了普遍接受并广为应用.在重新研究了排序合并Join算法后发现,同时对两个Join关系进行外排序是不必要的,会带来很大的额外开销.针对这个问题,提出了一种基于单关系外排序的分治Join算法,并在该算法的基础上提出了基于单关系外排序的并行分治Join算法.理论和实验结果证明,基于单关系排序的分治Join算法高于排序合并Join算法.特别是在并行计算环境下,基于单关系排序的并行分治Join算法的效率远远高于排序合并     

并行数据库的改进Hash划分方法及并行Join算法

文中提出了Ｈａｓｈ划分的改进方法－－ＩＨ划分,ＩＨ划分为结点扩充时数据的重新划分提供了方便,在论述ＩＨ划分的基础上,给出了基于该数据划人垢并行Ｊｏｉｎ算法,利用已有数据分布,文中提出的并行Ｊｏｉｎ算法提高算法的效率。最后,从理论上对以上并行算法的计算复杂性进行了分析。     

KMP模式匹配算法的研究分析

通过对字符串模式匹配算法和KMP算法的研究,分析了一种改进KMP算法的方法,并通过对算法的复杂性进行计算,结果表明,改进后的KMP算法和KMP算法的时间复杂度均为O（m＋n）,但改进后算法的平均比较次数约为未改进算法的平均比较次数的0.833倍,因此改进后的KMP算法更能提高字符串模式匹配的工作效率。     

基于对比机制和算法因子的蜂群优化算法

人工蜂群算法是一种简单、高效的智能算法.同时,蜂群算法也存在很多问题,例如:收敛速度不是太快、容易发生局部最优的问题等.一种改进的蜂群算法得以提出,其思想是:引入一种对比机制,和算法因子来改进算法,加强算法全局搜索能力,采用四个基本测试函数对所提出方法进行测试.结果表明,优化后的算法较原算法提高了收敛精度,有效解决了会发生局部最优的问题.     

基于LANDMARC定位算法复杂度的分区算法改进

本文重点讨论研究了基于RFID的LANDMARC室内定位系统,然后在此基础上总结了原LANDMARC系统的不足,并针对LANDMARC系统中的算法复杂度进行分析,提出了一种分区算法来减小系统算法的复杂度.实验结果表明,相比原系统算法,改进后的算法在提高系统定位精度和定位性能的前提下,减小了算法总体的复杂度.     

一种改进的随机抽样算法

文章提出了一种改进的随机抽样算法,对其时间和空间复杂性进行了分析,结果表明改进的随机抽样算法总体性能优于现有随机抽样算法,最后,给出了改进算法在等距抽样中的应用.     

一种改进的运动目标跟踪与轨迹记录算法

针对目前运动目标的跟踪与记录方法占用存储空间较大的缺点,提出了一种减少存储空间的记录算法,即先用三帧差分算法和Snake算法相结合检出运动物体的轮廓,再利用Hausdorff算法对提出的轮廓进行匹配,并将匹配后的轮廓和运动轨迹以文本文件存储,大大降低了运动目标轨迹记录存储容量.实际运用表明,改进后的记录存储空间相当于通常视频文件的万分之一.该算法适于长时间记录运动目标轨迹.     

两元指纹向量聚类问题的复杂性与改进启发式算法

证明丢失值位数不超过2的指纹向量聚类问题为NP-Hard,并给出Figueroa等人指纹向量聚类启发式算法的改进算法.主要改进了算法的实现方法.以链表存储相容顶点集合,并以逐位扫描指纹向量的方法产生相容点集链表,可将产生相容点集的时间复杂性由O(m·n·2p)减小为O(m·(n·p 1)·2p),可使划分一个唯一极大团或最大团的时间复杂性由O(m·p·2p)减小为O(m·2p).实际测试显示,改进算法的空间复杂性平均减少为原算法的49%以下,平均可用原算法20%的时间求解与原算法相同的实例.当丢失值位数超过6时,改进算法几乎总可用不超过原算法11%的时间计算与原算法相同的实例.     

改进的细菌觅食优化算法

细菌觅食优化算法是一种受大肠杆菌觅食现象启发产生的一种群体进化算法,该算法具有良好的全局优化能力,鲁棒性强,算法简单等优点,但其也存在易早熟,收敛速度慢等缺点. 根据其缺点,提出了一种改进的细菌觅食优化算法,改进后的算法收敛速度加快,在一定程度上避免了易早熟的缺点. 将原算法和改进算法应用于PID参数的在线自整定,通过matlab仿真实验证明了算法改进后的优越性.     

改进的非常快速模拟重复退火算法在工业配料的应用

为了在工业原料配比优化计算中,改进传统模拟退火算法中存在的缺陷并提高算法效率,在非常快速模拟重复退火算法基础上提出了一种改进的算法.通过已搜索状态记录有"意识"搜索解空间,从而克服以往传统模拟退火算法的随机性.模型试验结果表明,采用改进的非常快速模拟重复退火算法不仅保持了原算法全局寻优的优点,而且提高了算法的运算效率.     

一种关系式JOIN算法的研究与实践

关系式数据库管理系统中经常使用Join运算,因其常常耗费系统的大量资源,是研究关系式运算及其性能方面的聚焦点之一[1～4].通过分析Merge-Join算法[4,7,8]和SDC算法[1],提出一种在处理速度上更快的Join算法,并在算法复杂性和处理性能上进行了比较,结果表明所给出的Join算法能够使Join性能明显改进.     

面向数据重构算法

关于磁盘阵列在线重构的研究一直以来都是国内外研究热点。提出面向数据重构算法。面向数据重构算法只对正被使用逻辑块上数据进行重构,而不需对整个磁盘进行数据重构。测试结果说明了面向数据重构算法相对于现有重构方法显著改善了磁盘阵列的重构性能。相对于DOR算法(现在最常用且最有效重构算法之一),面向数据重构算法将重构性能提高了1至2.2倍,并且没有降低重构过程中磁盘阵列服务性能。     

一种基于遗传算法的QoS多播路由算法

深入研究基于遗传算法的QoS多播路由算法,建立支持QoS的多播路由模型.对已有的QoS多播路由算法进行优化,提出适用于下一代网络的基于遗传算法的QoS多播路由算法.采用定长的染色体编码和预处理机制降低算法复杂度.仿真试验表明,该算法收敛速度快,可靠性高,能够更好地满足多播业务的需要.     

一种基于预测的改进的三步搜索算法

基于对运动矢量分布的中心偏向特性研究,结合零运动预判断,提出了一个基于预测的改进的三步搜索算法(PBITSS),有效地提高了运动估计搜索速度并保持较高的搜索精度.实验结果显示,与三步搜索算法(TSS)相比,图像质量和搜索速度都得到了提高,综合性能高于TSS算法.     

一种基于路径连接的传感器网络内join算法

提出一种新的传感器网络内的路径连接实现算法,在连接路径中,通过将有效元组的选择与实际连接一定程度分离,在信息产生节点附近实现元组选择,在查询节点附近实现元组的真正连接,减少了元组的重复传输,有效降低了能量损耗,特别在针对事件监测系统中,针对突发性的连接选择系数变化或较大的情况,有效避免大量连接结果过早产生和传输的大量能量损耗.     

基于改进遗传算法的网格任务调度算法

网格任务调度是一个NP完全问题,它关注大规模的资源和任务调度,要求采用的调度算法能够具有高效性.遗传算法被证明是解决这类小规模问题的有效算法,随着任务数和资源数的增加,遗传算法表现出慢速收敛的缺点.为了克服其缺点,提出将Min-min算法与遗传算法相结合的改进遗传算法,从而设计出很好的选择和交叉算子,提高了算法搜索能力和收敛速度.仿真结果表明该算法能更有效解决网格任务调度问题.     

改进的静态图像零树编码算法

Ｓｈａｐｉｒｏ的ＥＺＷ静 图像压缩算法,由于充分利用了小波变换图像的良好性质,引起了图像数据压缩领域的广泛注意,ＥＺＷ算法被认为是静态图像变换编码领域迄今为止最好的算法之一,通过分析与实验,发现该算法也存在一些不足,地此该文提出 了一种改进的零树编码算法,在一定 克服了这些不足,该算法编码流包括在发）最低了带图像的编码流,最低频的子带图像包含了原始图像的绝大春系数的绝对值比人它子图的系数要大几个数     

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。     

模重复平方算法的rho改进算法

利用循环二进制方法给出了适合大指数模乘运算的模重复平方算法的rho改进算法,以提高模幂乘法的计算速度。新算法的实质是一种指数约减算法,可以有效减少模重复平方算法中的模乘运算。通过实例计算表明,新算法可以极大地提高运算速度。