最小生成树的算法

本文提出了一个利用集合运算生成最小生成树的算法。研究了实现集合运算的数据结构及施加在这个结构上的算法。该算法利用公式分组排序。利用路径压缩的方法进行查找，并运算。该算法将有Ｎ个顶点Ｅ条边的无向连通网络生成最小生成树的期望时间是Ｏ。     

一种求解最小生成树问题的算法

基于节点合并和反向追踪的思想,提出一种求解最小生成树问题的算法。该算法依据网络邻接矩阵,将与源节点相邻的节点逐步合并为新的源节点,使网络中的所有节点合并为一个点,借助引入的前点标号数组得到网络的最小生成树,对算法正确性与算法复杂度进行分析。将该算法应用于某高速公路网工程建设方案,结果证明了算法的有效性。     

求解多目标最小生成树的一种新的遗传算法

在改进的非支配排序遗传算法（NSGA-II）的基础上,提出了一种新的基于生成树边集合编码的繁殖算子求解多目标最小生成树问题的遗传算法。通过快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度,引入保存精英策略,扩大采样空间。实验结果表明：对于多目标最小生成树问题,边集合编码具有较好的遗传性和局部性,而且基于此繁殖算子的遗传算法在求解效率和解的质量方面都优于基于PrimRST的遗传算法。     

一种求解多目标最小生成树问题的有效离散粒子群优化算法

提出一种求解多目标最小生成树问题的有效离散粒子群优化算法.为获得更好的非劣前端,设计一个基于目标共享函数的适应度评价函数.引入遗传算法的变异和交叉算子,提高种群多样性并避免算法过早陷入局部最优解.基于种群的随机状态转移过程,理论分析算法的全局收敛性.实验结果表明该算法是有效的,且随着问题规模的扩大算法仍保持较好的性能.     

一种有效的最小生成树并行算法

本文基于三维网孔处理机阵列，运用分而治之策略和数据归约技术在加权无向图上给出了一种新的有效的最小生成树算法。     

一种新的求解最小生成树问题的DNA算法

基于生化反应的生物智能计算是现阶段计算领域研究的热点,DNA计算是通过DNA分子之间的生化反应来进行计算的一种计算模式,凭借运算巨大的并行性和海量存储的优势,DNA计算在解决复杂运算问题方面的计算能力显而易见。设计了一种利用DNA计算来求解图的最小生成树的计算模型,采用一种特殊的编码方式来对顶点,边和权值进行编码,并且描述了MSTP解的计算过程。     

基于改进遗传算法的最小生成树算法

以图论和改进遗传算法为基础,提出了一种求最小生成树的遗传算法。该算法采用二进制表示最小树问题,并设计出相应的适应度函数、算子以及几种控制策略,以提高执行速度和进化效率。传统算法一次只能得到一个候选解。用该算法对其求解,可以在较短的时间内以较高的概率获得多个候选解。应用实例表明该算法优于传统算法。     

一种求解度约束最小生成树问题的优化算法

为求解大规模结点度约束最小生成树问题,提出一种带有嫁接和剪接算子操作的优化算法.通过借鉴花草果树种植技术,建立一种以基本遗传算子为基础、带有加速和调节算子作为激励的进化计算体系;嫁接以一种贪婪的思想加速搜索,按收益最大化原则进行剪接.对可能陷入局部极值引起冲突的现象及冲突检测的方法进行分析,并提出了冲突的若干解决方法.针对DCMST问题求解中的复杂性,提出了几种有效的嫁接和剪接的策略,并对算法的收敛性和计算复杂度进行了分析.通过该算法对结点数为50~500之间的Euclidean问题和按均匀随机方式产生的non-Euclidean度约束最小生成树问题进行求解.与现有文献的实验结果对比表明,该方法在求解最好解的精度和收敛速度上均有一定的优势.     

矩阵形网络图最小生成树算法的优化

最小连接问题在网络优化中有广泛的应用,找到快速有效的算法来构造最小生成树是解决问题的关键。该文提出了一种构造算法,在存储结构和排序方法两方面进行了改进。从理论上分析了算法的计算复杂度,并实际测试了算法运行时间。结果表明该算法较现有算法有了很大提高。     

一种基于蚁群算法的物流配送VRP 解决方案

物流配送是目前物流发展的新趋势,在物流配送中,配送路径规划对于顾客的满意度以及经营总成本有相当大的影响。通过应用蚁群算法,实现了物流配送VRP的优化过程,建立的算法能在短时间内找到最佳车辆数及对应的最佳配送路径。通过数据测试,发现该算法收敛性较好,在较高服务水平的基础上,明显降低了配送成本。     

一种基于最小生成树的非均匀分簇路由算法

分簇式路由是无线传感器网络路由协议研究的重点,本文提出一种新的基于最小生成树的非均匀分簇路由算法,该算法利用EECS路由协议产生大小非均匀的簇,簇内结点通过单跳的方式将数据发送给簇首结点,所有簇首结点构成最小生成树路由网络,并通过树内结点的多跳通信,最终将数据发送给sink结点.实验证明,本文算法与EECS相比能够更加有效地降低整个网络的能量消耗,延长网络的生命周期.     

基于最小路由代价树的大规模显微图像拼接方法

为了对大规模显微图像进行高质量的拼接,首先提出拼接图的概念及获得高质量全景图像的3个原则,然后采用分块-空间聚类算法配准相邻图像,同时评估配准质量,并计算拼接图的边的权值;最后在此基础上,提出了一种基于最小路由代价生成树的图像拼接方法,该方法通过计算拼接图的最小路由代价生成树来确定所有图像的全局位置,并用来生成全景图像。实验结果表明,该方法可获得高质量的全景图像。     

基于最小生成树的非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中利用分簇技术,簇首到Sink节点通信采用多跳路由方式容易引起"能量空洞"的问题,提出了基于最小生成树的非均匀分簇路由协议.该协议在簇首选举阶段,以节点剩余能量、节点度、节点能量消耗速度为权重计算簇首竞争等待时间,选用簇首竞争等待时间小的节点为簇首,以均衡能量;簇形成后,以剩余能量、簇间的距离和能量消耗为参数构建基于最小生成树的最优传输路径通过多跳方式将数据发送到Sink节点.仿真结果表明,该路由协议能有效均衡能耗,延长网络生命周期,延缓"能量空洞"的形成.     

一种基于最小生成树的多目标进化算法

怎样保证朝Pareto最优解的方向搜索和如何获得均匀分布且范围广泛的非支配解是多目标进化算法(MOEA)设计时的两个关键问题,它们很大程度上取决于适应度赋值和外部种群维护这两个重要部分.提出了一种基于最小生成树的多目标进化算法(MST_MOEA).在考虑了个体间支配关系的基础上,利用个体与非支配集的距离和不同等级个体的树聚集密度来对适应度赋值;在外部种群的非支配解个数超过规定的种群规模时,用树的度数和树聚集密度对其进行修剪.将其应用于不同维数下9个测试函数,并与NSGA-II,SPEA2进行对比,结果证实了算法良好的收敛性和分布性.     

基于最小生成树的数据流窗口连接优化算法

与传统关系数据库不同,数据流管理系统主要处理并发的连续查询.由于查询可能随时增删,所以其主要关注适合查询增删的并发连续查询优化,而不是单条查询优化.提出适合频繁增删查询环境下的数据流窗口连接优化算法.对于新注册的查询以类似最小生成树算法写出数据流的探测序列,然后在不更改其他查询探测序列顺序的情况下尽量合并,减少重复计算.注册或删除查询并不影响其他的查询计划,不需要执行繁琐的查询计划迁移.理论分析和实验证明,该算法简单,优化性能在可接受的范围内,尤其适合查询更新频率较高的系统.     

基于最小生成树的加权中值滤波算法

根据图像纹理分布特点,提出一种基于最小生成树的加权中值滤波算法。依据最小生成树计算像素点的相关度,对像素点进行初次分类。对初次分类中不能确定性质的像素点,采用模糊理论进行二次分类。根据像素点的分类结果,保持像素点的原有灰度值或采用不同的滤波方法进行滤波处理。仿真实验结果表明,在去除噪声和图像细节保持方面,该算法优于其他中值滤波算法。     

应用层组播的最小延迟生成树算法

实时传输是应用层组播技术的一个主要应用领域,对网络延迟有严格的限制.保证低延迟组播成功的关键在于构建高效的应用层组播树,研究构建最小延迟应用层组播树的算法.首先分析影响延迟的3个因素:链路的传输时间、结点的发送/转发时间和结点度,然后把求解应用层组播树的问题抽象成对边和点都带权的有向图求解"度约束最小延迟生成树"的问题,同时证明这个问题属于NP-hard,并且提出了两类启发式近似算法:基于度的算法和基于最大延迟路径的算法.最后通过模拟实验说明了所提出算法的有效性.     

求解多目标最小生成树问题的改进算法

多目标最小生成树问题是典型的NP问题,Zhou和Gen提出了一种用于计数多目标最小生成树问题的所有非劣最优最小生成树的算法,但该算法无法保证能够找到所有非劣最优最小生成树.针对此问题,提出一种改进的计数算法,并定性说明改进算法能够找到问题的所有非劣最优最小生成树.改进算法在进行子树剔除时增加了一些条件.模拟实验结果表明,改进后的计数算法能够找到所有的非劣最优解.这也说明该算法具有应用的潜力.     

多参数最小支撑树问题的复杂性和算法

建立了多参数最小支撑树问题（ＲＭＳＴ）的模型,并证明该问题是ＮＰ－完全的。利用经典Ｇｒｅｅｄｙ算法,给出了该问题的一个近似算法,并分析了该近似算法的性能比,证明了所给出的界是紧的。