上下文相关图文法分析及其应用初探

图文法是一种对可视化语言进行形式化定义的元语言,具有表达自然、能力强大的特点.随着使用可视化语言的最终用户编程技术的广泛应用,图文法分析尤其是上下文相关图文法分析在工程应用中的重要性日益突出.国内外相关文献或着重于纯理论探讨,或局限于特定语法类的特定应用,不利于工程应用人员参考.本文选取简洁明了的符号体系,介绍上下文相关图文法分析的一般性过程,并将其中规则选取关键步骤描述为CSP问题,利用已有的针对CSP问题的优化方法来优化算法,介绍了现有的优化方法并给出实现算法;同时,结合自身实践,讨论其在一个面向体系结构的Web服务集成系统中的应用.     

上下文相关图文法的表达能力分析

上下文相关图文法是描述可视化语言的形式化工具.为了直观地刻画并高效地分析可视化语言,已有图文法形式框架均着重于文法形式和分析算法的研究,而忽略了对它们之间表达能力的分析.在对已有上下文相关图文法形式框架的关键特征进行分析和归纳的基础上,通过构造不同形式框架之间的转换算法,揭示并形式化证明了它们表达能力之间的关系.而且,转换算法在不同形式框架之间建立了关联,使图文法的应用不必再局限于一个框架,而是可以选择不同框架分别进行图的描述和分析,从而提高了上下文相关图文法的易用性.     

一种有效的结点标号上下文无关图文法分析算法

本文讨论了上下文无关图文法的性质,并证明了图文法推导具有独立性．本文还给出了一种有效的上下文无关图文法分析算法,它具有多项式时间复杂性,并给出了算法的正确性证明．该算法已经用Ｃ语言实现．     

数据流分析的图文法途径

数据流分析是计算机科学的重要研究领域，本文通过分析可归纳流图和半结构图文法的特点，提出了使用半结构流图文法进行数据流分析的方法。     

基于双向策略标记上下文无关文法的图算法

一、引言句法分析是自然语言处理的重要基础,相应的研究很多,但是由于速度问题,句法分析很难大规模运用,因此提高分析速度一直是句法分析的重要研究方向。我们知道,句法分析的过程实际上是一个在句法成分树的空间中寻找最优分析树的过程,因此可以把分析过程看成是个搜索最佳路径的过程。在搜索的过程中给些“启发”将提高效率。双向图算法,是个最佳的例证,由于每条规则都有触发类来规定它的使用时机,使得它无论是时间还是空间上都比传统的图算法有更高的效率。     

软件过程中的并行性挖掘

挖掘软件过程中的并行性,使其中的活动尽量并行进行,是提高软件生产率的重要手段。本文提出了一种通过活动间相关性分析,寻找软件过程中可并行化的因素,挖掘出可并行进行的活动,进而构造出Petri网表示的并行经的软件过程模型的技术,获得了较理想的并行性挖掘效果。     

图文法遗传算法

本文讨论了进化神经网络的编码表示机制,分析了它们的优缺点;提出了遗传算法的一种图文法编码表示机制,给出了相应的算子定义,以及模式、模式长度及其阶的定义;证明了一个基于图文法表示机制的遗传算法模式定理,描述了交叉和突变对模式作用的效果。     

关系图文法及其应用

字符串文法不适于描述二维以上事物的特征,无法定义事物之间的复杂关系．本文提出了关系图的概念,对关系图的性质进行了研究．在此基础上提出了一种新的文法——关系图文法．该文法能够方便地抽象和概括二维以上复杂对象的特征,为分析和识别这些对象提供工具和方法,可以广泛应用于模式识别、高维文本分析和描述图示语言的语法等领域．为了使关系图文法实用化,本文还提出了相应的识别和匹配算法.     

图文法综述

形式语言理论对计算机科学的发展起了重大的作用,作为对传统字符文法扩展的图文法的形式化研究,其重要意义是不言而喻的.本文在概述图文法的产生、发展和现状的基础上,着重介绍了从一维字符文法扩展到二维图文法所出现的新问题,以及在形式化处理上引出的新方法,其中最主要的是嵌入问题的解决、文法类型的划分和成员问题的判定.文中以目前较为流行的图文法为例,特别是一些典型的上下文无关和上下文相关的图文法,对上述的问题进行了深入的讨论,指出了现有方法中的一些不足之处,并展望了图文法今后值得研究的问题和方向.     

图形化编程中模块间并行性的自动挖掘

在基于模块组合的图形化编程中,存在大量互不依赖的模块,这些模块具有并行执行的性质。翻译程序以拓扑排序算法遍历该有向无环图,为每个模块产生一个线程,为每条输入线产生一个信号量,以同步有依赖关系的模块的执行顺序,最终产生一个可并行执行的多线程程序,从而达到自动挖掘并行性、提高所生成程序的运行效率的目的。     

基于算法图的并行计算优化

研究基于算法图的并行计算优化设计方法。通过引入算法图，从数学机理上算法的并行结构进行描述，针对不同要求提出了对计算网络的并行优化设计方法，为设计并行算法提供了新的有途途径。     

有向图并行计算中的多目标剖分算法

在以离散网格为基础的某些数值模拟中,网格间的数据依赖关系可以抽象为有向图．如何剖分这些有向图成多个子图,将各子图对应的数值模拟任务映射到不同的处理机,是该类数值模拟并行计算的基础．剖分算法中,需要综合考虑连通性、并行度、负载平衡、通信开销四个目标．文章在传统有向图剖分算法的基础上,提出了一个权衡这四个目标的有向图多目标剖分区域分解算法．应用于二维非结构网格上的柱对称中子输运并行计算中,通量扫描并行算法在该区域剖分算法上获得的并行效率比原来的无向图区域剖分算法高50％以上．     

基于CREW遍历图的一种并行算法

针对串行算法模型下基于顶点遍历图的情况,提出了一种在CREWPRAM并行模型下遍历无向图的算法。该算法是找出无向图的一棵最短路径生成树,由向上和向下两条有向边替换最短路径生成树的每条边形成欧拉回路,运用欧拉回路技术计算前缀和,前缀和所对应的顶点即为遍历无向图的顺序。得出了该算法时间复杂度为O（n＋logn）的结论。     

A Query Language for XML Based on Graph Grammars

In this paper we present a graphical query language for XML. The language, based on a simple form of graph grammars, permits us to extract data and reorganize information in a new structure. As with most of the current query languages for XML, queries consist of two parts: one extracting a subgraph and one constructing the output graph. The semantics of queries is given in terms of graph grammars. The use of graph grammars makes it possible to define, in a simple way, the structural properties of both the subgraph that has to be extracted and the graph that has to be constructed. We provide an example-driven comparison of our language w.r.t. other XML query languages, and show the effectiveness and simplicity of our approach.     

基于直径为2的摩尔图网络的并行矩阵乘算法

提出了一个并行矩阵乘算法IPBPMM(Interconnected Processor-Based Parallel Matrix Multiplication).该算法运行在以五角形、Petersen图和Hoffman-Singleton图等直径为2的摩尔图(满足n=d2+1,n为节点数,d为度)为拓扑结构的由n个独立处理器构成的机群并行计算环境中.与基于二维环绕网孔阵列拓扑结构的Cannon和Fox等并行矩阵乘法算法相比较,IPBPMM算法通信开销较小,加速比更高,同时还具有矩阵分块可随机分布在各个节点中,无需事先按一定规律装入各节点中的特点.同时IPBPMM算法也能很好地扩充到由多个直径为2的摩尔图为拓扑结构组合构成的并行计算环境中,且随着网络的扩大,算法的并行加速比更高.     

一种改进的并行计算图划分模型

图划分成功地应用在许多领域,但应用于并行计算时,使用边割度量通信量,其主要缺点是不能准确代表通信量,而且图划分模型没有考虑通信延迟和通信额外开销的分布对并行性能的影响.提出了改进的图划分模型,该模型将影响并行性能的多个要素(通信延迟、最大的局部通信额外开销和整体通信额外开销)整合到一个统一的代价函数,不仅克服了图划分模型中边割度量的一些缺点,而且可以通过调整加权参数,处理不同的优化目标和强调不同因素对并行性能的影响.     

基于0-1规划的并行计算图划分模型

图划分广泛地应用在许多科学与工程领域,但它应用于并行计算任务分配时,使用无向图表示数据依赖关系,这限制了它的应用(例如,无向图不能表示矩形和非对称依赖关系的应用).为了克服图划分的这个缺点,我们对数据间的依赖关系进行区分(即同一条边区分通信的发送方与接收方),然后基于0-1规划模型化这个问题,并通过互联网上求解优化问题常用的NEOS服务器进行求解,在一些数据集上的实验表明,0-1规划方法优于求解图划分流行的多层划分方法.     

GP——基于规划图的遗传规划算法

图规划是智能规划领域近年来出现的一种新的规划方法,对智能规划的发展有着重要的影响.图规划的规划产生过程分为两个主要步骤,首先用动作的前提条件和效果产生一个谓词和动作交错出现的图--规划图,然后在规划图中抽取规划解.而第二步往往更为困难和耗时.文章依据遗传算法对规划图提出一种新的解抽取方法,以一种简明、直观的形式给出染色体的编码方式,并在此基础上定义了各种遗传操作算子,将遗传算法引入图规划算法,充分利用遗传算法的并行全局搜索能力实现规划解的搜索.实验表明,在求解大规模的规划问题时,文中的遗传规划算法在求解速度和找到的规划解的质量两方面均显示出优越性.     

Parallel Mesh Algorithms for Grid Graph Shortest Paths with Application to Separation of Touching Chromosomes

The grid graph shortest path problem has many applications. In this paper, we present practical mesh algorithms using a local cost-reducing operation for various forms of the grid graph shortest path problem. The algorithms are very simple and can easily mark the vertices on shortest paths between any two vertices. The time complexity of the algorithm is proportional to the maximum length of the shortest paths with a very small multiplicative constant. Also in this paper, we discuss the application of the parallel algorithms in automatic chromosome analysis to intelligently split touching chromosomes. We identify local features useful for finding a potential path to separate touching chromosomes. We then define a distance measure based on the local features and find the best splitting path to cut touching chromosomes. The splitting algorithm only uses local information and is highly parallel.