基于生成树的双环网络G(N;1,s)直径求解算法

对紧优双环网络G(N;1,s)的直径求解算法做了研究,提出基于生成树的紧优双环网络G(N;1,s)求解算法,给出了双环网络的直径d(N;1,s)公式,对生成树的性质做了研究。利用C#作为编程语言来实现这一算法,并对生成树的结构模型进行了仿真实现。验证了双环网络直径的分布特点:具有最大值、最小值和中间对称性。对任意给定N而2≤s≤N-1的这样一系列双环网络中的所有的紧优双环网络都可以计算出来。该算法的时间复杂度为O(N)。     

双环网络G(N;r,s)生成树的研究

利用最小生成树对非单位步长的双环网络G(N;r,s)进行研究,并借助C#编程语言提出仿真算法.对任意给定的N,1≤r≠s＜N,可以得出所有紧优的双环网络G(N;r,s).仿真结果证明对于双环网络G(N;r,s),在r=1时,双环网络的直径d(N;1,s)以s的中心对称分布;在r≠1的情况下,有许多r,s可以使G(N;r,s)达到紧优;双环网络的最小生成树不包含三层以上的满二叉树.     

双环网络G(N;r,s)生成树的研究

利用最小生成树对非单位步长的双环网络G（N；r，s）进行研究，并借助C#编程语言提出仿真算法。对任意给定的N，1≤r≠s〈N，可以得出所有紧优的双环网络G（N；r，s）。仿真结果证明对于双环网络G（N；r，s），在r=1时，双环网络的直径d（N；1，s）以s的中心对称分布；在r≠1的情况下，有许多r，s可以使G（N；r，s）达到紧优；双环网络的最小生成树不包含三层以上的满二叉树。     

等价树的双环网络G(N;r,s)的研究

基于前人提出的双环网络G(N;r,s)的分步直径求解法,提出了一个等价树直径求解方法,得到一个新的研究双环网络的拓扑结构-等价树;研究了双环网络等价树的性质并给出了等价树的构造算法;给出了双环网络直径d(N;r,s)的显示公式;利用C#编程语言对等价生成树的结构模型进行了仿真实现;对任意给定的N,1≤r≠s相似文献   

无向双环网络G(N;±1,±s)的直径求解算法

提出无向双环网络G(N;±1,±s)的直径求解算法,利用VB6.0作为编程语言、SQLServer2000作为数据库来实现这一算法,对任意给定N,而2≤s≤N-1的这样一族无向双环网络的直径都可以计算出来,结果存入数据库,并且利用VB6.0的控件MSChart来模拟显示计算结果。找出了该族无向双环网络直径的分布特点:具有最大值、最小值和中间对称性;对任意N,有不少s使得G(N;±1,±s)紧优或几乎紧优。验证了Boesch和Wang等提出的无向双环网络G(N;±1,±s)的直径下界,给出了一个新的直径上界公式。     

无向双环网络G(N;±1,±s)的直径求解算法

提出无向双环网络G(N;±1,±s)的直径求解算法,利用VB6.0作为编程语言、SQL Server2000作为数据库来实现这一算法,对任意给定N,而2≤s≤N-1的这样一族无向双环网络的直径都可以计算出来,结果存入数据库,并且利用VB6.0的控件MSChart来模拟显示计算结果.找出了该族无向双环网络直径的分布特点:具有最大值、最小值和中间对称性;对任意N,有不少s使得G(N;±1,±s)紧优或几乎紧优.验证了Boesch和Wang等提出的无向双环网络G(N;±1,±s)的直径下界,给出了一个新的直径上界公式.     

双环网络G(N;1,s)的L形瓦仿真算法改进

利用仿真来研究双环网络L形瓦,在国内外文献中尚不多见,文献[1]提出了一种仿真算法,文献[2]使用数组对文献[1]的算法作了改进.其不足之处是使用了过多过长的中间数组,影响了仿真速度.针对这一不足,根据L形瓦的h边特性,使用了更少更短的数组改进了文献[2]的算法,实验结果表明,改进的算法极大地提高了仿真速度.此外还给出了L形瓦的h边分布特点,并作了进一步分析.     

双环网络G(N;1,s)L形瓦的改进仿真算法

利用仿真来研究双环网络L形瓦的方法在国内外文献中尚不多见,文献[1]中提出了一种仿真算法,并成功实现L形瓦的仿真,其不足之处是利用数据库存取中间结果,严重影响了仿真速度,当N值很大时需要计算的时间过长.针对这一不足,提出了利用数组取代数据库来存取中间结果,实验结果表明,改进的算法极大地提高了计算速度.此外还给出两例大值N直径分布图,并对直径分布特点作了进一步的分析.     

无向双环网络G（N；±1，±s）的直径求解改进算法

利用计算机算法研究无向双环网络直径在国内外文献中尚不多见，文献[1]中提出了一种算法，并成功实现，其不足之处是利用数据库存取中间结果，严重影响了计算速度，当N值很大时需要计算的时间过长。针对这一不足，提出利用数组取代数据库来存取中间结果的改进算法。实验结果表明该算法较文献[1]算法极大地提高了运算速度，并列出了两个N大值直径分布图。     

无向双环网络G(N;±1,±s)的直径求解改进算法

利用计算机算法研究无向双环网络直径在国内外文献中尚不多见,文献[1]中提出了一种算法,并成功实现,其不足之处是利用数据库存取中间结果,严重影响了计算速度,当N值很大时需要计算的时间过长.针对这一不足,提出利用数组取代数据库来存取中间结果的改进算法.实验结果表明该算法较文献[1]算法极大地提高了运算速度,并列出了两个N大值直径分布图.     

步长有限制的双环网络的最优路由算法

双环网络G(n;h)(n是结点数,1和h是步长)是重要的互联网络结构．目前人们已提出了几种最优路由算法,其时间复杂性至少为O(√n)．该文考虑步长h有限制的双环网络G(n;h)的最优路由问题,证明了当h满足某个不等式时,可得到G(n;h)的直径显公式和常数时间的最优路由算法,确切地说,至多只要6次算术运算或比较即可确定源结点0到任一个目标结点的最短路．这些结果可应用于66族紧优和30族几乎紧优双环网络的无限族,使得对于5≤n≤300的每个n(n=99和187除外),都有G(n;h)含于上述某个无限族中．     

轮廓平移无跳刀连接刀路环树优化算法

提出一个无跳刀的轮廓平移刀路轨迹优化算法．根据刀路环之间父环和子环关系,提出“刀路环树”的概念,将加工刀路的一次环切定义为一个“刀路环向量”,并将刀路环的各个属性定义为刀路环向量的分量．根据无跳刀轨迹的要求,针对刀路环树的各个刀路环向量进行遍历,以获得了一个无跳刀的轮廓平移刀路轨迹算法,并通过与其他算法比较,证明该算法无跳刀、无重复切削,并且可以自动执行．     

无线传感器网络中基于微粒群算法的优化覆盖机制

建立了无线传感器网络节点覆盖优化数学模型,设计了一种基于二进制随机多目标微粒群优化(SMOPSO)算法.根据最大化覆盖网络目标函数和最小化传感器节点的利用率目标函数进行优化算法操作,以达到降低网络冗余,延长网络生存时间的效果.仿真实验结果表明,本文提出的无线传感器网络优化覆盖方法能够满足节点利用率低、覆盖率高的要求.