基于蒙特卡罗树搜索的树图布局

树图是层次数据可视化的常用方法,已有的研究发现,满足逐步加点原则的3种树图布局算法(正方化布局算法、条状布局算法和螺旋线布局算法)在常见的4种优化指标(平均长宽比、稳定性、数据一致性和可读性)上各有优缺点.其中,条状布局算法和螺旋线布局算法的长宽比较大,正方化布局的长宽比仍有优化空间.基于蒙特卡罗树搜索,在树图布局的同时构建对应的搜索树并利用置信度上界公式作为搜索路径的选定标准,在用户可接受时间内对3种布局算法的算术平均长宽比和所提加权平均长宽比分别进行了优化.为了证明算法的有效性,在构造出的3种不同分布、7种不同规模的单层数据集以及真实的多层数据集上测试,并与原算法进行比较分析,最后利用对应结论指导用户选择更好的布局算法以及设置更恰当的参数.     

一种正方化有序树图布局算法

针对现有正方化树图有序性差、有序树图正方化性能差的问题,提出一种正方化有序树图布局算法——SOTLA,首先将多个节点捆绑组合构造大权值节点;然后按平均长宽比最接近1和沿最短边方向填充路径限制的原则对节点进行布局;通过对每一组合节点分治并重复上述过程进行布局,最终完成所有单个节点的布局.将该算法应用于50组具有层次结构和数据值大小悬殊特点的农药残留量检测数据中,得到了较好的可视化效果.将该算法与现有的Squarified,Pivot,Strip和Spiral 4种布局算法就平均长宽比、连续性、可读性、稳定性和稳定的平衡性5项评价指标进行对比,实验结果表明,文中算法在连续性和平均长宽比性能上具有明显优势,其可读性、稳定性和稳定的平衡性指标也表现良好.     

分块排序的正方化树图布局算法

针对正方化树图布局算法中乱序和稳定性差的问题,提出分块排序的正方化算法Squarified-SP.首先根据待绘制矩形区域的长宽比和用户允许乱序的矩形个数将原始数据集划分为多个子集;再根据各数据元素的权值,采用权值均分的原则按顺序依次将其归并到相应的子集,形成对应的多个矩形子块;最后,在子块内采用正方化自适应的算法排列各元素.与原始正方化算法进行比较分析的实验结果表明,该算法在维持长宽比的基础上,保持了块间元素的顺序且提高了树图布局的稳定性,适用于对含有顺序信息的大规模层次数据的可视化.     

基于树图双向正方化算法的实验研究

在对树图生成算法理论研究的基础上,开发一个结合多种主要树图生成算法的树图原型.结合用户的反馈意见,对双向正方化算法和其他几种算法进行分析和比较,并对双向正方化算法的部分缺陷提出了一些解决方法.     

均值二分法分块排序的正方化树图布局算法

结合双向正方化布局思想,提出基于均值二分法快速分块排序的正方化树图布局算法.算法使用混乱阈值和均值二分法分割原始数据集,根据数据子集权值之和的比例关系对初始矩形进行分割,在每个矩形子块内用结合长边摆放策略的正方化自适应算法排列对应的数据子集中的元素.与前面2种算法进行比较的结果表明,文中算法能够有效地减少数据集分割和排序时间,解决Squarified-SP算法分割数据集存在的多种可能性问题,同时保证整个数据集一定的顺序性且提高了数据布局的稳定性.     

基于正方化算法的树图生成方法研究

在对正方化算法分析的基础上,提出双向正方化算法,并通过模拟实验,验证了双向正方化算法在改进原算法平均长宽比方面的优越性,并具有更好的稳定性.     

正方化树图布局算法研究与优化

层次数据是一种常见的数据类型,它着重表达个体之间的包含和从属关系等。树图是一种非常流行的利用包含关系来表达层次化数据的可视化方法。该方法具有高效的空间利用率及良好的交互性,并广泛应用于各个领域。正方化布局算法是树图可视化方法中常用的算法,但该算法存在无序和稳定性差等不足。提出了一种优化算法来改进该算法的不足,并通过实验数据证明了优化后算法的有效性。     

一种改进的SPIHT图像编码方法

对小波图像压缩的SHHT算法进行了改进,改进算法不再使用链表而是使用两个简单的位图,其占用内存和LZC算法相同而易于硬件实现,改进算法克服了LZC的深度优先搜索的缺点而具有和SPIHT一样的广度优先搜索策略。在同压缩比下,其重构峰值信噪比PSNR比LZC高0．70左右,和SPIHT相当。     

迷宫算法的改进与动态实现

本文在对广度优先迷宫搜索算法和深度优先迷宫搜索算法进行了仔细比较与探讨之后,提出一种新的算法:目标优先法。即每次向下一个位置搜索时,按当前位置的各方向靠近目标点的距离去选择方向。使得搜索过程在较短时间内能够快速从入口向出口目标逼近。然后从数据输入输出,程序设计等方面讲述了这种带优先级的算法的实现。并将此算法用Java语言在JDK上实现其搜索过程的画面,模拟其算法实现过程。最后,将此算法与传统的广度优先和深度优先算法优缺点进行了综合比较。     

无链表SPIHT图像压缩算法的FPGA实现

SPIHT图像压缩方案是一种实用高性能图像压缩编码算法,但算法中使用的三个链表使其很难在FPGA中高速实现.而无链表SPIHT是对原SPIHT算法的改进,无链表SPIHT图像压缩算法使用标志位来取代链表,严格执行宽度优先的搜索策略,因此压缩性能比深度优先的搜索策略要好且能在FPGA中高速实现.为此,本文在深入研究无链表SPIHT图像压缩算法的基础上,设计了算法的FPGA实现结构.实验结果表明,该FPGA实现方案可以应用到高速实时图像压缩系统中.     

一种层次结构中多维属性的可视化方法

在很多领域的统计分析中,通常需要分析既具有层次结构又具有多维属性的复杂数据,如食品安全数据、股票数据、网络安全数据等.针对现有多维数据和层次结构的可视化方法不能满足对同时具有层次和多维两种属性数据的可视分析要求,提出了一种树图中的多维坐标MCT(multi-coordinate in treemap)技术.该技术采用基于Squarified和Strip布局算法的树图表示层次结构,用树图中节点矩形的边作为属性轴,通过属性映射、属性点连接、曲线拟合实现层次结构中多维属性的可视化.将该技术应用于全国农药残留侦测数据,实现了对全国各地区、各超市、各农产品中农药残留检出和超标情况的可视化,为领域人员提供了有效的分析工具.MCT技术也可用于其他领域的层次多属性数据的可视化.     

A multi objective genetic algorithm for the facility layout problem based upon slicing structure encoding

This paper proposes a new multi objective genetic algorithm (MOGA) for solving unequal area facility layout problems (UA-FLPs). The genetic algorithm suggested is based upon the slicing structure where the relative locations of the facilities on the floor are represented by a location matrix encoded in two chromosomes. A block layout is constructed by partitioning the floor into a set of rectangular blocks using guillotine cuts satisfying the areas requirements of the departments. The procedure takes into account four objective functions (material handling costs, aspect ratio, closeness and distance requests) by means of a Pareto based evolutionary approach. The main advantage of the proposed formulation, with respect to existing referenced approaches (e.g. bay structure), is that the search space is considerably wide and the practicability of the layout designs is preserved, thus improving the quality of the solutions obtained.     

The facility layout problem approached using a fuzzy model and a genetic search

The problem of facility layout design is discussed, taking into account the uncertainty of production scenarios and the finite production capacity of the departments. The uncertain production demand is modelled by a fuzzy number, and constrained arithmetic operators are used in order to calculate the fuzzy material handling costs. By using a ranking criterion, the layout that represents the minimum fuzzy cost is selected. A flexible bay structure is adopted as a physical model of the system while an effective genetic algorithm is implemented to search for a near optimal solution in a fuzzy contest. Constraints on the aspect ratio of the departments are taken into account using a penalty function introduced into the fitness function of the genetic algorithm. The efficiency of the genetic algorithm proposed is tested in a deterministic context and the possibility of applying the fuzzy approach to a medium-large layout problem is explored.This revised version was published in June 2005 with corrected page numbers.     

求解卫星舱布局问题的蚁群劳动分工优化算法

卫星舱布局是卫星总体设计的重要组成部分,其研究的是仪器设备在卫星舱内的最佳摆放方式.从空间的角度出发,卫星舱布局的一个设计方案就是不同的仪器设备在容器内占据着不同的空间,当仪器设备所占空间发生变化时,就会形成新的设计方案.因此,卫星舱布局可以看成是将容器空间合理地分配给仪器设备(分配特性),并达到某种最优指标(优化特性).在借鉴蚁群劳动分工任务分配实现卫星舱布局空间分配的基础上,进一步融合卫星舱布局的优化特性,提出一种蚁群劳动分工优化算法.在具体的实现过程中,为基本蚁群劳动分工算法设计启发式占位动作、自适应环境刺激和个性化响应阈值,同时引入禁忌搜索、跳坑策略和接收准则等优化技术,对16个代表性算例的计算结果表明,所提出算法是求解卫星舱布局的有效算法.     

深亚微米高性能微处理器运算单元的设计

介绍了基于0.18微米的微处理器运算单元的设计实现。以乘法器的设计实现为例，给出乘法嚣的版图设计和电路仿真结果，还给出整体芯片的版图设计方法，并列举了在版图设计中对深亚微米设计问题的考虑。     

C／S模式下一种决策支持系统集成语言的开发

基于Ｃ／Ｓ模式下的决策支持系统开发是决策支持系统研究的发展方向,而决策支持系统集成技术、集成环境和集成语言的研究一直是决策支持系统研究的重点所在。本文研究了基于Ｃ／Ｓ模式的决策支持系统集成技术,并重点介绍了作者开发的基于Ｃ／Ｓ模式的决策支持系统集成语言ＤＳＳＢｕｉｌｄｅｒ及其在开发过程中所解决的技术难题
题。     

基于非线性优化的长宽比未知矩形的位姿测量

提出一种新的基于非线性优化的长宽比未知矩形的位姿测量算法．该算法利用矩形顶点对应的4个像点,可有效地估计出矩形长宽比,并且给出矩形目标跟相机之间的相对姿态以及在矩形边长尺度下的相对位置．在该算法中,为了消除相对位姿和长宽比对计算精度的相互影响,将原问题分解为求解相对位姿和求解长宽比两个子问题．对求解相对姿态子问题建立关于相对位姿的代价函数,采用SE（3）李群的方法对相对位姿进行表示,通过优化代价函数对位姿进行求解;对求解长宽比子问题采用二分法搜索最优值的求解方法．通过实验验证了该算法在使用4个像点进行长宽比估计时的有效性和实时性．其相对计算误差小于3%,而且算法在普通PC上可以满足实时测量位姿的需求．     

生成最优同形块两阶段布局方式的确定型算法

为解决大规模二维布局问题,提出一种生成同形块两阶段布局方式的确定型算法。首先通过动态规划确定最优同形块;然后求解背包问题确定同形块在同形级中的布局方式和同形级在同形段中的最优布局方式;最后选择两个同形段生成最优同形块布局方式。通过43道基准测题,将该算法与经典两阶段和三块算法进行比较。实验结果表明,该算法不仅能满足剪切工艺,在计算时间和板材利用率上优于以上算法,而且能在合理时间内取得好的优化结果。     

Dijkstra算法在嵌入式GIS中的改进与研究

Dijkstra算法是求解嵌入式GIS系统中最短路径的经典算法,通过对Dijkstra算法进行分析,改变图的存储结构和搜索方法,采用基于矩形限制区域的二叉排序树改进算法,减少了内存存储空间,缩短了查询时间,在一定程度上优化了最短路径的计算过程,实际数据测试也表明了该算法的有效性。