最大可行流问题中增值链的一种回溯求解算法

本文就最大可行流问题给出了一种回溯求解的算法,并证明了不可扩展结点的可剪裁性问题,旨在减少后续可能的搜索空间.在一定程度上可以减少求解过程中的时间消耗.     

基于FEM／SBFEM的无穷域势流问题重叠型区域分解计算

提出了一种将有限元和比例边界有限元相结合求解无穷域势流问题的算法．用两条封闭曲线将求解域划分为存在重叠的有限和无限两个区域,在有限域和无限域上分别用有限元和比例边界有限元方法求解原问题,通过重叠区域交换数据迭代计算,直至收敛．分析了重叠区域面积的大小对计算收敛速度的影响,发现随着重叠区域面积的增大迭代次数减少,收敛速度加快．数值算例显示了算法的正确性和收敛性．本算法为求解无穷域势流问题提供了一个方法．     

梅森素数并行求解算法的流式实现

本文以数论中的Lucas-Lehmer检验法为基础，提出了梅森素数并行求解算法在FT64流处理器上的流式实现，并通过重设流记录的大小对程序进行了优化。评测数据表明，在FT64上运行该应用的时间平均比1．5GHz Itanium2快2．5倍。本文为梅森素数求解问题寻找了一条可行的加速方法，同时证实了流体系结构在高性能计算领域的极大潜力。本文提出的流式算法以及各种优化手段，对于其他科学计算领域中的计算密集型问题在流体系结构上的映射有极大的借鉴意义。     

一种双向求解平行结构类问题的方法

平行结构类问题是一类适于分布式求解的人工智能问题．已有的大多数求解方法均采用预期或目标来指导自底向上的问题求解．但这些预期或目标是以局部问题求解状态为基础的，指导性较弱．尽管有的方法（如改进的ＤＶＭＴ结构）允许高层了解，但未给出明确的求解算法．本文提出一种双向求解平行结构类问题的方法，首先根据全局问题求解状态生成预期，指导自底向上的求解，然后根据新产生的假设来验证和修改预期，并用新的预期重新指导求解．该方法不仅提高了预期的指导性，而且使问题求解更为灵活．     

基于规模压缩的混合蚁群算法

为了提高蚁群算法处理大规模问题的性能，提出一种基于规模压缩的混合蚁群算法．根据TSP问题的最优解与次优解共享部分路径片断的原理，设计城市压缩算法，减少了TSP问题的城市处理量．在求解过程中，引入最优解的区域特征的概念，采用优化状态转移规则，压缩了解空间．仿真实验结果证明，采用所提出算法得到解的质量和收敛速度都有显著提高．     

一类非线性两层规划问题的递阶优化解法

提出一种求解一类非线性两层规划问题的新方法．通过引入解耦向量将非线性两层规划问题分解为独立且易于求解的子问题，利用两级递阶结构第1级求解若干优化的子问题，而在第2级利用第1级求解的结果调整解耦向量．所提出的方法借助于分解一协调原理并按迭代方式最终求得问题的最优解．对于含整数的规划问题，通过连续化处理后也可按该方法方便地求解．算例表明所提出的算法是简便而有效的．     

协同设计中定量化约束求解方法

通过对约束满足与约束冲突的分析，提出了约束求解的定量化策略．基于变量不确定性，量化了约束满足程度与约束冲突程度，解决了约束求解过程中的优先权问题；给出了约束变化量及关联函数，为约束求解确立了具体的目标和实施方法，实现了约束求解过程的有序搜索．定量化约束求解策略不仅实现了对约束的有序及有效求解，而且真正地实现了在上游约束求解过程中定量地考虑下游约束求解问题．最后，利用随机仿真技术实现了基于变量不确定性的约束求解策略的验证．     

基于客户/服务器结构的分布式问题求解系统

基于客户／服务器结构的分布式问题求解系统鲁东明何志均（浙江大学人工智能研究所杭州３１００２７）关键词智能问题求解，分布式系统，客户服务器模型，集成化知识推理．１）国家自然科学基金资助项目．收稿日期１９９４－０７－２２１引言客户／服务器技术使问题求解的...     

基于预处理法非定常低速流动的数值模拟

本文基于预处理法,结合双时间步法,建立了应用高效隐式时间步进LU-SGS算法求解非定常低速流动问题的数值模拟方法．对典型的方腔顶盖瞬时启动驱动、周期振荡顶盖驱动等非定常低速流动问题进行了数值计算．结果表明,所建立的数值方法对非定常低速流动问题有较高的计算效率,并能有效的克服低速流动问题的系统刚性问题．     

对称逐步超松弛预处理共轭梯度法的改进迭代格式

51．引言线性方程组的求解方法可分为两大类：直接法和迭代法．对于大型问题，当系数矩阵为条件数较小的稀疏矩阵且右端项不多时，迭代法的求解效率高．尽管迭代法多种多样，但其迭代收敛速度毫不例外地取决于迭代矩阵的条件数，而预处理的唯一目的就是降低迭代矩阵的条件数，从而达到减少迭代次数和计算量的目的．共轭梯度法（CG法）具有许多内在的优点，如有限步收敛性质．在实际计算中，由于舍入误差的影响，特别是由于系数矩阵的条件数常常较大，CG法往往出现收敛慢的问题．预处理共轭梯度法（PCG法）就是在共轭梯度法中采用了预处理…     

基于深度优先搜索的一般图匹配算法

对于一般图的匹配问题,Edmonds算法以Berge定理为基础,采用广度优先搜索增广路,图中可能存在“花”。遇到这种情况,要对它进行缩减“花”处理,再进行搜索。当找到增广路时,要将缩减图恢复,算法显得复杂。Gabow等算法使用先给固的顶点和边编号,并使用了不同数组和虚拟顶点,避免了处理花。算法的复杂性为O（n^3）,但增加了空间复杂性。本文提出的基于深度优先搜索算法,在搜索增广路时不会出现“花”的情况,算法相对简单;同时,算法时间效率为O（n＊degree（n））,degree（n）为顶顶点的平均度数。另外,当图的边动态增减时,使用该算法可以很快调整最大匹配,并且该算法空间复杂性在同一数量级也可以推广到广度优先搜索。     

Searching overlapping communities for group query

In most real life networks such as social networks and biology networks, a node often involves in multiple overlapping communities. Thus, overlapping community discovery has drawn a great deal of attention and there is a lot of research on it. However, most work has focused on community detection, which takes the whole network as input and derives all communities at one time. Community detection can only be used in offline analysis of networks and it is quite costly, not flexible and can not support dynamically evolving networks. Online community search which only finds overlapping communities containing a given node is a flexible and light-weight solution, and also supports dynamic graphs very well. However, in some scenarios, it requires overlapping community search for group query, which means that the input is a set of nodes instead of one single node. To solve this problem, we propose an overlapping community search framework for group query, including both exact and heuristic solutions. The heuristic solution has four strategies, some of which are adjustable and self-adaptive. We propose two parameters node degree and discovery power to trade off the efficiency and quality of the heuristic strategies, in order to make them satisfy different application requirements. Comprehensive experiments are conducted and demonstrate the efficiency and quality of both exact and heuristic solutions.     

基于Small-World网络的非结构化DHT算法

目前,非结构化的P2P路由算法面临着搜索效率低下的严峻问题,这严重影响了非结构算法的应用领域．提出一种基于关键字聚类的分布式哈希表算法,主要思路是将环状关键字空间分成上下两层,下层(AUT层)负责关键字管理,上层(HUB层)负责节点路由．每个节点用一个随机数值作为它的聚类中心,从过往的路由消息中本地节点将抽取文件关键字和节点聚类中心,以聚类原则将这些数据记录到本地路由表中．除了改进非结构化算法的数据组织无序性,另一个目标是提高搜索效率．于是,上述算法的增强算法利用了small-world理论,在HUB层中加入远距离节点的聚类中心,将确定性聚类转化为概率性聚类,故能保证路由长度为O(log^2N)．     

一种求解最小割集问题的新思路

从本质上来说,最小割集问题与最大流问题是同一个问题。由于后者的实用性更强,人们对它投入的关注与研究也更多,因而实际中是通过最大流问题来求最小割集问题。最大流-最小割集定理给出了一种用最大流算法求最小割集问题的方法,但在实际应用中,这种方法有时显得繁冗并有些迂回。文章首先介绍了最大流、最小割集的相关概念,然后从实际应用出发提出了一种用最大流求流图最小割集的新算法。随后证明了该算法的正确性,并举例说明了这种算法思想在其它方面的应用。     

A CSP Search Algorithm with Responsibility Sets and Kernels

A CSP search algorithm, like FC or MAC, explores a search tree during its run. Every node of the search tree can be associated with a CSP created by the refined domains of unassigned variables. If the algorithm detects that the CSP associated with a node is insoluble, the node becomes a dead-end. A strategy of pruning “by analogy” states that the current node of the search tree can be discarded if the CSP associated with it is “more constrained” than a CSP associated with some dead-end node. In this paper we present a method of pruning based on the above strategy. The information about the CSPs associated with dead-end nodes is kept in the structures called responsibility sets and kernels. We term the method that uses these structures for pruning RKP, which is abbreviation of Responsibility set, Kernel, Propagation. We combine the pruning method with algorithms FC and MAC. We call the resulting solvers FC-RKP and MAC-RKP, respectively. Experimental evaluation shows that MAC-RKP outperforms MAC-CBJ on random CSPs and on random graph coloring problems. The RKP-method also has theoretical interest. We show that under certain restrictions FC-RKP simulates FC-CBJ. It follows from the fact that intelligent backtracking implicitly uses the strategy of pruning “by analogy.”     

一种基于贝叶斯网络的匹配引擎设计

匹配引擎不是简单的搜索，而是全新的深层次信息挖掘。该文构建一种基于贝叶斯网络模型的匹配引擎。项目需求中有4种类型的节点集合，通过建模，设计一个4层贝叶斯网络，主要用来对输入样本进行打分筛选。在该模型中，层与层之间都有表示具体意义的条件概率将其联系起来，在一定程度上解决了检索结果歧义和检索结果少的问题。实验证实了该模型可以更准确地搜索信息。     

基于对等结点指针表优化的Chord算法改进

对等网络需要解决的一个关键性问题是如何有效地查找存储所需资源的结点。文中在研究分布式查找算法Chord的基础上,介绍了分布式哈希表（DHT）的主要思想,阐述了资源关键字查找方式,重点分析结点指针表的特性及其表中冗余信息对查找资源的影响,进而提出了覆盖冗余信息的方法（uRFchord）改进结点指针表。URFChord方法首先要计算指针表的冗余量R（N）,然后在不增大指针表存储空间的情况下,删除指针表冗余信息再添加R（N）个新的路由信息。通过性能分析及仿真实验,证实了这种改进方法的可行性和有效性,减少了平均查找路径长度,提高了查询效率。     

基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络节点定位

无线传感器网络的节点定位实际上是解决测量距离和测距误差的多维约束优化问题。针对最小二乘方法对测距误差敏感的不足,提出一种基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络节点定位算法。该算法利用全局和局部寻优能力强的布谷鸟算法求解定位过程中的多维约束优化问题;通过设定相应的约束适应度函数来减小定位过程的搜索范围,加快了收敛速度,能够快速地确定未知节点的位置。仿真结果表明：相较于粒子群算法和最小二乘算法,该算法能有效地抑制测距误差对定位的影响,提高节点的定位精度,具备很好的实用性。     

Web资源的多粒度语义标注及其应用技术研究

当前的Web搜索引擎获得的搜索结果都是基于关键字标注的Web文档、页面或链接,不支持对文档内部信息的检索。为支持Wcb资源内部信息的检索,研究多粒度语义标注,即按树根结点、分支结点、叶子结点及资源信息元为粒度单位对Web资源进行组织管理,并在此基础上探讨基于本体的搜索技术。初步的分析和实验表明,这样可以提高从形式多样的海量Web资源中获取所需信息的效率。