基于SBDD图的布尔匹配

在逻辑验证和综合中,布尔匹配利用有序二叉判定图OBDD来检验两个给定的逻辑函数是否相等。为了提高匹配算法的效率,文中用最小项数作为标签标定变量（变量组）。对比两函数中变量（变量组）的“标签”,可以删除不可能的排序,从而加快匹配过程。在提取变量标签时,提出简约二分决策图－SBDD,并利用其节点少的特性进一步提高“标签”提取算法的效率。实验结果表明本算法执行速度快,变量区分能力强。     

基于图匹配的多处理机调度算法

本文对具有高通讯延迟的多处理机系统（机群系统）上的任务调度算法进行了研究，与以往算法主要考虑任务图的关键路径不同，本文给出了任务图的调度与其偶图匹配的对应关系，并由此提出了一种新的启发式算法，通过模拟试验显示本算法具有较好的调度效果。     

基于局部优化与二分图匹配的PPI网络比对算法

生物蛋白质相互作用网络,简称PPI网络,是一种生物信息学中用来表示蛋白质之间相互作用关系的图模型。不同物种PPI网络之间的比对,有着重要的生物学意义,一个好的PPI网络比对算法,显得尤为重要。针对该问题,首次提出了LOBM(Local Optimization based on Bipartite graph Matching)算法。LOBM是一种能够局部优化既有比对结果,并且利用二分图匹配这一经典图论模型,来提高既有比对算法的比对效果。实验表明,LOBM相比一些现有的比对算法,在比对结果上有较大的提升。     

基于二分图最优匹配算法的毕业论文选题系统

本文在介绍毕业论文选题系统的系统用例、功能模块和流程图的基础上,针对学生选题不均衡这一突出问题,引入了二分图最优匹配的经典算法—KM算法,该算法能够根据学生的题目预选、自命题、未定题等多种情况,完成题目与学生的智能匹配,使最终题目的整体满意度最高,从而提高学生的毕业论文选题质量。该系统在武汉科技大学管理学院04级毕业论文选题中实施效果良好。     

位置服务中基于二分图的身份推理攻击算法

针对位置服务中的身份隐私泄露问题,提出了一种基于二分图的身份推理攻击算法。其基本思想是构建移动用户真实身份和假名间的有权二分图,运用Kuhn-Munkres算法找到其最佳完美匹配,确定用户的真实身份完成攻击。通过实验验证了该算法的有效性,并分析了隐私保护机制、位置服务隐私泄露率和假名生存期等因素对算法的影响。     

基于二分图的故障规则匹配优化算法

针对传统的基于相似度的故障规则匹配方法中未考虑输入条件与规则前件的整体匹配程度问题,采用二分图最优匹配方法对匹配过程进行优化,提出一种基于二分图的故障规则匹配优化算法,并将其应用于故障诊断推理．实例分析表明,与其他相似度匹配算法相比,所提出的方法有效提高了规则匹配的准确率,而且降低了时间消耗．     

二分图最佳匹配算法在中型组Robpcup角色分配中的应用

在中型组足球机器人的决策模型中,用状态自动机模型实现了Robocup中机器人各个角色的决策过程,形成了决策知识库。根据比赛场上的信息,调用知识库,利用二分图最佳匹配算法的思想来实现角色分配,提高队伍的成绩。     

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。     

一种基于图模式匹配的逻辑单元映射算法

基于数学中图模式匹配的概念,根据电路特征在于图同构算法中加入图约束条件,研究了针对不同结构的FPGA逻辑单元都能适用的映射算法FDUMap．实验中应用FDUMap将测试电路映射到不同的逻辑单元中,该算法比现有的专用的逻辑单元映射算法通用性更好,而平均性能上仅相差3％。     

基于赋权二部图的记录簇匹配模型及其算法

通过一组成员记录表示实体时,相似记录匹配问题被扩展为记录簇匹配问题。提出2种记录簇匹配模式,应用赋权二部图理论建立记录簇匹配数学模型,设计记录簇上下界匹配算法。快速推导出记录簇匹配阈值的上下界,以减少记录簇子记录最大权的匹配次数。实验结果证明该算法能提高记录簇匹配精度和计算效率。     

基于二部图模型的大本体分块与映射方法

针对当前大本体分块与映射方法中的块边界信息丢失严重、块间匹配计算复杂等问题,提出一种基于二部图模型的大本体分块与映射方法。根据本体概念相似度在2个本体间建立带权二部图模型,对该二部图进行分割,实现本体的关联分块,在子图中求解得到二部图的最佳匹配,并通过映射修正获得块内实体映射。实验结果表明,该方法的分块质量与映射效率均较优。     

量子协同的二分图最大权完美匹配求解方法

信息科学中许多组合优化问题可抽象为二分图最大权完美匹配问题.由于数据量的增长,经典算法难以平衡匹配问题求解效率和求解精度的矛盾.基于此,提出一种适用于求解通用最大权完美匹配的智能优化方法.该方法将原始的矩阵形式的匹配候选解转换成可被智能优化算法处理的演化基结构,通过子代选择和量子策略协同过程,自适应地从改进的离散粒子群策略以及模拟退火策略中选择适用于当前演化过程的有效策略,并在保持种群稳定进化的同时促使种群快速收敛.通过不同类型检验函数以及不同维度匹配矩阵的实验,结果表明：与其他方法相比,该方法在有限迭代次数内具有较高的收敛精度以及较快的收敛速度,体现出对经典问题以及高维匹配问题的适应能力.     

二部图的所有极大匹配

二部图作为一种非常重要的数据结构有很多特殊性质,针对文献[4]中的二部图的所有极大匹配求解算法,给出了反例证明了该算法是错误的,同时证明了二部图的所有极大匹配的求解是NP难问题.     

DNA自组装计算模型求解二部图完美匹配问题

针对二部图完美匹配问题,提出了一种基于DNA计算自组装模型的算法.首先,通过该算法求解了一个具有10个顶点的二部图完美匹配问题的实例,实例中给出DNA计算自组装模型算法所涉及到的DNA Tile的编码设计方案、自组装计算步骤及结果分析;然后,给出了任意二部图完美匹配问题的求解方案;最后,针对DNA计算自组装模型算法解决任意二部图完美匹配问题的时间和空间消耗进行了讨论.结果表明:对任意二部图只需14种Tile类型就能够得到完美匹配.     

基于图匹配的分层布局算法

针对节点数目较大并且度数比较平均的无向图,根据分层扩展的思想,提出一种基于图匹配的分层布局算法（Graph Matching Hierarchy,GMH）。基于图匹配思想对大图进行递归化简,然后应用FR算法对最粗化图进行布局,最后利用质心布局算法对图进行扩展。实验结果表明,GMH算法能够提高可视化效率,改善布局效果,且分层布局的结果更易于理解。      

基于二分图匹配的语义Web服务发现方法

如何从大规模服务集合中快速而准确的发现目标服务是应用Web服务技术的关键.现有基于语义的Web服务发现方法应用实施难度大且效果存在较大提升空间.文中首先提出了Web服务注册的信息模型,该模型不受限于具体的Web服务模型和表达语言,支持接口语义标注和接口依赖关系的申明.进而提出了基于二分图匹配的语义Web服务发现方法,通过对二分图最佳匹配进行扩展,将服务匹配问题转化成二分图的扩展最佳匹配的求解问题,支持服务接口之间的依赖关系,从而提高服务发现的效果.一系列仿真实验表明文中方法不仅能较大提高服务发现的召回率和准确率,而且还能以线性时间复杂度满足用户请求.     

一种基于图割的改进立体匹配算法

针对基于图割法的立体匹配算法耗时太长的问题,提出了一种基于简化网格图的立体匹配算法．算法 通过区域匹配算法得到每个像素的初始视差值,然后只保留完整网格图的部分可能的视差值,去除其余大部分的节 点和边缘,建立简化的网格图．该方法大大缩减了网格图的容量,缩短匹配所用时间,并且能够选用更大的视差范 围．实验证明,该算法能够得到比较理想的视差图,而且大大缩短立体匹配所用时间．     

一个基于DFS编码的图形匹配算法

快速有效的图形查询是图形数据库成功应用的关键。文章利用图的词典顺序，用唯一的最小DFS（深度优先搜索）编码表示每个图。根据两个图同构当且仅当它们的最小DFS编码相同这一性质，将图形匹配转化为图的最小DFS编码的比较：在判断两个标记图形是否同构时，可以先求出图的最小DFS编码，再用有效的匹配算法进行比较。