Multicut问题参数算法的改进

Multicut问题即在一个图上删除最少个数的顶点,使得预先给定的一组顶点对均不连通.该问题是NP难的.在深入分析问题结构特点的基础上,运用集合划分策略和相关问题的最新研究结果,对它提出了一种时间复杂度为O*的参数化算法,其中,l为给定的顶点对数目,k为需删除的顶点个数.该算法明显改进了当前时间复杂度为O*的最好算法.     

树上推广的Multicut问题的近似算法

给定边上有费用的树T,终端集合族X={S\\-1,S\\-2,…,S\\-l},推广的Multicut问题询问费用最小的边集,使得在树上删除边集中的边能够断开每一个终端集.推广的Multicut问题有其独立的研究意义,因为该问题分别是经典的Multicut问题和Multiway Cut问题的自然推广,同时也是推广的Steiner Forest问题的对偶问题.树上推广的Multicut问题的完全版本可以归约到树上经典的Multicut问题近似求解.对于该问题的Prize-collecting版本,给出了原始对偶的3倍近似算法.对于该问题的k版本,通过非一致的途径给出了近似比为min{2（l-k+1）,k}的近似算法.以及找到了该问题的k版本与k-稠密子图问题之间的一个有趣的联系,从而证明了将k版本的树上推广的Multicut问题近似到O（n\\+\\{16-ε\\}）以内是困难的（对某个小的常数ε>0）.     

一类非线性极小极大问题的改进粒子群算法

针对一类非线性极小极大问题目标函数非光滑的特点给求解带来的困难,利用改进的粒子群算法并结合极大熵函数法给出了此类问题的一种新的有效算法。首先利用极大熵函数将无约束和有约束极小极大问题转化为一个光滑函数的无约束最优化问题,将此光滑函数作为粒子群算法的适应值函数;然后用数学中的外推方法给出一个新的粒子位置更新公式,并应用这个改进的粒子群算法来优化此问题。数值结果表明,该算法收敛快﹑数值稳定性好,是求解非线性极小极大问题的一种有效算法。     

改进的Bloom Filter算法及其性能分析

基于Bloom Filter的搜索过滤器不仅会有误判的发生,并且在查询目标进入过滤器后,查询整个关键字的步骤耗费太多成本.针对上述问题,提出了一套新的搜索过滤器架构.此架构在比对步骤中以关键字的特征来建立一个查表目录,当误判发生时,只需要以其关键字最小值所分配的位置做查询并判别是否正确.实验结果表明,该过滤器不仅能减少误判率的发生,还能降低整个过滤器的搜索成本,让搜索过滤器有更好的性能.     

求解多车型校车路径问题的混合集合划分的GRASP算法

针对不同规划场景下具有不同优化目标的多车型校车路径问题(HSBRP),提出一种混合集合划分(SP)的贪婪随机自适应(Greedy Randomized Adaptive Search Procedure,GRASP)算法。根据GRASP算法寻优过程中产生的路径信息构建SP模型,然后使用CPLEX精确优化器对SP模型进行求解。为了适应不同类型的HSBRP问题,改进GRASP的初始解构造函数得到一个可行解,并将其对应的路径放入路径池;在局部搜索过程中应用多种邻域结构和可变邻域下降(VND)来提升解的质量,同时在路径池中记录在搜索过程中得到提升的路径和在每次迭代中得到局部最好解的路径信息。使用基准测试案例进行测试,实验结果表明在GRASP算法中,混合SP能够有效地提高算法的求解性能和稳定性,并且该算法能适应不同优化目标下车型混合和车辆数限制两类HSBRP的求解;与现有算法的比较结果再次验证了所提算法的有效性。     

基于幂律分布的网络用户快速排序算法

随着网络论坛、博客、微博的发展,引出社会网络中的用户排序问题。将在线网络论坛中用户映射为节点,用户评论过程中形成的回复关系映射为有向关联图,其节点度符合幂律分布。且论坛中用户的主题发布行为和回复关系符合Pagerank算法的互增强和随机游走特性,因此选用Pagerank算法排序用户影响力。该文提出的研究问题 如何提高用户排序应用中数据的存储和运行效率。天涯网络论坛中80%以上用户入度为0,据此,根据入度是否为0划分为两个集合,对入度为0集合按出度构造链接表,设计了基于集合划分的高效排序算法SD-Rank。SD-Rank时空复杂性为O(V′),V′为入度非0节点集。对天涯网络论坛真实用户数据的实验结果表明 SD-Rank算法时空复杂性优于Pagerank算法。     

分布式信息检索中文档集合划分问题的评价

分布式信息检索的文档集合划分方案的评价是一个困难的问题,目前还没有良好的评价标准.从文档集合划分问题本身出发,给出了两个划分模型来刻画文档集合划分问题,从而使这两个模型可以作为文档集合划分的有效评价指标.在此基础上,提出了一种类Huffman编码的模型快速求解算法,可以求出在给定查询测试集情况下的最优文档划分方案,该方案可以作为其他文档划分方案的参考.实验表明,两个文档划分模型可以成为有效的文档集合划分评价标准.     

基于模糊树突状细胞算法的研究

利用模糊集合论的理论来改变传统的树突状细胞算法中对半成熟树突状细胞和成熟树突状细胞的清晰化划分问题。传统的树突状细胞算法的基于边界判断的清晰化划分方式对数据的排序敏感,并且存在着一定比例上的误判。提出的模型是基于模糊集合论框架下结合树突状细胞算法建立起来的一种全新的算法模型,实验证明基于模糊树突状细胞算法的实验结果一定程度上减低了误报率,不受排序的影响,更加有效和精确。     

P2-Packing问题参数算法的改进

P_2-Packing问题是一个典型的NP难问题.目前这个问题的最好结果是时间复杂度为O(2~(5.301k))的参数算法,其核的大小为15k.通过对P_2-packing问题的结构作进一步分析,提出了改进的核心化算法,得到大小为7k的核,并在此基础上提出了一种时间复杂度为O(2~(4.142k))的参数算法,大幅度改进了目前文献中的最好结果.     

超平面覆盖问题的参数化改进算法

超平面覆盖问题是计算几何领域中一类典型的NP难问题,在实际生活中有着广泛的应用.针对NP难问题的难解性,人们提出了一些传统的方法用来求解这些NP难问题.但由于这些方法具有各自的局限性,不能满足实际应用中的各种需求,人们从新的理论角度为固定参数可解的NP难问题设计参数算法.通过深入分析直线覆盖问题(超平面覆盖问题的一个特例)的结构特征,并利用深度有界搜索树的方法,提出了一个时间复杂度为O(k3(0.736k)k+nlogk)的确定性参数算法,极大地改进了当前最好的结果O((k/2.2)2k+nlogk).通过对上述算法在高维空间中的进一步扩展,提出了关于超平面覆盖问题时间复杂度为O(dkd+1(dk)!/((d!)kk!)+nd+1)确定性参数算法,对当前的最好结果O(kd(k+1)+nd+1)有较大改进.     

P2-Packing问题参数算法的改进

P₂-Packing问题是一个典型的NP难问题.目前这个问题的最好结果是时间复杂度为O^*(2^5.301k)的参数算法,其核的大小为15k.通过对P₂-packing问题的结构作进一步分析,提出了改进的核心化算法,得到大小为7k的核,并在此基础上提出了一种时间复杂度为O^*(2^4.142k)的参数算法,大幅度改进了目前文献中的最好结果.     

一类求解最大独立集问题的混合神经演化算法

提出一类求解最大独立集问题(MIS)的混合型神经演化算法．该算法基于空间剖分与“排除”策略，有效综合了神经网络快速收敛及遗传算法稳健全局搜索的特别优点．与标准遗传算法和神经网络算法相比，该算法显示了极高的全局优化性态与计算效率．     

TSP问题的一种改进的GRASP算法

本文对Marinakis等提出的扩展邻域GRASP算法进行改进。首先使用最近α值方法构造初始TSP回路,然后运用混合的局部搜索即2-opt算法、双桥策略和3-opt算法来改进初始回路,并且引进α-nearness候选集和don’t-lookbit技术来提高搜索速度。实验结果表明,本文提出的GRASP能够在合理的时间内得到很好的解,并且解的质量优于M~rinakis等提出的扩展邻域GRASP算法得到的解。     

An Improved (and Practical) Parameterized Algorithm for the Individual Haplotyping Problem MFR with Mate-Pairs

The Individual Haplotyping MFR problem is a computational problem that, given a set of DNA sequence fragment data of an individual, induces the corresponding haplotypes by dropping the minimum number of fragments. Bafna, Istrail, Lancia, and Rizzi proposed an algorithm of time O(2^2k m ² n+2^3k m ³) for the problem, where m is the number of fragments, n is the number of SNP sites, and k is the maximum number of holes in a fragment. When there are mate-pairs in the input data, the parameter k can be as large as 100, which would make the Bafna-Istrail-Lancia-Rizzi algorithm impracticable. The current paper introduces a new algorithm PM-MFR of running time , where k ₁ is the maximum number of SNP sites that a fragment covers (k ₁ is smaller than n), and k ₂ is the maximum number of fragments that cover a SNP site (k ₂ is usually about 10). Since the time complexity of the algorithm PM-MFR is not directly related to the parameter k, the algorithm solves the Individual Haplotyping MFR problem with mate-pairs more efficiently and is more practical in real biological applications. This research was supported in part by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 60433020 and 60773111, the Program for New Century Excellent Talents in University No. NCET-05-0683, the Program for Changjiang Scholars and Innovative Research Team in University No. IRT0661, and the Scientific Research Fund of Hunan Provincial Education Department under Grant No. 06C526.     

改进人工蜂群求解多目标柔性作业车间调度问题

针对多个目标约束的柔性作业车间问题,本文采用基于Pareto解集的改进离散人工蜂群算法来求解.由于经典人工蜂群算法的选择概率不适用于多目标问题,本文对选择概率进行了重定义,将排序引入选择概率中;同时采用基于变异操作的邻域搜索方法进行局部搜索,并使用混合列交叉算子提高种群的多样性;采用Harmonic平均距离对Pareto解集进行裁剪,完成对Pareto解集的更新.最后通过实例测试及仿真实验,验证了本文算法在求解多目标柔性作业车间调度时的有效性.     

WSN中APIT节点定位改进算法研究

为了提高无线传感器网络中APIT定位算法的定位覆盖率,提出了Min-max方法与APIT相结合的定位算法。改进算法不需要额外添加硬件,且容易实现。仿真结果表明改进算法与APIT算法相比定位覆盖率有显著提高。