A new parallel-by-cell approach to undistorted data compression based on cellular automaton and genetic algorithm

In this paper,a new parallel-by-cell approach to the undistorted data compression based on cellular automaton and genetic algorithm is presented.The local compression rules in a cellular automaton are obtained by using a gnetic evolutionary algorithm.The correctness of the hyper-parallel compression,the time complexity,and the relevant symbolic dynamic behaviour are discussed.In comparison with other traditional sequential or small-scale parallel methods for undistorted data compression,the proposed approcah shows much higher real-time performance,better suitability and feasibility for the systolic hardware implementation.     

更快速的高阶细胞自动机超并行数据压缩方法

构造出高阶置换映射,进而得出更有效的高阶细胞自动机超并行数据压缩方法,在不增加细胞自动机总体结构复杂性的情况下,比文献「１」中并行压缩方法的处理速度可以成倍地提高。证明了用遗传进化算法得到的高阶细胞自动机元胞级无失真数据压缩规则的正确性和可行性,讨论了有关的时间复杂性及高阶数据压缩方法的有效性。     

基于遗传进化的元胞级并行无失真数据压缩方法

利用一阶和二阶细胞自动机,进行元胞级并行无失真数据压缩,细胞自动机中的数据压缩规则由遗传进化算法得到,构造相应的全局置的置换映射,分别证明了一阶和二阶细胞自动机文本压缩规则的正确性。讨论阴关的时间复杂性及符号动力学特性。     

基于GA的矢量数据压缩优化算法

矢量数据压缩在地形环境仿真、制图综合、GIS等研究中具有重要作用,对增加移动设备的存储能力和提高矢量数据的网络传输效率来说是一项很重要的工作。根据遗传算法理论、Douglas-Peucker算法和矢量数据的特点,提出了基于GA的矢量数据压缩的模型和方法。通过对构成曲线的结点进行二进制编码,以压缩后结点数较少和误差较小为优化目标,并利用Douglas-Peucker算法控制选择、变异和交叉的有效性,所得最优解中值为1的基因对应压缩后的曲线结点。实验结果表明,该方法能够得到较大的压缩率。     

一种改进的NS元胞自动机模型

研究改进了基于元胞自动机的一维NS交通模型，细化了元胞长度和时间步长，对静止车辆的加速能力进行了约束，用简单的方法解决了该模型中车辆的速度演化规则与前车速度无关的缺点。同时，考虑了交通密度对随机慢化概率的影响。计算机仿真表明：改进模型不仅得到了一些与其他元胞自动机模型共有的性质，且得到的基本图更加接近实测数据。     

基于多实体的矢量数据压缩改进算法

矢量数据压缩在地形环境仿真、制图综合、GIS等研究中具有重要作用,对增加移动设备的存储能力和提高矢量数据的网络传输效率来说是一项很重要的工作。根据动态规划算法理论、Douglas-Peucker算法和矢量数据的特点,提出了基于动态规划算法的矢量数据压缩的模型和改进方法,通过一条参考路径构造一条带形成最小误差搜索范围,同时条带宽度可自适应调整。并将单一实体的优化压缩算法扩展为基于多实体的压缩算法,解决了图层压缩的全局优化问题。实验结果表明,该方法具有较高的效率,能够得到较小的压缩误差。     

一种适合于传感器网络的新型压缩算法研究

数据压缩可以高效节约网络能量,有效延长网络寿命。针对B-LZW算法的缺陷,提出了一种新型的可以直接应用于传感器网络的改进算法—MC-B-LZW;在设计中引入了miniCache,完善了算法的操作性,可使该算法嵌入到现有的各类传感节点中;测试B-LZW及其改进算法MC8,MC16,MC32和MC64的性能;通过比较压缩率和执行时间2个指标,得出结论:MC16算法性能最优,压缩率较B-LZW平均提高13.6%,执行时间较B-LZW几乎没有延长,是一种比较理想的压缩算法。     

基于元胞自动机模型的交通流混沌仿真研究

研究一维元胞自动机模型——Nagel-Schreckenberg（NS）模型的交通流混沌问题。用Matlab程序产生交通流时间序列,在一定参数组合情况下,仿真研究了交通流车队中前后车辆之间车头间距的变化过程,并在此基础上讨论了车辆密度和车辆减速概率的变化对交通流运动状态的影响。结果表明,当车流密度超过某一值时,NS模型仿真出的交通流会产生混沌现象;而交通流混沌产生的根本原因在于交通流的内在随机性,其中车辆不规则的加速、减速是这种内在随机性的主要因素。     

一种自组织的二维元胞自动机网络模型及分析

提出了一种自组织的二维元胞自动机网络模型,并研究了网络中的临界特征和长相关特性。模型中,每个元胞包含一个路由器和随机数目的终端,并且能独立地根据探测到的网络拥塞状况调节其终端的数据包发送速率。仿真结果表明,在拥塞控制机制的作用下,网络能自组织地工作在临界状态,虽然节点间呈现出明显的异构特征,但节点数据包排队长度在时间和空间上仍都表现出较强的相关性。     

并行绘制系统Chromium中的3D模型数据压缩

网络带宽不足严重限制了Chromium等并行图形绘制系统渲染巨型几何场景的速度。通过对网络传输中的几何数据进行无损压缩,提出了一种能有效缓解网络负荷的方法。该方法可以很容易地实现不同算法对特定几何数据的压缩。实现了ZLib和哈夫曼算法对Chromium系统的压缩,测试了系统对10类OpenGL应用程序的加速比和压缩比,以及在4种配置环境下的并行运行效果。使用ZLib算法时,测试程序的运行速度都有不同程度的提高,最高提升3倍;数据压缩比平均在5.0以上,最高为30;并行绘制加速比在单服务器数目下最高。ZLib算法整体表现良好,能有效减少网络通信量。     

Optimizing partitioning strategies for faster inverted index compression

The inverted index is a key component for search engines to manage billions of documents and quickly respond to users’ queries.Whereas substantial effort has been devoted to reducing space occupancy and decoding speed, the encoding speed when constructing the index has been overlooked. Partitioning the index aligning to its clustered distribution can effectively minimize the compressed size while accelerating its construction procedure. In this study, we introduce compression speed as one criterion to evaluate compression techniques, and thoroughly analyze the performance of different partitioning strategies. Optimizations are also proposed to enhance state-of-the-art methods with faster compression speed and more flexibility to partition an index. Experiments show that our methods offer a much better compression speed, while retaining an excellent space occupancy and decompression speed. networks.     

道路网元胞自动机交通流仿真研究

对于交通流移动对象的模拟,论述了现有模型的不足,并提出基于道路网的元胞自动机模型（RN-CA）。该模型不仅模拟移动对象在交通流中的行为,还引入不同类型道路和车辆情况下的发车、跟车、超车和矫正模型,使模拟更精确、可靠。采用Dijkastra算法,综合考虑道路长度、车道数、流量、平均速度等因素动态计算最优行驶路径。对于行车时间预估,采用模拟加预估的方式,综合考虑当前和历史路况。为了改进系统的性能,系统采用可调节线程数目的模拟方式。     

基于元胞自动机模型的交织区车道分配问题分析

为探究交织区不同车道分配方案对系统产生的影响效果,在Nagel和Schreckenberg提出的NS元胞自动机模型的基础上为三种不同换道区域定义了三种换道规则,建立针对交织区的元胞自动机模型。对比交织区是否设置隔离带的两种车道分配情况下交织区及非交织区分别进行了数值的模拟和分析,结果表明,流量低时,两种措施的效果无明显差异;流量较高并且交织比不大时设置隔离带将减少系统拥堵及各流向车辆的行程时间。当交织区的长度在一定值内,设置隔离带的效果更好,且随着交织区长度的增加,设置隔离带而产生的优化效果也越来越小。交织区超过这个长度后两种措施效果差不多。     

入匝道系统元胞自动机模型的换道规则研究

基于入匝道系统的元胞自动机交通流模型,从安全距离的角度提出四种换道规则,探讨四种换道规则对匝道系统的影响。模拟计算结果表明,匝道上的不同换道行为对匝道交通流模型有重大影响。安全距离为零的换道行为,能使匝道路段的流量获得最大值,但是却会抑制主道上游路段和下游路段的车辆流量;同时考虑了与前后车有安全距离的换道行为,不仅能让主道上下游路段的流量达到最大值,还能使整个匝道系统的流量达到最大值。     

Box Car过程数据压缩算法性能分析

Box Car过程数据压缩算法在现场总线控制系统中得到广泛采用。其压缩效果受记录限和压缩区间的影响。本文基于对典型仿真数据的大量计算,分析了Box Car过程数据压缩算法记录限和压缩区间对趋势平稳的过程数据的压缩比、计算时间和压缩系数的影响。本文还分析了过程数据趋势特征和波动特性对Box Car算法压缩比和逼近系数的影响。本文的计算结果对于在实际应用中根据过程数据不同的趋势和噪声特征调整Box Car压缩算法参数以获得理想的压缩效果具有指导意义。     

基于遗传算法的时空数据压缩策略优化

针对时空数据因为有损压缩导致的还原精度不高的问题,提出了使用遗传算法对时空数据压缩策略进行优化。算法模拟生物进化过程,首先,在初始阶段,根据所处数据环境在格拉斯-普克算法基础上自适应地调整压缩参数,进行染色体编码,初始种群生成;然后在进化阶段,引入"精英保留策略"保证全局最优个体;最后完成交叉、变异等操作。采用四种不同的压缩策略进行实验,对比了各自压缩率和还原误差的详细情况。实验结果表明,遗传算法对于时空数据压缩的策略优化具有良好的效果,可以有效地降低还原误差。     

大型客车影响的双车道多速混合交通流CA模型研究

在对现有经典交通流元胞自动机模型进行总体分析的基础上,结合我国高速公路特点,通过重新标定元胞长度、运行车速、随机慢化机制,制定车道转换规则,构建了周期边界条件下考虑大型客车影响的双车道多速混合交通流元胞自动机模型,并通过计算机模拟分析了速度、密度、流量三参数之间关系,寻找出了大型客车占有率、大型客车随机慢化概率、变换车道车辆数等因素对交通流的影响规律,为合理的组织高速公路交通管理提供了理论依据。     

基于改进并行遗传算法的蜂窝网络信道分配

在蜂窝移动通信中,用户需求的不断增长使可用的频谱资源日益紧缺,采用较优的优化算法进行信道分配就显得非常重要。针对这一问题,首次提出了细粒度主从式并行遗传算法,其特点是在进化的过程中动态改变邻域单元,来维持进化过程中的种群多样性,防止算法进入局部最优而过早收敛,增强算法的全局搜索能力。实验仿真表明,该算法对信道分配问题有很强的最优解搜索能力,收敛速度也较快,具有一定的实用价值。     

多维浮点数据的曲线拟合压缩存储方法

以三维位置信息为代表的多维浮点数据是当前高性能计算机系统处理的主要数据对象,对其进行压缩存储是解决海量多维数据量快速增长的需求与存储空间、存储带宽不足的矛盾的手段之一。现有数据压缩算法对浮点多维数据难以取得理想的压缩效果。将多维浮点数据投影到二维坐标上,使用多项式曲线对其进行拟合,将坐标值的存储转换为多项式系数的存储,实现了多维数据的曲线拟合压缩。算法设计中引入了排序作为数据预处理手段,从而得到了较小的压缩误差。理论分析和实验结果表明,在与现有有损压缩误差相当的条件下,得到了优于现有算法的压缩率。     

基于数据解析自动机的入侵检测技术

针对现有入侵检测技术的不足,提出了基于数据解析的入侵检测技术和利用有限自动机实现数据解析的方法.将大量的数据解析为代表各种网络或系统活动的特征信息序列,使得检测分析过程简单高效.由于解析自动机的可扩展性,使其具备一定的异常检测能力.