一种高效的凸连通子图枚举算法

在可配置处理器的定制指令设计过程中,需要提取热点代码数据流图的凸连通子图.为实现子图的快速枚举,对有向无环图内的凸子图特性进行了研究.根据凸子图特性和节点邻接关系,提出了一种AS(adjacent search) 算法用于枚举有向无环图内满足I/O端口约束的凸连通子图.实验数据显示,AS算法比现有算法具有更高的效率,加速比可达10～1000X.当现有算法因数据流图规模较大而失效时,应用AS算法仍能成功完成子图枚举.     

时序图上动态子图查询优化算法

挖掘时序图中的特定模式,能够有效地发现有价值的信息,并进行预测与决策支持,因此动态子图的查询及索引优化成为时序图研究的一个热点。研究了聚焦在动态子图的快速查询,着重探讨了索引优化,给出了查询模型的定义及基本查询算法。针对查询算法进行索引优化,提出了两种不同的建立索引的方法,波形索引及二叉树索引。为了验证索引的适用条件,设计了相应的实验,并使用随机数据集对实验程序进行测试,从时间消耗和空间占用的角度对两种索引的运行效率进行了验证分析。波形索引的优势在于存储结构简单,适用于边长度较长边数量不多的情况。二叉树索引的查询速度快,适用于边长度较短边数目较多的情况。     

三角形的并行枚举算法

经典GT算法是三角形并行枚举算法的MapReduce实现,然而该算法只能枚举全图的三角形结构,对部分顶点构成的三角形结构无法直接进行枚举。针对此问题,提出一种直接枚举部分顶点构成三角形结构的并行算法。首先,通过分析被选点的分布,给出被选点构成三角形的所有组合集合;然后,通过对该集合的筛选,实现对部分点构成三角形结构的直接枚举;最后,将该算法在Spark系统实现,以实现该算法的高效性和广泛性。在人工生成数据集和真实数据集上与GT算法进行对比实验,实验结果表明,所提改进算法的运行时间只有GT算法运行时间的1/3,在Spark上的运行时间仅是Hadoop上运行时间的1/7。该算法可用于更高效地直接生成图中任意点所构成的三角形数据集。     

0—1整数规划的枚举算法

整数规划是数学规划的重要方面之一,许多重要的组合数学问题实质上都是从属于它,然而目前求解还存在许多困难,基本上是采用穷举法。0—1整数规划是整数规划中最简单的一种,即变量只取0和1两种的整数规划问题。本文只限于讨论0—1     

时序图中Top-k稠密子图查询算法研究

稠密子图的查询是图分析领域的重要研究问题之一,在社交用户相关性分析、Web中社群分析等方面都有着广泛的应用.目前,关于稠密子图查询的研究工作主要基于静态图.而在实际应用中,时序信息会对稠密子图查询产生重要的影响,使得图拓扑结构随时间序列不断发生变化,包含的信息量也不断增加,使得已有的针对静态图的查找方法不再适用于时序图...     

图的极小顶剖的有效枚举算法

设G=(V,E)是无向连通单图,S为G的一个顶子集,G[S]为S的导出子图。若G[V-S]不连通,则称S为G的一个顶剖;若S是G的顶剖,而S的任意真子集都不是G的顶剖,则称S为G的一个极小顶剖。a,b为G中任意两个不相邻的顶,若a,b分别处在G[V-S]的不同连通片中,则称S是G的一个(a,b)顶剖;若S是G的(a,b)顶剖,而S的任意真子集都不是G的(a,b)顶剖,则称S为G的一个极小的(a,b)顶剖。枚举图中所有极小(a,b)顶剖和所有极小顶剖是图论中的一个基本枚举问题,这个问题在网络的可靠性分析和运筹学等方面有着极大的应用价值,已     

稳定婚姻匹配问题的一个快速枚举算法

稳定匹配问题是算法理论中的典型问题之一,稳定婚姻匹配问题则是一种解决二部图匹配问题的模型。论文对稳定婚姻匹配问题进行了简单的阐述,并介绍了求解典型稳定婚姻问题的Gale-Shapley算法的基本思想及其性质。为了快速求出所有的稳定匹配结果,提出了基于先序遍历森林的快速枚举算法。由Gale-Shapley算法的性质得到一个定理及其推论,利用得到的推论对算法做了进一步改进和优化。在满足推论的特定条件下,提高了算法的执行效率。     

一种基于Stirling图枚举算法的分球入盒问题求解

已有的分球入盒问题解法通常只关注分球的总方案数,目前尚没有公开的计算机算法来枚举出所有具体的分球方案,而方案的枚举是生物信息学中一些分区优化算法的基础。受第二类Stirling数的递推公式的启发,提出一个新的数据结构——Stirling图。在此基础上设计一个算法来枚举p个不同球分配到q个相同盒子里的所有不同的方案。当p和q较大,枚举出所有的方案不可行时,设计另一个算法在整个方案空间实现均匀采样,输出指定个数的方案。测试结果表明,这些算法在内存为8 GB的普通PC上可在合理的时间内枚举出上百万组不同的方案。     

基于集合枚举树的最小属性约简算法

为了寻找一种有效的最小属性约简方法,给出了条件属性集上的属性重要度序关系,基于此序关系构建了属性集上的集合枚举树,提出了一种快速的最小属性约简算法,该算法采用至上而下、层次优先策略搜索集合枚举树寻找属性最小约简。为了提高算法性能,该算法采用核和父集剪枝策略减少搜索空间,采用优化计算来确保同一集合的正域只计算一次。基于UCI数据的实验结果表明,该算法是有效的。     

大规模时序图中持续性稠密子图搜索算法研究

时序图是一种边上带有时间戳的图结构,其中边上的时间戳表示该边出现时间,即图随时间变化不断变化.图数据中的稠密子图挖掘问题具有非常强烈的现实意义.目前,时序图中大多数现有的工作都集中在稠密子图检测问题,该问题目标是找到时序图中所有的目标子图.然而,当时序图的规模过大时,这一问题将变得极其复杂且收效甚微.旨在研究在时序图中...     

基于时态约束的关联规则挖掘算法

分析时态约束关联规则挖掘的TCAR算法,针对其在挖掘频繁时态项集时效率较低的问题,提出一种基于时态约束的关联规则挖掘算法。该算法对源数据库进行处理,缩减存储空间,并在更新挖掘最大频繁项集算法基础上,挖掘最大频繁时态项集。实例分析结果表明,该算法能提高整体挖掘效率。     

一种用于车间作业调度问题的智能枚举算法

车间作业调度问题是优化组合中一个著名的难题,即使规模不大的算例,优化算法的时间也很长。文章提出了一种求解车间作业调度问题的快速智能枚举算法,选取了22个标准算例作为算法的测试试验集,该算法在较短的时间内找到了17个算例的最优解,试验结果表明智能枚举算法确实是一种快速的、有效的求解车间作业调度问题的近似算法。     

时态图最短路径查询方法

最短路径查询问题已被研究多年,然而,目前已有大部分工作主要集中在普通图上,针对时态图最短路径查询的研究工作相对较少.时态图中,2个顶点之间有多条边,每条边附带有时态区间,记录着边上代表事件的发生时间和结束时间.时态图最短路径查询在城市交通路径规划、社交网络分析、通信网络挖掘等领域有着广泛的应用.由于最短时态路径的子路径不能保证是最优子结构,传统的普通图最短路径计算方法不再适用于时态图.因此提出了基于压缩转化图树(CTG-tree)索引的查询方法,该方法包含预处理和在线查询2个阶段.预处理阶段将时态图转化为普通图,提出了一种无损压缩方法将转化图压缩以减小图规模,采用层次划分技术将压缩有向图分解为若干个子图,并基于子图建立CTG-tree索引.CTG-tree中的节点保存相应子图内部分顶点之间的最短路径、孩子节点对应子图的边界点之间的最短路径、孩子节点对应子图的边界点与当前节点相应子图的边界点之间的最短路径信息.在线查询阶段基于构建的CTG-tree索引,提出了一种高效的最短路径查询方法.基于4个真实的时态图数据集实验结果表明,与现有方法相比,提出的方法具有更优的查询性能.     

基于排列图的优化广播报文算法

文章就一种特殊的图——排列图的广播算法展开讨论。首先,给出了关于排列图的一些定义。根据排列图的定义,可以知道排列图的结构具有层次性。从这一点出发,作者得出一个把排列图分成一些子图,在子图中分别广播报文的递归算法。之后,作者考虑时间复杂度和报文复杂度,得出递归算法的两点改进。最后,给出了最后的广播算法。     

一种用于Marching-Graph图形绘制的快速收敛布局算法

Marching-Graph是一种将图形隐喻技术和空间隐喻技术集成为一体的新的可视化方法.它为用户提供了高度可交互性地图,使用户可访问那些具有地理属性的信息的逻辑结构.它通过有效的人图交互和跨空间浏览为用户提供了一种可视分析和挖掘未知信息的机制,而不是将已知的信息呈现在地图上.然而,传统的力导向布局算法在达到力量均衡配置方面非常慢.为使一个图形布局收敛,它们通常需花费几十秒的时间.因此。当用户快速行进于地理区间时,那些力导向布局算法就不能满足快速绘制一系列图形的要求.提出了一种快速收敛布局方法,当用户在Marching-Graph中通过力导向布局逐步探究一系列图形时,它可以加速交互时间.通过结合辐射树绘图技术和力导向图形绘制方法来取得能量最小化的快速收敛.     

一个新的无向图画图算法

将一般无向图的画图问题转化为函数优化问题,用遗传算法求目标函数的最优解的近似值,从而得到无向图自动画图算法的一个一般框架.新方法的特点是:不同的画图算法的框架都一样,所不同的只是反映无向图画图问题的美观标准的目标函数.其优点在于,算法统一、方法简单、容易实现、便于修改,并且易于并行化,可以直接用来画非连通图.     

一种新型的圈图绘制算法

提出了一种新型的圈图绘制算法,能对七种生物信息数据进行处理,并利用Perl程序设计语言给予实现。研究结果证明这种算法是行之有效的。