基于混合负载平衡的并行启发式搜索算法

在分析了迭代加深启发式搜索(Iterative Deepening A*)算法及其可并行性后,提出了一种新的基于混合负载平衡的并行迭代加深启发式搜索算法。该算法综合了静态负载平衡和动态负载平衡的优点,可以在多结点的并行搜索计算中获得很高的加速比和效率。给出了该算法的Java RMI实现。通过在72个结点的并行机上的试验表明,该算法可以极大地提高并行搜索算法的加速度和效率。     

学习型和声搜索算法及其在0-1 背包问题中的应用

针对现有和声搜索算法存在的不足,提出一种学习型和声搜索算法(LHS).根据目标函数值的变化,自适应调整和声记忆考虑概率(HMCR);引入学习机制,加快算法的搜索速度;动态调节基音调整概率(PAR),增强算法的全局搜索能力.对16个标准函数的测试结果表明,所提出的LHS算法与其他4种和声搜索算法相比具有较好的效果.最后将改进算法应用于10个0-1背包问题和1个经典的50维背包实例,实验结果表明LHS算法优于其他算法.关键词:和声搜索算法;自适应;学习策略;搜索速度;0-1背包问题     

解决图着色问题的一种新禁忌搜索算法

为了解决典型的组合优化问题——图顶点着色问题,结合增强SEQ算法和禁忌搜索算法的优点与缺点,提出一种基于增强SEQ的新禁忌搜索算法(SEQTS)。该算法利用增强SEQ算法较强的构造较优解的能力来为禁忌搜索算法构造多个较优初始解,然后进行多初始解禁忌搜索以找到全局最优解。计算机实验的结果表明该算法(SEQTS)有较好的寻优能力,增强了该算法的有效性。     

和声搜索-分布估计混合算法求解多目标优化问题

针对和声搜索算法不能很好地求解多目标优化问题的缺陷,提出一种多目标和声搜索—分布估计混合算法(MHS-EDA)。该算法一方面利用分布估计的采样操作对和声记忆库内进行搜索,拓宽了和声记忆库内空间;另一方面对和声记忆库外进行外部档案搜索,实现群体间信息交换,从而提高了多目标和声算法的全局搜索能力。数值实验选取六个常用测试函数,并与多目标遗传算法、多目标分布估计算法、多目标和声搜索算法进行比较,测试结果表明提出的混合算法能够有效地解决多目标优化问题。     

基于多模板搜索的快速运动估计算法

提出了一种采用多个六边形模板进行快速块匹配运动估计的新方法。该算法(MPMVFAST)充分利用了序列图像中运动矢量场的中心偏置特性和时空相关性,根据运动类型自适应的选择搜索策略和搜索起始点,结合垂直和水平方向的两个六边形搜索模板,并采用内部简易搜索算法,同时利用有效的判断中止准则结束搜索。与现有算法相比,该算法有效地减少了搜索点数,搜索精度接近于全搜索法。     

一种基于关键词搜索的空间连接查询

许多实际的应用需要同时支持空间连接查询和关键词搜索。在给出基于关键词的空间连接（KSJ）查询定义的基础上,对参与KSJ查询的空间数据集建立MIR2-树索引结构,并结合一些高效的搜索剪枝策略,提出一种基于宽度优先的KSJ查询算法。实验结果表明该算法可有效支持基于关键词的空间连接查询处理。     

支持关键词搜索的空间连接查询研究

近年来,许多实际应用不仅需要支持空间连接查询而且需要具备关键词搜索功能,以帮助用户查找那些既满足空间连接条件又包含指定关键词的空间对象组合.正是在这种需求的驱动之下,定义了一种具备关键词搜索功能的空间连接查询(Spatial Join with Keyword Search,缩写SJKS),并提出了一种基于IR2-Tree的SJKS查询处理算法(IR2-TreeSJKS算法),旨在实现关键词搜索与空间连接查询的高效结合.实验表明,本算法可有效支持具有关键词搜索功能的空间连接查询处理.     

基因学习算法及其在图论中的应用

在ＰＢＩＬ算法及自私基因算法的基础上,提出了一个适应性更广、搜索能力更强的优化搜索算法。该算法从各基因位的初始等位基因概率出发,通过一系列概率采样、选择与搜索、概率修正等操作,使搜索空间逐步收敛于最优点。该算法既吸取了遗传算法的群体搜索的特点,又吸收了局部搜索算法的局部搜索能力强的优点。最后介绍了该算法在图论中的几个应用实例。     

一种P2P环境下高效Topk资源搜索技术

随着网格的广泛应用,在网格下查询最符合用户需求的k个资源成为资源搜索研究的重点之一.特别是资源在地域上广泛分布,使得这种Topk搜索的效率成为影响系统性能的关键因素之一.提出了一种P2P环境下的Topk搜索算法,它根据资源属性,将网格资源看做是m维空间中的点,而Topk搜索就转换为在m维空间中搜索距离查询点最近的k个点.该算法根据Agrawal发现的资源密集现象,在m维空间中确定搜索区间大小,并利用P2P领域的多区间搜索算法,迭代地在多个区间中搜索资源,使得算法同时保持高效和低负载的特点.证明了该算法的正确性并分析了它的性能,分析和实验表明,该算法在高维资源属性空间中具有较好的查询效率和较低的网络负载.     

一种新的求解多维背包问题的分散算法

为了避免蚁群算法在优化搜索过程中易陷入局部最优和早熟收敛,提出一种求解多维背包问题的新型分散搜索算法。该算法是把蚁群算法的构解方法引入到分散搜索算法中,在搜索过程中,既考虑解的质量,又考虑解的分散性。同时,该分散算法还采用了动态更新参考集与阈值接收算法的阈值参数,以控制搜索空间来加快收敛速度。通过选取国际通用MDKP实例库中的多个实例进行测试表明,该算法可以避免陷入局部最优解,能提高全局寻优能力,其结果优于其他现有的方法,并获得了较好的结果。     

安全访问控制的XML关键字检索

XML(extensive makeup language)的关键字检索简单易用,用户不必了解数据库的模式,受到人们的广泛关注。当前的相关研究主要集中于关键字检索的算法以及返回结果的组织和排序,却忽视了其中的安全性问题。结合XML关键字搜索和XML安全控制,研究了基于安全访问控制的XML关键字检索技术。在XML关键字的最小最低公共祖先(smallest lowest common ancestors,SLCA)和基于视图的安全访问控制规则的基础上,确定基于安全访问控制规则的XML关键字检索结果;建立基于安全视图的关键字索引,以及在此基础上的关键字检索算法。实验表明,为了满足安全访问控制规则,该算法虽然需要额外的时间开销但总体上是高效的。     

XML关键字检索的访问控制规则和索引

XML数据库的关键字检索简单易用,并且用户不必了解数据库的模式,近期受到人们的广泛关注。当前的相关研究主要集中于关键字检索的算法以及返回结果的组织和排序,然而却忽视了关键字的安全访问控制问题。结合XML关键字搜索和XML安全访问控制,提出一种新的建立于XML Schema上基于角色的访问控制规则SRACP(Schema Role Access Control Policy),并在SRACP规则的基础上建立安全的XML关键字检索的索引(SRACP-Index),包括:SRACP-Index的数据结构,SRACP-Index的构建和算法,以及如何利用SRACP-Index的建立进行SSLCA的查询。最后通过实验证明该索引和SSLCA查询算法的有效性。     

关键词最优路径查询的分段拓展算法

关键词最优路径查询（KOR）查找在满足关键词全覆盖和路径长度约束条件下,时间开销最小的路线常用于旅行规划。现有优化算法虽然采用各种剪枝策略缩小搜索规模,但是本质上是广度优先搜索,在查找长路径时,搜索规模依然过大,执行时间长。针对该问题,提出一种关键词最优路径查询的分段拓展算法（SE-KOR）。SE-KOR算法根据关键词倒排索引表构建关键词顶点路径,将路径划分为多段分别拓展,降低搜索规模,从而缩短执行时间。该算法在路径拓展时给出路径走向,而现有剪枝策略不控制路径拓展方向,因此提出局部代价阈值剪枝,控制路径的走向沿关键词顶点路径拓展,并综合运用近似支配、可行解目标值剪枝和全局优先拓展策略加速拓展。实验结果表明,在不损失精度的情况下,该算法执行时间分别在不同关键词个数、代价阈值与查询图规模下至少缩短8.0%、61.0%和57.7%。     

区块链上支持多关键字检索的可搜索加密方案

在基于云存储的单关键字可搜索加密中,云服务器不是完全可信的,且现有的单关键字检索不能精确地返回搜索结果。基于此, 结合区块链技术提出了区块链上的多关键字可搜索加密方案。该方案采用对称加密算法提高了加密效率;利用区块链技术解决了云服务器不诚实搜索的问题;采用多关键字的索引结构提高了搜索结果的精确性。在随机预言模型下,证明了该方案在选择关键字攻击下是不可区分IND CKA安全的,通过效率分析表明该方案具有更高的效率。     

Verifiable Outsourcing of High-Degree Polynomials and Tts Application in Keyword Search

In big data era, people cannot afford more and more complex computation work due to the constrained computation resources. The high reliability, strong processing capacity, large storage space of cloud computing makes the resource-constrained clients remotely operate the heavy computation task with the help of cloud server. In this paper, a new algorithm for secure outsourcing of high degree polynomials is proposed. We introduce a camouflage technique, which the real polynomial will be disguised to the untrusted cloud server. In addition, the input and output will not be revealed in the computation process and the clients can easily verify the returned result. The application of the secure outsourcing algorithm in keyword search system is also studied. A verification technique for keyword search is generated based on the outsourcing algorithm. The client can easily verify whether the server faithfully implement the search work in the whole ciphertext space. If the server does not implement the search work and returns the client “null” to indicate there is no files with the query keyword, the client can easily verify whether there are some related files in the ciphertext database.     

M+树:一种新型、高效的动态哈希算法

通常哈希函数只支持等值查找，这给哈希函数的应用带来了很大的限制。该文提出了一种新型的哈希索引算法——M 树索引。该算法能够支持等值和范围查找，实验表明，该算法无论在查询效率还是可维护性方面都优于同类索引算法。     

Optimized big data K-means clustering using MapReduce

Clustering analysis is one of the most commonly used data processing algorithms. Over half a century, K-means remains the most popular clustering algorithm because of its simplicity. Recently, as data volume continues to rise, some researchers turn to MapReduce to get high performance. However, MapReduce is unsuitable for iterated algorithms owing to repeated times of restarting jobs, big data reading and shuffling. In this paper, we address the problems of processing large-scale data using K-means clustering algorithm and propose a novel processing model in MapReduce to eliminate the iteration dependence and obtain high performance. We analyze and implement our idea. Extensive experiments on our cluster demonstrate that our proposed methods are efficient, robust and scalable.     

XML文档的Dewey编码生成算法

Dewey编码是一种重要的XML文档编码方式,是对XML文档进行关键字检索等操作的重要预处理步骤。提出2种XML文档Dewey编码的生成算法：基于DOM的递归算法和基于SAX的事件生成算法,并比较2种算法的执行时间和内存使用率。实验结果证明,对于超大XML文档,采用基于SAX的事件生成算法具有较快的生成速度和较低的内存使用率。     

云环境下基于属性的多关键字可搜索加密方案

可搜索加密技术可在不解密数据密文的同时实现密文关键字的检索,很好地保护了数据存储方的隐私.针对目前大多数可搜索加密方案无法支持用户自定义搜索策略的问题,提出了一种安全、高效、可支持任意表达的基于属性可搜索加密方案.该方案首先基于LSSS搜索结构,支持任意合取、析取或单调布尔表达式的多关键字搜索策略,用户使用私钥为LSS...     

A shortest augmenting path algorithm for dense and sparse linear assignment problems

We develop a shortest augmenting path algorithm for the linear assignment problem. It contains new initialization routines and a special implementation of Dijkstra's shortest path method. For both dense and sparse problems computational experiments show this algorithm to be uniformly faster than the best algorithms from the literature. A Pascal implementation is presented.