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Depending on whether bidirectional links or unidirectional links are used for communications, the network topology under a
given range assignment is either an undirected graph referred to as the bidirectional topology, or a directed graph referred
to as the unidirectional topology. The Min-Power Bidirectional (resp., Unidirectional) k-Node Connectivity problem seeks a range assignment of minimum total power subject to the constraint that the produced bidirectional
(resp. unidirectional) topology is k-vertex connected. Similarly, the Min-Power Bidirectional (resp., Unidirectional) k-Edge Connectivity problem seeks a range assignment of minimum total power subject to the constraint the produced bidirectional
(resp., unidirectional) topology is k-edge connected.
The Min-Power Bidirectional Biconnectivity problem and the Min-Power Bidirectional Edge-Biconnectivity problem have been studied
by Lloyd et al. [23]. They show that range assignment based the approximation algorithm of Khuller and Raghavachari [18],
which we refer to as Algorithm KR, has an approximation ratio of at most 2(2 – 2/n)(2 + 1/n) for Min-Power Bidirectional Biconnectivity, and range assignment based on the approximation algorithm of Khuller and Vishkin [19],
which we refer to as Algorithm KV, has an approximation ratio of at most 8(1 – 1/n) for Min-Power Bidirectional Edge-Biconnectivity.
In this paper, we first establish the NP-hardness of Min-Power Bidirectional (Edge-) Biconnectivity. Then we show that Algorithm KR has an approximation ratio of at most 4 for both Min-Power Bidirectional Biconnectivity and Min-Power Unidirectional Biconnectivity,
and Algorithm KV has an approximation ratio of at most 2k for both Min-Power Bidirectional k-Edge Connectivity and Min-Power Unidirectional k-Edge Connectivity. We also propose a new simple constant-approximation algorithm for both Min-Power Bidirectional Biconnectivity
and Min-Power Unidirectional Biconnectivity. This new algorithm applies only to Euclidean instances, but is best suited for
distributed implementation.
A preliminary version of this work appeared in the proceedings of the 2nd International Conference on AD-HOC Network and Wireless
(Adhoc-Now 2003).
Research performed in part while visiting the Max-Plank-Institut fur Informatik.
Gruia Calinescu is an Assistant Professor of Computer Science at the Illinois Institute of Technology since 2000. He held postdoc or visiting
researcher positions at DIMACS, University of Waterloo, and Max-Plank Institut fur Informatik. Gruia has a Diploma from University
of Bucharest and a Ph.D. from Georgia Insitute of Technology. His research interests are in the area of algorithms.
Peng-Jun Wan has joined the Computer Science Department at Illinois Institute of Technology in 1997 and has been an Associate Professor
since 2004. He received his Ph.D. in Computer Science from University of Minnesota in 1997, M.S. in Operations Research and
Control Theory from Chinese Academy of Science in 1993, and B.S. in Applied Mathematics from Tsinghua University in 1990.
His research interests include optical networks and wireless networks. 相似文献
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针对国外变频器价格昂贵、调试周期和维修周期长等特点,我公司自主研发了可替代进口机的高性能钻机国产专用变频器。该变频器能够从零开始调速。当钻井卡钻时,能及时断开电动机,在低速提升时,能最大限度地发挥电动机的动力特性,提供220%的转矩输出。变频器具有易安装、调试、维护,性能稳定。应用中据实测数据显示,采用变频改造后,打1口井可节省柴油15t。 相似文献
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为实现电源设备乃至通信机房的少人或无人值守和集中维护,必须建立一套完善的电信局动力环境集中监控系统。文中结合番禺区电信局的实际,讨论了提高系统运行可靠性的几点措施,包括硬件方面与软件方面的手段,关键在于加强系统的运行管理。 相似文献
84.
85.
DSP--数字化时代的基因芯片 总被引:3,自引:0,他引:3
DSP是当今发展最为迅速的和最有发展前景的技术之一。与普通CPU和MCU相比 ,DSP在数字信号处理方面有着无可比拟的优势 ,特别适合网络、通信、控制等需要进行大量数字信号处理的应用场合。今天DSP已经成为通信、计算机、网络、工业控制以及家用电器等电子产品中不可或缺的基础器件 ,DSP在通信、计算机、网络、工业控制以及消费类电子产品等领域有着非常广泛的应用 ,本文阐述了DSP的特点、应用和市场以及DSP技术的发展前景。 相似文献
86.
87.
动力环境网络监控精细管理 总被引:1,自引:0,他引:1
叙述动力环境运行质量分析管理,包括故障管理,性能管理和专题分析管理,以动力环境网络监控细致八微、言之有据的月度分析管理实例展现了其精细管理的效果。 相似文献
88.
在通信供电系统中,与直流供电系统相比,从设计、设备技术,到运行维护管理,交流供电系统都有所滞后。借鉴直流供电系统经验,通过应用N X并联逆变器模块热插拔技术,实行分散式供电,进而改变传统的以UPS为核心的集中供电模式,则可在很大程度上解决一直困扰着我们的交流供电系统成本高和可靠性低的难题。 相似文献
89.
高校网络非线性编辑系统构建 总被引:2,自引:2,他引:0
从我国高校非线性编辑教学现状出发,对单机非线性编辑与网络非线性编辑以及国内外网络非线性编辑系统作了较为全面的分析和对比,在此基础上提出了高校网络非线性编辑系统的构建模式. 相似文献
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