广义AND／OR图的自底向上的启发式搜索算法BHAO

本文首先根据三角模概念，定义了一类新的更具普遍意义的广义ＡＮＤ／ＯＲ图．根据新定义的启发式函数ｈ（ｎ，ｘ）以及广义ＡＮＤ／ＯＲ图的最佳解树之所有子树亦是最佳子解树的原理，提出了广义ＡＮＤ／ＯＲ图的自底向上的启发式搜索算法ＢＨＡＯ．文中证明了算法ＢＨＡＯ的可采纳性．本文还提出了两类新的启发式函数的单调限制概念，并据此研究了算法ＢＨＡＯ的单调限制性质，研究了两个ＢＨＡＯ算法间的比较性质．     

以数字搜索树表示的二值图象的几何变换

本文介绍以数字搜索树表示的二值图象的一种几何变换算法，文中讨论了四分区与正四边区的基本关系，输出ＤＳＴ结点成立的充分条件，给出了完整的几何变换算法并对算法的复杂性作了分析。     

基于Matlab的线性规划问题求解

线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种重要的数学方法.文章首先介绍了线性规划的基本概念及标准形式,着重讨论了线性规划问题的三种常用解法:单纯形法、直接搜索法以及遗传算法,最后在Matlab R2009a环境下进行了仿真.通过结果可以看出,用Matlab求解线性规划问题,可以避免手工的烦琐计算,大大地提高工作效率和结果的准确性.     

Intranet搜索引擎设计与实现

随着企业内部网络应用的深入,Intranet内部的信息资源越来越庞大,怎样为这些数据信息构建索引是我们面If缶的主要任务,而全文检索的产生解决了这一问题。目前越来越多的中小企业采用Linux系统作为Web平台,并且利用检索系统来管理内部繁多的文本和HTML文件。文章对www搜索引擎的全文检索及其相关技术进行了分析和讨论,实现了一个基于Linux环境的Intranet搜索引擎LISE（Linux Intranet Search Engine）。LISE利用了基于词表的索引方法,为用户提供了更加准确的信息,能满足多种中小企业用户的需求。     

DKNNS:面向延迟敏感型应用的可扩展精确分布式K近邻搜索算法研究

为了降低用户访问延迟,延迟敏感型网络应用需要选择合适的邻近服务节点响应用户访问请求.分布式K近邻搜索通过可扩展的选择距任意用户节点邻近的K个服务节点,可以有效满足网络应用延迟优化的目的.已有工作在精确度以及可扩展性等方面存在不足.针对可扩展精确的K近邻搜索问题,文中提出了分布式K近邻搜索方法DKNNS(distributed K nearest neighbor search).DKNNS将大量的服务节点组织为邻近性感知的多级环,通过最远节点搜索机制选择优化的K近邻搜索初始化节点,然后基于回退方式快速的在目标节点邻近区域发现K个近邻.基于理论分析,模拟测试以及真实环境下的部署实验发现,在不同规模的节点集合下,DKNNS算法能够确定近似最优的K个服务节点.且DKNNS的查询延迟,查询开销均显著低于Meridian算法.最后,DKNNS的返回结果相对于Meridian具有较高的稳定性.     

基于Heritrix的面向特定主题的聚焦爬虫研究

通过分析Heritirx开源爬虫的组件结构,针对Heritrix开源爬虫项目存在的问题,项目设计了特定的抓取逻辑和定向抓取包含某一特定内容的网页的类,并引入BKDRHash算法进行URL散列,实现了面向特定主题的网页信息搜索,达到了提高搜索数据的效率以及多线程抓取网页的目的。最后对某一特定主题的网页进行分析,并进行网页内容抓取,采用HTMLParser工具将抓取的网页数据源转换成特定的格式,可为面向主题的搜索信息系统以及数据挖掘提供数据源,为下一步研究工作做好准备。     

利用NoSQL构建高性能全文检索系统

随着互联网的发展,数据的增加越来越快,从海量的信息中快速地提取出用户需求的信息成为新的挑战。传统的方式已经不能完全满足现在的需求,而NoSQL却能够有效地解决这一问题。本文首先分析Lucene的特点以及不足,并利用NoSQL来构建全文检索系统,最后通过实验来检验此架构的性能。     

P2P网络中的超级节点选取算法研究

P2P系统在构建覆盖网络时未考虑到与物理网络的结合,导致逻辑拓扑结构与物理拓扑结构严重不匹配问题,增加P2P相邻节点间的延迟。本文提出一种基于区域划分的超级节点选取机制,将P2P网络中的节点按照物理位置划分成若干区域,保证区域内节点在物理位置上是相近的。利用MATLAB进行仿真实验,仿真实验表明使用这种机制能降低半分布式P2P网络的信息检索延迟,有效地提高检索的效率,并且具有较好的可扩展性。     

行政事业海量题库管理系统设计

提出了行政事业单位海量题库管理系统,给出了系统总体架构设计思路,论述了各主要功能模块的实现。着重讨论了题目重复度判别、题目难度系数调整等关键算法的实现,给出了系统部署、配置与应用实例。     

基于扇形领域扩展的同步双向A*算法

为提高航空器飞行的安全性和平滑性,解决传统A^*算法拐弯角度过大、搜索路径节点过多等问题,提出一种基于扇形领域扩展的同步双向A^*搜索算法。首先,根据栅格图法扩展危险区域边界;其次,设计了基于同步双向搜索的A^*算法,动态定义正反向搜索的目标节点。针对搜索角度有限问题,提出了在5×5领域内的扇形领域扩展策略,并设计了含有双重权重参数的评价函数以减少冗余点的产生。为验证改进算法的有效性,选取方形和不规则形状危险区进行仿真。结果表明改进的同步双向搜索算法搜索的路径更平滑;与传统双向A^*算法的结果相比,在不同形状的危险区域下,搜索路径长度分别减少了1.65%、13.16%,搜索路径节点个数减少了42.6%、46.81%,具有较强的搜索效率。