一种不确定图中最可靠最大流问题的解决方案

最可靠最大流是不确定图中可靠性最高的最大流,它是传统最大流问题在不确定图上的自然延伸.现有的最可靠最大流算法SDBA时间复杂性较高,无法满足实际中不同应用的需求,为此,文中提出一种具有普遍适用性的最可靠最大流解决方案.该方案包含面向不同需求的3种算法:基于负权群落消去的NWCE算法、基于时间约束优先单环消去的SPEA-t算法和基于概率阈值约束优先单环消去的SPEA-p算法.其中,NWCE算法借鉴最小费用最大流的"流平移"思想并基于文中提出的负权群落概念,在辅助剩余图中不断地消去可使可靠性增加而流量不变的负权群落,可证当消去所有负权群落时对应的最大流即为最可靠最大流.根据负权群落中由单环组成的群落占很高比例且相对于多环组成的群落更易查找和消去的性质,同时考虑到NWCE算法为了获得最优解,往往为了消去最后少数几个对概率提高贡献很小的负权群落却花费了很长时间的现象,提出SPEA-t和SPEA-p两种快速近似算法,前者是以规定时间内尽可能逼近最优解为目标,后者是以最少时间达到预设的概率阈值为目标,它们都采用了优先消去概率-时间效益较好的单环群落的策略,加快对最优解的逼近速度,减少或放弃时间开销较大的多环群落的消去,以满足那些对算法时间性能要求很高而结果以近似最优即可的应用需求.实验表明,相对于SDBA算法,NWCE算法结合概率剪枝策略在时间性能上有了数量级的提高,而SPEA-t算法和SPEA-p算法则具有更高的性能和更好的适用性.     

图的点可区别边染色算法研究

针对一般图设计了一种新型的点可区别边染色算法。该算法把概率思想和图染色相结合, 根据点可区别边染色的约束规则确立目标函数, 利用交换规则逐步寻优, 当目标函数的值满足要求时染色成功。给出详细算法步骤并进行了测试和分析, 实验结果表明该算法可以求出满足猜想的点可区别边色数。     

基于全网能量均衡的WirelessHART图路由算法

如何均衡使用网络节点能量并生成高可靠路由是WirelessHART网络研究的一个难题,为此提出了一种GRAEB（graph routing algorithm based on energy balancing）图路由算法。首先,网络被初始化为连通的图结构,能够提高丰富的冗余路径。网络管理器根据全网节点剩余能量、通信周期、链路分布等因子生成节点鲁棒系数矩阵,节点通过比较邻居的鲁棒系数来选择最优路径。另外,规定了邻居节点数的上限阈值,每次路由更新只保留鲁棒系数最优的邻居。仿真结果表明GRAEB不仅提高了网络可靠性,而且延长了网络寿命。     

基于VB的模具企业生产物流信息系统的研究

通过分析模具企业生产物流信息的特点,运用Visual Basic 6.0和Access数据库对该系统进行研究和开发,包括系统的注塑模具BOM表、明细表的查询模块;零件加工工艺过程表的添加、修改、删除管理模块;各零件物流量计算模块;零件工艺过程图的调用模块及选择决策等各功能模块的实现。然后把选择决策模块中的F-D图反应出的车间物流状况的优劣作为平面布置调整的依据,并制定出改善方案,从而使得车间设备布局及组合方式更为合理,以更好地支持生产。     

基于PXI技术的飞控计算机通用测试平台的构建

针对飞控计算机的信号特性及数量,构建以PXI总线技术为核心的通用测试设备,能够满足多余度计算机的测试。对于不同型号的飞控计算机只需开发不同的测试适配器和信号调理板,就能满足不同型号的测试要求,达到资源共享、快速研制的目的。该通用平台同时可以满足产品从研制、试验、到小批量生产的要求。     

基于动态依赖的类间测试顺序研究

类间集成测试顺序决定着测试成本的大小,为了得到合适的测试顺序,提出了一种基于动态依赖的类间测试顺序的方法。首先分析对象关系图中类间依赖关系,然后运用边删除规则去除环路,最后运用有向无环图的拓扑序列给出类的测试顺序。仿真结果表明,本文的方法较Briand的方法减少了42%的测试桩。此方法满足最小化测试桩的需要,提高了测试效率,减少了测试成本。     

基于网络统考课程的学习支持服务构建

为满足学生在网络统考课程学习中自主学习的需要,学习支持服务系统的研究、设计构建和有效运行至关重要。各试点高校关于网络统考学习支持服务的实践和做法很多,但系统性研究和理论总结不够,作者结合工作实际尝试构建了网络统考学习支持服务体系基本框架。     

安全关键系统的栈空间分析研究

由于存储空间异常引起的系统故障,系统开发或维护人员很难从失效特征直接判断到根原因。另外,存储空间异常通常会引起整个系统崩溃,对于安全关键系统,如航空电子系统,系统的失效往往会引起坠机或人员伤亡,因此,对安全关键系统的空间分析显得尤为重要。由于系统栈空间的分析涉及系统动态运行状态,在程序的任意点都有可能被中断服务程序或实时操作系统的其它任务中断。此外系统的栈分析需要基于目标码等特性,再次增加了对于系统栈空间分析的难度。本文从栈空间分析的必要性出发,提出一种综合中断抢占图的栈分析理论和方法,并就安全关键系统如何保证栈空间使用的确定性进行论述。最后,就安全关键软件系统FCOS的栈空间分析过程进行详细的阐述。     

图表示学习方法研究综述

针对图表示方法的相关解析任务进行了研究,从形式化定义出发,首先以不同核心技术作为分类标准将图表示学习方法划分为五大类,其包括基于降维解析、矩阵分解、随机游走、深度学习和其他表示学习方法。其次通过归纳与对比分析梳理各类技术发展脉络,进而深层次展现各类图表示方法的优劣。随后结合图表示学习的常用数据集、评估方法和应用领域的归纳分析,展开动态性、可扩展性、可解释性和可解析性的四维剖析。最后总结并展望了图表示学习的未来研究趋势与发展方向。     

融合全局和近邻协同信息的会话推荐算法

现有基于会话的推荐算法主要通过挖掘单个目标会话的项目转换关系进行推荐,对来自其他不同会话中项目之间的复杂转换信息考虑较少。为此,提出一种融合全局和近邻协同信息的会话推荐算法SFGN-GNN,同时考虑来自全局与近邻会话的协同信息,以充分挖掘用户偏好。通过学习会话表示来表达用户偏好,先按目标会话与近邻会话的成对项目转移关系构建近邻图,依据所有会话中的成对项目转移关系构建全局图,再利用图神经网络获取目标会话节点近邻级和全局级的项目表示,采用融合门融合得到会话级项目表示,并在其中嵌入项目在目标会话中的位置信息和时间信息,然后通过软注意力机制得到最终的会话表示,最后经过softmax函数预测下一个可能交互的项目。在两个数据集上的实验验证了SFGN-GNN算法有效性。