检索结果-内蒙古大学图书馆

简单图中若干子图枚举问题的统一算法

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计算机学报 1986年第1期 37-43页

作者：王介生中国科学院计算技术研究所

本文对简单图的独立集、团、对集、路、无弦路、弦回路、有向完全子图及传递有向路的枚举问题给出了统一算法及有关算法正确性和计算复杂性的理论结果。

关键词：矩阵简单图数学分析子图枚举算法统一算法乘积定义二元组

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属性公平的异质信息网络上的社区搜索算法

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软件学报 2023年第3期34卷 1277-1291页

作者：乔连鹏侯会文王国仁东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 北京理工大学计算机学院北京100081

近年来,异质信息网络上的社区搜索问题已经吸引了越来越多的关注,而且被广泛应用在图数据分析工作中.但是现有异质信息网络上的社区搜索问题都没有考虑子图上属性的公平性.将属性的公平性与异质信息网络上的kPcore挖掘问题相结合,提出... 详细信息

近年来,异质信息网络上的社区搜索问题已经吸引了越来越多的关注,而且被广泛应用在图数据分析工作中.但是现有异质信息网络上的社区搜索问题都没有考虑子图上属性的公平性.将属性的公平性与异质信息网络上的kPcore挖掘问题相结合,提出了基于属性公平的异质信息网络上的极大core挖掘问题.针对该问题,首先提出了一个子图模型FkPcore.当对FkPcore进行枚举时,基础算法Basic-FkPcore遍历了所有路径实例,并枚举了大量k Pcore及其子图.为了提高算法效率,提出了Adv-FkPcore算法,以避免在枚举FkPcore时对所有的kPcore及其子图进行判断.另外,为了提高点的P_neighbor的获取效率,提出了结合点标记的遍历方法(traversalmethod with vertex sign, TMS),并基于TMS算法提出了FkPcore枚举算法Opt-FkPcore.在异质信息网络数据集上进行的大量实验证明了所提方法的有效性和效率.

关键词：社区搜索异质信息网络属性公平性遍历方法枚举算法

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变电站无功电压协同优化及复合控制系统研究

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中国电机工程学报 2009年第34期29卷 50-56页

作者：吕志鹏罗安帅智康周柯吕文坤蔡平湖南大学电气与信息工程学院湖南省长沙市410082 广西电力试验研究院有限公司广西壮族自治区南宁市530023

提出一种变电站无功电压协同优化与复合控制系统,控制系统采用枚举算法在设定的约束条件下,以变电站有功损耗最低、电压波动最小为目标,寻优确定变压器投退、抽头调整及静止无功补偿器(staticvar compensator,SVC)装置的补偿方式,同时... 详细信息

提出一种变电站无功电压协同优化与复合控制系统,控制系统采用枚举算法在设定的约束条件下,以变电站有功损耗最低、电压波动最小为目标,寻优确定变压器投退、抽头调整及静止无功补偿器(staticvar compensator,SVC)装置的补偿方式,同时使变压器运行在经济运行区间。仿真表明复合控制系统可对因负载变化、变压器投切、抽头调整等工况引起的无功和电压波动进行跟踪,并实施在线补偿,经工程验证证明对变压器经济运行、平抑电压和无功波动、抬升变电站供电质量都有显著效果。

关键词：经济运行电压控制电能质量无功补偿枚举算法

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非凸技术下大规模样本 FDH 效率值计算与更新方法

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系统工程理论与实践 2024年

作者：安庆贤韩雨萱王萍文瑶中南大学商学院合肥工业大学经济学院合肥工业大学管理学院福州大学经济与管理学院

数据规模的增大与数据更新频率的加快为效率评价带来挑战. Free Disposal Hull (FDH) 是非凸技术下一种经典的的效率评价方法. 相比于凸性技术下的数据包络分析， FDH 效率求解的过程更加复杂，且在数据快速更新的情形下难以保证评价... 详细信息

数据规模的增大与数据更新频率的加快为效率评价带来挑战. Free Disposal Hull (FDH) 是非凸技术下一种经典的的效率评价方法. 相比于凸性技术下的数据包络分析， FDH 效率求解的过程更加复杂，且在数据快速更新的情形下难以保证评价结果的时效性. 针对上述问题，首先在现有枚举算法的基础上提出了一种基于决策单元之间支配关系与参考关系的快速枚举算法 (Fast Enumeration Algorithm， FEA)，用于计算大规模样本 FDH 效率值. 其次，结合支配关系和参考关系的传递性提出了动态快速枚举算法 (Dynamic Fast Enumeration Algorithm， DFEA)，用于更新 FDH 效率评价结果. 最后，通过数值模拟与好大夫平台的医生评价应用验证算法的有效性. 实验结果表明，与枚举算法相比， FEA 完成大规模样本 FDH 效率评价的用时明显减少，且 DFEA 能够对大规模样本 FDH 效率评价结果进行实时更新.

关键词：大规模样本 FDH效率枚举算法动态更新

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一种高效的跨平台工作流优化方法

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计算机工程 2022年第7期48卷 13-21,28页

作者：杜清华张凯复旦大学软件学院上海200438 复旦大学计算机科学技术学院上海200438

为了应对复杂的数据分析任务,研究人员设计开发出结合多个平台的跨平台数据处理系统。系统跨平台工作流中算子的平台选择对于系统性能至关重要,因为算子在不同平台上的实现会产生性能间的显著差异。目前多使用基于成本的优化方法来实现... 详细信息

为了应对复杂的数据分析任务,研究人员设计开发出结合多个平台的跨平台数据处理系统。系统跨平台工作流中算子的平台选择对于系统性能至关重要,因为算子在不同平台上的实现会产生性能间的显著差异。目前多使用基于成本的优化方法来实现跨平台工作流的平台选择,但现有的成本模型由于无法挖掘跨平台工作流的潜在信息而导致成本估计不准确。提出一种高效的跨平台工作流优化方法,采用GGFN模型作为成本模型,以算子特征和工作流特征作为模型输入,利用图注意力机制捕捉有向无环图型跨平台工作流的结构信息和算子邻居节点信息,同时结合门控循环单元记忆算子的运行时序信息,从而实现准确的成本估计。在此基础上,根据跨平台工作流的特点设计算子实现平台的枚举算法,利用基于GGFN的成本模型和延迟贪婪剪枝方法进行枚举操作,为每个算子选择合适的实现平台。实验结果表明,该方法可以将跨平台工作流的执行性能提升3倍,运行时间缩短60%以上。

关键词：跨平台工作流 GGFN模型图注意力机制门控循环单元枚举算法

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MC模式下的生产输出及定制程度优化研究

MC模式下的生产输出及定制程度优化研究

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作者：周俊中国科学技术大学

学位级别：博士

该文以大规模定制生产模式(MC-Mass Customization)为背景,主要研究了基于顾客个性化需求条件下,企业产品属性输出和定制程度的优化问题.该文主要研究内容如下: (1)第一章作为引言,首先描述了研究课题的背景和生产模式的演变历程,对国内... 详细信息

该文以大规模定制生产模式(MC-Mass Customization)为背景,主要研究了基于顾客个性化需求条件下,企业产品属性输出和定制程度的优化问题.该文主要研究内容如下: (1)第一章作为引言,首先描述了研究课题的背景和生产模式的演变历程,对国内外MC的研究现状做了一个简单的综述;对MC模式给管理学、经济学等学科所带来的冲击和影响提出了几点看法,并对当前迫切需要研究的课题进行了探讨.(2)第二章通过对有关文献的概括,将MC模式的概念、思想和方法进行了总结,给出了一个较为清晰的MC理论和实施方法框架.(3)第三章将MC模式与其它生产方式进行了系统地比较;MC模式最重要的出发点是提供个性化的产品,其它一些先进的生产模式也能获得个性化产品,基于此,对企业如何正确选择生产模式,该章提出了一个基于企业诊断的多目标的决策方法,讲述了企业诊断的有关概念和方法,并为精益化战略和结构诊断设计了一些诊断问题,总结了各种管理水平在各\"控制点\"下所表现出来的特征.(4)第四章首先分析了产品属性的层次结构,并据此建立了数字化的个性化需求矩阵,提出用(模糊)聚类分析的原理,将有相似需求的顾客\"聚类\",企业再以类或族的方式组织生产;MC企业以类或族的方式组织生产,企业只对每类产品提供一种(或相近)输出,必然带来与顾客\"理想\"之间的差距,该章首次提出\"相对误差\"的概念,并提出了基于\"相对误差\"的顾客一般满意函数.(5)第五章首先基于企业现有的生产能力和产品输出,研究如何对个性化顾客的产品配置(指派)问题,建立了指派问题的模型;在本章的第二部分,将企业的产品输出属性值看作未知量,以全体顾客总体\"相对误差\"最小为目标,建立了含整数规划的非线性规划模型,基于模型的实际含义,在聚类分析思想的指导下,提出了一种优化的枚举算法,减少了计算量,可以求得输出属性的最优解.(6)第六章提出了以\"满足顾客个性化需求的程度\"来定义定制程度(水平),在\"输出是优化模型的结果\"的前提下,以\"企业最终产品类数目的多少\"来划分定制程度,并根据实际产品与顾客需求之间的误差,来研究MC企业定制程度的优化问题.

关键词：大规模定制聚类分析生产模式选择企业诊断输出优化输出值枚举算法

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云层不确定条件下光学对地观测卫星调度问题研究

云层不确定条件下光学对地观测卫星调度问题研究

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作者：王建江国防科学技术大学

学位级别：博士

光学对地观测卫星是搭载了光学遥感器,从太空获取地面影像数据的卫星平台,在军事和商业领域都发挥着重要作用。随着航天技术的不断发展,光学对地观测卫星在军事侦察、灾害监控、城市规划等诸多领域应用越来越广泛,促使用户对地观测需求... 详细信息

光学对地观测卫星是搭载了光学遥感器,从太空获取地面影像数据的卫星平台,在军事和商业领域都发挥着重要作用。随着航天技术的不断发展,光学对地观测卫星在军事侦察、灾害监控、城市规划等诸多领域应用越来越广泛,促使用户对地观测需求快速增长。如何对有限的卫星观测资源进行合理的统筹规划,制定优化的观测方案,是满足用户需求,提高卫星观测效率,充分发挥对地观测卫星系统效能的关键问题。光学对地观测卫星具有空间分辨率高,信息获取准确等优势,其不足之处是对云层穿透能力弱,观测效果受到云量等级、云层厚度影响很大,实际应用中存在大部分光学对地观测由于云层遮挡而失败。为了获取高质量的地面目标影像数据,光学卫星对地观测应尽量避免云层遮挡的影响。需要注意的是,云层状态不是一成不变的,而是具有很强的不确定性,想要在调度前对云层状态进行准确预测并不现实。因此,分析云层遮挡不确定性对光学卫星对地观测的影响,研究云层不确定条件下光学卫星观测调度问题对于满足用户观测需求,提高卫星观测效能具有重要意义。论文针对云层不确定条件下光学对地观测卫星调度问题,从问题建模和算法求解两方面开展研究,主要工作及创新点如下:1)提出了云层不确定条件下光学对地观测卫星“前摄式+反应式”调度框架论文深入分析云层不确定性对卫星观测的影响,以及云层不确定条件下对地观测卫星调度的特点,考虑卫星观测调度中计划制定、计划实施各个阶段,提出了“前摄式+反应式”综合调度框架。前摄式调度是基于云层预测先验信息,对云层不确定条件下光学卫星观测调度问题建模求解,生成基准观测方案。反应式调度是在基准观测方案执行过程中,针对云层不确定性引起的扰动,对观测调度方案进行修复和调整,维持观测方案的可行性并提高观测收益。该调度框架将地面站静态前摄式调度与星上自主反应式调度有机结合,既能提高卫星观测效率,最大化满足用户需求,又能维持观测方案的稳定性,有效的支持用户决策。2)设计了卫星观测前摄式调度随机期望值模型及分支定价求解算法针对云层不确定条件下光学对地观测卫星前摄式调度问题,以最大化对地观测收益的期望为目标,建立了卫星观测调度随机期望值模型。考虑随机期望值模型具有分块对角结构的特点,论文基于Dantzig-Wolfe分解原理将问题重构为一个set packing主问题和多个约束最长路径规划子问题,然后设计了分支定价算法求问题。通过仿真实验比较了分支定价算法与优化软件CPLEX的求解性能,验证了算法的有效性。3)研究了前摄式调度机会约束规划模型及分支割平面、列生成启发式求解算法针对随机期望值模型不能有效规避风险的不足,在满足一定置信水平的条件下,以最大化观测收益的下界为目标,采用机会约束规划模型对卫星前摄式调度问题建模。针对机会约束规划模型中机会概率难以计算的特点,论文采用样本近似方法将机会约束规划模型转化为便于求解的混合整数规划模型。针对基于禁忌队列的任务指派模型,设计了基于惰性约束的分支割平面算法求解问题最优解。针对卫星观测调度“流变量”模型,基于Dantzig-Wolfe分解原理,设计了列生成启发式算法求解问题近似最优解。论文设计了大量仿真实验对算法性能进行了评估,验证了算法的有效性。4)提出了卫星观测前摄式调度鲁棒模型及精确、启发式求解算法针对云层不确定条件下光学对地观测卫星前摄式调度问题,随机期望值模型和机会约束规划模型都只考虑了将单个任务调度到单个观测资源上,没有考虑到将单个任务同时调度到多个资源上,能够增加任务观测成功的可能性。因此,论文考虑将单个任务同时调度到多个资源上,建立了云层不确定条件下卫星观测前摄式调度鲁棒模型。针对鲁棒模型非线性、难以求解的特点,将问题分解为一个方案选择主问题和多个路径规划子问题,提出了一种精确求解算法。该算法采用基于标记更新思想的动态规划算法求解子问题,基于子问题的所有可行解,采用枚举算法求解主问题。针对精确算法不能求解大规模问题的不足,论文基于随机采样思想设计了5个多通道启发式求解算法。采用仿真实验验证了鲁棒模型的优越性和求解算法的有效性,并分析了不同算法求解不同规模问题的性能优劣。5)提出了卫星观测反应式调度多目标优化模型及启发式求解算法针对云层不确定性引起的扰动,同时考虑调度收益和调度稳定性,论文建立了卫星观测反应式调度多目标优化模型。针对反应式调度时效性要求高,计算资源能力有限的特点,论文设计了基于任务插入、任务撤销、任务置换等策略的高效启发式求解算法。仿真实验结果表明,反应式调度不仅能够提高调度性能,增加观测收益,还能够降低云层不确定性对用户决策的干扰。

关键词：光学对地观测卫星调度云层不确定性 Dantzig-Wolfe分解分支定价算法样本近似分支割平面算法列生成算法枚举算法启发式算法

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基于不确定图的Top-K极大团枚举

基于不确定图的Top-K极大团枚举

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作者：钟鹏东华大学

学位级别：硕士

首先，提出了一种高效的Top-K极大团枚举算法Top-KMC。该算法基于“子图划分-求解-验证”思想，首先将原不确定图当作确定图分解为极大团子图，再基于极大团子图枚举所有子图中的概率极大团，排序后通过验证算法去除其中的伪极大团，前... 详细信息

首先，提出了一种高效的Top-K极大团枚举算法Top-KMC。该算法基于“子图划分-求解-验证”思想，首先将原不确定图当作确定图分解为极大团子图，再基于极大团子图枚举所有子图中的概率极大团，排序后通过验证算法去除其中的伪极大团，前K个极大团即为所求的Top-K极大团。其中在求解阶段，本文提出了基于极大团子图的高效概率极大团枚举算法EMCU，该算法有效利用了确定极大团的特性来加速不确定极大团的枚举效率。在验证阶段，本文提出高效验证\n 图是一种用来描述不同事物之间作用关系的复杂数据结构。极大团是图中的一个完全子图，并且不被其他团所包含。Top-K极大团枚举问题研究如何从给定图中枚举顶点规模前 K大的极大团，顶点规模越大的团往往包含的信息越多，对于科学研究、商业应用等有着至关重要的作用。由于现实生活中数据来源的繁杂以及技术手段的限制，获取的数据往往有着不确定性，这些数据常用不确定图建模分析。现有基于概率图的Top-K极大团枚举算法都是返回概率最大的前K个极大团。由于团概率会随着团规模的增加变小，因此返回Top-K概率极大团可能丢失规模更大的极大团，而顶点规模较大的极大团在实际中具有更重要的应用价值。本文针对这一问题，在给定不确定图的情况下，研究同时考虑顶点规模和概率的Top-K极大团枚举问题，具体研究内容如下：算法FDPMU，该算法利用不确定极大团的特性减少了验证过程中的计算代价。\n 其次，针对Top-KMC算法的不足，提出了更加高效的Top-K极大团枚举算法Top-KMC+，该方法基于两个优化规则：1）将Top-KMC算法中的子图划分、求解、验证这三个过程进行融合；2）在算法过程中仅维护容量为K的结果集保存当前的Top-K极大团。Top-KMC+算法避免了多余的验证处理，减少了需要维护的集合数量，极大提升了Top-K极大团的枚举速度。\n 最后，基于12个不确定数据集的实验结果表明，本文提出的方法可以高效的枚举不确定图中的Top-K极大团。

关键词：图数据 Top-K极大团枚举算法不确定图

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Reed-Muller逻辑面积优化研究

Reed-Muller逻辑面积优化研究

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作者：王玉花宁波大学

学位级别：硕士

面积优化是集成电路设计中一个重要的环节，相较之前的Boolean逻辑优化，对一些逻辑电路，Reed-Muller优化在速度，面积，奇偶对称性等方面有着明显的优势。极性转化是RM逻辑电路面积优化的一个重要途径。本文从电路的逻辑函数转换入手... 详细信息

面积优化是集成电路设计中一个重要的环节，相较之前的Boolean逻辑优化，对一些逻辑电路，Reed-Muller优化在速度，面积，奇偶对称性等方面有着明显的优势。极性转化是RM逻辑电路面积优化的一个重要途径。本文从电路的逻辑函数转换入手，进而研究电路固定极性下的逻辑转换和极性转换，主要研究内容如下：　　1.不相交乘积项的产生。不相交乘积项是本文内容的基础,本文将从“异或”和“同或”运算的性质入手，结合运算当中的摩根定理和算式化简方法，探究不相交乘积项产生的一般规律，并介绍了利用海明距算法和乘积项位操作算法生成不相交乘积项时各自的适用范围。　　2.列表技术算法。列表技术算法由于节省计算机内存和效率高等特点被广泛应用到电路优化中。本文研究了用传统列表技术实现最大项和最小项列表技术的转换步骤，并阐述了它们各自实现的极性间转换;同时探究了最小项列表技术和最大项列表技术的不足，并在此基础上提出改进方法。提出的算法用数学方法证明进行了证明，并将改进的方法应用到大电路的逻辑转换，然后通过双向转换还原电路的方法来验证本文方法的正确性。Reed-Muller逻辑式不同极性间的转换也将是本文的一个重点。列表技术有串行列表技术和并行列表技术，本文提出的不相交乘积项列表技术也将从串行和并行两方面分析。在此基础上提出了不相交乘积项的列表技术。　　3.枚举算法在固定极性列表转换中的运用。通过对固定极性逻辑函数极性间转换的研究，结合位操作的特性和枚举法面积优化的思想，沿着格雷码的搜索路径用列表技术法搜索出混合极性表达式的最佳极性。枚举算法是一种传统的算法，它通过遍历可行解集合内所有解找到使目标函数达到最佳值的那个解。由于n输入变量的函数有2n个极性，所以枚举算法对于FPRM函数的优化需要的时间较多。文章通过实验的方法验证了枚举法加乘积项列表技术在面积优化中的可行性，并分析了枚举算法在大规模电路应用中的缺陷。

关键词：面积优化集成电路设计海明距算法逻辑转换极性转换枚举算法

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图挖掘关键技术研究

图挖掘关键技术研究

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作者：刘浩洋北京邮电大学

学位级别：硕士

图是最常用的数据结构之一,往往被用来描述事物之间的复杂关系。图挖掘是数据挖掘领域的一个重要的研究方向。越来越多的研究通过识别图中的稠密部分来增强对多种网络的理解,从最初的用于社交网络分析,到现在已应用到人们熟知的Web、金... 详细信息

图是最常用的数据结构之一,往往被用来描述事物之间的复杂关系。图挖掘是数据挖掘领域的一个重要的研究方向。越来越多的研究通过识别图中的稠密部分来增强对多种网络的理解,从最初的用于社交网络分析,到现在已应用到人们熟知的Web、金融市场、生物系统等各个领域。学术界制定了多种图论模型来描述图中的稠密部分。本文以准团模型为切入点,重点关注极大准团枚举算法,进行了如下几点研究工作。(1)针对目前实际应用中的网络已经增长到了相当庞大的规模致使内存大小成为现有极大准团枚举算法瓶颈的问题,提出了一种图分割方法。将原图分割成多个小规模的子图,使每一个子图的大小都不超过计算机内存的限制。证明了对所有子图执行一般极大准团枚举算法的结果等效于对原图的执行结果。基于图分割方法,提出了有限内存下的极大准团枚举算法LM-MQCE。(2)给出LM-MQCE算法的程序实现。通过实验验证了 LM-MQCE算法相比于现有极大准团枚举算法内存占用明显降低,能够将内存占用限制在可控的范围内。观察算法中各参数变量对内存占用的影响,做出定性分析并确定大致函数关系,给算法参数设置提供了粗略的指导建议。(3)指出LM-MQCE算法的并行优化空间,提出了单机上基于多线程的并行算法parallel-LM-MQCE,成倍提高了极大准团枚举的时间效率。进一步地,给出了利用Hadoop分布式平台实现的并行算法的MapReduce方案,突破了单机环境下CPU核心数和内存的限制。

关键词：图挖掘准团枚举算法有限内存

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