检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：陈嘉炜合肥工业大学

学位级别：硕士

延迟容忍网络是一种通过节点机会通信的网络类型。由于该网络中节点不易预测的移动性模式和容易中断的连接,路由算法一直是DTNs中研究的重点。但是目前从节省能量消耗角度的路由工作较少,本文从节能的角度出发进行了研究。首先在第二章... 详细信息

延迟容忍网络是一种通过节点机会通信的网络类型。由于该网络中节点不易预测的移动性模式和容易中断的连接,路由算法一直是DTNs中研究的重点。但是目前从节省能量消耗角度的路由工作较少,本文从节能的角度出发进行了研究。首先在第二章第一部分介绍DTNs的基本概念。包括对DTNs进行了模型构建与参数说明,简单的介绍了DTNs的应用场景以及对一些常见的网络及DTNs近几年的最新应用进行了介绍。在第二部分中介绍了DTNs中的经典路由算法与近几年来的研究成果。在最后一部分介绍了DTNs中仿真实验方法,包括网络性能评价指标以及一些优化措施,通过第二章建立了较为完整的DTNs的基本框架。在第三章中为了分析DTNs中能量消耗与传递率的平衡,引入了次模函数这一数学工具,对其定义与性质进行了简单分析介绍。通过对DTNs中消息转发与能量消耗进行建模分析,得到了DTNs的一个次模优化表达式。该表达式可以通过贪心算法求解DTNs中能耗与传递率平衡的次模最优解。在第四部分提出一种基于节点有效交互度和效用的节能路由策略。网络从节点有效交互度出发来进行转发传输速率控制,在节能与转发成功率之间自适应调整。当网络节点判断是否消息转发时,从节点效用出发,设置消息携带者转发概率。这样选择合适的节点进行消息转发,避免网络产生过多消息副本,同时可以保障消息的有效传递。仿真实验结果显示,与其它路由算法相比,本文提出的算法在保障传递率的基础上可以降低约6%～15%节点能量消耗。

关键词：延迟容忍网络路由算法次模函数数据转发

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基于贪婪算法的边度量维数问题的研究

基于贪婪算法的边度量维数问题的研究

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作者：黄玉飞河北师范大学

学位级别：硕士

求解边度量生成集及边度量维数是图论和组合优化领域的一个重要问题.边度量维数是近些年提出来的研究对象.给定一个连通图G＝(V,E),顶点w∈V到边e=uv∈E的距离定义为d(w,e)=min{d(u,w),d(v,w)}.一个顶点子集S称作图G的边度量生成集,如... 详细信息

求解边度量生成集及边度量维数是图论和组合优化领域的一个重要问题.边度量维数是近些年提出来的研究对象.给定一个连通图G＝(V,E),顶点w∈V到边e=uv∈E的距离定义为d(w,e)=min{d(u,w),d(v,w)}.一个顶点子集S称作图G的边度量生成集,如果对于边集E中任意两条不同的边e1,e2 ∈E,在顶点子集S中都存在一个顶点w∈S,使得d(w,e1)≠d(w,e2).本文通过构作一个合适的势函数,进而给出了关于边度量维数问题的贪婪算法.所得结论:1.构作了一个解决一般图上边度量维数问题的贪婪算法.2.对构作的贪婪算法,给出了近似比(1+lnn)+ln(log2n),其中n是图G中顶点的个数.3.对圈和树给出了解决赋权的边度量维数问题的算法.

关键词：边度量维数边度量生成集近似算法次模函数

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基于随机分布式贪心算法的变量选择

基于随机分布式贪心算法的变量选择

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作者：陈乾华东师范大学

学位级别：硕士

近年来,随着大数据时代的来临,数据量级及其维数呈现出爆发式增长,因而变量选择作为大数据分析的重要研究内容之一受到越来越多关注。其中,贪心算法以其假设条件少、参数少、边界可给出等优点被广泛应用于变量选择。然而,随着数据量级... 详细信息

近年来,随着大数据时代的来临,数据量级及其维数呈现出爆发式增长,因而变量选择作为大数据分析的重要研究内容之一受到越来越多关注。其中,贪心算法以其假设条件少、参数少、边界可给出等优点被广泛应用于变量选择。然而,随着数据量级和维数地不断提高,贪心算法的时间消耗也变得越来越大。为了解决大数据变量选择带来的问题,已有不同条件下的贪心算法及改进算法得到研究,尤其是,分别基于分布式和随机式的改进贪心算法基于次模函数的理论边界得到证明并被验证运行速度提升,随后基于弱次模性的算法研究也得到更多关注。受启发于此,结合数据量级和维数不断增长的现状,本文提出了基于弱次模性衡量函数的变量选择方法,称为随机分布式贪心算法,该算法具有运行速度更快,适用于更大量级、更多情形数据的特点。相对于基于次模函数研究的变量选择方法,随机分布式贪心算法具有更广泛适用范围;相对于已有贪心算法,随机分布式贪心算法具有更快运行速度。此外,本文证明了随机分布式贪心算法的理论边界,并将其与经典贪心算法、随机式贪心算法、分布式贪心算法在次模性和弱次模性衡量函数条件下的理论边界进行对比。进一步通过数值模拟实验,将随机分布式贪心算法和经典贪心算法、LASSO等算法进行对比,在不同情况下比较它们的效果和效率。理论证明和模拟实验结果表明,本文提出的随机分布式贪心算法兼顾变量选择的效果和效率,并适用于更广的范围,这些特点使得该算法更好地适应当前数据环境复杂的现状,具有理论意义和现实意义。

关键词：变量选择贪心算法次模函数弱次模性理论边界效果和效率

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知识图谱的Top-k摘要模式挖掘方法

知识图谱的Top-k摘要模式挖掘方法

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作者：罗之皓云南大学

学位级别：硕士

近年来,在网络信息技术的支撑下,以维基百科、Yago、Freebase等为代表的包含大量非结构化、异构数据的知识图谱得到了快速发展。然而,知识图谱数据具有体量大、内容丰富、类型多样、缺乏统一模式描述特点。因此,提取知识图谱模式信息,... 详细信息

近年来,在网络信息技术的支撑下,以维基百科、Yago、Freebase等为代表的包含大量非结构化、异构数据的知识图谱得到了快速发展。然而,知识图谱数据具有体量大、内容丰富、类型多样、缺乏统一模式描述特点。因此,提取知识图谱模式信息,并形成摘要模式,对于提升知识检索、挖掘质量具有重要研究意义。现有的摘要模式挖掘方法得到的图谱模式存在以下问题:1)挖掘的效率低;2)用户很难控制算法的频繁度值,往往产生大量的频繁子图模式;3)不同模式之间往往相互交叠冗余。同时,已有的研究成果仍然存在部分上述问题。针对这些不足之处,本论文提出了新的摘要模式挖掘方法,将知识图谱的摘要模式挖掘建模为优化问题,并证明目标函数满足次模性,利用次模函数边际效益最大化的数学性质对Top-k摘要模式进行贪心近似求解。实验结果表明,本文提出的摘要模式挖掘方法在挖掘质量和挖掘效率上均优于已有的双目标函数模型方法。本文的研究工作和创新点归纳如下:层次化的摘要模式的定义。首先,本文使用图模拟匹配方法给出摘要模式的判定准则。其次,实际应用中,知识图谱的标签往往带有层次信息关系,本文基于摘要模式判定准则提出考虑节点标签层次化结构的摘要模式定义。最后,由于不同的模式对知识图谱的概括能力不同,给出摘要模式的质量度量方法。这些理论研究成果,为摘要模式挖掘问题的建模和求解奠定了坚实的理论基础。摘要模式挖掘建模及求解方法的研究。本文提出新的摘要模式挖掘方法,将摘要模式挖掘建模为次模函数优化问题,该目标函数不仅能够提升挖掘的摘要模式质量,而且在形式上更为简洁且无需定义参数。同时,基于摘要模式挖掘问题给出对应的贪心近似求解算法及加速算法。最终,在真实数据集中验证了该挖掘方法的有效性。

关键词：知识图谱摘要模式挖掘图匹配次模函数

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社交网络中两类利润问题的算法研究

社交网络中两类利润问题的算法研究

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作者：陈甜甜中国海洋大学

学位级别：硕士

过去的十几年中，社交网络迅猛发展，在信息、观点、创新的传播以及新产品的推广中发挥着至关重要的作用。本文主要聚焦于社交网络中的两个利润问题：多种产品的利润最大化问题和错误信息的利润最小化问题，为这两个大规模NP-难解问题... 详细信息

过去的十几年中，社交网络迅猛发展，在信息、观点、创新的传播以及新产品的推广中发挥着至关重要的作用。本文主要聚焦于社交网络中的两个利润问题：多种产品的利润最大化问题和错误信息的利润最小化问题，为这两个大规模NP-难解问题设计“好”的近似算法，并利用社交网络中的现实数据验证所设计的算法的有效性。　　?多种产品的利润最大化问题（PM2A)　　借助于反向影响抽样方法设计了求解(pm2a)问题的近似算法——随机修正贪心算法，该算法能够以大概率得到(1-1/e-ε)-近似解。与目前求解PM2A问题的算法中最好近似比(1-1√e-ε)相比，随机修正贪心算法的近似比更好;并且可以证明该近似比是求解PM2A问题的算法所能达到的最好的近似比。另外，借助于三组社交网络上的现实数据进行的模拟实验结果显示，随机修正贪心算法比目前求解PM2A问题的最好的近似算法及其它启发式算法更具有优越性。由于随机修正贪心算法的运行时间在很大程度上取决于对PM2A问题的最优解的估计的好坏，为了降低算法在模拟实验中的运行时间，设计了一个对pm2a问题的最优解进行估计的新的方法，该方法可以对抽样过程进行加速。　　?错误信息的利润最小化问题（PMM)　　本文首次从利润角度提出了社交网络上的一个新问题一错误信息的利润最小化问题(PMM)。该问题是NP-难解的，并且在多项式时间内不可能近似到Ω(2log1-ε∣m∣4)除非NP?DTIME(npolylogn)。由于PMM问题的目标函数既不是次模函数又不是超模函数，甚至不具有单调性，本文对PMM问题的等价问题——控制错误信息的利润最大化问题（PMMC)进行研究，给出了PMMC问题的目标函数的具有单调、次模性质的上界函数和下界函数;并将反向影响抽样方法进行推广，用于求解基数约束下、目标函数的上界和下界函数的最大化问题，分别得到了（1-1/e-ε)-近似算法。最后，基于“三明治”近似方法，给出了一个数据相关的求解PMM问题的近似算法。模拟实验的结果证明了所提出的算法的优越性。

关键词：社交网络利润最大化错误信息近似算法三明治方法次模函数

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Submodular Maximization Problems in Combinatorial Optimization

Submodular Maximization Problems in Combinatorial Optimizati...

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作者：刘治成南京师范大学

学位级别：硕士

次模函数最大化问题已在机器学习和经济学中得到广泛研究。在论文中,本人考虑了四个与之相关的问题。首先是在线的社会福利问题,其在组合拍卖中具有重要应用,并且也在计算经济学中得到了广泛的研究。在社会福利问题中,我们将具有n个物... 详细信息

次模函数最大化问题已在机器学习和经济学中得到广泛研究。在论文中,本人考虑了四个与之相关的问题。首先是在线的社会福利问题,其在组合拍卖中具有重要应用,并且也在计算经济学中得到了广泛的研究。在社会福利问题中,我们将具有n个物品的集合V划分成m块(S1,S2,…,Sm),然后分配给m个人,使得社会总福利∑i=1m Vi(Si)最大化,其中每个Vi是非负单调次模函数。这个问题也可以转化成次模函数在划分拟阵约束下最大化问题。本人考虑了这个问题的推广形式。每一个划分拟阵的到来都是随机的,然后使用随机算法来最大化目标函数(次模函数)。第二个问题是次模函数分类问题。目标是在基约束的条件下,最大化单调次模函数与满足松弛三角不等式条件的分类函数的和。接下来的两个问题都与两阶段次模函数最大化问题相关。其中一个问题是目标函数由非负的单调次模函数组成,第一阶段具有背包约束,第二阶段满足k拟阵约束。我们给出一个近似比为1/2(1-e-1/k+1)的近似算法。另一个问题目标函数是由非负单调次模函数与非负单调模函数的差构成,第一阶段满足基数约束,第二阶段满足k拟阵约束。本人提出了这个问题的两个双因子算法,一种是确定性算法,另一个是随机算法,可以有效改善了时间复杂度。

关键词：在线拍卖社会福利次模函数分类背包约束拟阵近似算法

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Approximation Algorithms for Some Stochastic Problems of Combinatorial Optimization

Approximation Algorithms for Some Stochastic Problems of Com...

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作者：盛海云南京师范大学

学位级别：硕士

覆盖问题和斯坦纳树问题都是典型的NP困难问题。这些问题有着广泛的应用背景并且是研究的热点问题。在本文中,我们研究的是两阶段有限情形的一些组合优化问题的随机模型。其中包括带次模惩罚的随机集合覆盖问题(带次模惩罚的随机顶点覆... 详细信息

覆盖问题和斯坦纳树问题都是典型的NP困难问题。这些问题有着广泛的应用背景并且是研究的热点问题。在本文中,我们研究的是两阶段有限情形的一些组合优化问题的随机模型。其中包括带次模惩罚的随机集合覆盖问题(带次模惩罚的随机顶点覆盖问题是它的一个特例)和随机prize-collecting斯坦纳树问题。在实际需求出现之前,我们可以在第一阶段选择(购买)一些集合或者边。当实际需求从预先的概率分布中出现时,则会选择(购买)更多的集合或者边来满足实际需求,但是在每一种情形下没有被购买的集合或者边服务的顾客集会产生相应的(次模)惩罚。目标是使第一阶段的购买费用,第二阶段的期望购买费用和期望惩罚费用的和最小化。通过对次模函数构造性质的研究,对带次模惩罚的随机集合覆盖问题,我们给出了2η-近似的原始-对偶算法(当η= 2时,对带次模惩罚的随机顶点覆盖问题给出了4-近似算法),这里η是元素在子集中出现的最大次数。对随机prize-collecting斯坦纳树问题,我们也给出了基于原始-对偶的3-近似算法。

关键词：随机集合覆盖随机prize-collecting斯坦纳树近似算法次模函数

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社会网络中影响力传播的鲁棒抑制方法

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计算机研究与发展 2016年第3期53卷 601-610页

作者：李劲岳昆张德海刘惟一云南大学软件学院昆明650091 云南省软件工程重点实验室昆明650091 云南大学信息学院昆明650091

社会网络中影响力传播的有效抑制是当前社会网络影响力传播机制研究关注的问题之一.针对不确定性、策略性负影响源的影响力传播抑制,讨论社会网络中影响力传播的鲁棒抑制问题.首先,作为提高算法运行效率的有效途径,讨论在竞争性线性阈... 详细信息

社会网络中影响力传播的有效抑制是当前社会网络影响力传播机制研究关注的问题之一.针对不确定性、策略性负影响源的影响力传播抑制,讨论社会网络中影响力传播的鲁棒抑制问题.首先,作为提高算法运行效率的有效途径,讨论在竞争性线性阈值传播模型下,负种子集传播能力的近似估计方法,以此为基础,提出不确定性负影响源情况下,期望抑制效果最大化的抑制种子集挖掘算法.然后,对于策略性传播源,以最小化最坏情况下的影响力传播范围为目标,基于极小极大优化作为抑制决策准则,提出了一个随机抑制策略的多项式时间近似求解算法.最后,在真实的社会网络数据集上,通过实验验证了所提出方法的有效性.

关键词：社会网络影响力抑制最大化极小极大原理近似算法次模函数

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多商品供应链网络设计研究

多商品供应链网络设计研究

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作者：沈锋南京大学

学位级别：硕士

一个良好的供应链网络不仅能帮助企业节省成本,还能提高服务质量,增加客户的满意度,进而提升企业的竞争力。因此,设计一个良好的供应链网络在经济全球化的今天显得越发重要。本文首先引入了一个具有一个外部供给者,一系列潜在的分配中心... 详细信息

一个良好的供应链网络不仅能帮助企业节省成本,还能提高服务质量,增加客户的满意度,进而提升企业的竞争力。因此,设计一个良好的供应链网络在经济全球化的今天显得越发重要。本文首先引入了一个具有一个外部供给者,一系列潜在的分配中心,多个零售商的多商品供应链模型。其中每个零售商仅能从一个分配中心得到所有的商品,每个零售商的需求是不确定的。为了得到模型成本最小化时的分配中心选址和零售商分配策略,我们引入了次模函数,并通过次模函数的性质引出切平面算法,该算法能有效地解决这时候的非线性规划问题。之后,我们在这模型基础上考虑了分配中心花一定成本从外部供给者处在多个时期购买相同数目商品的过程,得到一个分配中心的购买,库存及运输成本和预期收益差的函数,我们证明了该函数也是次模函数。而后,我们又先后考虑了多次购买商品数目互不相同,以及多次购买商品数目互不相同且不是定值,而是一个随机变量的情形,我们也证明了这时候是次模函数。从而这几种情形都可以用切平面算法来快速求解。最后,我们得到的三个模型的数值结果也表明了算法是快速有效的。

关键词：多商品供应链网络设计次模函数切平面算法外部供给者

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LTE/WLAN网络下基于比例公平的资源分配算法研究

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电子设计工程 2016年第22期24卷 12-15,19页

作者：俞涵张武雄裴冬赵铖张婷婷上海微系统与信息技术研究所上海200050 上海科技大学上海201210 上海无线通信研究中心上海201210

近年来,为满足移动数据爆发性的增长需求,LTE与WLAN共同组成的异构网络逐渐成为研究的焦点。在这样的场景下,当每个用户同时配备LTE和WLAN收发器时,用户体验更能获得巨大的改善。然而,由于两个系统之间的协同存在障碍,联合管理无线资源... 详细信息

近年来,为满足移动数据爆发性的增长需求,LTE与WLAN共同组成的异构网络逐渐成为研究的焦点。在这样的场景下,当每个用户同时配备LTE和WLAN收发器时,用户体验更能获得巨大的改善。然而,由于两个系统之间的协同存在障碍,联合管理无线资源比较困难。因此,文中考虑同时优化LTE系统中的信道分配和WLAN系统中的用户关联的问题,证明了这两个问题都可以转化成相交拟阵下的次模函数,并利用了一个基于次梯度的算法对这两个问题分别求解,最终通过LTE和WLAN系统中交替使用该优化算法提高全网吞吐量。

关键词：异构网络资源分配比例公平 LTE/WLAN 次模函数

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