传感器网络中基于Voronoi网格的快速覆盖判定算法

覆盖问题是传感器网络研究中的一个基础课题,判定感兴趣的区域是否被一组给定的传感器节点完全覆盖,在监控等传感器网络的许多应用领域中具有重要意义。提出了一种传感器网络中基于Voronoi网格的快速覆盖判定算法VT-RCDA(Voronoi Tessellation based Rapid Coverage Decision Algorithm)。算法首先将感兴趣的区域进行正方形网格剖分,然后采用Voronoi网格模型将复杂的区域覆盖问题转化为简单的顶点覆盖问题。理论分析与仿真实验表明,与已有算法相比,新算法具有较好的覆盖判定正确率,较低的计算复杂度,且针对具有n个节点的传感器网络,能在O(nlogn)的时间开销内快速判断出任意给定感兴趣区域能否被这n个传感器节点覆盖。     

基于正三角形剖分的传感器网络覆盖判定算法

覆盖问题是传感器网络研究中的一个基础课题,如何判定某个感兴趣的区域是否被一组给定的传感器节点覆盖,在传感器网络的许多监控应用领域中具有重要意义。提出了一种传感器网络中基于正三角形剖分的快速κ-覆盖判定算法和最大κ-覆盖问题的求解算法,新算法首先把感兴趣区域剖分为正三角形区域,从而将复杂的区域覆盖问题转化为简单的正三角形区域覆盖问题。理论分析与仿真实验表明,针对具有n个节点的传感器网络,新算法的计算时间复杂度为O（n）,低于已有算法O（nlogn）的计算时间复杂度。     

并行加工经济批量问题的最优算法

考察了 n - period经济加工批量问题并给出一种复杂度 O(mnlogn )的优化算法 .对于无能力约束的动态经济加工批量问题 (Wagner- Whitin问题 ) ,最早由 Wagner和 Whitin(195 8)提出 ,并给出一个基于动态规划 ,复杂度为 O(n2 )的算法 .最近 ,有许多人重新对该问题进行了研究 ,并以多种方式给出了复杂度为 O(nlogn )的算法 .本文在以上研究的基础上 ,针对柔性加工多机并行加工情况 ,给出了一种复杂度为 O(mnlogn )的 Wagner- Whitin问题的解法 .     

基于初集排序的Pareto非支配解集构造算法

针对具有大型解空间的多目标决策问题,为进一步提高多目标决策的效率,快速且有效的非支配解集构造方法值得探究.给出非支配关系性质、初始非支配解集(简称初集)及非支配解集构造的有关定义与定理.在此基础上,依据有序集理论与运算规则,提出基于初集排序方法的Pareto非支配解集构造算法.该算法应用集合排序的方法,对有序的可行解集与有序的非支配解集进行比较,获得多目标决策问题的最优解.构建不包含初始非支配解的有序可行解集,设计非支配解排序规则、查找规则与插入规则.分析提出的算法及常见的非支配排序方法的时间复杂度.通过ZDT1～ZDT3、DTLZ1与DTLZ3测试函数的非支配解集构造实验,与王芳等(2016)提出的NTCM等方法相比,证明提出的非支配解集构造算法是有效的,时间复杂度更低,非支配解集构造时间具有显著的优势.     

基于软件容错的抢占阈值调度算法设计与仿真

为了提高硬实时系统的容错能力,同时减少任务间的抢占次数,基于软件容错模型提出了抢占阈值容错调度算法(FT-FPPT).为了获得系统中任务抢占阈值分配的最佳策略,基于任务最坏响应时间的可调度性分析,提出了一种最优的抢占阈值配置搜索算法(PTCSA).PTCSA算法能够将搜索空间由O(n!)减少到O(n 2),其中n为任务的个数.最后给出了该算法的最优性证明.仿真实验表明,抢占阈值容错调度算法能够在抢占式容错调度算法的基础上,进一步提高系统的容错能力。     

基于遗传编程和效用最优的网格资源调度及仿真

由于因特网的开放、动态性,传统的计算资源调度方法已不再适用网格计算.基于经济模型的网格资源管理和调度成为研究热点.针对计算市场模型中非线性效用最优化问题,提出了一种基于遗传编程改进的效用最优的网格资源调度算法.该算法使用遗传编程构造计算市场模型中的效用函数,使得计算复杂度控制为O(n).仿真结果表明该算法可以提高网格计算中的资源调度性能.     

一种新的支持矢量数据描述模糊识别方法

支持矢量机(SVM)是一种两类分类器,而支持矢量数据描述(SVDD)是一种单类数据分类方法,通过在特征空间寻找包含某类样本的最小超球体来对样本分类,该方法只需已知某类数据即可构造分类器.但是在SVDD方法中,直接根据超球体构造的分类器对样本数据正确识别能力不高.针对这个问题,根据样本在特征空间中到各个超球体球心的距离构造了样本属于各-个类别的模糊隶属度函数,提出了FSVDD多目标识别方法.在FSVDD的训练过程中采用了乘性迭代规则的快速优化算法,该快速算法降低了优化的复杂度和缩短了优化时间.在针对不同类型数据集的识别实验中,证明了提出的FSVDD多目标识别算法具有训练速度快、识别率高的优点,有很强的实用性.     

基于回卷恢复的容错硬实时系统可调度性分析

在硬实时系统中,由于任务超时完成将会导致灾难性后果,因此硬实时系统必须具有实时性和可靠性保障。为了提高硬实时系统的容错能力,基于回卷恢复模型提出了允许容错优先级提升的分配策略。为了获得系统中容错优先级分配的最佳策略,基于任务最坏响应时间的可调度性分析,提出了一种最优的容错优先级配置搜索算法(fault tolerant priority configuration search algorithm, FTPCSA)。该算法能够将搜索空间由O(n!)减少到O(n2)。最后给出了该算法的最优性证明。经过深入分析和实验证明,允许容错优先级提升的分配策略能够在容错优先级继承策略的基础上,进一步提高系统的容错能力     

结合图像特征和几何特征的级联图像匹配方法

提出了一种多特征级联目标匹配算法(MFCM)。在先前的研究中提出的基于几何特征的匹配方法复杂度普遍较高,需要改进。MFCM算法首先使用图像特征为每一个特征点建立潜在匹配集,然后进行两级匹配:第一级匹配采用分治思想,利用几何特征建立匹配结果集,并应用投票机制来确保匹配的稳定性;第二级匹配在模板点集和匹配结果集之间建立对应关系。新算法有效提高了几何匹配方法的效率,同时保持了较高的匹配正确率。实验结果表明,MFCM算法可以有效处理大数据量的目标匹配问题。     

基于压缩型EKF的SLAM改进算法

针对基于压缩型扩展卡尔曼滤波(CEKF)的SLAM算法在状态增广和地图管理两方面的不足,提出了一种改进算法(ICEKF算法).读算法通过增广辅助系数矩阵即可快速完成状态增广,计算复杂度由O(N2)降低为O(NA),其中N和NA分别为全局和局部地图中的路标数.在地图管理上,ICEKF算法采用一种基于欧氏距离的局部地图动态选择方法,避免了CEKF算法对全局地图进行预先划分带来的路标分配等问题.仿真表明ICEKF算法在估计结果上与EKF算法具有一致的最优性,与CEKF算法相比计算量大大降低.     

并行广义预测自校正控制器(GPC)

本文旨在讨论ＧＰＣ算法［１，２］的并行化问题，通过对原串行算法的数据流及数据相关性的分析，得到了一种三角阵列的并行算法。该算法自然导致Ｓｙｓｔｏｌｉｃ结构，并具有良好的数值稳定性。对于一个 ｎ阶系统而言，本算法采用Ｏ（ｎ２）阶的处理器单元互连成三角阵列，可以把计算时间由原来的Ｏ（ｎ３）阶（内积运算）时间提高到 Ｏ（ｎ）阶，因而具有 Ｏ（ｎ２）的加速比，其处理器的利用效率得到了很大提高。     

平方根椭球状态定界及其并行计算

提出了一种易于脉动阵列实现的平方根椭球状态定界算法。算法将椭球形状矩阵的平方根进行递推计算,使得计算的数值稳定性得以提高。由于平方根算法具有矩阵与矩阵以及矩阵与向量的运算形式,因而适合在并行处理器上执行。为了并行计算,给出了实现此平方根算法的脉动阵列结构。计算复杂性分析显示,若系统状态维数为n,串行计算的计算复杂度至少为O(n3),而并行计算的计算复杂度降为O(n)。仿真结果验证了本方法的有效性。     

A HEURISTIC FOR F3/bi= b/C_(max) AND ITSWORST-CASE ANALYSIS

1.IntroductionTheF3Cm..canbestatedasfOllows.Eachofthenjobs1,2,'')nistobeprocessedonthreemachinesA,B,Cinthesameorder.Giventheprocessingtimesal?hiandciofjobionmachinesA,BandC,findtheorderinwhicheachmachineshouldprocessethejobssoastominimizingthetotaltimesp…     

基于Mobius立方体的最短路径路由算法

Mobius立方体是超立方体的一种变形结构。Mobius立方体除了具有超立方体本身的可扩展性和路由简单等优点外,它与含有相同数目的点和边的超立方体相比具有更好的性能。文中提出一种新的用于Mobius立方体网络的最短路径路由算法,避免了递归调用。分析和实验证明,相对于Cull P提出的最短路径算法有更高的效率,并易于硬件实现,且时间复杂度为O(n)。     

直线上的双旅行售货员位置问题

旅行售货员位置问题在组合优化中是非常困难的问题之一,由于它的困难（它涉及到族行售货员问题和位置问题双重问题）这个问题一直引起人们极大关注,然而多于一人的旅行售货员问题还没有去探讨。本文提出一个复杂度为Ｏ（ｎ４）的算法解决直线上的双旅行售货员位置问题     

New Mehrotra＇s second order predictor-corrector algorithm for P_＊（κ） linear complementarity problems

It has been shown in various papers that most interior-point algorithms for linear optimization and their analysis can be generalized to P*(κ)- linear complementarity problems. This paper presents an extension of the recent variant of Mehrotra’s second order algorithm for linear optimijation. It is shown that the iteration-complexity bound of the algorithm is O
(4κ + 3)√14κ + 5 n log (x0)Ts0 ε , which is similar to that of the corresponding algorithm for linear optimization.     

An optimal scheduling algorithm based on task duplication

1.INTRODUCTION Anefficientschedulingofaparallelprogramontothe processorsisvitalforachievingahighperformance fromaparallelcomputersystem.Thetaskduplication basedschedulingisanewapproachtothescheduling problems.Sincethecommunicationtimeamongtasks assignedtothesameprocessorisconsideredtobe negligible,taskduplicationisonewayofreducingthe interprocessorcommunicationoverhead.Usingthis approach,someofthemorecriticaltasksofaparallel programareduplicatedonmorethanoneprocessor.Thiscanpotentiallyred…     

MIMO-STBC子载波资源分配算法研究

正交频分多址是一种无线环境下的高速传输技术,适合在多径传播和多普勒频移的无线移动信道中传输高速数据。在对与多天线STBC等效的单发单收模型进行研究的基础上,提出了一种适用于MIMO-STBC系统自适应优化的子载波资源分配算法,将复杂的分集增益指标转换为直观的SNR指标,明确表示出接收机SNR与信道相关矩阵之间的关系。仿真实验表明,该算法进一步提高了频谱效率与系统性能。     

一种改进的分布式多目标跟踪算法

将多平台分布式的IMM_Kalman(DIMM_Kalman)算法和IMM_JPDA(DIMM_JPDA)算法相结合,得到改进的DIMM_JPDA(DIIMM_JPDA)算法。在DIIMM_JPDA算法中,每个平台都有自己独立的IMM算法跟踪系统,每个IMM算法中都采用Kalman/JPDA滤波器,全局的滤波值由各平台的滤波值融合而成。然而在全局融合中,由于协方差矩阵可能出现奇异,导致计算的不稳定性或出现严重异常。为了克服上述问题的缺点,引入了特征值扰动方法,使该协方差矩阵变成非奇异矩阵。仿真实验表明改进的DIIMM_JPDA算法比DIMM_JPDA算法有更小的误差。     

关于带有传输时间的F2|perm|Cmax排序问题的一个新算法

考虑传输时间的同顺序排序问题是在机器人设计及柔性制造系统中有着广泛应用的一类排序问题。