若干NP完全问题的特殊情形

讨论了图算法中若干ＮＰ完全问题在所给的图是一棵树时的特殊情形－ 利用树结构的前序编号表示法提出了解树的最大独立集问题、最小顶点覆盖问题和最小支配集问题的线性时间算法－在渐近意义下这些算法都是最优算法     

图的最小顶点覆盖问题的质粒DNA计算模型

给出了图的最小顶点覆盖问题的质粒DNA算模型及其实现算法．算法的时间复杂性是O(q),编码最小覆盖问题所需的核苷酸片段种类为n,其中n,q分别是图的规模和边数．在算法中,所用酶的种类也等于图的规模．而且,算法不需要复杂的单链DNA自身退火反应和PCR扩增．     

最小顶点覆盖问题的一个近似算法

最小顶点覆盖是图论中的一个重要概念，它是一个NP难的问题．给出了一个求解最小顶点覆盖的近似算法，与现有算法相比具有更优的性能比。     

Series-Parallel图上最小权顶点覆盖3-路问题的有效算法

研究了Series-Parallel图上的顶点覆盖3-路问题,利用动态规划思想,给出一个能在多项式时间内完成的有效算法,该算法的运行时间为O（|V|）。     

分层算法求解竞赛图上的最小弱顶点覆盖

竞赛图上的弱顶点覆盖问题是一个NP困难问题,本文先定义了竞赛图上的势加权函数,然后利用分层技术给出了一个求解竞赛图最小弱顶点覆盖问题的近似算法,并证明了此近似算法的近似度为3     

基于频繁活动序列挖掘的过程改进机会分析

为了指导质量管理过程的持续改进，提出了基于图结构的工作流频繁活动序列模式的挖掘方法．采用基于Apriori方法的频繁活动序列挖掘算法，认为k-频繁图集中，当一个图减去其中的一个源顶点后，如果所得到的图与另一个图减去其中的一个沉顶点后的图相同时，可以连接生成一个（k＋1）-候选频繁图，从而减少了传统Apriori算法迭代过程中生成的冗余候选频繁图的数目．文中以某飞机制造公司的质量外审意见处理流程为例，对改进Apriori算法的应用效果进行了验证，结果表明，该方法能够有效地挖掘出历史过程实例集中所蕴含的频繁活动执行序列，辅助企业可从过程组成的角度来寻找质量管理过程的改进机会．     

最短路径问题的DNA算法

最短路径问题是在一个带权图的两个顶点之间找出一条具有最小权和路径的问题,它是图论中一个经典的NP完全问题,用电子计算机需要指数级的时间内才能得到解决,本文基于分子生物技术并利用Adleman-Lipton模型给出最短路径问题的DNA算法,这个DNA算法理论上能在多项式的时间内解决这个NP完全问题。具体地对个城市的最短路径问题,首先将它视为一个具有顶点和边的图,并将顶点,边分别用DNA链编码表示,边的方向通过顶点的编码获得;再将这些DNA链投放在试管中进行生物化学反应,利用DNA计算的高效并行性,通过基本的生物实验操作最后得到最短路径问题的解,其过程的复杂度为O(n)。该算法的创新之处在于表示城市和路径的DNA链长度的设计以及在操作中巧妙的消除了路径途经城市数目不同的影响,能使我们在合理小的范围内寻找最短路径问题的解,较大地简化了问题的复杂度。     

图像区域边界抽取与链码树结构生成算法

通过定义二值图像像素顶点的链码,构造像素顶点矩阵,给出了一个基于像素顶点的线性的图像区域边界追踪和链码树结构的生成算法,算法在追踪和抽取区域边界的顶点链码的同时生成区域边界的链码树结构.算法复杂度是线性的,且适用于任意复杂图像区域.     

Pythagorean模糊信息系统属性约简的图论方法

信息系统中,属性约简是知识发现问题的一个研究热点,能达到发掘并简化知识的目的。目前已有很多利用辨识矩阵来进行属性约简的研究,但是当数据维数较大时,算法复杂度往往很大。利用加权欧几里得距离来定义二元关系及辨识矩阵,利用信息系统的约简与生成图的最小顶点覆盖等价的关系,将辨识矩阵求解约简的问题转化为求解生成图中最小顶点覆盖的问题,并给出了Pythagorean模糊信息系统中属性约简的算法;在此基础上,利用基于加权欧几里得距离的相似关系,定义了Pythagorean模糊决策信息系统的辨识矩阵,并给出了用最小顶点覆盖的方法求约简算法,最后利用实例验证了算法的有效性。     

不确定带权有限状态机的最小化问题

本文提出一个不完全确定带权有限状态机的状态最小化问题：找一个状态间权值最小的机器覆盖确定机。在详细讨论了与这一问题解决有关的概念基础上，借助于ｂｉｎａｔｅ覆盖问题，给出了它的两个分枝限界算法。     

基于邻接矩阵的网络流量检测点选取算法研究

为对网络流量进行有效检测,考虑网络节点的流守恒,把网络流量检测点选取问题抽象为无向图的弱顶点覆盖问题.基于图论中邻接矩阵的概念,在满足对任意顶点度数大于2的假设条件下,提出一个求解弱顶点覆盖问题的近似算法.通过将求解弱顶点覆盖集中点与边的关系转化为点与点的关系,降低了矩阵计算复杂度.仿真实验表明,与现有算法相比,新算法能够选取出更小的弱顶点覆盖集,部署更少的网络流量检测点,减轻了由网络流量数据收集造成的额外负担.     

多目标MIN-MAX度最小树问题及其求解

在多目标最小生成树问题和MIN-MAX度最小树问题的基础上,探讨使生成树最大顶点度数以及总权重都尽可能小的另类多目标MIN-MAX度最小生成树问题。分析了这一特殊的顶点度约束与Hamilton路的关联性质,在此基础上设计了先Hamilton路再MIN-MAX度最小树的独特求解方案。根据初始条件不同,当网络图不存在Hamilton路时,引入改进的蚁群优化算法,将转移概率由基本的指数形式改进为线性形式,在不影响求解质量的前提下,提高计算效率。针对以上策略,设计了相应的求解方案,并在计算机上用Delphi编程实现。大量数值算例验证表明,算法能快速有效地求解多目标情形下的MIN-MAX度最小生成树问题。     

基于快速图挖掘的网络拓扑局部调节区域算法

针对IP骨干网重新配置中繁重工作量的问题,提出一种快速图挖掘算法来解决网络拓扑的局部调节区域问题,解决了从网络拓扑中找到组件时子图同构的NP-hard问题,减少了网络重构的操作工作量.该文提出的启发式图挖掘算法顶点,称为顶点目标搜索(vertex targeting search,VTS)算法,通过考虑网络操作条件减少了搜索空间的大小.实验结果表明,该文方法可以快速得到搜索网络模式图,与其他方法比较,该文具有较少的搜索时间,说明该文方法具有可行性和有效性.     

块图中的无权1-中心问题

p-中心问题是指在网络图中放置p个设施,使得每个客户到达最近设施的最大权距离最小.如果所有客户的权值均为1,则称为无权中心问题.主要研究边长为1的块图中的无权1-中心问题,借助于块图树形轮廓的构造,该问题在线性时间内可得以解决.     

八角形斯坦纳树问题的文化基因算法

针对多端线网互连问题,提出以超大规模集成电路物理设计中布线阶段应用较多的斯坦纳树为切入点,采用一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索相结合的文化基因算法,对八角形斯坦纳树的结构进行优化,从而进一步缩减线长. 使用Prim算法预处理取得初始种群,并重新修改了原本的文化基因的编码以及相关操作,以便可以处理八角形斯坦纳树构建这一离散问题,利用八角形结构,使其能在全局范围内,快速收敛并全局寻优. 实验结果表明,所提算法能获得较好拓扑的八角形斯坦纳树,快速得到多端线网最优或者较优的布线结果,缩减布线的线长.     

一种新型片上网络拓扑结构及其自适应路由算法

由于片上网络的拓扑结构和路由算法直接影响片上网络的传输延迟和传输效率,提出了一种新的片上网络拓扑结构——半环形网格结构(H-annular Mesh).它以2D-Mesh拓扑结构为基础,由顶角节点向中心节点引入连线构成半环形的网格结构,充分结合了2D-Torus拓扑结构的优点.并针对H-annular Mesh拓扑结构,提出了HAA-XY自适应路由算法.仿真结果表明,基于H-annular Mesh拓扑结构和HAAXY路由算法的片上网络,能够有效地减少网络传输延迟,并可实现多方向及多节点的数据并行通信.     

单圈图的点覆盖k-路问题的有效算法

利用贪婪算法的思想,给出了一个求解树上点覆盖k-路问题的有效算法,并且进一步针对单圈图的点覆盖k-路问题,给出了一个能在多项式时间内完成的有效算法。     

块图上的p-maxian问题

p-maxian问题是在拥有n个demand点的网络中安置P个设施,使得所有demand点到最远设施的赋权距离之和达到最大。在本篇论文中,我们主要讨论在拥有正的顶点权重和单位边长的块图上限制p-maxian问题,并给出一个O（n）时间的算法。     

2-重心问题及其反问题的研究

通过研究树上的具有非负权重的2-重心问题,得出了下面的结论：若顶点子集{a,b}包含于V是树的2-重心,在树上连接顶点a和顶点b有唯一的一条路,去掉路的中点所在的边,树分成两个子树,则a和b分别是所在子树的1重心．根据这个结论,提出了具体的算法,即树上的具有非负权重的2-重心可以通过在其子树上求1-重心来得到。树上的具有非负权重的2-重心问题的反问题,可以转化为线性规划模型求解,存在有效算法。