基于DNA计算的指派问题

给出了推广的闭环DNA计算模型及其生化实验.用闭环DNA计算模型设计出了指派问题的DNA算法.对决策变量进行4组DNA编码来存放决策变量和效益值;通过有目的的终止技术和删除实验得到指派问题的全部可行解;通过批接入实验、电泳实验和检测实验获得最优指派问题的最优解.举例说明了算法的可行性.最后讨论了推广的闭环DNA计算模型的应用前景和不足之处.     

最大权匹配问题的闭环DNA算法

给出并证明了在DNA计算中处理实数问题的策略,即首先在误差限范围内用有理数集合代替实数集合;再取出与有理数集合一一对应的最小的整数集合.针对赋权匹配问题,给出了基于闭环DNA计算模型的赋权匹配问题算法.该算法首先按边进行三组编码并合成初始闭环DNA;再以相邻两条边为约束条件用删除实验获得所有匹配,并用电泳实验得到所有最大权匹配,最后用检测实验输出最优解.证明了算法的正确性,讨论了算法复杂度,并以一个例子说明了算法的有效性.     

移动Ad Hoc网络QoS路由的闭环DNA计算模型

提出针对移动Ad Hoc网络QoS路由问题的闭环DNA计算模型.对每条路径进行弧、费用、探针的3组编码,再采用有目的的终止技术合成所有从起点到终点的弧首尾相连路径,然后通过接入实验和电泳实验得到费用最小路径,并通过检测实验输出所有费用最小路径,同时给出了算法的生化实现过程.实验结果表明:在不增加算法复杂度情况下获得了QoS路由问题的最优解.     

基于闭环DNA的边着色问题DNA算法

提出一种新的DNA计算模型——闭环DNA计算模型。引进了批删除实验。讨论了其实现过程；提出并证明了边着色问题的基本定理，设计并实现了闭环DNA计算算法．该算法将边的DNA编码分为两部分，一部分存储边和色位置的二维数据，另一部分存储色号值；在DNA计算的主体部分用批删除实验得到全部正常的边着色，并通过电泳实验和检测实验获得χ′^-正常边着色．举例说明了算法的有效性和可行性．     

DNA计算在电路设计中的应用

讨论了DNA计算的机理,给出了DNA计算的基本生化实验.对电路布线问题,提出了DNA算法,即首先对导线的顺序进行DNA编码,其次通过杂交反应产生所有可行解,最后通过电泳实验得到最优解.对所得结果进行检测时采用了DNA芯片和分子信标技术,对探针进行生物素标记解读出最优解.该算法的核心运算是杂交反应,算法总的操作次数为n 3,其中n为电路布线问题的规模.最后,通过6对接线柱的例子说明了DNA算法的有效性和正确性.     

基于粘贴模型的最大团问题算法

对粘贴模型的组成、基本实验及其生化实现过程进行了分析,根据解决最大团问题的需要简化了粘贴模型.在粘贴模型中,提出了基于电泳技术和分离实验的DNA序列检测方法,可以检测多种存储链.基于分离实验提出了最大团问题的DNA算法,并给出其生化实现过程:先形成所有非空顶点子集的初始解空间;然后对每条边用分离实验进行检测,保留全部满足不相邻要求的顶点子集,从而得到全部团;再通过电泳实验得到全部最大团.通过检测实验输出实验结果,证明了算法的可行性和有效性.     

基于批分离实验的最大独立集问题DNA算法

根据解决最大独立集问题的需要,讨论了简化的粘贴模型,该模型只由单链DNA的存储链和分离板组成.以分离实验为基础提出了批分离实验和生化操作过程,该实验可以快速分离存储链.基于批分离实验设计了最大独立集问题的DNA算法,并给出其生化实现过程:先形成所有顶点子集的初始解空间;接着用批分离实验对每个顶点进行检测,筛选全部满足不相邻要求的顶点子集,从而得到全部独立集;然后通过电泳实验得到全部最大独立集;最后通过检测实验输出实验结果.讨论并证明了算法的正确性和复杂性,算法的操作次数是线性的,通过仿真实验说明了算法的有效性和可行性.     

利用DNA链的相对浓度求解背包问题

对于含有n个变量的0-1背包问题,提出了利用DNA链的浓度来判断某种0-1组合是否为可行解的计算模型。该计算模型编码了3n-3种寡聚核苷酸片断,并利用这些编码合成对应于约束条件的、不同浓度的2n-3种DNA链,作为数据池。随后,表示该0-1组合的DNA链被加入到数据池诱发链置换,根据可行解不会产生荧光来并行地搜索所有可行解。最后将可行解对应的目标函数加以比较,最终得到背包问题的最优解。结果表明,该模型的空间复杂度为O(n),时间复杂度为O(1)。模型的优点是计算过程可自动进行,中间结果无需分离,无需人工干预,可靠性高。因此DNA计算求解问题的规模得以大大增加。     

图的最小顶点覆盖问题的链置换模型

针对DNA计算解决最小顶点覆盖覆盖问题,采用对空解的数据池进行解的删除操作,找出解的补集,重而获得问题的最优解。在链置换的基础上,代替酶的作用,提高了实验的效率,节省时间,此算法独特新颖,简单可靠。     

基于贪婪策略整体分布优化算法的0-1背包问题求解

提出了一种思想简单且可用于0-1背包问题求解的基于贪婪策略整体分布优化算法.该算法首先随机产生一个初始种群,经贪婪策略将种群变成价值相对较高的可行解,保留本次最优解;然后以最优解为中心,用柯西分布产生新的种群,经贪婪策略将新种群变成相对价值较高的可行解,再保留本次最优解,重复以上过程,达到最大迭代次数,求出问题的全局最优解;最后,对不同规模的问题进行了实验.结果表明:该算法在求解0-1背包问题上是有效的,比遗传算法、贪婪算法具有更强的寻优能力.     

基于多项式时间近似及其改进算法的WSN设计

为了实现WSN设计中以满足一定的性能目标和网络成本的优化,提出了一种基于多项式时间近似及其改进算法.首先将问题构建为一个多接收器网络-最小成本-跳数约束问题;然后将问题简化为一个加权集合覆盖问题的改进形式,从而采用加权集合覆盖贪婪算法来得到问题的解;其次,为了改进多项式时间近似算法得到的解,在前者的基础上采用启发式工作方式迭代地去除当前解的一部分,并通过试探搜索空间的其他部分来重建解,从而得到更高质量的解.仿真实验结果表明,提出的算法在满足一定的QoS要求下,既能获得较低的设计成本,也能实现较少的执行时间.     

基于杂交链式反应的0-1整数规划问题计算模型

杂交链式反应因具有DNA链的设计简单且无酶等优点,现已广泛应用于核酸、蛋白质检测,生物传感器等领域.本文将0-1整数规划问题的解空间映射为二叉树,问题的解被映射为该二叉树从根节点至叶的有向路.发夹结构的DNA链被褪火在二维DNA折纸基底的订书钉链上,表示该二叉树.随后加入启动链诱发杂交链式反应,生成所有的路.根据0-1整数规划问题的约束条件设计探针,逐步搜索满足约束条件的路,得到所求0-1整数规划问题的最优解.模型的优点是编码简单,减少了搜索过程中的人工干预,可靠性高.     

混合粒子群算法求解多维背包问题

提出了一种求解多维0-1背包问题的混合粒子群算法,算法使用了两个主要的思想策略,即依据物品单位容积价值的高低选择物品的贪婪策略和基于二进制编码的粒子群算法.用提出的算法,对55个测试算例进行了测试,得到了全部算例的最优解.测试结果表明,提出的混合粒子群算法求解多维0-1背包问题,计算结果的优度高,时间短,是求解此问题的有效算法.     

路径排序问题基于表面的DNA算法

提出了路径排序问题表面DNA算法三步骤：a．找出两端点的所有链,b．筛选出所有的路,c．得到路序．指出编码问题在DNA计算中的重要性．在算法实现过程中,用保护两端点对应的DNA片段3’端或5’端的办法得到所有的链,并用电泳的方法对链进行排序以及去掉链长大于图权值总和的链;对探针进行生物素标记并且采用观察、记录亮点强度的办法筛选出所有的路;分析实验记录得到路序．将算法推广到最短（长）路问题的不同之处在第三步,即只需分析在表面上排在最前（最后）的DNA链的实验记录就得到最短（长）路．     

求解LP问题的部分基变量算法

一般形式的线性规划问题在找不到基本可行解或对偶问题的基本可行解时,无法用传统的单纯形法或对偶单纯形法求解,即"两看一算"算法.为了解决这个问题,结合两种"两看一算"算法,提出了一种新的算法--部分基变量算法.该算法首先从部分基变量出发,由初等行变换将LP问题转化为准典式,然后由初等行变换找到全部可行基变量,最后用对偶单纯形法得到最优解.对算法的正确性和可行性进行了严格证明,提出算法的实现方式并举例进行了说明,对算法的特点进行了讨论.分析表明所提出的算法是实现线性规划问题求解的较为理想的算法.     

基于DNA步行者求解最小顶点覆盖问题的计算模型

DNA步行者作为一类可执行复杂操作的新兴动态DNA纳米机器,可以在纳米尺度上以可控的方式在指定轨道内行走.文章将DNA步行者用于解决最小顶点覆盖问题,首先构造出全部顶点覆盖,用删除实验得到顶点覆盖的补集,再通过荧光探针N-甲基卟啉二丙酸(NMM)特异性识别G-四链体结构,产生荧光,最终得到最小顶点覆盖.该模型设计独特新颖,通用性好,操作简单,运行效率更高.     

基于POMDP的认知无线电动态频谱接入算法

针对当前认知无线电动态频谱接入算法实现复杂度高的缺点,提出了在硬件受限制的情况下,基于部分可观察马尔科夫决策过程的动态频谱接入算法.该算法利用多次对外界信道的检测得到对外界环境的估计,然后根据此估计以当前和未来收益总和最大化为目标,实频谱接入,并实现了最优解和贪心法次优解.该算法比随机检测接入算法多获得约25%的带宽,贪心法的次优解在阶段数较少时与最优解性能非常接近.     

差异演化算法求解多维0-1背包问题

多维0-1背包问题是典型的NP难题,设计了一种求解它的差异演化算法,阐述了算法求解多维0-1背包问题的具体操作过程。用提出的算法对55个测试算例进行了仿真实验,得到了全部算例的最优解。测试结果表明了文中算法是求解多维0-1背包问题的一种有效方法。     

求解等式约束优化中可能不可行问题的精确罚函数方法

讨论了非线性规划算法的一种需要,即无论问题本身是否可行,都能提供一个快速的局部收敛保证.基于精确罚函数方法,在考虑问题可能不可行的前提下,给出了算法并且分析了它的全局收敛性.在给予一定精度的前提下,证明了算法能够最终检测到问题是不可行的或者得到问题的近似解/最优解.借助于数值实验,在计算求最优解的迭代步数时,利用精确罚函数方法可以有效地检测出问题的不可行性.     

带多乘积约束的线性规划问题的求解新方法

根据问题的最优性和可行性提出一新的区域删除准则以排除问题(P)的可行域中不存在全局最优解的部分,结合区域删除准则和分支定界理论给出新算法.数值算例表明算法是有效可行的.