一类多机排序问题算法及其计算复杂性研究

在经典排序论中，一般都假设每个工件在任一时刻仅被一台机器加工，且每台机器至多仅加工一个工件。在这篇文章中，研究这样一类排序问题：每个工件可以被多个不同的机器子集加工，其加工速度对于不同的机器子集是不同的，被加工的工件假定是可以间断且是独立的。排序问题的性能测度是排序长度。在以上条件下求解这类问题算法被给出，对其计算复杂性也作了研究。     

关于图染色的算法

本文给出了图上顶点染色,边染色的算法.其中边染色算法是一个非多项式时间的精确算法,该算法是先求出所有极大匹配,然后再求极小匹配覆盖,最后得出最优边染色.顶点染色算法是一个多项式时间的近似算法,该算法的时间复杂性为O(n~3logn),空间复杂性为O(n~3)的近似算法,它是由贪吃策略得到的.对于任意的图,该算法所用的期望颜色数为「log(n 1)」.     

模幂运算的一个递归算法

模幂算法广泛应用于公开密钥加密技术。在分析已有模幂算法基础上,提出模幂算法的递归实现,省去了模幂算法中指数的二进制化过程已经对指数的扫描过程,简化了算法。     

免疫进化模糊聚类算法在边缘检测中的应用

针对图像处理中的模糊边缘检测问题,提出一种免疫进化模糊聚类算法.该算法在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴了生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了遗传算法的群体多样性,具有更好的全局搜索能力.实验结果表明,该算法不仅具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力,而且可以减弱基于遗传算法的模糊聚类算法在遗传后期的波动现象.     

一类基于冒泡排序的改进算法的分析与比较

排序算法对于计算机信息处理很重要，一个好的排序不仅可以使信息查找的效率提高，而且还直接影响着计算机的工作效率．目前排序领域许多最简单的算法都是基于冒泡排序算法，该文对这些算法的基本原理进行了介绍和分析，并对它们的算法性能进行了比较．     

一种求单源单汇点无环图最短路径的新算法

用Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法，可求出单源单汇点最短路径，时间复杂性是Ｏ（ｎ２）．笔者提出了一种求最短路径的算法，时间复杂性是Ｏ（ｎ＋ｅ）（其中ｎ是图中顶点数，ｅ是边数），且两种算法的空间复杂性基本相同。     

订单编组问题的一类特殊模型的有效算法

工业生产中常遇到按大批量的订单要求加工其所需的产品问题;而把订单要求的一些相同或相似产品合并成批进行批量生产是提高生产效率的一种手段.要考虑的问题是如何分解合并订单使得总的批数达到最大.证明每批的订单总数量均为常数λ的订单合并问题的复杂性,讨论一类特殊的订单合并编组问题并设计其有效算法.     

基于动态群体的聚集演化求解多峰函数优化问题

指出了现有的演化算法框架都是群体固定的演化迭代过程，对求解多峰函数优化问题时由于无法事先得知峰值点的个数而很难确定合适的群体大小，影响了算法的效率，提出了一种群体动态可调的演化方式，使得初始群体大小可任意指定，在演化过程中通过聚集和按比例引入新个体两个过程而动态变化。实验表明，该算法能尽可能多地定位峰值点。     

基于蚁群算法和遗传规划的跨单元调度方法

针对运输能力受限的跨单元调度问题,提出了一种基于蚁群算法与遗传规划的超启发式算法.通过蚁群算法搜索合适的启发式规则,并且利用遗传规划生成可以适用于问题模型的启发式规则,用以扩充规则集;同时引入时间窗的概念,用来决策每个小车运输时的等待时间.实验表明,提出的算法可以搜索出优质规则,并且通过遗传规划很大程度上改善了候选规则集,提升算法性能.同时时间窗策略的采用可以提高小车的利用率以及最小化总加权延迟时间.      

寻求多边形链顶点凸壳的算法

提出一种计算简单多边形链顶点凸壳的算法，基本思想是分段计算，在每段的计算中，先分4种不同情况计算出边链L1，然后利用一种技巧将L1上的部分顶点排列成顶点角递增序列，构成边链L2，最后对L2进行倒查，删去非凸壳顶点，剩下的点即凸壳顶点，该算法不仅易于实现，而且其时间复杂性是线性的。     

一种快速单模式准确匹配算法

引入连续跳跃查找文本的思想,提出了一种新的单模式精确匹配算法,其最优条件下的时间复杂度为O[n/(m 1)],新算法的平均时间复杂度分析表明其具有优越的查找性能,对比实验结果显示,新算法的性能优于目前所见的同类算法,特别是在模式较短的情况下,优势更为明显,这一特点非常适合于自然语言文本的检索。     

改进的基于拓扑分析的Steiner树近似算法

针对Berman近似算法k为3情况下的求解思想进行了改进。在使用Fibonacci堆求解出相应点对间最短距离的基础上，通过构建Voronoi域求出元组子树的耗费，并分析了Steiner树的网络拓扑结构以去除无用元组，从而简化拓扑，降低总体时间复杂度。在实验结果中，每个实例的过滤因子均大于0．9，有的甚至高达0．999，这表明大量无用的元组在进入评估阶段和构造阶段之前已被过滤掉，同时运行时间的减少也显示出改进算法在多播应用的路由寻径中更有效。     

Immune Genetic Algorithm for Optimal Design

A computing model employing the immune and genetic algorithm (IGA) for the optimization of part design is presented. This model operates on a population of points in search space simultaneously, not on just one point. It uses the objective function itself, not derivative or any other additional information and guarantees the fast convergence toward the global optimum. This method avoids some weak points in genetic algorithm, such as inefficient to some local searching problems and its convergence is too early. Based on this model, an optimal design support system (IGBODS) is developed. IGBODS has been used in practice and the result shows that this model has great advantage than traditional one and promises good application in optimal design.     

基于遗传和启发式算法的混合顶点着色算法

图的着色问题是一种典型的NP-完全问题.提出了基于遗传算法和启发式算法的新型混合顶点着色算法,该算法在实现过程中涉及到染色体的编码方法、适应度函数的设计以及遗传算子的选择等.实验仿真结果表明此算法改善了求解的时间复杂度,可以获得问题高质量的解.     

寻找进化树中限长最大密集度路径的一种新算法

针对进化树中的限长最大密集度路径的求解问题提出一种更优的算法。该算法能以伪多项式时间O(wmaxnL)在节点数目为n,且每个节点携带值-权重向量(βv,γv)的进化树中找到一条长度至少为L的路径P,其密集度为最大且满足wmin≤∑v∈Pγv≤wmax.     

一种新型快速排序算法的设计与实现

本给出了一种具有比传统快速排序算法性能更高的排序方法，该方法既不需要关键字之间的比较，也不需要记录的移动，全给出了该算法的描述，时间/空间复杂度分析和实验比较数据，实验表明，该算法特别适合于大数据量大记录的排序工作。     

混沌免疫模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

针对图像处理中的模糊边缘检测问题,提出一种混沌免疫模糊聚类算法.该算法把混沌变量加载于免疫算法的变量群体中,利用混沌搜索的特点对群体进行微小扰动并逐步调整扰动幅度,明显改善了免疫算法的群体多样性.实验结果表明,该算法不仅具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力,而且可以提高基于人工免疫进化算法的模糊聚类算法的搜索效率.     

Vandermonde矩阵求逆的并行算法及其复杂度

分析Ｖａｎｄｅｒｍｏｎｄｅ矩阵的一种求逆递推式,利用卷积技术研究递推式求解的并行计算方法,给出了并行算法的实现方案,该算法的时间复杂度为Ｏ（ｌｏｇ２ｎ＾２）。     

算法性能分析技术研究

文章论述了算法性能分析的基本理论,分析了一个典型的算法分析实例,提出了几种用于算法分析的技术,解决了一大类算法性能分析的问题。     

一种基于堆的快速排序算法

堆排序算法具有低时间复杂度和低空间复杂度的优点;但对原始序列的有序性不敏感。快速排序算法是在平均情况下公认的高速算法;但有较高空间复杂度。对两个算法扬长避短,设计了一种新的排序算法HQSort;并从理论和实例两个角度分析了该算法的效率,在不同量级的数据集上对该算法和三种经典排序算法进行了对比运行和测试,验证了该算法不仅在时间效率上优于其他算法,而且在辅助存储空间上比快速排序算法减少约50%。