基于动力学演化算法的云任务与虚拟机分配策略研究

建立了云任务和虚拟机分配的数学模型,并将其转换成一个组合优化问题,利用改进的演化算法进行求解.算法中设计了两种编码方案,并根据这两种编码表示设计了杂交和变异算子,并引入了动力学选择机制让种群中的个体都有机会参与演化.采用了两组实验数据进行测试,并和随机分配算法、顺序分配算法以及贪心分配算法进行比较.实验结果表明该演化算法获得的结果最优.     

片上网络任务映射算法的可靠性优化

为了满足当前特定应用领域对片上网络可靠性的要求,在贪心启发式映射算法的基础上,通过加入基于容错机制可靠的通信开销函数约束,实现了一种具有可靠性的片上网络任务映射算法RaNMAP.结果表明,该映射算法可以有效提高片上网络系统的可靠性,有利于从更高的抽象层次对片上网络的容错设计进行指导和评估.     

云存储系统的能耗优化节点管理方法

为节省云存储系统的能耗,文中考虑在云存储系统利用率较低时关闭部分存储节点.为了保证部分存储节点关闭时数据的可用性,针对如何选择云存储系统中可以关闭的节点集合问题,设计了基于辅助节点的贪心算法,并针对异构云存储系统的能耗优化问题,提出了面向异构云存储系统的能耗优化贪心算法.模拟实验结果表明,文中提出的面向异构系统的能耗优化贪心算法能较好地降低异构云存储系统的能耗,其性能明显优于一般的贪心算法,从而验证了所提算法的有效性.     

基于启发式和贪心策略的社交网络影响最大化算法

为解决传统影响力最大化算法在影响范围和运行时间上存在的不平衡问题,提出了一种综合启发式和贪心算法的社交网络影响力最大化算法(MHG).该算法综合考虑了贪心算法和启发式算法的优势,将种子节点的选择分为2个阶段,即通过启发式算法选出候选种子节点集和使用贪心算法从候选种子节点集中筛选出种子节点集合.结果表明,与现有的启发式算法相比,MHG算法在影响范围上具有显著优势,且接近贪心算法,但其运行时间明显少于贪心算法,因而在效果和时间2个方面取得了较好的平衡.在真实数据集及不同传播模型下,MHG算法均表现出稳定的影响范围,体现了该算法在大规模社会网络处理中的可扩展性.     

基于贪心修正策略的遗传算法求解0-1背包问题

介绍了0-1背包问题的基本贪心算法,借助于启发式算法在求解NP问题中的良好表现,设计了一种基于贪心修正策略的遗传算法。该算法结合了贪心算法和遗传算法各自的优点,利用贪心算法强化了初始最优解,通过对遗传算法的改进,使其在寻求最优的过程中更具有优越性。实际数值计算和结果比较表明,该算法能有效解决0-1背包问题。     

最优顶点覆盖的贪心边近似算法

提出了一种新的贪心边近似算法,能保证性能比不大于2的同时比传统的选任意边算法有更优的解,在可验证（能得到最优覆盖点数）时,统计数据表明贪心边算法非常有效,是一个集合了传统的任选一边近似算法和选择度数最大点的贪心算法两者优点的新算法.     

基于XML配置框架下多维度扩展贪心算法

基于XML配置相关原理, 给出一种贪心策略算法, 并对算法进行测试. 针对测试过程中存在的问题, 优化得到多维度扩展贪心算法, 并对不同算法进行比较实验. 实验结果表明, 该算法具有可信度高、 执行快速和覆盖全面的优点, 并且运行的数据越多, 结果越精确.     

科技文摘

世界三大基因库成功落户中国 2000年8月,当刚从美国归来的陈晓宁教授小心翼翼地将一片片活体基因板放入-86℃的冰箱中时,世界三大基因库正式落户中国,也标志着中国已成为继美国之后掌握最顶级基因技术的又一个国家。 这三大基因库是:人类基因克隆库、人类基因探针库、小鼠基因克隆及控针库。 陈晓宁教授几年前,就已开始给中国的基因组研究和医学遗传学研究     

树-串句法统计翻译模型的正向贪心解码算法

为了有效利用句法信息指导翻译过程,提出了基于贪心搜索的树-串句法统计翻译模型的正向解码算法.该算法以对数线性模型为整体框架,采用翻译模型概率、语言模型概率和空译文罚分作为特征函数.在解码过程中首先生成初始译文,然后通过遍历句法分析树反复迭代来改进译文.重点研究了解码过程中译文片断的打分方法.实验在IWSLT2004数据集上进行并采用BLEU方法评价翻译结果.实验结果表明正向贪心解码算法在翻译质量和速度上均好于现有的反向解码算法,这说明正向贪心解码算法能够更为有效地利用句法结构信息,更适合于树-串统计翻译模型.     

基于贪心算法构建最优二叉查找树

分析二叉查找树与赫夫曼树各自的特点,提出了一种构建最优二叉查找树的算法即贪心算法,并用VC++程序设计语言编码实现.实验结果表明:贪心算法不仅趋于稳定、时间效率明显优于动态规划算法,而且还实现了其数据规模达到20 000时空间上的突破.