第二类Stirling数对有限集合的覆盖近似计数的应用

在近似算法领域,集合覆盖计数是研究的比较早和比较透彻的问题之一.文中结合第二类Stirling数,提出了一种构造有限集合上的集合覆盖的算法,并且讨论了它的正确性.该算法简单有效,可以在有限的计算资源下求得一个有限集合的覆盖计数的下界.     

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.     

一种基于决策表约简的集覆盖问题的近似解法

集覆盖问题和决策信息表的约简问题分别是优化领域和信息处理领域重要的研究课题,但目前的研究大都针对这两个问题分别独立展开.通过分析集覆盖问题的解结构和决策信息表的布尔约简结构,将两者联系起来探讨.首先,给出一个集覆盖问题的布尔矩阵表示,并通过添加决策属性,对集覆盖中的集合进行分类,进一步诱导出一个以该布尔矩阵为条件属性值的决策信息表.其次,分析了决策表和集覆盖的辨识集之间的关系,证明了集覆盖问题的一个局部最优解恰好是该决策表的一个属性约简,即,求解集覆盖问题可等价地转化为求解决策表的属性约简问题.然后,利用决策表中的条件熵来度量集覆盖中一个集合在集族中的相对重要度,并构造了基于条件熵的集覆盖问题的近似算法.最后,运用实例验证了该算法的有效性和可行性,并将新算法与几个传统集覆盖算法进行了对比.实验结果表明,新算法在求得满意解上具有一定的优势.     

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.     

预算型最大覆盖问题的近似算法

研究了给定预算常数的最大覆盖问题,给出了求解此问题的改进贪婪算法,得到了性能保证为1-e-1的近似算法.     

无线传感网络改进的最小生成树算法

机场噪声检测是近些年来一直困扰我们的一个难题,其中一个关键点是如何解决最小连通覆盖集问题,目前国外解决该问题新的方法有集中式近似算法、令牌驱动、圆周覆盖等,国内有DVC算法、重构Voronoi划分等.研究了在同时满足网络的覆盖性与连通性的前提下,如何选择最少数目工作节点的问题,为得到已知机场区域的最小连通覆盖集,在集中式近似算法的基础上,提出一种改进的最小生成树算法,用来确保该覆盖集连通所需的辅助节点,最后通过实验对设计的算法性能进行评估.     

求解下模集函数最大值问题的局部搜索算法

给出了求解具有简单约束的下模集函数最大值问题的一种局部搜索算法,并讨论了所给算法的性能保证.该算法的基本思想是:算法每次迭代总是在当前近似解集的邻域内,求出使目标函数取得最大的集合,将其作为新的近似解集.分析表明,所给算法是一种多项式时间近似算法.     

求解最小覆盖问题的快速近似算法的进一步研究

分析了已有求覆盖平面上给定的若干个点的尽可能小的圆的问题的算法。给出了一个新的求解最小覆盖问题的算法，其计算时间复杂度为平面上给定的点数量的线性函数，该算法已编程实现，通过几万例随机算例的实际计算比较，表明算法所得结果的平均精度比已有的各种快速近似算法所得的精度要高，而且具体每例所需的计算时间均比已有快速近似算法对应的计算时间要短。     

求解最小覆盖问题的快速近似算法的进一步研究

分析了已有求覆盖平面上给定的若干个点的尽可能小的圆的问题的算法。给出了一个新的求解最小覆盖问题的算法，其计算时间复杂度为平面上给定的点数量的线性函数，该算法已编程实现，通过几万例随机算例的实际计算比较，表明算法所得结果的平均精度比已有的各种快速近似算法所得的精度要高，而且具体每例所需的计算时间均比已有快速近似算法对应的计算时间要短。     

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。