基于Map/Reduce的网页消重并行算法

网页消重模块是搜索引擎系统的重要组成部分,其作用是对搜索引擎的爬虫系统下载的网页进行过滤,去除重复内容的网页,从而提高搜索引擎爬虫系统的性能和检索的质量。提出了一种网页消重的并行算法以及基于Map/Reduce的实现机制,并通过实际网站的实验验证了该消重算法的稳定性和处理大量网页时的并行性能。     

基于冲突搜索算法的多机器人路径规划

针对冲突搜索法（conflict-based search,CBS）在多机器人路径规划（multi-agent path finding,MAPF）过程中规划路径过长、单向搜索运行时间长等缺陷,从搜索方向和搜索方式提出一种改进的双向A*焦点搜索来优化冲突搜索算法。将次优因子ω引入冲突搜索算法的底层搜索函数中,以提高路径搜索的效率;将冲突搜索算法中的单向搜索优化为双向A*搜索。实验结果表明：改进的冲突搜索算法的路径成本缩短了14.82%,总运行时间缩短了10.63%。     

速度时变的多中心半开放式车辆路径问题研究

针对多中心半开放式车辆路径问题,考虑软时间窗约束和车辆速度变化情况,构建了最大化平均客户满意度、最短配送距离和最小配送成本为目标的优化模型,并设计了两阶段求解算法。基于自适应网格密度法和邻域拥挤密度法对多目标粒子群算法的外部档案进行维护及选取全局最优粒子,提高算法的收敛性和后期种群多样性,以获得初始可行解。用变邻域搜索算法优化初始可行解,减小配送距离,降低配送成本。通过仿真实验结果验证了模型的合理性和两阶段算法的有效性。     

基于在线图搜索的移动机器人遍历运动规划

提出了用于移动机器人完全遍历运动规划的基于改进的Node Counting在线图搜索方法。通过扩大遍历时的局部搜索空间,加快了对移动机器人工作空间的搜索。该方法的搜索效率明显优于Node Counting。给出了仿真系统主要模块的设计,并采用Java语言编制相应的仿真程序。仿真实验表明:基于改进的Node Counting在线图搜索具有良好的遍历性能,同时在遭到机器人被"绑架"或信息素被破坏等情况时,算法仍具有较好的鲁棒性。     

搜索引擎的类型及应用

对网络搜索引擎的类型进行了分析,并就网络用户在搜索信息时使用搜索引擎应注意的问题进行了说明。     

怎样在网上查找人物信息

论述了网络上人物信息的作用及特点,介绍了怎样通过搜索引擎、数据库、同学录等途径查找人物信息,阐述了如何通过权威性、时效性等方法鉴别人物信息的真实性。     

浅议信息饥渴症

分析了信息饥渴症的社会表现及其心理原因,指出从商业角度和人性关怀的角度讲,我们应善待信息饥渴症患者,并提出了缓解人们信息饥渴症的措施,包括完善信息网络,及时发布重要信息;搜索提供商要提供精搜、智搜;作为个体要有所专注,重视有价值的信息等。     

一种改进的元搜索排序合成算法

搜索结果的合成是元搜索引擎系统中一个重要的技术问题。为了提高元搜索引擎的查询精度,提出了一种改进的元搜索结果合成算法。通过分析搜索结果列表中包含的文本信息,综合考虑搜索结果与查询的匹配完全程度和相关程度给出了文本分析的规范化方法,并结合搜索结果的排序信息计算文档的相关分值,据此实现对局部相似度的调整。利用成员搜索引擎的性能评价,提出了改进的影子文档方法估算非相关文档的相关分值。然后,采用基于群决策的合成方法对搜索结果进行一致性排序。在实际Web环境中进行了测试,实验结果表明采用本算法,搜索结果的相关性比Round-robin、CombSum和CombMNZ三种合成算法有较大提高。     

动态图上的最短路径距离并行算法

设计动态图上最短路径距离查询的并行计算框架。通过构建增量图的方法,实现一个批次内的多个查询在不同数据图版本的多线程并发执行。对于每个查询,使用双向宽度优先搜索算法来减少搜索空间,并提出搜索过程中扩展方向的决策函数。利用BSR对数据图邻接表进行编码,结合SIMD指令和图顶点重标号算法,进一步提升数据级并行度。在真实图数据集下的大量实验验证了所提方法的高效性。     

一个关于无约束最优化的Powell搜索法和微粒群算法的混合算法

该文提出一种求解无约束最优化问题新的混合算法--Powell搜索法和微粒群算法的混合算法.主要目的是通过加入混合策略证明标准微粒群算法是能够被改进的.仿真结果证明了新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法.