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有向黑白旅行商问题被引量：5: 2007年; 黑白旅行商问题是经典旅行商问题的推广,在基于SONET技术的光纤网络设计、航线调度等领域具有广泛的应用.已有研究工作集中在无向黑白旅行商问题上.文章研究该问题的更一般形式——有向黑白旅行商问题.首先,给出了有向黑白旅行商问题的混合整数线性规划公式.与目前无向黑白旅行商问题包含指数多个约束的规划公式相比,它仅包含多项式个约束.其次,给出了一种启发式算法.实验表明,该启发式算法能够有效地求解黑白旅行商问题的实例.由于无向黑白旅行商问题是有向黑白旅行商问题的特例,故文中的结论对于求解无向黑白旅行商问题同样有效.; 江贺张宪超陈国良; 关键词：NP-难解启发式算法

黑白二次分配问题被引量：1: 2007年; 二次分配问题QAP(quadratic assignment problem)的变种问题是当前的研究热点.实际应用中存在一类不能用QAP及其现有变种描述的问题,该类问题在QAP问题的基础上增加了额外的约束条件:将设备分为黑白两色,其中白色设备要求与至少一个黑色设备的距离不超过预定阈值.文章将之定义为黑白二次分配问题BWQAP(Black and White QAP).文章首先分析了它的计算复杂性,指出该问题是NP-难解问题,不存在ε-近似度的多项式时间近似算法(ε>0).同时证明了其可行解的存在性与黑白图上的支配集问题等价,也属于NP-难解问题.为了能在可接受的时间内得到大规模实例质量可接受的近似解,提出了一种求解BWQAP的启发式算法GFO.该算法利用QAP现有算法得到初始解,然后利用局部搜索策略完成解的可行化和优化.大量实验表明,该启发式算法能够有效地求解BWQAP问题的实例.; 江贺张宪超陈国良李明楚; 关键词：NP-难解启发式算法支配集

无线传感器网络路由协议研究进展被引量：31: 2007年; 融合了传感器、微机电系统和网络通信等技术而形成的无线传感器网络(WSN)是一种全新的信息获取和处理技术.路由协议是无线传感器网络研究中富有挑战性的问题,现有无线自组网络和互联网络路由协议不适用于无线传感器网络.无线传感器网络路由协议主要考虑如何针对不同的应用和网络构成使用有效的路由算法,在不损害数据传输的前提下实现整个网络的生命周期最大化.根据网络中节点功能是否一致,无线传感器网络包括平面和分层路由协议两大类.本文根据各种协议的工作原理,对比分析了各种路由协议在路由方式、冲突避免、数据融合和网络生命周期最大化等方面的优劣,并指出了下一步的研究方向.; 江贺刘文杰张宪超; 关键词：无线传感器网络路由协议数据融合

基于调整学习的聚类算法: 2009年; 调整学习是一种逐步求精的近似学习方法,是提高局部搜索解质量的重要途径之一。该方法调用调整算子填平局部最优解陷阱,构造一系列不同粒度的搜索空间,降低局部最优解对解质量的影响。利用调整学习的基本原理设计了聚类算法框架CAT-L,并给出了适合处理聚类问题的噪声平滑调整算子。实验对比了经典FCM算法与FCM-CAT-L(以FCM算法作为CAT-L框架的聚类算子)算法的聚类质量。实验结果表明,调整学习方法对提高聚类质量是有效的。; 金萍王浩宗瑜李明楚; 关键词：局部搜索聚类算法 FCM

一种噪声启发式聚类算法被引量：1: 2009年; 启发式聚类算法的搜索空间中布满了局部极小值"陷阱",从而使得算法容易过早收敛而无法获得高质量聚类结果。文章给出了一种噪声启发式聚类算法NHCA(Noising Heuristic Clustering Algorithm),该算法在搜索空间中增加一组由强至弱的噪声来扩大启发式搜索的局部范围,以保持搜索空间的多样性,达到避免局部极小值影响和提高聚类质量的目的。大量实验结果表明,噪声法对提高启发式聚类算法质量是十分有效的。; 金萍宗瑜李明楚; 关键词：聚类问题 NP-难解启发式算法

一种容错的无线传感器网络聚类路由协议被引量：6: 2007年; 本文给出一种新的容错的无线传感器网络聚类路由协议FTCRP(Fault-Tolerant Cluster-Based Routing Protocol),新协议首先使用LEACH中的方法对节点进行分簇,再利用握手(Handshake)机制监测簇头CH(Cluster-Head)节点和非簇头NCH(Non-Cluster-Head)节点的工作状态--若CH节点失效,则NCH节点休眠;若NCH节点失效,则剩余的NCH节点等分帧内时间以增加数据发送量.与已有的容错协议相比,新协议具有简单、容易实现及高效等优点.仿真实验表明,当节点失效概率在0.1到0.2之间时,新协议与LEACH相比,收集的数据量增加10%-15%,网络生存时间延长25%-45%;与CRAM相比,收集的数据量增加5%-20%,网络生存时间延长15%-35%.; 江贺务志坤张宪超; 关键词：容错路由协议无线传感器网络

节点优先级导向的聚类算法: 2011年; 基于密度的聚类算法具有挖掘任意形状聚类结果和处理"噪声"数据等优势,同时也存在无法处理高维和密度分布不均匀数据的缺陷;鉴于此,给出了节点优先级导向的聚类算法.首先建立数据集的有向K邻居图;然后用K-最近邻核密度估计方法获得数据对象的局部信息,并在图中迭代地传播,以产生数据对象的优先级;最后以该优先级为导向从图中搜索聚类结果,实验结果表明,该算法适合处理高维、密度分布不均匀的数据.; 宗瑜徐贯东张彦春李明楚; 关键词：密度聚类

一个新的最大流问题增载轨算法被引量：11: 2006年; 通过放松Ahujia和Orlin算法的约束，给出了一个新的增载轨算法．该算法实质上提供了一个构造、阻塞无环网络的策略，它可以在每次构造无环网络中得到更多的增载轨．从而进一步降低了找到每条增载轨的代价．实验表明，新的算法比Dinic算法快2～5倍，和目前实验性能最好的预流推进算法基本相近．说明增载轨类算法在实际性能方面未必落后于预流推进类算法．; 张宪超江贺; 关键词：最大流

节点和边都有容量的有向平面网络中的最小截和最大流被引量：19: 2006年; 在一般网络中,节点和边都有容量的最小截、最大流问题很容易转化为仅边有容量的问题.但传统转化方法用在平面网络中破坏了网络的平面性,使平面网络中节点和边都有容量的问题比仅边有容量的问题难.使用传统转化方法得到的两个问题的算法复杂度均为O(n2logn)(n表示网络中的节点数).对此,作者曾给出了无向平面网络中最小截问题的保持平面性的转化方法.在此基础上,这里进一步讨论有向平面网络中的最小截、最大流问题,给出有向网络中保持平面性的转化方法,并利用此转化得到了复杂度均为O(nlogn)的最小截和最大流算法.从并行计算复杂性角度来看,传统方法转化后的问题是P-完全的.而使用新方法可以得到NC算法,且可以证明节点和边都有容量的有向平面网络中的最小截、最大流问题都是属于NC的.; 张宪超江贺陈国良; 关键词：最大流 NC

一种多空间聚类算法被引量：6: 2006年; CLARANS算法是经典的划分聚类算法,其核心思想是采用随机重启的局部搜索方式搜索中心点.由于搜索空间布满了局部最优解的“陷阱”,因此它难以获得全局最优解,从而影响了聚类质量.针对这个缺点,本文将多空间思想与CLARANS算法相结合,提出了基于多空间思想的CLARANS算法—CABMS(CLARANSAlgorithmBasedonMulti-Space).该算法的基本思路是采用空间变换策略构造一系列光滑程度不同的搜索空间,在不同的搜索空间中执行CLARANS算法,并利用前层搜索空间的聚类结果来引导本层搜索空间的聚类.CABMS能够跳过局部最优解的“陷阱”,增大获得全局最优解的概率,达到提高聚类质量的目的.本文给出了等距法多空间构造策略,并通过实验对比了CLARANS算法与CABMS算法的聚类质量.实验结果表明,CABMS的聚类质量较CLARANS有较大改进.; 赵东东宗瑜江贺张宪超; 关键词：聚类

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