空间多关键词Skyline查询算法

近年来,随着用户对于查询偏好性需求的增加,基于关键词的Skyline查询逐渐成为研究热点.针对实际应用中用户从当前空间位置及对象文本属性多角度审视某一数据集的需求,充分研究空间多关键词Skyline查询问题.在分析现有查询算法的不足基础上,建立了基于加权距离的空间文本支配模型,并提出了一种空间文本索引结构STR-Tree.该索引将空间区域信息与区域内的对象文本信息相结合,对查询无关区域进行快速且有效的剪枝.在此基础上,给出了一种空间多关键词Skyline查询算法SKS,通过采用最小值过滤等剪枝策略,进一步提升查询效率.最后,分别采用模拟数据集和真实数据集进行实验,结果表明SKS算法可以高效地处理空间多关键词Skyline查询.

基于人工势场法的多机器人协同避障

近年来,随着社会对机器人关注度的增加,移动机器人技术逐渐成为研究热点。机器人避障是移动机器人学中重要的研究课题,也是移动机器人面临的基本问题之一。针对多机器人的应用场景,在充分分析现有机器人避障算法的基础上,优化人工势场法,提出多机器人避障算法MPF(Multi-Robot Artificial Potential Field Method)和编队避障算法AOA(Advanced Obstacle Avoidance Method)。MPF算法优化了人工势场法存在局部最小值点的问题,提高了机器人到达目标点的概率;AOA算法结合现有的编队避障算法来提高机器人编队避障的效率。最后,分别为MPF算法和AOA算法设计不同的实验环境,实验结果表明,在障碍物复杂情况不同的环境中MPF算法可以有效且高效地引导机器人到达目标点;在不同的环境复杂度和机器人数量下,AOA算法能够提供高效稳定的编队避障。

非完整数据库Skyline-join查询

传统的Skyline-join查询仅适用于完整数据库,随着新的应用需要的出现,实际应用中考虑到非完整数据库中的Skyline-join查询。概率Skyline利用概率值表示非完整数据项之间的支配关系,有效地避免了传统非完整数据库Skyline查询存在的支配性丢失问题。在分析概率Skyline无法有效处理多关系查询的基础上,对概率Skyline定义进行了扩充,使其适用于多关系查询,并提出了基于多层次分组的PSkyline-join算法。该算法首先基于连接键值及缺失位图对各个关系进行多层次分组,再计算各组数据项的局部Skyline概率上界,然后连接数据项并更新数据项的全局Skyline概率上界,最后利用全局Skyline概率上界与全局Skyline概率下界设计了两种剪枝策略,高效地计算全局概率Skyline结果集。在模拟数据集上验证了PSkyline-join算法效率相较传统算法有着几十倍的提升。