基于树的多关键词搜索算法在网络监控系统中的应用

介绍了基于树的多关键词快速文本搜索算法,并针对该算法在实际应用中的问题提出了改进措施,在不增加预处理时间和内存空间消耗的前提下有效避免搜索中漏搜和多搜,无损于该算法的高效性。

基于动态事件树的风险关键状态搜索算法

关键状态是系统风险演化中的重要环节,识别关键状态对系统风险控制等具有重要意义。首先结合动态事件树基本方法给出了一类关键状态和关键事件的数学定义,然后提出了此类关键状态的两种搜索算法——基于子树分解的搜索(sub-tree decomposition,STD)算法和基于逻辑运算的搜索(boolean calculation,BC)算法,并对其计算量进行了对比分析。最后,利用本文所提出的算法对一个冷却缓冲装置进行了示例分析,验证了该算法的有效性和可行性。

麻雀搜索算法-粒子群算法与快速扩展随机树算法协同优化的智能车辆路径规划

针对智能汽车在面对多样化工作场景时其路径规划算法存在响应时间长、规划效率低的问题,提出了多元协同优化策略。首先,融合麻雀搜索算法(SSA)的警惕机制与粒子群算法(PSO)的种群寻优特性,对PSO算法中的惯性权重因子和学习因子进行优化;其次,提出“三角布线”搜索规则,对快速扩展随机树算法(RRT)进行双向优化(RRT-Connect);然后,基于MATLAB软件建立了复杂环境道路仿真模型,对上述优化方案进行了仿真验证。结果表明,相较于单一的优化方案,协同优化算法在路径长度与规划时间上均具有显著的优势。对两种协同优化方案的应用场景进行了实车试验,结果显示:在局部路径规划中,SSA-PSO算法响应时间更短,规划效率更高,而在全局路径规划中,“三角布线”RRT-Connect算法更具优势。

融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法

为解决水母搜索算法(jellyfish search algorithm,JS)的洋流运动缺乏多样性、群内运动缺乏引导性、种群间信息无交流,造成搜索速度慢、稳定性差及易早熟的问题,构建了一种融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法(oppositional-mutual learning jellyfish search algorithm based on mean-value example,OMLJS).首先在水母跟随洋流运动(全局搜索)部分,利用前两代水母的平均位置代替只考虑上一代水母的平均位置来引导水母个体的位置更新,提高算法的全局搜索能力;其次在水母的群内主动运动(局部搜索)部分,利用最优个体代替随机个体来引导水母进行更有效的搜索,加快算法的收敛速度;然后在水母进入下一次迭代前增加对水母种群进行动态反向互学习步骤,增加种群多样性及增强种群间的信息交流,达到互补另外两个策略,提高算法的整体优化性能.选用12个经典的基准测试优化函数,将OMLJS与5个对比算法从解的平均值、最优值及方差进行对比分析,并用于求解最小生成树问题,OMLJS能够更快地找到最小生成树.实验结果表明,OMLJS的收敛速度、求解精度明显提高.

基于知识推理的博弈树搜索算法

针对搜索技术中存在的由于搜索空间过于巨大而引起的搜索效率下降的缺点,该文提出了一种把规则提取、知识推理、搜索相结合的新算法。并把该算法运用到中国象棋中去。实验结果表明,该算法不但能保证博弈水平,还能提高搜索效率。

基于非确定性Monad的纯函数式树搜索算法

纯函数式语言缺乏处理非确定性功能，本文给出了一个非确定性Ｍｏｎａｄ，用此Ｍｏｎａｄ在纯函数式语言中加入了非确定性处理功能，描述卫个基于非确定性Ｍｏｎａｄ的纯函数式树搜索算法，并证明了一些有用的代数性质。

基于广义超曲面树的相似性搜索算法

相似性搜索是数据挖掘的主要领域之一.它在数据库中检索出相似的数据,发现数据间的相似性.它可以应用于图像数据库、空间数据库和时间序列分析.对于欧氏空间(一种特殊的度量空间),相似性搜索算法中基于R-tree的方法,在低维时是高效的,当维数增加时,R-tree的方法将退化为线性扫描.该现象被称为维数灾难(dimensionality curse),主要原因是存在数据重复.当数据量很大且维数很高时,距离计算和I/O操作将非常费时.提出了度量空间上新的空间分割方法和索引结构rgh-tree,利用数据库的数据对象与很少几个固定参考对象的距离信息进行数据分割和分布,产生一个各节点没有数据重复的平衡树.另外,在rgh-tree的基础上提出了相应的相似性搜索算法,该算法具有较小的I/O代价和距离计算次数,平均复杂性近似为o(n0.58).解决了目前算法存在的一些问题.

分布式博弈树搜索算法

本文提出了分布式博弈树搜索ＤＤＳ算法，从通信开销、存储开销、加速比等方面分析了算法性能，并与ＳＳＳ和α－β算法在搜索结点个数方面作了比较，模拟实验表明ＤＤＳ是一种高效实用的分布式搜索算法．

基于改进B树的多层次仿真系统搜索算法

针对多层次分布式仿真系统中仿真成员较多时系统搜索效率低下的问题,研究分析仿真成员的多层级树状结构关系,给出多层次仿真系统常用搜索方法的缺陷。提出利用分色的策略来改进B树搜索算法,将B搜索树的低网络通信和分色查找的高效率结合实现了多仿真成员的快速搜索和网络资源的低消耗。结果表明,该方法可以实现对多层次仿真系统仿真成员的快速搜索和通信网络资源的低消耗,保证了多层次分布式仿真系统的实时性和仿真网络的稳定性。

MIMO系统中的低复杂度迭代树搜索算法

提出了应用于Turbo-MIMO系统的基于比特的迭代树搜索检测算法．利用自然二进制映射和扩展信道矩阵的OR分解，使迭代树搜索算法（ITS）中的度量计算转换为逐比特进行，这样大大减小了树中每层需要进行的度量更新和排序的运算量．在此基础上，再利用先验信息进一步减小度量更新的计算量．由于扩展信道矩阵的秩等于发射天线数，该算法对信道缺秩的情况不敏感．仿真结果表明：在误码率性能上，该算法略次于使用自然二进制映射的基于符号的ITS算法，与使用格雷映射的基于符号的ITS算法只有1dB左右的差距；而该算法的计算量在高信噪比时只相当于基于符号的ITS算法的6％～40％．

一个体现战术意图的博弈树搜索算法

提出了一个体现战术意图的博弈树搜索算法，并讨论了它的实用性。

插值二分树描述的二值图象邻域寻找的搜索算法

通过分析插值二分树编码方法，归纳出了图象的插值二分码的若干性质，在此基础上提出了图象二分块相邻的充要条件，并给出了相应的寻找图象块邻域的算法。该算法仅对图象二分块的坐标进行简单运算及判别。

基于K树的搜索算法研究

为了解决对等网络系统搜索效率低下的问题,提出一种基于K值查找树的搜索算法。服务于搜索的K搜索树被构建。根据查询命中率,节点在树上从上到下排列,并且命中率和稳定性较大的节点在上层,搜索可以确定消息扩散的方向。通过缓存上层节点,建立搜索结果,使用节点索引,过热的资源复制以及为叶节点添加远程邻居等方法来提高搜索效率和平衡负载。分析和仿真结果表明,该算法能够在搜索效率较高的情况下大大减少无效信息,且搜索树的维护成本较低。

一类适于悲观决策的广义AND/OR树及其启发式搜索算法BOA

本文首先将大量存在的悲观决策过程抽象成具有普遍意义的一类广义AND/OR 树,证明了广义 AND/OR 树的耗散值等于其最佳解树的耗散值,然后提出求其最佳解树的自底向上的启发式搜索算法 BOA,从而大大减少了求广义 AND/OR 树的耗散值的计算工作量。

顾及信息熵构造判定树的网络数据库搜索算法

以顾及信息熵构造判定树为核心,在此基础上提出了顾及信息熵构造判定树(Information entropy construction decision tree,IECDT)的网络数据库搜索算法。借助于信息熵构造判定树构建了对应的抽象模型,之后在该数据基础上分析得到了网络数据库搜索算法。实验表明:与典型DS-means相比,文中所提的网络数据库搜索算法不仅能大幅度地减少网络数据间的通讯代价,还能提升平均10%左右的网络数据库搜索效率。

线性四分树表示的二值图像Euler数计算的邻接图搜索算法

利用无向邻接图描述线性四分树表示的二值图象四分形的邻接关系，在此基础上，提出了一种计算图象Euler数的有效算法，与已有的算法相比，该算法的显著特点是存储量小，便于计算机实现。

基于关键词Trie树的GCC抽象语法树消除冗余算法

GCC(GNU Compiler Collection)编译器编译C语言源程序所生成的抽象语法树文本中包含大量与源代码无关的冗余信息,若直接进行解析,会严重影响分析效率,降低分析精确度,同时会占用大量存储空间。针对此问题,提出一种基于关键词Trie树的GCC抽象语法树消除冗余算法,其根据包含抽象语法树文本有用信息节点的关键词建立Trie树,可实现对抽象语法树文本无用节点的过滤,从而达到优化编译的效果。相比传统KMP消除冗余算法,关键词Trie树算法可以有效避免去冗余过程中常量、变量等有用信息节点的丢失,确保数据的完整性;同时,关键词Trie树算法可以最大限度地减少重复前缀或后缀字符串的比较次数,节省了时空开销。挑选不同长度的C语言源码文件进行去冗余实验,测试该算法的性能,并将其与传统KMP算法进行对比。实验结果表明,所提算法的去冗效率和查准率均得到了极大的提高。

矢量量化中的非二元树搜索算法

在矢量量化(VQ)系统中,搜索算法是实现编码的关键技术.本文介绍非二元树搜索矢量量化系统的码本设计和搜索算法.计算机模拟实验结果表明,非二元树搜索矢量量化在失真性能和存储量方面明显优于二元树搜索矢量量化,而计算量只有全搜索矢量量化的几分之一.

基于GPU的多维树搜索算法在管道流体仿真中的应用

为提高邻近粒子搜索速度,使水力压裂过程中注入管道内的水流现象更好地满足实时性要求,在图形处理器(GPU)上基于光滑粒子流体动力学(SPH)算法,将结合GPU的并行操作能力和多维树搜索算法优点的多维树搜索算法应用在水力压裂管道流体模拟中。首先,给出了流体粒子的受力分析及更新颗粒位置的方法;然后,给出了该算法在管道流体模拟中的具体实现过程。最后,通过实验近似模拟水力压裂过程中管道与水流交互过程,并与其他算法进行对比分析。结果表明将本文算法应用于大规模管道流体模拟中,执行速度快了几倍,实现了水流模拟在管道中的实时性。

基于Trie树的关键词匹配算法在电子政务领域的应用

传统的行政管理方式随着互联网的高速发展,其效率低下的弊端已经逐渐显露。各级部门在依托互联网快速发展的基础上积极引进现代互联网技术,结合现有行政管理的基本方式形成了符合当代环境的电子政务行政管理方式。民生诉求是电子政务的一个重要组成部分,保障和妥善解决民生问题是职能部门的重要职责,是反映其办事效率的一个窗口。然而由于民生诉求涉及到的投诉信息范围广、数量多、情况错综复杂,这给职能部门快速处理民生诉求带来了挑战。本文通过在电子政务系统中引入基于Trie树的关键词匹配算法,对市民提交的信息进行分析、匹配,从而快速分派到相应部门处理、极大地提升了各部门处理事务的效率。