奖励-收集Steiner树问题的精确算法

奖励-收集Steiner树问题是图的Steiner最小树问题的衍生,同时也是组合优化中的NP-hard问题。首先,提出该问题的数学性质并给出证明,利用数学性质能降低该问题的规模;其次,基于该问题的数学性质设计出上下界子算法、降阶子算法和回溯子算法,通过上下界子算法和降阶子算法可以降低该问题解空间的规模,从而缩短回溯子算法的搜索时间,进而降低求解该问题最优解的时间;最后,应用案例分析、算例分析以及算法分析与对比表明,所设计的算法不仅可以求出该问题的最优解,而且比没有考虑该问题数学性质的一般回溯算法的时间复杂度更低。

k-树图的2-完全独立生成树的存在性

为了刻画k-树图的Hamilton性的相关结构特性,本文利用2-完全独立生成树的判定条件,并结合k-树图自身的结构性质,证明了1-树图,2-树图不含有2-完全独立生成树;此外,一个k-树图包含2-完全独立生成树当且仅当G≠K_(3),k≥3。研究表明,k-树图的2-完全独立生成树的存在性仅取决于k值。

Steiner树优化问题的算法研究综述

最优Steiner树问题(Steiner tree problem,STP)是一个经典的组合优化问题,许多工程问题都可以归结为最优Steiner树问题。STP被广泛应用于通信网络、电路设计、VLSI设计等领域。然而,STP是典型的NP难问题,还没有多项式时间的精确算法求解该问题。目前,求解该问题的算法主要集中在基于启发式的近似算法、智能优化算法、信息传播算法等,并取得了很好的效果。在不同规模的网络中,基于传统遗传算法给出一种叶交叉机制(leaf crossover,LC),使用该机制的算法性能表现更好。通过对这些算法的原理、性能、精度等方面进行梳理,归纳出算法的优缺点,并指出STP的研究方向和算法设计路径,对于相关问题的研究有指导意义。

基于动态粒子群优化的X结构Steiner最小树算法

Steiner最小树(SMT)是总体布线的最佳连接模型,其构造是1个NP-难问题。粒子群优化(PSO)算法在解决NP-难问题中具有良好的表现,而PSO算法中种群的拓扑结构及搜索信息的传递机制对其性能有着很大的影响。1个适用于具体问题的种群拓扑结构对算法性能的提升极为显著。因此,利用PSO求解总体布线问题需要根据具体布线问题的特性来选择合适的粒子拓扑结构策略,以提升PSO的性能。提出基于动态PSO的X结构Steiner最小树(XSMT)算法以解决总体布线问题。首先,设计动态子群与信息交换策略,对种群进行子群划分,引入信息交换的概念,让子群在保持独立性的同时与其他子群进行信息交换,增加子群多样性;其次,设计粒子学习与变异策略,通过设置子群中粒子的学习对象使子群趋向于全局最优,并选择每个子群中适应度值最好的粒子进行变异,使粒子更易于跳出局部最优;最后,设计从多群局部学习过渡到单群全局学习策略,使算法在迭代次数到达阈值之后从局部学习过渡到全局学习,使得粒子在较优拓扑结构的基础上内部连接以获得更好的线长优化率。实验结果表明,与现有的2种R结构SMT(RSMT)算法相比,所提算法在优化线长方面分别优化了10.25%、8.24%;与现有的3种XSMT算法相比,该算法在优化线长方面分别优化了2.44%、1.46%、0.48%,验证了算法的有效性。

基于最小生成树的Steiner最小树生成算法

提出了基于最小生成树的Steiner最小树的生成算法,分析了该算法的时间复杂性为O(nlogn)。

一种改进的Steiner树启发式算法

最小Steiner树问题是NP完全问题,关于Steiner问题的启发式算法的研究具有重要理论和实际意义。本文在 MPH算法的基础上,对于经过某些关键节点的短路径优先考虑,提出了KBMPH算法,从而实现更多链路的共享。在随机网络上的仿真结果表明,极大多数情况下,在准Steiner树的网络费用上KBMPH算法优于MPH算法,KBMPH算法的复杂度为)(3nO。

欧氏Steiner最小树问题的智能优化算法

欧氏平面内连接固定原点的最小树长问题,即欧氏Steiner最小树问题,为组合优化中的NP难题,因此合理的方法是寻找启发式算法。该文给出了两种智能优化算法——模拟退火法和蚂蚁算法。首先概述智能优化算法并将平面划分成网格,然后分别介绍两种算法的原理及实现过程,最后通过一系列计算实验,测试了算法的运行性能,获得了较好的效果。

基于Steiner树的层次型无线传感器网络安全组播协议

在基于查询的无线传感器网络中,组播技术的应用可大幅减少传感器节点的能量消耗,延长节点寿命。针对大型无线传感器网络组播协议性能不高,且易遭受攻击等问题,提出了基于Steiner树的层次型无线传感器网络安全组播协议。该协议主要运用Steiner树与分簇网络的思想,将Steiner树的高效性与簇的高扩展性相结合,提高了无线传感器网络组播效率,均衡了网络能量消耗,延长了网络生命周期,并在此基础上加入安全通信机制,以抵御各种网络攻击并确保组播数据的安全性、完整性与可验证性。最后通过理论证明及模拟实验表明本协议适用于大规模无线传感器网络,具有较低能耗及较高安全性。

基于自适应PSO和混合转换策略的X结构Steiner最小树算法

X结构Steiner最小树(XSMT)是非曼哈顿结构总体布线算法中多端线网的最佳连接模型,属于NP难问题.文中基于混合转换策略和自适应粒子群优化算法,提出XSMT构造算法.首先设计有效的混合转换策略,扩大算法寻优空间,提高算法收敛效率.为了满足粒子编码的健全性,算法的更新方式引入带并查集策略的交叉和变异算子,同时采取自适应调整学习因子的策略,加快粒子群优化算法的收敛速度.实验表明,文中算法能得到较好的XSMT求解方案,获得多种不同拓扑的XSMTs,有利于VLSI总体布线阶段的拥挤度优化.

欧氏Steiner最优树的快速算法

针对欧氏平面内连接固定原点的最小树长问题,即欧氏Steiner最优树问题,给出了插入算法、递增优化算法、遗传算法等三种快速算法,并在微机上予以实现。经大量实例测试和结果比较,获得了满意的效果。

基于虚拟Steiner树的无线传感器网络组播随机路由协议研究

针对基于树的组播路由协议中组播树鲁棒性不好,扩展能力差的特点,又结合无线传感器网络自身能量、计算、存储能力有限的特点,提出了基于虚拟Steiner树的组播随机路由协议VMRRP(Virtual-steiner-tree based Multicast Random Routing Protocol)。该协议的随机路由思想,使得组播树中源节点到各个组成员节点的路径是动态变化的,与GMP(Geographic Multicast Routing)协议相比,增加了组播树的鲁棒性,也均衡了网络能量,增加了网络生命周期,并通过NS-2仿真试验得到了验证。

基于Sakurai模型的时延驱动Steiner树算法

时延驱动的Ｓｔｅｉｎｅｒ树构造算法是时延驱动总体布线的基础．本文首先简介了求解最佳Ｓｔｅｉｎｅｒ树的Ｄｒｅｙｆｕｓ－Ｗａｇｎｅｒ算法．随后通过引入Ｓａｋｕｒａｉ时延模型，提出了直接基于Ｓａｋｕｒａｉ模型的提高线网时延性能的时延驱动ＤＷ算法．当集成电路工艺的特征宽度较小时，该算法求得的Ｓｔｅｉｎｅｒ树中关键点的时延值，明显小于ＩＤＷ和ＣＦＤ算法的结果．

基于MPH的时延约束Steiner树算法

为了在时延约束条件下进一步优化组播树代价,并降低算法计算复杂度,研究了时延受限的Steiner树问题.分析了MPH(minimum path heuristic)算法的计算复杂度;在此基础上设计了一个时延约束Steiner树算法DCMPH(delay-constrained MPH)用于构造时延约束最小代价组播树.该算法中每个目的结点通过与当前组播树有最小代价的路径加入组播树;若时延不满足要求,则通过合并最小时延SPT(shortest path tree)树进而产生一个满足时延约束的最小代价组播树.仿真实验表明,DCMPH算法生成的组播树在保证时延要求的情况下,与同类算法相比取得了很好的代价性能和较低的计算复杂度.

Manhattan空间有障碍的最短路径和3-Steiner树算法

在VLSI设计中,多点互连是物理设计阶段的关键问题之一,而互连的点数等于2或大于2分别对应于Manhattan空间上有障碍时的最短路径问题和最小Steiner树问题,显然前者是后者的基础.连接图是研究最短路径问题的有效工具,已有的典型连接图包括基于轨迹的GC和GT以及基于自由区的GF和GG.工作包括3个方面:设计并分析了在各种连接图上实现动态的点对之间的最短路径查询算法;分析了在各个连接图上构造3-Steiner树的算法,对于已有的GC上的3-Steiner算法,将其Steiner顶点的候选集合规模从O((e+p)2)降低到了O((t+p)2),其中e,t,p分别表示边数、障碍极边数和顶点数;设计了在GG上的3-Steiner树构造算法,其平均情况时间复杂度只有Q(t).

基于Steiner最小树相似模拟裂纹扩展与能量传播的机理

采矿工程中上覆岩层裂纹扩展及其分布规律一直是研究的难点,直接影响井下工作高效开展及安全,对于高瓦斯矿井还涉及到瓦斯抽采效率提高问题。基于Steiner最小树模型建立裂纹拓展与能量传播的关系,指出裂纹的贯通拓展是沿着耗能最小而最快释放能量的路径。并建立相似模型试验中的真实裂隙与数学裂隙模型,将问题定义为约束型的Steiner树问题。覆岩破坏形式遵循基于四点以离层裂隙为主导的模型。进一步开展室内三轴加载试验,表明理论和真实破裂角与赋存深度的关系并不明显。从力学机理上分析,局部岩石的破坏面可以由摩尔库仑准则解释,而从能量角度分析,众多不同岩性破裂面组合而成的路径也是最优路径。最后揭示了岩层移动角公式参数的内在涵义,指出修正公式是煤炭地下开采上覆不同部分岩层裂隙拓展的有机统一,是Steiner最小树原理的直接体现。

偶阶完全图K_p的生成树的计数

给出了生成子图的定义。证明了生成子图的计数定理和构造定理。提出了生成树的计数方法和构造方法。介绍了完全图K6的含圈的生成子图和不含圈的生成树的计数与构造。

度约束欧氏Steiner最小树问题及其求解

在欧氏Steiner最小树的基础上,对每个正则点加上了度约束限制,提出了度约束欧氏Steiner最小树问题,分析了该问题的特性,给出了该问题的模拟退火和蚂蚁算法求解过程,并使用Delphi语言编程,在Windows XP平台上运行通过.通过大量算例的计算结果验证了该问题的实用性及算法的有效性.

基于满Steiner树问题的水下无线传感器网络拓扑愈合算法研究

建立了水下无线传感器网络模型,对拓扑愈合问题进行了形式化描述,该问题最终映射到数学上的满Steiner树问题。针对满Steiner树问题设计了一种近似的拓扑愈合算法,通过把自移动节点迁移至合适位置,不仅使拓扑得以愈合,还能够改善时延和能耗指标。仿真实验结果表明,该算法能愈合通信拓扑至较优状态,降低了传输时延和能耗,并能有效地延长水下传感器网络生命期。

X结构下VLSI多层绕障Steiner最小树算法

Steiner最小树作为VLSI布线的基础模型,应进一步考虑到X结构、障碍物、多层等条件,文中基于粒子群优化提出了多层绕障X结构Steiner最小树算法.首先引入边变换操作以改变布线树的拓扑,使其具有较强的绕障能力;为了避免边变换操作带来的布线树环路问题,结合并查集策略设计新的操作算子;为了保证布线边不违反约束,提出一个与绕障情况及通孔数相关的惩罚函数策略,从而优化了多层布线中布线总代价这一最重要的目标.实验结果表明,相对于同类算法,该算法在布线总代价的优化能力上是最强的.

基于混合离散粒子群优化的Slew约束下X结构Steiner最小树算法

Steiner最小树是超大规模集成电路中布线阶段的最佳模型,进一步考虑能够有效防止信号失真的电压转换速率(Slew)约束这一个更为贴近实际芯片设计模型和更具线长优化能力的X结构,首次提出基于混合离散粒子群优化的Slew约束下X结构Steiner最小树算法.首先,为了避免频繁的Slew约束计算,提出了高效的预处理策略,并且提出一种能够有效考虑Slew约束的针对性的惩罚机制.其次,为了能够有效求解该离散问题,基于遗传算子重新设计了粒子群优化算法的离散更新机制,并提出一种更适合遗传算子的引脚对编码方式.然后,为了进一步优化布线树的长度,提出一种有效的精炼策略.最终,提出一种混合修正策略以完全满足Slew约束.实验表明,所提算法可完全满足电压转换速率约束并取得同类工作中最佳的布线结果.