加权约束满足问题的改进深度优先搜索算法

回顾了加权约束满足问题的基本概念,给出了求解的标准深度优先搜索算法,并探讨了利用变量间的约束关系,改进标准深度优先搜索算法的搜索上下界;在此基础上,给出了一种改进的深度优先分枝定界算法.该算法的一个特点是通过循环迭代求解子问题来改进上下界.针对随机约束满足问题模型生成的测试数据的数值计算结果显示,改进算法可以大大缩短求解时间.

基于深度优先贪婪搜索的可重构硬件任务划分算法

针对可重构计算硬件任务划分通信成本较小化的问题,提出了一种基于深度优先贪婪搜索划分(DFGSP)算法。首先,从待调度的就绪队列中取出队首任务,在某一硬件面积约束下,按深度优先搜索(DFS)方式扫描一个计算密集型任务转换来的有向无环图(DAG),逐个划入满足要求的节点;然后,一遇到不满足面积要求的任务节点时,就计算当前划分模块间输出边数(可量化为通信成本);最后,跳过当前不满足要求的任务节点,继续搜索该点之后处于就绪状态的节点,当搜索到满足要求的点时,按加入该点后不增加当前划分块间输出边数和尽可能填满可重构运算阵列的原则进行。实验结果表明,与现有的簇划分(CBP)、簇层次敏感两种划分算法相比,提出的算法获得了最小划分模块数和平均跨模块间I/O边数最小的均值,通过实际验证,算法显著地改善了硬件任务的划分效果,而且运行开销没有明显增加。

一种基于逆向迭代搜索的快速隐通道检测方法

提出了一种基于静态分析的隐通道自动检测方法.采用完整语法与语义分析手段完成原始信息流提取,保留了局部变量导致的间接信息流,定义了库函数信息流规则以及信息流推导规则,提高了信息流收集的准确性与完整性;采用基于信息流图的带约束逆向深度优先搜索算法,实现了潜在隐通道检测,与传统共享资源矩阵法与正向遍历信息流图方法相比,该方法具有更高的检测效率;并通过语法及语义规则实现了伪隐通道的筛选,减少了误报.

基于有向图的进路搜索算法研究与设计

进路搜索是铁路车站计算机联锁系统的基本功能,其运行效率及所得目标进路的安全性对于保证行车安全意义重大。本文通过对铁路车站站场图与有向图的相似性进行研究,建立其网络拓扑结构与节点模型,结合深度优先遍历算法和搜索约束条件,提出一种适用于铁路车站实际情况的进路搜索算法,并给出了完整的描述。

在嵌入式系统中求解无约束的现实TSP问题

介绍了利用模拟退火算法思想,结合大概率最近邻深度搜索算法解决无约束的TSP问题,以及用改进的深度优先遍历建立TSP子集数据结构和求解,并成功地应用到嵌入式电子导游系统中,取得良好效果。

过必经点集且具有额外硬约束的最短路径算法

求解过必经点集的最短路径问题已有多种算法,但其应用到在具有额外硬约束限定条件的场景时存在不足。针对此类问题,提出一种基于深度优先搜索发展的随机搜索算法,由使用者依据现场情况给出数学描述,建模抽象为无向带权图表示;依据路径规划要求定义相关变量,包括路径规划的起点、终点、必经点集以及额外硬约束条件,图信息和节点信息以邻接矩阵的形式保存;搜索过程中对路径的可行性加入额外硬约束条件进行实时判定,最终获得最短路径解。实验仿真和实测结果表明,该算法能有效规避额外硬约束条件下的中间路径,生成合理的最短路径,改善相关问题的可求解性。

基于混合优化算法的船舶分段堆场间调度研究

针对船厂运输任务分段的平板车缺乏有效调度现状,以平板车和任务分段的承重约束、任务优先级约束和任务时间窗约束作为约束条件,建立以平板车空载行驶时间和惩罚时间的权重和作为优化目标的模型。设计遗传算法、禁忌搜索算法,并提出两种构造邻域空间的策略,利用遗传禁忌混合优化算法求解平板车运输分段的最优序列;通过深度优先遍历算法求解考虑转向次数的最优路径,从而实现对模型的求解。以某船厂实际数据为例,对模型的应用进行实例验证,结果表明:本文方法可以求解较优的调度方案,实现资源的高效利用。

基于改进遗传算法的多天线地面站硬件资源分配方法

多天线卫星地面站硬件设备资源分配问题是一个基于约束满足的复杂资源组合优化问题。在考虑任务执行时间、地面站可见时间窗口、地面站设备接收能力和设备链路约束的情况下,对多天线地面站硬件资源分配问题建立了高可用模型。以加权任务执行总时间为目标,以经典遗传算法为基础,根据问题特点改进了相关遗传算子,在进行遗传变异的过程中,通过深度优先搜索算法确定单个染色体对应的最佳资源分配方案,同时利用启发式信息优化搜索过程。最后通过高可用算例仿真表明,所建模型和算法是合理有效的。