具有相关调整时间的排序问题

讨论任务具有相关调整时间的排序问题 .首先把 [2 ]中关于LPT算法的结论推广到一般算法 ,然后又进一步将新的结论推广到处理机为恒速机的情况 .

一种基于页面时间的排序算法

在传统排序算法的基础上,提出了增加页面时间因素的页面时间排序算法,使用户能更快地得到满意的查询结果.通过与传统相关度算法的分析比较,证实了此方法的可行性,该算法使得检索结果在查准率方面有了较大提高.

航天器资源约束的时间拓扑排序处理方法

针对航天器自主任务规划中的资源受限、约束复杂、活动并行等问题,提出了基于时间拓扑排序的航天器资源计算方法。考虑规划结果中资源产生及消耗,采用资源约束网络模型表示规划中动作的资源需求。通过分析资源变化与动作执行时间的关系,在资源处理过程中对资源约束网络的资源突变时刻进行拓扑排序,优化了流量推进路径的选择过程,时间复杂度为O(n2)。数值仿真结果表明,算法提高了规划过程中资源处理的效率。

均匀分布数据的一种排序算法

本文介绍了一种均匀分布数据的排序算法,排序时间为O(n)。该算法巳在IBMPC/XT286机上用BASIC语言实现。

SIM-DEREW模型上的最优并行排序算法

给出两种在 SIMD EREW计算模型上的最优并行排序算法 .为了避免存储访问冲突 ,算法采用了基于并行归并的并行排序方法 .对于长度为 n的序列 ,在 nε 个处理单元上 ,算法的排序时间为O( n1-εlb n) ,成本为 O( n lb n) ,已达到了最优 。

Round-Robin分配方式下多径传输的重排序性能分析

基于包分配的多径传输在接收端所引起的数据包乱序严重影响TCP的传输性能。针对此问题,从排队论的角度出发对Round-Robin分配方式下多径传输的重排序问题进行了分析。从数据包的乱序率、重排序时间和端到端总时间3个方面考察了路径差异与路径数目对多径传输的性能的影响。结果表明,在采用两条路径传输时,应使得两条路径的传输速率近似相同;在路径传输速率相同的条件下,为明显地提升多径传输的重排序性能,路径数目应不超过4条。

导弹群时间分配算法

针对导弹武器的使用特点,利用分支定界的思想,提出了时间排序的数学模型,并构造了一种方案递推以及状态分支转移的算法.通过引入"自然时间集合",保证算法至少存在一个解,然后在定义不同状态的基础上,把整个繁琐的时间排序问题简化为若干个相对简化的问题,同时还可以通过调整目标函数的权系数,得到不同需求下的时间排序方案.通过实例计算,校验了算法的可行性.

调整时间与工序顺序相关的Job Shop调度优化方法研究

以多目标多约束Job Shop调度问题为背景,考虑工序调整、作业相似性等特点,利用成组技术和人工智能树,提出了与工序排序有关的调整时间描述方法及其调度规则,给出了此问题的混合整数规划模型,并构造了基于生物免疫机理的调度算法以提高求解此类问题的效果。介绍了保证抗体的多样性和有效性的基于自然数的抗体编码方法和基于抗体浓度的抗体激增和抑制策略。用毛纺后整理车间的一个调度实例和La31 案例证明了免疫算法用于求解复杂生产调度问题的速度和效果。

多径传输下的数据包重排序性能分析

利用排队论的知识对多径传输下的数据包重排序问题进行分析,把每条路径看做一个等待空间无限的单服务台的排队系统,给出了重排序时间和端到端总时间的计算公式,并进一步分析了数据包个数、路径数目、服务台的服务速率对重排序时间和端到端总时间的影响。

对流水施工排序优化的分析研究

总工期计算公式表达为基本排序搭接时间的线性函数 ,给出计算基本排序搭接时间和表上作业法寻求优化排序的方法 ,减少了计算工作量 。

时间感知的Web搜索研究

如何利用时间信息改善Web搜索效果是近年来的一个研究热点,这是因为大多数的Web网页都包含有时间信息,同时许多Web查询也含有时间查询词.文中围绕时间感知的Web搜索需求,重点研究了两个方面的问题,即查询时间词扩展和时间感知的搜索结果排序,提出了基于查询词和时间词共现关系的查询时间词扩展算法,以及结合了文本相关度和时间相关度的时间感知排序算法.作者建立了一个时间感知的Web搜索原型系统,并在大规模真实数据集上进行了实验.实验结果表明作者提出的算法在搜索效果上有明显的改善,并且具有较好的时间性能.

多版本时间戳并发控制中的回滚问题

分析了多个时间戳并发控制协议的回滚问题,给出了一种改进方法,将原协议中的回滚问题变成了等待问题,减少了系统资源消耗,提高了数据库系统的运行效率.

一种改进的计数排序算法

提出了一种新的计数排序算法,在保持排序稳定性的前提下,相比原始计数排序适用范围更广、拥有更好的时间和空间效率。此外,大量实验数据表明,算法在给定的任何数据规模下,时间效率均优于原始计数排序。当输入规模达到元素取值上限的1/10时,相比原始计数排序时间效率提高了51%,相比快速排序提高了39%;当输入规模与元素取值上限相等时,相比原始计数排序时间效率提高了67%,相比快速排序提高了71%。随着数据规模的增长,效率提高的越明显。

许可链下的事务并行执行模型

现有的许可链系统大多采取串行的事务执行方式,无法利用多核处理器的性能优势。在共识算法性能较高的许可链中,这种串行的事务执行方法将会成为性能瓶颈。为降低排序-执行-验证架构的许可链中事务执行的时间开销,文中提出了两种事务并发模型。首先,提出了基于地址表的并行执行模型,通过静态分析的方法将事务的读写集映射到地址表中,并利用地址表构建调度图实现无数据冲突的事务并行执行;其次,针对静态分析方法不适用于读写需求复杂的应用场景,提出了基于多版本时间戳排序的并行执行模型,领导者节点使用多版本时间戳排序算法并行地预执行事务并将调度图以事务依赖三元组的形式存储入区块,所有验证节点通过事务依赖三元组进行调度,在保证一致性的前提下实现事务的并行执行;最后,在Tendermint中实现了所设计的两种事务并发模型,并进行了事务执行阶段性能测试和多节点性能测试。实验结果表明,相比串行执行,所提模型在单节点8线程时的事务执行时间分别减少了68.6%和28.5%,4节点8线程时区块链吞吐量分别提升了约43.4%和19.5%。

基于CSP的Job shop调度算法研究

针对一类典型的约束满足问题--Job shop调度问题,提出一种CSP调度算法框架,详细讨论CSP 调度算法中的工序开始时间窗、一致性预处理、搜索空间概率模型、工序排序启发、开工时间排序启发的求解 方法。仿真结果表明CSP调度算法在较小的计算时间代价下,获得了FT10标准调度问题的近优解。

加工时间可控和恶化的单机最大完工时间排序

本文研究加工时间可控并随开工时间简单线性增长的单机最大完工时间排序问题.该问题将加工时间可控排序和加工时间恶化排序两类研究连接到一起.通过比较技术证明了该问题存在满足以下性质的最优解:每个工件的加工时间或者完全压缩,或者完全不压缩;加工时间完全压缩的工件的顺序由一个工件参数和控制变量的函数的递增序给出,完全不压缩的工件在完全压缩的工件之后以任意序加工.通过将问题等价转换为0-1非线性整数规划问题,给出了单机排序问题的贪婪算法.

基于一般时间相关和位置相关的单机排序问题研究

【目的】研究了工件加工时间、开工时间与所在位置相关的单机排序问题,以扩展这类问题的研究范围。【方法】工件加工时间是开工时间和所在位置的一般非增函数。工件开工时间越晚,加工位置越靠后,实际加工时间则越短。受相关论文的启发,对此问题用经典算法进行了讨论。【结果】目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题证明了SPT算法仍是最优算法。对极小化加权总完工时间问题分析了最坏竞争比;在正常加工时间和权重或工期存在特殊关系时对加权总完工时间和最大延迟问题证明了经典算法是最优的。【结论】对所研究的单机排序问题给出了若干结果。

时间相关的单机排序的最坏竞争比分析

本文研究了工件的加工时间具有开工时间和加工所在位置相关的单机排序问题。工件的加工时间是序列中加工所在的位置和开工时间的非增函数,目标函数为最小化的误工工件个数和最小化总误工。本文对于所研究的2个目标函数利用Moore-Hodgson算法和EDD规则分别提出的启发式算法,对于目标函数位误工工件个数情形给出了最坏竞争比近似于2,最小化总误工给出非常数的最坏竞争比。进一步如果工件的加工时间和工期具有一致关系,分别给出了2个多项式时间算法。

基于可信密码模块的网络信道潜在攻击挖掘

为提高网络信道的安全性,设计了基于可信密码模块的潜在攻击挖掘方法。首先建立可信密码模块,通过双重因素认证以及授权的方式初步度量网络信道中潜在的攻击行为;然后应用K-means算法聚类初步确定信道数据,并利用带修正条件的信息熵算法,对聚类后的网络信道数据执行时间序列排序、直方图统计分块以及信息熵求解操作,对比得到的攻击行为数据时间序列信息熵值与设定分解值,从而完成网络信道攻击行为深度挖掘。实验结果表明:该方法能够有效挖掘网络信道中的潜在攻击行为,且挖掘可靠性较好,警告正确率较高。

基于时态语义的Web信息检索实践进展与研究综述

基于时态语义的Web信息检索在动态时间信息挖掘、群体记忆、时间问答系统等检索情景中具有相对广泛的应用。在大数据和人工智能迅猛发展的大趋势下,对基于时态语义的Web信息检索从关键技术的角度进行系统而全面的综述,不仅有利于了解该领域研究的整体状况,而且有益于把握时态检索的未来发展趋势。本文在引入文本时间信息的抽取和标注并融合时间信息的检索模型的基础上,以时态语义的技术为整体脉络,从三个方面综述研究情况:信息需求中隐含的时间意图分析,加入时间因素的检索模型构建,时间对提升检索结果的生成。以时态语义检索的本源问题和其在学术文献上的相关应用为切入点,提出时态语义检索未来的发展趋势:识别多源异构信息下的时间表达,构建能识别查询的时间预测模型,搭建能精准检索时间意图的检索平台和开发基于深度学习的隐含时间意图自动分类模型。