基于合理多路径的路径选择方法的研究

本文不是只给出一条基于单目标的“最优”路径供司机采用 ,而是提供多条具有不同属性的“合理”的候选路径供司机选择 ,从而就更切合司机的实际需求。我们采用了“重叠惩罚”法作为有关k合理路径的算法 。

交通网络中多路径优化选择算法的研究

指出了传统的多路径问题及其算法存在的缺陷,给出了多路径优化算法的几个定义,在此基础上,提出基于重叠惩罚的多路径选择算法,设计出了重叠惩罚函数数学模型结构以及路径相似性评价函数定义,对惩罚函数中的协调因数敏感性进行分析,给出了合适的协调因数。该算法能有效地解决候选路径重叠相似性问题,而平均总旅行时间比率基本不变,从而更适合驾驶人员的实际选路需求。与传统k最短路径算法进行了试验比较,结果表明该算法明显优于传统k最短路径算法。

具有生存性的Overlay网络构建方法

针对现有网络在可靠性和服务质量方面所存在的缺陷,以增强网络生存性为目标,对现有IP网络的生存性机制进行了研究。以路径相异性为基础,提出一种具有生存性的Overlay网络构建方法。构建过程使用重叠惩罚思想为每个源—目的对按照业务的QoS参数计算合适的路径,由这些路径构成节点对之间的Overlay虚拟拓扑。此网络拓扑不仅可以保证故障情况下的合理路径快速倒换,而且可以满足业务的需求。使用路径相似度和路径查询时间两个指标对基于重叠惩罚的路径选择算法进行了评价,仿真结果表明本算法可以按照业务的参数计算出满足业务需求的合理路径,可以顺利地构造出面向业务的具有生存性的Overlay网络。

一种改进的One-Cut交互式图像分割算法

GrabCut算法作为一种典型的交互式彩色图像分割算法,是计算机图像领域中的重要技术手段。然而随着大数据时代的到来,图像数据种类和数量都呈指数级增长,显著地增加了图像分割的任务量,对图像分割效率提出了更高的要求。针对GrabCut算法图像分割效率及精度低的问题,提出了一种改进的One-Cut交互式图像分割算法。首先采用One-Cut的L_1距离项构建能量函数避免GrabCut算法所面临的NP-hard问题。然后改进能量函数中表观重叠惩罚项,并结合颜色直方图加速技术,优化网络图结构,显著降低网络图的复杂度,从而提高图像分割的效率及精度。实验结果表明,改进后的One-Cut图像分割算法显著提升了图像分割效率,提高了分割精度,得到了较好分割结果。