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连通支配集的规约算法: 2017年; 连通支配集是一个著名的NP难解问题,在网络和通信等领域具有重要应用.该文主要研究连通支配集的规约规则设计与实现.对现有规约规则进行改进,同时通过对图中顶点进行着色,提出新的局部规约规则.接着对规约规则则进行实现并测试在模拟无线传感网络中的规约效果.实验结果表明,规约规则在各种不同规模和不同稠密度网络中均能不同程度降抵问题规模.; 骆伟忠蔡昭权陈俊平; 关键词：连通支配集 NP-难解规约

完全支配集的规约算法: 2017年; 完全支配集是一个著名的NP难解问题,在无线传感器网络中具有重要应用。主要研究了能降低问题规模的规约化算法设计。通过对问题结构进行深入分析并对图中顶点进行着色,得到图中顶点之间的新的组合特性,在此基础上提出一系列高效的多项式时间的局部规约规则。证明了规约规则的正确性,并通过仿真实验验证了规约规则的有效性。; 骆伟忠蔡昭权兰远东刘运龙; 关键词：NP-难解规约

面向不确定数据的近似骨架启发式聚类算法被引量：12: 2015年; 不确定数据聚类是传统数据挖掘的扩展,面对不确定数据聚类,研究者们经常把聚类问题描述成组合优化问题,并设计启发式聚类算法进行求解.现有的启发式聚类算法,如UK-means和UK-Medoids具有容易理解和实现简单等优点,但初始解敏感问题严重影响了聚类质量.本文在近似骨架理论的基础上,提出了一种近似骨架启发式聚类算法APPGCU(Approximate backbone guided heuristic clustering algorithm for uncertain data).该算法首先对原数据集完成P次采样,在采样后的规模较小的P个数据集上分别执行UK-Medoids算法得到P个局部最优解;然后通过对P个局部最优解求交得到近似骨架,并从中提取初始簇心;最后从初始簇心开始,启发式搜索出聚类结果.在仿真和实际数据集中的实验结果表明,算法APPGCU的聚类结果明显高于实验对比的启发式聚类算法,提高了聚类质量.; 金萍宗瑜屈世超胡燕田园; 关键词：NP-难解启发式算法

逼近4正则图的最小顶点覆盖问题的难解性(英文): 2014年; 证明了逼近4正则图的最小顶点覆盖问题在某个常数因子内是计算难解的.相似地,对于5正则图、6正则图等的最小顶点覆盖问题,这个结论也成立.已知逼近3正则图的最小顶点覆盖问题在某个常数因子内是计算难解的,文章扩展了这个结果到4正则图情况,用K-归约证明这个结果,给出了一个从3正则图的最小顶点覆盖问题到4正则图的最小顶点覆盖问题的K-归约.; 陈文彬; 关键词：正则图顶点覆盖

面向不确定数据的近似骨架启发式聚类算法: 不确定数据聚类是传统数据挖掘的扩展，具有广泛的应用背景和研究价值，受到研究者们广泛的关注。不确定数据聚类问题属于典型的NP难解问题，并表现出了典型的NP难解问题的特点。通常很难在多项式时间内获得NP难解问题的全局最优解，...; 屈世超; 关键词：NP-难解数据挖掘; 文献传递

逼近MAX 3SAT-2问题的难解性(英文): 2012年; 证明了逼近MAX 3SAT-2问题在某个常数因子内是计算难解的.首先引进了一种保留近似算法难解性的K-归约的概念;然后给出了一个从MAX 3SAT问题到MAX 3SAT-2问题K-归约.因为逼近MAX 3SAT问题在某个常数因子内是计算难解的,所以逼近MAX 3SAT-2问题在某个常数因子内是计算难解的.这样作为推论也可以得到逼近MAX 3SAT-3问题在某个常数因子内是计算难解的,简化了以前关于逼近MAX 3SAT-3问题难解性的证明.; 陈文彬

启发式算法设计中的骨架分析与应用被引量：4: 2011年; 骨架是指一个NP-难解问题实例的所有全局最优解的相同部分,因其在启发式算法设计中的重要作用而成为该领域的研究热点.本文对目前骨架及相关概念的研究成果进行了全面综述,将骨架本身的研究工作归纳为三个层面:理论基础层面主要考虑骨架与计算复杂性的关系问题;应用基础层面主要考虑如何高效地获取骨架;应用层面主要考虑如何利用骨架进行高效启发式算法设计.在此基础上,本文详细讨论了骨架研究亟待解决的难题,并指出了解决这些问题的努力方向.; 江贺邱铁胡燕李明楚罗钟铉; 关键词：NP-难解启发式算法

近似骨架导向的归约聚类算法被引量：13: 2009年; 该文针对聚类问题上缺乏骨架研究成果的现状,分析了聚类问题的近似骨架特征,设计并实现了近似骨架导向的归约聚类算法。该算法的基本思想是:首先利用现有的启发式聚类算法得到同一聚类实例的多个局部最优解,通过对局部最优解求交得到近似骨架,将近似骨架固定得到规模更小的搜索空间,最后在新空间上求解。在26个仿真数据集和3个实际数据集上的实验结果表明,骨架理论对提高聚类质量、降低初始解影响及加快算法收敛速度等方面均十分有效。; 宗瑜李明楚江贺; 关键词：聚类问题 NP-难解启发式算法

个体速度差异的蚁群算法设计及仿真被引量：3: 2009年; 针对如何提高蚁群算法搜索速度及防止算法停滞问题,提出一种改进的蚁群优化算法VACO(ACO algorithm based on ant velocity),通过构造与局部路径和蚂蚁个体速度相关的时间函数,并建立与时间函数相关的动态信息素释放机制,加快信息素在较优路径上正反馈过程,从而提高了算法的收敛速度;采取一种连续小区间变异策略,在加快局部搜索过程的同时可有效防止算法陷入局部最优.对典型TSP问题的仿真研究结果表明,改进后的算法在收敛性和对较好解的探索性能得到一定程度的提高.; 印峰王耀南刘炜周良; 关键词：蚁群算法旅行商问题信息素 NP-难解

一种噪声启发式聚类算法被引量：1: 2009年; 启发式聚类算法的搜索空间中布满了局部极小值"陷阱",从而使得算法容易过早收敛而无法获得高质量聚类结果。文章给出了一种噪声启发式聚类算法NHCA(Noising Heuristic Clustering Algorithm),该算法在搜索空间中增加一组由强至弱的噪声来扩大启发式搜索的局部范围,以保持搜索空间的多样性,达到避免局部极小值影响和提高聚类质量的目的。大量实验结果表明,噪声法对提高启发式聚类算法质量是十分有效的。; 金萍宗瑜李明楚; 关键词：聚类问题 NP-难解启发式算法

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