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周智: 作品数：22 被引量：178H指数：6; 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院更多>>; 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信更多>>

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一种较少比较的串匹配新算法被引量：3: 2006年; 串匹配问题是计算机科学研究领域中的一个焦点问题,被广泛应用于信息检索、基因序列匹配、网络安全以及图像模式匹配等诸多方面。论文在研究和分析已有串匹配算法的基础上,提出了一种基于正文标识的仅需较少比较次数的字符串匹配新算法。; 宁小军黄刘生周智; 关键词：字符串搜索时间复杂度

用Θ(t)的广义连接图求有障碍时的最短路径被引量：4: 2003年; 在有障碍时求两点间的最短路径是VLSI设计、机器人设计等领域中的基本问题,连接图是研究此问题的基本工具.现有算法构造的最好的连接图GF是基于自由区的概念而设计的,其顶数和边数分别为O(t)和O(tlogt),其中t为障碍的极边数.提出了广义自由区和极大正规划分的概念,在此基础上得到广义连接图GG,用来表征广义自由区之间的邻接情况,其顶数和边数均为Q(t),且具有平面图的性质.同时还提出了基于扫描线的极大正规划分构造算法,其时间复杂度为O(tlogt);并提出规范路径的概念,以及采用不改向启发式策略的A*算法在广义连接图GG中寻找两点间的最短路径,算法的时间复杂度由基于GF的现有算法的O(tlogt)降低到Q(t).; 周智蒋承东黄刘生顾钧; 关键词：最短路径超大规模集成电路布线

基于光流的ATM机异常行为实时检测被引量：1: 2017年; 异常行为检测在自助银行智能监控系统领域中有广泛的应用前景.本文针对此应用领域,提出了基于区域光流特征的异常行为检测方法.首先利用混合高斯模型来表示背景像素的变化并自适应更新背景模型,用背景差法从视频序列中提取运动前景;采用lucas-kanade光流法计算出运动区域内的光流信息.采用基于幅值的加权方向直方图描述行为,计算区域内直方图的运动熵发现候选异常区域,再利用支持向量机进行分类.从实验结果可以看出,能够较好的识别出异常事件,并且实时性较好,能够满足实际应用需求.; 周智张伟峰赵斌黄露朱明; 关键词：异常行为检测支持向量机

负载平衡在三维渲染中的应用被引量：11: 2005年; 该文介绍一种基于调整CPU和GPU(GraphicsProcessUnit)数据处理量来达到负载平衡,进而加速三维场景渲染的方法。现代GPU芯片制造技术发展非常迅速,直接导致GPU性能迅速增长,传统的通过简单地减少显卡工作量来优化渲染速度的思想已经不是十分合适了,取而代之的应该是平衡CPU和GPU的数据处理量来优化渲染,基于这个思想我们展开了一点讨论并对传统的算法作出一些修改,通过实验比较了CPU与GPU数据处理量平衡和非平衡时的渲染速度,实验结果证明了基于平衡数据处理量来进行优化渲染速度的方法是切实可行的。; 陈颉周智黄刘生; 关键词：三维渲染

随机竞争策略在Monte Carlo算法中的性能分析被引量：2: 2000年; 随机算法在组合优化问题中具有广泛的应用 ,L as Vegas算法和 Monte Carlo算法是主要的两类随机算法 .随机算法的性能和稳定性常常得不到保证 ,以往的研究针对 L as Vegas算法提出了一种有效的性能改进策略——随机竞争策略 ,但其在 Monte Carlo算法中的性能尚未被研究 .文中研究了随机竞争策略对 Monte Carlo算法性能和稳定性的影响 ,分析了使其效率大于 1的条件 ,在求解 TSP问题时的实验结果显示该策略具有显著的应用价值 ,在同等时间内能够将解的质量提高一倍以上 .; 谢幸周智陈国良顾钧; 关键词：MONTE 组合优化

TSP问题启发集的分析及应用被引量：4: 2005年; 建立了描述TSP问题启发集性质的概率模型,并指出了改进启发集的一般方法.进一步,利用局部最优解交集作为近似骨架,提出了一种动态改进启发集的宏启发算法———自适应可变启发集搜索.并将自适应可变启发集搜索与目前广泛使用的算法ILK、LKH相结合,TSPLIB中典型实例上的实验结果表明,改进后的算法在求解质量上有了较大的改进.; 江贺周智陈国良; 关键词：旅行商问题局部搜索

求解TSP问题的多级归约算法被引量：71: 2003年; TSP(traveling salesman problem)问题是最经典的NP-hard组合优化问题之一.长期以来,人们一直在寻求快速、高效的近似算法,以便在合理的计算时间内解决大规模问题.由于对较大规模的问题,目前的近似算法尚不能在较短的时间内给出高质量的解,因此提出了多重归约算法.该算法的基本原理是通过对TSP问题的局部最优解与全局最优解之间关系的分析,发现对局部最优解的简单的相交操作能以很高的概率得到全局最优解的部分解.利用这些部分解可以大大缩小原问题的搜索空间,同时也不会降低搜索的性能.这就是所谓的归约原理.再通过多次归约使问题的规模降到足够小,然后对这个较小规模的实例直接用已有的算法求解,最后通过相反的次序拼接部分解,最终得到一个合法的解.在TSPLIB(traveling salesman problem library)中,典型实例上的实验结果表明,此算法在求解质量和求解速度上与目前已知的算法相比有较大的改进.; 邹鹏周智陈国良顾钧; 关键词：TSP问题运筹学组合优化问题

SizeScale:求解旅行商问题(TSP)的新算法被引量：17: 2002年; 旅行商 ( TSP)问题是组合优化中最典型的 NP-Hard问题之一 ,目前关于该问题的启发式算法主要分为两类 :环路构造算法和环路改进算法 .对于第 1类算法 ,首次提出了在环路构造中成批加入顶点 ,同时在构造过程对环路进行局部优化的思想 ,由此得到了一种新的算法 :Size Scale-Construct,它的解质量极大地改进了现有的环路构造算法 .对于第 2类算法 ,在分析局部最优解与全局最优解之间关系的基础上 ,提出了另一个采用局部最优解的交集作为初始环路的新算法 :Size Scale-Improve.实验结果表明该算法在解的质量和求解速度上都较大地改进了现有最好的环路改进算法 ;另一方面。; 万颖瑜周智陈国良顾钧; 关键词：旅行商问题组合优化启发式算法