p—Center Problem的一个基于中心图合并操作的启发式处

设计的启发式算法从图的合并操作出发,降低了计算复杂度,从应用效果看接近最优的程度也较以往算法好。     

可燃图的确定及其在液化气船安全操作中的应用

介绍液化气与空气混合的可燃区域图的确定,分析液化气船货物操作过程中如何安全避开可燃区,并以模拟液化气货舱惰化,通风实验加以验证。     

基于图搜索策略的车站信号操作集自动生成算法

结合铁路站场平面科和控制台盘面布置图的知识表示方法，应用图策略研究车站信号操作集的自动生成算法并给出了实例结果，另外，给出了ｎ维按钮操作序列、正常操作集和非正常操作集等的数学定义。     

图的最大完全子图的一个算法

利用递归算法和引入点的向后度等概念，从而加快了图的极大完全子图的计算。     

高度重叠社区的社区合并优化算法

当原图转换成边图后,在边图上进行社区发现可以天然地得到重叠社区,然而得到的社区往往相互大面积重叠,甚至相互包含,导致社区模块性质量较低.针对这一问题,在得到边图下重叠社区发现算法结果的基础上,我们将进一步以优化重叠社区模块化质量函数为标准进行社区合并,以获得高质量的重叠社区.本文首先提出一种描述社区间重叠程度的重叠系数,并基于此进一步提出一种构建带权社区图的启发式方法,能够快速有效地完成社区合并的过程.在人工生成网络与真实世界网络上的实验,进一步验证了该算法能够在不削弱边图方法速度优势的前提下,提高高度重叠社区的模块性.     

基于MTSP的机车周转图编制模型与算法

为了提高机车的工作效率，探讨了机车周转图编制模型与算法．对于给定的列车运行图，综合考虑机车使用台数最少和图形均衡性，提出了一种编制机车周转图的新算法．将机车周转图编制问题转化为多旅行商问题（MTSP）并建立数学模型，从而求得问题的最优解．最后，用列车运行图实际数据进行了验证，证明了该算法的有效性．     

基于图的频繁闭项集挖掘算法

为了提高数据挖掘效率，提出了一种基于图的频繁闭项集挖掘算法GFCG(graph—based frequent closed itemset generation)．该算法采用位矢量技术构造有向图，表示项与项之间的频繁关系，并在有向图的基础上递归产生频繁闭项集，从而只需扫描数据库2次，不产生候选集；引入扩展频繁项集的概念，大大减小了检查频繁项集是否闭的搜索空间．用1个真实数据库和2个合成数据库对GFCG进行了测试，并与A-close和CLOSET算法的结果进行了比较，结果表明，该算法具有良好的速度和可伸缩性性能．     

关于算术图的一个注记

证明广义图K(4,n)是(d,d)-算术图或(2d,d)-算术图。     

泛圈图的一个充分条件

哈密顿图和泛圈图的充分条件是图论中的重要理论问题之一，文中讨论了基于禁用子图的泛圈图的一些充分条件，给出了泛圈图的一个新的充分条件；设G是2-连通，{K1.3-P5，P^ 5)-free的，n阶图，则G是泛圈图或圈．     

关于优美图边数的一个上界

证明当ｎ≥２５时，ｎ阶优美图的最多边数ｆ（ｎ）＜（ｎ／２）－ｎ，并以此探讨了圈补图的优美性。     

基于“服务型”物流战略的p—Center选址问题研究

介绍了物流战略和图中心的概念,针对、服务型”物流战略,钭大规模配送网络的多本着中心选址问题抽象为求解图的多中心（p-Center)问题,并证明了无论是顶点p-Center问题均存在近似度为2的顶点解,最后,基于此定理,给出了选址问题的一个多项式2－近似算法。     

求解TSP问题的一种启发式遗传算法

TSP问题是著名的NPC问题，在组合优化中有许多应用。讨论如何应用启发式遗传算法求解此问题，并设计一种启发式交叉算子和换位变异算子，主要特点是给出算子在程序中的实现技巧，提高搜索的速度。经实例分析，算法性能较好，能较快得到问题的满意解。     

基于启发式算法的并行多机调度问题研究

从车间生产调度的实际情况出发，针对最小化完工时间的多机调度问题，提出了一种改进的极大消去法，并利用该算法进行了调度仿真，仿真结果表明：该改进后的算法能够更好的解决大规模多机生产调度问题．     

有时间约束旅行商问题的启发式遗传算法

有时间约束的旅行商问题作为旅行商问题的拓展,是一个重要的NP难题,深入研究这一问题具有重要的理论和实践意义。将时间窗约束转化为目标约束,采用序列编码设计了基于启发式规则的可同时处理软、硬时间约束的遗传算法——2-交换变异的遗传算法和3-交换变异的遗传算法。实验表明HGA1优于简单遗传算法(SGA),HGA2优于HGA1。     

基于启发性规则及关键路径调整的柔性作业调度优化算法

为克服传统进化算法求解较大型柔性作业调度问题计算时间长和结果不稳定的缺点,提出了一种启发性规则求解方法.该方法用一个启发性规则产生初始调度解,再利用一些启发式规则对初始调度过程中的关键工件及关键工序进行搜索,并对关键路径进行优化调整得到较优解,通过比较得到柔性调度问题的优化调度解.用本文方法对典型柔性调度问题进行求解,并与其他算法的求解结果进行比较,对于15×10问题,采用本文方法的计算结果与混合基因算法相同,计算时间为3.2 s,减少了42%;对于23×10及25×10的较大型问题,表明启发性规则的引入能提高求解效率,与传统进化算法相比,更适合求解较复杂的柔性作业调度问题.     

基于模糊调度法则的单件车间作业计划排序算法

研究了单件与组装件混合制造系统中普遍存在的有优先顺序约束的单件车问调度问题．深入分析了传统启发式算法存在的缺陷，提出调度法则模糊化思想．在此基础上，构造了具有一定优度的作业计划排序算法求解问题．通过实例分析，说明了这一算法在工程中的可行性．     

基于评价指数的属性约简算法

从粗糙集理论出发,提出可分辨关系和对象差异矩阵的概念,并以此为基础构造出基于评价指数的属性约简算法.算法采用自底向上的方法,利用属性的评价指数作为启发式信息,求得属性集合的约简.在多个UC I数据集上进行试验,理论分析和实验数据表明,文中提出的属性约简算法是有效、可行的,具有较高的效率.     

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城市公交系统包含多种公交模式如地铁、轻轨、公交专用道、地面公交等,不同模式的车辆行驶速度及换乘时间差异很大,同时由于城市公交运行时间的具有较强的随机性,基于静态分析的路径选择与实际的动态最佳路径常有较大偏离。本文以公交出行链各环节为边,通过构建包含不同公交模式的多层次网络邻接关系,并对各边进行平均出行时间及时间可靠度的双重赋权,建立考虑出行各环节时间随机波动的多模式公交线网;并以通行时间较短、延误风险较小为路径寻优的双重目标,通过在路径寻优过程中对延误高发线路及换乘点进行启发式规避,实现在出行时间许可范围内有效减少延误风险的可靠路径的快速搜索。文中最后通过实例表明该算法的合理性及有效性。     

一种基于离散对数问题的存根代理盲签名方案

数字签名用来保证原始数据完整性和有效性,一个数字签名方案包括数字签名生成算法和数字签名验证算法.简短地介绍了盲签名、代理签名的基本思想和基本性质,并给出如何通过非对称密码算法的思想来实现这些签名方案,提出并详细介绍了一种基于离散对数问题的有存根的(免责声明)代理盲签名方案,讨论了基于离散对数问题的密码学算法的可能攻击方法,在此基础上给出了协议实现时的一些有益的建议.