03‘斯坦纳最小树2

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【浙江省自然科学基金】_布局设计_期刊发文热词逐年推荐_20140812

【浙江省自然科学基金】_布局设计_期刊发文热词逐年推荐_20140812

推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
推荐指数 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
科研热词 遗传算法 选址模型 进化计算 物流中心 景观设计 新农村建设 拓扑设计 大规模无线传感器网络 启发式算法 丘陵地貌 sink选址 pbil
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
2014年 科研热词 风景园林 秒表测时 生产线设计 生产线平衡 汽车 更新 旧公园 数值模拟 改造 支架 工作研究 夹具设计 冲压成型 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2011年 科研热词 零件结构变异 精英策略 稀疏数据 模块化配置设计 数控机床 数据压缩 数学模型 改进遗传算法 弥散张量成像 多域互用 可视化 功能部件选型 制造单元 元球 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

最小斯坦纳树算法

最小斯坦纳树算法

最小斯坦纳树算法
最小斯坦纳树算法是一种用于解决图论问题的算法,它的主要目的是找到一棵包含所有给定节点的最小生成树。

在实际应用中,最小斯坦纳树算法被广泛应用于网络设计、电路设计、图像处理等领域。

最小斯坦纳树算法的基本思想是将原图中的所有节点分成两类:必须包含的节点和可选节点。

然后,通过对可选节点进行枚举,找到一棵包含所有必须节点和当前可选节点的最小生成树。

最后,从所有可能的最小生成树中选择一棵权值最小的树作为最终结果。

最小斯坦纳树算法的实现过程可以分为以下几个步骤:
1. 将原图中的所有节点分成两类:必须包含的节点和可选节点。

2. 对可选节点进行枚举,找到一棵包含所有必须节点和当前可选节点的最小生成树。

3. 从所有可能的最小生成树中选择一棵权值最小的树作为最终结果。

在实际应用中,最小斯坦纳树算法的时间复杂度较高,因此需要采用一些优化策略来提高算法效率。

例如,可以使用动态规划的方法来减少重复计算,或者使用启发式算法来加速搜索过程。

最小斯坦纳树算法是一种非常重要的图论算法,它可以帮助我们解决许多实际问题。

在未来的研究中,我们可以进一步探索最小斯坦纳树算法的优化策略,以提高算法效率,并将其应用于更广泛的领
域。

矿产

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

图的steiner最小树问题及其求解

图的steiner最小树问题及其求解

图的steiner最小树问题及其求解作者:杨凌云来源:《电脑知识与技术》2009年第25期摘要:斯坦纳树问题是组合优化学科中的一个问题。

属于NP-难问题,即无法在多项式时间内得到最优解。

本文主要讨论了图的steiner最小树问题,并给出了近似算法,该算法是在破圈法的基础上进行了改进,并且引用了agent的思想。

最后对算法进行了分析。

关键词:Steiner最小树 NP-难题破圈法中图分类号:TP312文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)25-7312-02Graphical Steiner Minimum Tree Problem and SolusionYANG Ling-yun(College of Computer and Information Engineering, Henan University, Kaifeng 475001,China)Abstract: Steiner tree problem is one of the subject of combinatorial optimization problem. It belongs to NP-hard problems that cann’t find the optimal solution in polynomial time. This article discusses the minimum steiner tree problem in graphs, and gives the approximate algorithm, which is improved on loop damage method, and quoted the agent's thinking. Finally, an analysis of the algorithm.Key words: steiner minimum tree; NP-hard problem; loop damage method现实生活中经常要求解决这样的问题,即将若干给定点相连并使连线的总长最短。

斯坦纳树解法-概述说明以及解释

斯坦纳树解法-概述说明以及解释

斯坦纳树解法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分是文章的开篇部分,用于介绍主题和问题背景。

下面是一个示例:概述斯坦纳树(Steiner Tree)是图论中的一个经典问题,旨在找到一个具有最小总权重的联通子图,以连接给定一组节点。

斯坦纳树问题在实际生活中有着广泛的应用,例如通信网络设计、电力系统规划和生物信息学等领域。

本文将详细介绍斯坦纳树的概念、应用领域以及解法的基本原理。

首先,我们将给出斯坦纳树的定义和问题描述,以便读者对该问题有一个清晰的认识。

然后,我们将探讨斯坦纳树在不同领域中的应用,以展示它在实际问题中的重要性。

接下来,我们将介绍一些经典的斯坦纳树解法,包括近似算法和精确算法,并详细讨论它们的基本原理和优缺点。

通过本文的阅读,读者将能够了解斯坦纳树问题的背景和意义,掌握不同领域中的应用案例,并对斯坦纳树解法的基本原理有一定的了解。

此外,我们还将对斯坦纳树解法的优点和局限性进行讨论,并展望未来在这一领域的发展方向。

接下来,在第二节中,我们将开始具体介绍斯坦纳树的概念和应用领域。

1.2 文章结构【文章结构】本文主要分为引言、正文和结论三个部分。

下面将对每个部分进行详细介绍。

1. 引言引言部分主要包括概述、文章结构和目的三个方面的内容。

在概述部分,将简要介绍斯坦纳树解法的背景和重要性。

2. 正文正文部分是文章的核心部分,主要包括斯坦纳树的概念、应用领域和解法的基本原理三个方面的内容。

2.1 斯坦纳树的概念在本小节中,将详细解释什么是斯坦纳树,斯坦纳树的定义和特点。

2.2 斯坦纳树的应用领域本小节将介绍斯坦纳树的应用领域,包括网络通信、电力系统、交通规划等方面的应用案例。

2.3 斯坦纳树解法的基本原理在本小节中,将详细介绍斯坦纳树解法的基本原理和算法,包括构建斯坦纳树的思路和具体步骤。

同时,可以提及一些经典的斯坦纳树解法算法和优化方法。

3. 结论结论部分对斯坦纳树解法的优点和局限性进行总结,并对未来的发展方向进行展望。

3通讯网络的最小生成树(可编辑)

3通讯网络的最小生成树(可编辑)

§3 通讯网络的最小生成树* * 无圈图称为森,连通的无圈图称为树。

若G1是连通图G2的生成子图,且G1本身是树,则称为G1为G2的生成树。

树是最简单但又是十分重要的一类图。

由于其结构简单,它常用来验证图论的某些猜想。

它在许多学科领域中有广泛的应用,例如分子结构,电网络分析等。

最短连接问题与树有关,学科分类和一些决策过程也往往可以用树的形式表示。

树有许多很好的性质:图 T=(V,E),|V|=n,|E|=m,则下面关于树的命题是等价的。

(1)T是一个树。

(2)T无圈,且m=n-1。

(3)T连通,且m = n-1。

(4)T无圈,但加一新边即得唯一一个圈。

(5)T连通,但舍去一边就不连通。

(6)T中任意两点,有唯一链相连。

上述性质中每一个命题均可作为树的定义,它们对判断和构造树将极为方便。

对图G=(V,E)的每一条边e E赋以相应的实数权 W(e),得到一个网络,记为N=(V,E,W)。

设T=(V,E’)是N 的一个生成树,令 W(T)= , 则W(T)称为T的权,N 中权最小的生成树称为N的最小生成树。

许多实际问题,如在若干个城市之间建造铁路网、输电网或通信网等,都可归纳为寻求连通赋权图(网络)(eij 的最小生成树问题。

例如已知城市v和v间的直通线路的造价为Wij=w(eij)=(vi,vj)),要求一个总造价为最小的设计方案。

又如一个城市中,对若干新建居民点供应自来水和煤气,已测知连接各点间的直通管道的造价,要求给出一个总造价最小的铺设方案等等。

下面介绍在给定网络N =(V,E,W)内求最小生成树的两种算法。

设网络点数为n,此时最小生成树的边数为n-1。

算法1 (克鲁斯凯尔,Kruskal)算法I的中心思想是每次添加权尽可能小的边,使新的图无圈,直到生成最小生成树为止。

也形象地简称“最小边的加入法”。

其步骤如下:(1)把N内的所有边按照权的非减次序排列。

(2)按(1)排列的次序检查N中的每一条边,如果这条边与已得到的边不产生圈,则取这一条边为解的一部分。

中班优秀主题教案《小树》及活动反思

中班优秀主题教案《小树》及活动反思

中班优秀主题教案《小树》及活动反思一、教学目标1.让幼儿了解树木的基本特征,知道树木的重要性。

2.培养幼儿关爱大自然、保护环境的意识。

3.提高幼儿的观察力、动手能力和团队协作能力。

二、教学内容1.认识小树的结构和生长特点。

2.了解小树与人类生活的关系。

3.学习保护小树的方法。

三、教学过程(一)活动导入1.教师出示一棵小树模型,引导幼儿观察并提问:“这是什么?它是什么样子的?”(二)主题活动1.认识小树的结构(1)教师向幼儿介绍小树的结构,包括树根、树干、树枝、树叶等。

(2)幼儿跟随教师一起认识小树的各个部分,并说出它们的作用。

2.了解小树的生长特点(1)教师讲解小树的生长过程,包括种子发芽、生长、开花、结果等。

(2)幼儿通过观察图片,了解小树在不同季节的生长变化。

3.小树与人类生活的关系(1)教师引导幼儿思考:“小树与我们的生活有什么关系?”4.学习保护小树的方法(1)教师讲解保护小树的方法,如浇水、施肥、修剪等。

(2)幼儿分组讨论,每组提出一个保护小树的措施,并进行分享。

(三)实践活动1.教师带领幼儿到户外观察幼儿园的小树,了解它们的特点。

2.幼儿分组进行保护小树的活动,如浇水、施肥、修剪等。

3.教师组织幼儿分享实践活动中的感受和收获。

四、活动反思1.本节课通过观察、讨论、实践等多种形式,让幼儿全面了解了小树的结构、生长特点以及与人类生活的关系。

2.在实践活动中,幼儿积极参与,表现出关爱小树、保护环境的意识。

3.教师在活动中起到了引导作用,让幼儿在轻松愉快的氛围中学习。

4.不足之处:在实践活动环节,部分幼儿对保护小树的方法掌握不够熟练,需要加强个别辅导。

5.改进措施:在今后的教学中,教师可以多组织类似的实践活动,让幼儿在实践中掌握保护小树的技能。

6.教学效果:通过本节课的学习,幼儿对树木有了更深刻的认识,关爱大自然、保护环境的意识得到了提高。

重难点补充:一、教学过程(一)活动导入1.教师出示一棵小树模型,引导幼儿观察并提问:“这是什么呀?你们知道小树长什么样吗?”(二)主题活动1.认识小树的结构(1)教师引导:“我们来看看小树的每个部分都叫什么名字吧。

传感器网络中基于直骨架的连通性修复策略

传感器网络中基于直骨架的连通性修复策略

传感器网络中基于直骨架的连通性修复策略章红艳; 汪晓丁; 吴文焕【期刊名称】《《福建师大福清分校学报》》【年(卷),期】2019(000)005【总页数】7页(P24-29,57)【关键词】网络有效性; 连通性修复; 直骨架【作者】章红艳; 汪晓丁; 吴文焕【作者单位】福建师范大学协和学院福建福州 350117; 福建省网络安全与密码技术重点实验室福建福州 350007; 福建师范大学数学与信息学院福建福州 350117; 福建江夏学院福建福州 350108【正文语种】中文【中图分类】O240 引言无线传感器网络1-连通性修复问题往往被模型化成斯坦纳最小树(Steiner Minimal Tree SMT)问题,即利用较少的资源(如中继节点等)在各连通分支之间构造一棵最短内接树.由于中继节点部署间隔为R,则需要个中继节点,其中L 为内接树长度.这意味着内接树越短所需的资源也越少,即越接近最优的SMT.目前关于网络1-连通性修复的策略并没有将图形的几何性质与网络的拓扑结构很好地结合,因此难以用最少的中继节点完成1- 连通性的修复.论文利用较好图形几何性质的直骨架设计出了一种高效的无线传感器网络连通性修复策略RSS(Restoration strategy based on Straight Skeleton).该算法通过反复构造直骨架从而减少了连通性修复所需的中继节点数,并且从理论上证明了策略RSS 的近似比和复杂度分别为与O(n logn),而仿真实验表明该策略在中继节点消耗上明显少于其他同类型策略.1 国内外研究现状现有的1-连通性修复策略中一部分(文献[1-11])以近似比作为衡量标准,近似比越小那么算法的性能越好,而另一部分(文献[12-14])则采用仿真实验来验证算法性能.Chen[11]提出近似比为3 的基于四边形的修复算法.Cheng[8]分别提出基于三角形的与基于3-超图的修复算法,并证明其近似比分别为3 和2.5.Lloyd[9]提出一种近似比在67 之间的斯坦纳化MST 算法.Tang[10]利用网络分簇构造修复算法,其近似比为4.5.Efrat[3]、Yang[6]、Misra[5] [7]等对于节点与节点、节点与中继、中继与中继这三种不同连接方式并结合目前最优的最小权斯坦纳树构造算法[15],提出近似比分别为3.11、6.43、6.2 和12.4 的修复算法.Wang等[4]提出了一种结合Voronoi 图和重心的算法.近期,Wang 等[1]、Lalouani 等[2]先后提出在网络中存在障碍物情况下基于直骨架的修复算法.Ranga[13]提出一个基于0 梯度点的修复算法.Joshi[12]利用网络的直骨架并结合节点的传输半径,规划出一条最优的中继节点部署路线.陈洪生等[14]给出了一个基于四边形的连通度修复算法.相比于上述策略,论文所提出的策略RSS不仅近似比是最优的,而且复杂度也仅为O(n logn).表1 给出了RSS 与目前已知算法在近似比和复杂度方面的对比.表1 各算法在近似比和复杂度方面的对比作者近似比复杂度Misra et al.12.4O(n2k-2+n2k+1logn)Lloyd et al.7 O(n logn)Yang et al.6.43 O(n2k-2+n2k+1logn)Misra et al.6.2 O(n2k-2+n2k+1logn)Tang et al.4.5 无Efrat et al.3.11 O(n2k-2+n2k+1logn)Cheng et al.3 O(n4)Chen et al.3 O(n3)Wang et al.3 O(n3)Wang et al.images/BZ_30_1185_1725_1257_1771.png/3O(n3)Lalouani et al.images/BZ_30_1185_1796_1257_1842.png/3O(4n)Cheng et al.2.5 O(n3)RSS (本文)images/BZ_30_1198_1952_1282_2038.pngO(n logn)2 预备知识定义1.已知多边形P={p1,p2,...,pn-1,pn}(如图1 所示),各顶点Pj 沿着其邻边夹角的平分线向P 内部等速移动所形成的直线轨迹构成了P的直骨架S(P).其过程会发生两类事件:边事件和分裂事件.边事件是指多个顶点在缩进的过程中会合成一点从而多个多边形的边消失成点;分裂事件是指凹顶点在缩进过程中将对边分割成两条边,从而原多边形被分裂成多个多边形.图1 多边形直骨架3 系统模型将无线传感器网络映射成图G={V,E},其中V 为点的集合,而E 为边的集合.其中,每一个点代表无线传感器网络中的一个节点,而每一条边E 代表任意一对距离小于R 的节点链路.对于失去连通性的无线传感器网络,以半径R 为间隔部署中继节点来修复网络的连通性.以下给出论文所解决问题的形式化描述:给定一个具有|V|=n 个节点的图G,设计一种消耗中继节点数量最少的能实现n 个节点连通的连接方式.针对此问题,提出了一种高效的无线传感器网络连通性修复策略RSS(Restoration strategy based on Straight Skeleton).4 RSS 策略该策略通过7 步来实现无线传感器网络1-连通性的修复,具体执行步骤如下.4.1 对图G 生成最小生成树MST,并从一点开始沿着MST 对每个节点编号;4.2 从编号1 节点开始,每四个点分为一组ti,使得组与组之间没有共同点;如果剩下的点数小等于3,则将这些点分成一组,依次将ti 加入集合T,即;4.3 对于任意一个ti ∈T,如果|ti|=3,则至少重复执行以下步骤k=(ni-1)-2 次来构造最短内接树,其中ni 表示ti 中节点个数而和SMTtik分别指ti在第k次迭代生成的三角形、史坦纳点与直骨架:a.设边ei 和ej 为中最长的两条边,将ei、ej 与其相关联的史坦纳点组成三角形并在此三角形上构造第k 轮的直骨架;b. 将边ei 和ej 从中删除,即,并记k=k+1,然后返回步骤a.4.4 对于任意一个gi ∈T,如果,则重复执行以下步骤k 次来构造最短内接树,其中ni 表示ti 中节点个数而和分别指ti 在第k 次迭代生成的四边形、两个史坦纳点与直骨架:a.设边中与两个史坦纳点和关联的最长边,将与组成四边形并在这个基础上构造第k 轮的直骨架;b.将边与sisj从中删除,即,并记k=k+1,然后返回步骤a.4.5 对于每个分组ti,将k 次迭代中每次生成的直骨架连接成关于ti 的最短内接树,即;4.6 通过G 的最小生成树MSTG 构造图SMTG,使得SMTt|T|,对于任何一个圈Ci ∈SMTG,如果存在边ei ∈Ci使得对于所有的j,1 ≤≤ j ≤≤ |T|,都有ei∉SMTtj,则删除边ei ,即SMTG =SMTG\{ei},那么SMTG 为所求最短内接树;4.7 在SMTG 上以R 为间隔部署中继节点.给出一个RSS 修复无线传感器网络连通性的例子.图2(a)给出了一个由11 个节点s1,s2,…,s11 组成的网络G.图2 一个RSS 示例首先对G 生成最小生成树,沿该生成树以最多四个节点为一组分成三组,如图2(b)中所示.在图2(c)中,对于分组G1 与G2 反复构造基于四边形的直骨架,对于分组G3 反复构造基于三角形的直骨架,在此过程中删除环边.在图2(d)中,每个中继节点以半径R 为间隔排列在最后生成的最短内接树上.5 理论分析在这节中,将对策略RSS 在近似比与复杂度方面进行分析.定理1 设的三条边ei、ej 与ek 中最长两条边ei与ej,当时,函数最大,其中x=L(ei)+L(ej),y=L(ek).证明:根据题设,要使最大则需满足以下最优化公式,即:这可采用拉格朗日乘子法求解,令λ1、λ2为拉格朗日乘子,η为松弛变量,则有:即,当时f(x,y)最大,且有.证毕.定理2 设SMTtik-的四条边ei、ej、ek、el 与em 中最长三条相邻边ei、ej 与ek,当时,函数最大,其中x=L(ei)+L(ej)+L(ek),y=L(el+em).根据定理1,易验证定理2 的正确性.对于任意一个三角形ti,第k-1 轮的最短内接树SMTtik-1的最长边 tik-1 ei =sis 与ej =sjstik-1生成的三角形tik-1 = ei∪ej ∪si sj将用于第k 轮最短内接树的生成.同理,四边形ej ∪ek ∪sisj 将用于第k 轮最短内接树的生成,其中,.由文献[1]可得,多边形最短内接树长度约为其最小生成树长度的.令为第k 轮迭代后ti 最短内接树长度,那么有,那么对于一个图G,有以下两个定理成立.定理3 设,,则,其中边ei 与ej 为SMTtik-1的两条最长边.定理4 设,则,其中边ei、ej 与ek 为SMTti'k-1的最长三条相邻边.通过归纳假设法易验证这两个定理的正确性.定理5 策略RSS 的近似比为.证明:Cheng [8]证明了史坦纳化三角形结合最小生成树的算法其近似比为3.而图G 的最短内接树SMTG =∪SMTti∪MSTG\C,其中C 代表策略RSS 中所需要删除边的集合.由于RSS 所需要的节点个数约为,根据定理1、2、3 和4,可得RSS的近似比为.证毕.定理6 策略RSS 的复杂度为O(n logn).证明:策略RSS 通过7 步完成对图G 的连通性修复,我们将依次分析每个步骤的复杂度从而得到其总体的复杂度.第1 步,图G 的最小生成树构造其复杂度为O(n logn),其中n 代表图G 的节点个数.第2 步,分组的选择可在O(n)时间内完成.第3 步与第4 步,对于每一个分组最多通过次迭代构造最短内接树,在此步骤中每次迭代的复杂度不超过O(ni logni),其中ni ∈3,4 .由于n=ni,则所有内接树构造的总复杂度不超过O(n).步骤5、6与7都可在常数时间内完成.因此,策略RSS 的复杂度为O(n logn).证毕.6 仿真实验在本节中,对策略RSS、RRLC-GBP[13]和OASS[1]三种策略进行比较.首先,50~70 个节点将被随机部署在一个的区域内.然后,分别通过固定节点个数变化半径的方式和固定半径变化节点个数的方式比较3 种策略平均所需中继节点的数量. 如图3 和4 所示,各策略所需中继节点数随着节点半径的增加而减少.RSS 所需的中继节点数量明显少于其他策略.图3 节点个数为50 时,各算法比较图4 节点个数为70 时,各算法比较如图5 所示,当中继节点半径等于50m时,各策略所消耗的中继节点数量随着节点数的增加而增加.RSS 消耗的中继节点数量最少.图5 半径等于50m时,各算法比较图6 可见,当中继节点半径增加到100m时,其消耗数量随着节点个数的增加呈现出先增后减的趋势.这是由于在固定大小的部署区域中,如果半径越大节点数量越多,则更多的节点直接相连.这意味着需要更少的中继节点.很明显的,RSS 所需的中继节点数量是最少的.图6 半径等于100m时,各算法比较7 总结连通性修复是利用较少的资源(如中继节点等)在各连通分支之间构造一棵最短内接树,而内接树越短所需的资源也越少.目前关于1-连通性修复的策略没结合图形的几何性质与网络的拓扑结构,因此难以用最少的中继节点完成修复.论文利用直骨架设计了一种高效的网络连通性修复策略RSS.该策略通过反复构造直骨架减少连通性修复过程中所需的中继节点数,并且从理论上证明了策略RSS 的近似比和复杂度分别为与O(n logn),而仿真实验表明该策略在中继节点消耗上明显较少.【相关文献】[1] Xiaoding W,Li X,Shuming Z.A Straight Skeleton Based Connectivity Restoration Strategy in the Presence of Obstacles for WSNs[J].Sensors,2017,17(10):2299.[2] Lalouani W,Younis M,Badache N.Optimized Repair of a Partitioned Network Topology[J].Computer Networks,2017,128:63-77.[3] Efrat A,Fekete S P,Mitchell J S B,et al.Improved approximation algorithms for relay placement[J].ACM Transactions on Algorithms(TALG),2016,12(2):20.[4] Xiaoding W,Li X,Shuming Z.Restoration strategy based on optimal relay node placement in wireless sensor networks[J].International Journal of Distributed SensorNetworks,2015,11(7):409085.[5] Misra S,Majd N E,Huang H.Approximation algorithms for constrained relay node placement in energy harvesting wireless sensor networks[J].IEEE Transactions on Computers,2014,63(12):2933-2947.[6] Yang D,Misra S,Fang X,et al.Two-tiered constrained relay node placement in wireless sensor networks:Computational complexity and efficient approximations[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2012,11(8):1399-1411.[7] Misra S,Hong S D,Xue G,et al.Constrained relay node placement in wireless sensor networks:Formulation and approximations[J].IEEE/ACM Transactions onNetworking(TON),2010,18(2):434-447.[8] Cheng X,Du D Z,Wang L,et al.Relay sensor placement in wireless sensornetworks[J].Wireless Networks,2008,14(3):347-355.[9] Lloyd E L,Xue G.Relay Node Placement in Wireless Sensor Networks[J].IEEE Transactions on Computers,2007,56(1):134-138.[10] Tang J,Hao B,Sen A.Relay node placement in large scale wireless sensornetworks[J].Computer communications,2006,29(4):490-501.[11] Chen D,Du D Z,Hu X D,et al.Approximations for Steiner trees with minimum number of Steiner points[J].Journal of Global Optimization,2000,18(1):17-33.[12] Joshi Y K,Younis M.Exploiting skeletonization to restore connectivity in a wireless sensor network[J].Computer Communications,2016,75:97-107.[13] Ranga V,Dave M,Verma A K.Relay node placement to heal partitioned wireless sensor networks[J].Computers &Electrical Engineering,2015,48:371-388.[14] 陈洪生,石柯.基于四边形斯坦纳树的无线传感器网络连通恢复[J].计算机学报,2014,37(2):457-469.[15] Robins G,Zelikovsky A.Tighter bounds for graph Steiner tree approximation.SIAM Journal on Discrete Mathematics[J].2005,19(1):122-134.。

【浙江省自然科学基金】_智能优化算法_期刊发文热词逐年推荐_20140813

【浙江省自然科学基金】_智能优化算法_期刊发文热词逐年推荐_20140813

2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
2011年 科研热词 随机累加 选址问题 逆向物流 蚁群算法 蚁群优化算法 联合控制模型 生产批量计划问题 核函数 智能优化算法 支持向量机 局部簇首更新 多跳最小能耗路径 多目标 多层级 城市快速路 和谐搜索算法 参数优化 匝道控制 全局最优簇首 一般生产结构 wagner-whitin算法 leach dpso-cr 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
科研热词 高维目标优化 非支配排序遗传算法 遗传算法 进化算法 设计结构矩阵 补阳还五汤 能耗模型 肌电信号 粒子群算法 粒子群优化算法 粒子群优化 特征提取 热定型机 灰度图像 步态识别 模拟植物生长算法 最优布局 智能聚类 斯坦纳最小树 抠图拉普拉斯矩阵 扩散距离 总苷 彩色化 帕累托最优解 工艺相似度 多目标优化 城市地下物流 双极偏好 典型工艺路线 伙伴选择 互补度 pareto占优 bp神经网络 bp人工神经网络
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
科研热词 遗传算法 适应度函数 路径规划 自适应 自校正控制 维度归约 粒子群算法 粒子群优化算法 粒子群优化(pso) 特征点 熵 潜在语意索引 水库 模拟进化算法 机器学习 文档索引 数据挖掘 局部保留索引 小生境遗传算法 变结构 变时滞 医学图像配准 动态粒子群算法 分类规则挖掘 信息熵 优化调度 人脸识别 互信息 二元蚁群优化算法

【浙江省自然科学基金】_布局问题_期刊发文热词逐年推荐_20140811

【浙江省自然科学基金】_布局问题_期刊发文热词逐年推荐_20140811

2013年 科研热词 遗传算法 兴波阻力 飞机 面元法 非对称双体船 锁紧 重力系数 适应性 输电网地理接线图 质量安全追溯 质心算法 角度建模 虚拟单元布局 节点运动修正方程 自由面 聚类算法 经济效益 策略研究 空间结构 相似系数 生猪 浮动入位 模数图统一设计 模拟植物生长算法 最优布局 斯坦纳最小树 改进fishbone布局 干扰因子 屠宰加工企业 多体船 城市地下物流 城市中心区 均匀度测量函数 图形递阶组装 图形自动生成 变电站通用布局模型 变电站图形模型 单线图自动生成 功能布局 力导算法 公共信息模型 优化提升 优化 仓库布局 不对称性 fishbone布局 f&r算法改进 推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
科研热词 遗传算法 选址模型 进化计算 视觉搜索策略 粮食生产重心 粮食消费重心 粮食安全 空间差异 眼动跟踪 物流中心 拓扑设计 序列式搜索策略 导向式搜索策略 大规模无线传感器网络 启发式算法 sink选址 pbil
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
科研热词 精英策略 稀疏数据 数据压缩 数学模型 改进遗传算法 弥散张量成像 可视化 制造单元 元球

第五章版图编辑与版图验证

第五章版图编辑与版图验证
布局的任务是确定模块在芯片上的精确位置,其目标是在 保证布通的前提下使芯片面积尽可能小。
第五章 版图编辑与版图验证
(3) 布线。布线阶段的首要目标是百分之百地完成模块间的 互连,其次是在完成布线的前提下进一步优化布线结果,如提 高电性能, 减小通孔数等。
(4) 压缩。压缩是布线完成后的优化处理过程,它试图进一 步减小芯片的面积。目前常用的有一维压缩和二维压缩,较为 成熟的是一维压缩技术。在压缩过程中必须保证版图几何图形 间不违反设计规则。
(3) 设计规则本身并不代表光刻、化学腐蚀、对准容差的 极限尺寸, 它所代表的是容差的要求。
第五章 版图编辑与版图验证
2. 设计规则的描述
(1) 自由格式。一般的MOS集成电路的研制和生产,基本 上采用这类规则,其中每个被规定的尺寸之间没有必然的比例 关系。显然,在这种方法所规定的规则中,对于一个设计级别, 就要有一整套数字,因而显得烦琐,但由于各尺寸相对独立, 因此,可把尺寸定得合理。
① 需要考虑算法问题及算法复杂性、最优化问题、可行解 问题、 NP-困难问题。
② 一些图论中问题的复杂性,如判别平面性、 最小生成树、 最短路(从一点到所有点)、所有节点间的最短路,平面化、 着色、 最长路、 斯坦纳树、旅行商问题等一些NP问题。
第五章 版图编辑与版图验证
③ 几种求解NP-困难问题的方法。 · 限制问题的范围: 只对某一类问题求解。 例如, 在求图 上的最小树时只求最小生成树,即限制问题数量的交叉点只能 是原有的顶点。 求最小生成树可在一个多项式时间内求解,但 不一定能获得最小树。 · 限制问题的规模: 例如, 旅行商问题的分区优化。 · 分支定界法。 ·启发式算法。
② Poly-Si: 多晶硅取决于工艺上几何图形的分辨率。

作曲家作品目录_肖斯塔科维奇

作曲家作品目录_肖斯塔科维奇

为大提琴和钢琴而作的小品 3 首。 f 小调第 1 交响曲。
1923-1924 1923-1925 Symphonic 20th/21st Century Symphony Octet for Eight String Instruments 20th/21st Century Sonata/Sonatina for Keyboard Character/Single-Movement/Miscellaneous Work for Keyboard
Symphonic 20th/21st Century Symphony with Chorus
014b Reduction of the choral score of Symphony No. 2, for voices and piano 015 The Nose, opera 015a The Nose, opera suite
为钢琴独奏而作的“黄金时代”中 1935 的波尔卡舞曲。
Polka from "The Age of Gold". for piano 为钢琴四手联弹而作的“黄金时 1962 four hands 代”中的波尔卡舞曲。 Pieces (2) for E. Dressel's "Kolumbus", for orchestra The Shot, incidental music Music to the Play "Virgin Soil" (Lost) 根据 E· 德雷赛尔的“哥伦布”为 1929 管弦乐队而作的小品 2 首。 射击,配乐 戏剧音乐“处女地”(遗失)。 1929 1930 Orchestra 20th/21st Century Orchestral Music Orchestra 20th/21st Century Incidental Music for Orchestra

组合优化及算法

组合优化及算法
本课程的主要目的讲授这些问题的数学描述和相应 算法.
背包问题
• 给定n个容积分别为ai,价值分别为ci的物 品.设有一个容积为b的背包,如何以最大 的价值装包?
平行机排序问题
• M个完全相同的机器,n个相互独立的工件, 加工时间互不相同,每个工件只需在任一 台机器上不中断建工一次,如果安排加工 方案,才能使预定的加工时间最短?
定义 若存在一个多项式函数g(x)和一个验证算法H,对一类判 定问题A的任何一个“是” 实例I,都存在一个字符串S是I的 可行解,满足其输入长度d(S)不超过g(d(I)),其中d(I)为I的输 入长度,且算法H验证S为实例I的可行解的计算时间f(H)不超 过g(d(I)),则称判定问题A是非确定多项式的。
计算复杂性的概念
多项式时间算法 例 构造算法将n个自然数从小到大排列起来
算法 输入自然数a(1),a(2),…,a(n). for (i=1;i<n;i++) for (j=i+1;j<=n;j++) if (a(i)>a(j)){ k=a(i);a(i)=a(j);a(j)=k; }
基本运算的总次数(最坏情形):2n(n-1)=O(n2)
例 线性规划问题(LP)的判定形式——LP判定问题:
给定一个实数值z,(LP)是否有可行解使其目标值不超过z? 即:给定z,是否有 {x|cT x z, Ax b, x 0}?
对任何一个优化问题, 可以考虑其三种形式:
最优化形式(原形:最优解) 计值形式(最优值)
难度降低
判定形式(上界)
就有效算法的存在性而言,通常认为三种形式等价!
算法 – 定义
定义:算法是指一步步求解问题的通用程序,它是 解决问题的程序步骤的一个清晰描述.

小树的读后感

小树的读后感

小树的读后感《小树》是一部由美国作家谢尔比·福尔克斯创作的儿童文学作品,讲述了一个小女孩和她的小树之间的故事。

这本书给我留下了深刻的印象,让我感悟到了许多关于成长和友情的道理。

故事的主人公是一个叫苏珊的小女孩,她在一次户外活动中发现了一棵小树,于是她决定将它带回家并精心照料。

小树在苏珊的呵护下茁壮成长,它们之间建立了一种特殊的情感联系。

苏珊在小树身上投入了很多心血,她给它浇水、施肥,还用小心翼翼的方式修剪树叶,以确保小树能够茁壮成长。

在苏珊的精心呵护下,小树茁壮成长,最终成为了一棵高大的树木。

通过这个故事,我深刻地体会到了成长的艰辛和付出的意义。

就像苏珊对小树的呵护一样,我们每个人在成长的道路上都需要不断地付出努力和汗水。

无论是学业、事业还是人际关系,都需要我们不断地努力和坚持,才能取得成功。

同时,故事也告诉我们,付出总会有回报。

苏珊的付出换来的是一棵高大的树木,而我们的付出也会换来成长和收获。

除了成长,故事中还体现了友情的重要性。

在故事中,小树成为了苏珊的朋友,它陪伴着苏珊度过了许多快乐和忧伤的时刻。

在苏珊需要安慰和支持的时候,小树总是默默地陪伴在她的身边。

这让我深刻地感受到了友情的温暖和力量。

在我们成长的道路上,朋友的陪伴和支持是至关重要的,他们会给予我们力量和鼓励,让我们更加坚强和勇敢地面对生活中的挑战。

通过阅读《小树》,我不仅感受到了成长和友情的重要性,还学到了如何对待身边的事物和人。

就像苏珊对待小树一样,我们也应该学会用爱和耐心对待身边的人和事物。

只有用心去呵护和关爱,才能收获真正的幸福和快乐。

总的来说,读完《小树》给我留下了深刻的印象。

通过苏珊和小树的故事,我不仅学到了成长和友情的重要性,还感悟到了如何用爱和耐心对待身边的一切。

这本书不仅适合儿童阅读,也能给成年人带来深刻的启发和思考。

我相信,这个故事会一直陪伴着我,让我在成长的道路上更加坚定和勇敢。

组合数学课程介绍

组合数学课程介绍

12
• 斯坦福数学系的教授研究了这个问题, 设立了一个小小的奖项来征集答案, 100美金.
• 数学家和计算机学者都来参与了 • 谁赢了呢?
– 伊利诺大学计算机系的比尔.卡特勒借助计算机 得出的答案是17152种拼法
– 数学家用纸和笔对排列进行分类,共24个基本 族,基本解法是536种,考虑旋转32种,答案 也是17152种。
大禹(2205BC -2105BC)
492 357 816
10
• 组合数学中有许多象幻方这样精巧的结构。
• 1977年美国旅行者1号、2号宇宙飞船就带 上了幻方以作为人类智慧的信号。
2200BC
4 9 2神 3 5 7农

8 1 6方
15世纪
1 15 14 4 4 12 6 7 9 阶
幻 8 10 11 5 方
31
• “6度分离” —对每个人来说,平均大约只需要通过6 个人就能将信寄到目的地。
• 研究无尺度网络,对于防备黑客攻击、防治流行病、和 开发新药等,都具有重要的意义。
• 在1999年,Barab´asi et al.发现在因特网上,任意两个 网页间的链接即网页之间的“距离”平均为18.59 。从 任意一个网页出发, 原则上可以通过不超过19次链接到 达互联网中的任何网页。 (Nature 401, 1999)
/zh-cn/%E7%BB%84%E5%90%88%E6%95%B0%E5%AD%A6
Combinatorics: Combinatorics is a branch of pure mathematics concerning the study of discrete (and usually finite) objects. It is related to many other areas of mathematics, such as algebra, probability theory, ergodic theory and geometry, as well as to applied subjects in computer science and statistical physics.

组合图论图论及其算法课件

组合图论图论及其算法课件

4. 实例:求下列赋权完全图的最优Hamilton回路.
A
解:ACEBDA: 权和 25 BACEDB: 权和 25 CABEDC: 权和 22 DACEBD: 权和 25 EACDBE: 权和 27
21 B
9 10
34 5E 7 6
C8D 所选初始点不同,得到的近似解也不同.
5. 修改方法:最邻近插入法
(2)不允许高速路在所研究的城市以外的某点 处连接.
最短网络问题: 如何用最短的线路将三部电话连起来?
A
B
C
此问题可抽象为设△ABC为等边三角形,,连接三 顶点的路线(称为网络)。这种网络有许多个, 其中最短路线者显然是二边之和(如AB∪AC).
❖ 但若增加一个周转站(新点P),连接4点的新网 络的最短路线为PA+PB+PC。最短新路径之长N 比原来只连三点的最短路径O要短。
3). 重复2)过程直到汇y被标号,或不再有顶点可以标号为止. 若y得到标号,说明存在一条x y增广路P,进入步骤2调整过程; 若y未得到标号,标号过程无法进行,说明f 即为最大流.
(2) 调整过程
1).

min{ min (vi ,v j )P
(Cij
f
ij
),
(
min
vi ,v j )P
f ji},调整增广路P中
三. 中国邮递员问题(1962,管梅谷)
1. 问题:邮递员每天从邮局选好邮件,送到他所管辖 的邮区的客户手中,再返回邮局,他每天必须走过每 条街道至少一次,问如何选择邮递路线,使得他走过 的投递总行程最短?
2. 模型:非负赋权图G: 顶点----交叉口或终端,边----街道,权-----街道长 度,此即求图的通过每条边至少一次的闭途径,称为G 的环游.

【国家自然科学基金】_np-完全_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

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2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 网络最短路 网络提速 给定限界 线性规划 算法 直径约束 服务网络 服务中心 最小生成树 度约束 多agent系统 启发式算法 势结构 分组 传递闭包 优化模型 不相交路径对 np完全问题 min-min问题 max-2sat问题 k-了集拆分 dna计算
推荐指数 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
53 np-完全性 54 dna计算 55 agent
1 1 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 np-完全 组播路由 选址问题 运筹学 路由选择 贪婪算法 负全控制 计算复杂性 蚂蚁算法 算法 符号全控制 笛卡尔积图 泛化树 树 极小不可满足 服务质量(qos) 服务质量 最短路 最小steiner树 无向图 数据质量 恶化的加工时间 强弦图 平行机排序 带权 完全二部图 子树划分 多项式时间变换 多约束 复杂度 基本蕴含数 固定参数枚举 启发算法 可控的加工时间 变量极小等价 变量极小可满足 反馈顶点集 双弦图 参数 动态规划 判定问题 分类 准标识符最佳值 关键词查询 关系数据库 全控制函数 元组图 优化计算 交叉熵 交叉数 不相交 k-匿名

第6章 图论简介 - 副本

第6章 图论简介 - 副本

Pollak-Gilbert猜想



1990年,中科院应用数学所研究员堵丁柱与美籍 华人黄光明合作,证明了Pollak-Gilbert猜想。 在美国离散数学界引起轰动,被列为1989— 1990年度美国离散数学界与理论计算机科学界的 两项重大成果之一。 在《不列颠百科全书1992年鉴》的数学评论中, 该成果被列为世界上当年六项数学成果首项。 该成果被我国列为1992年十大科技成就之一。
相识问题

对6个顶点的完全图K6任意进行红、蓝两边 着色,则图中一定存在一个同色三角形。
Ramsey数

推广为一般问题:给定任意正整数a和b, 总存在一个最小整数 r(a,b),使得r(a,b) 个人中或者有 a 个人互相认识,或者 有 b 个人互相不认识。称 r(a,b) 为 Ramsey数。
如果将基因看作网络中的顶点,将他们之间的作 用看作网络中的边,那么每一次大规模实验将给 我们带来关于基因交互作用网络的一些信息。这 个网络的拓扑性质是科学家们关心的焦点(如每 一个顶点的度和网络中的最小距离问题是两个初 步的问题)。

生物信息学
组合数学和概率统计在生物信息学中 有重要应用。 美国科学院院士Michael Waterman教授, 曾鼓励我们借助组合数学的优势,开 展生物信息学的研究。
网络流问题

随着中国经济快速的增长,城市化是未来中国的 发展方向。人大通过的“十五”规划,把物流业 作为战略重点列入要大力发展的新兴服务产业。 如何制定一个运输计划使生产地到销售地的产品 输送量最大。这就是一个网络最大流问题。
网络流问题



1956年Ford 和Fulkerson 提出了关于网络流问题的 一个重要定理。 最大流最小割定理:在任何网络中,最大流的值 等于最小割的容量。 由这个定理可以引出求网络最大流的一个算法— —标号法。 1970年,Edmonds和Karp 对标号程序加以改进, 使之成为一个好的算法。
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图13.5 图13.6
“虚设站”(即Steiner点)的个数和位置是解决问 虚设站” Steiner点 虚设站 题的关键。 题的关键。 Steiner点位于给定通信站点的 坐标线, 点位于给定通信站点的x “Steiner点位于给定通信站点的x坐标线,y坐标 线形成的格点上” 最多有n n=n(n-1)个 线形成的格点上”,最多有n2-n=n(n-1)个Steiner 点的可能位置,这些位置就是Steiner点的候选点. Steiner点的候选点 点的可能位置,这些位置就是Steiner点的候选点. n=9时 n(n-1)=72个Steiner点的可能位置 当n=9时,有n(n-1)=72个Steiner点的可能位置 给定的n个通信站点的集合; V0 :给定的n个通信站点的集合; Steiner点的候选点集合 设其点数为p, 点的候选点集合, Vp : Steiner点的候选点集合,设其点数为p, Vp∩V0=φ; 为顶点集作一个加权完全图Kp+n Kp+n, 以V= Vp∪V0为顶点集作一个加权完全图Kp+n,其 中的边( 之间的直角折线距离。 中的边(u,v)的权取为点u与v之间的直角折线距离。 问题成为:求加权完全图Kp+n中包含V Kp+n中包含 问题成为:求加权完全图Kp+n中包含V0(也允许包 中的其他点)的权最小的子树。 含V中的其他点)的权最小的子树。此即求加权完 全图Kp+n Kp+n中 的最小Steiner树问题。 Steiner树问题 全图Kp+n中,V0的最小Steiner树问题。
(2)贪婪试探算法 贪婪试探算法
的最小生成树如图13.8(a),顶点按 ),顶点按 图13.5的最小生成树如图 的最小生成树如图 ( ), 直角坐标之定位放置, 直角坐标之定位放置,右边的图是把边画成直 角折线, 角折线,该图称为其三个点的最小直角折线支 撑树。若将图13.8的右边图中重边的端点 作 的右边图中重边的端点d作 撑树。若将图 的右边图中重边的端点 为虚设站加入, 为虚设站加入,则4个点的最小生成树的权减 个点的最小生成树的权减 少了2。 少了 。
2.假设 假设
1)通信站点集合V0是整数坐标的平面 )通信站点集合 点集; 点集; 2)两点间的距离为直角折线距离,线 )两点间的距离为直角折线距离, 路费用正比于线路长度; 路费用正比于线路长度; 3)允许通讯线在非站点处连接。 )允许通讯线在非站点处连接。
3.问题分析及模型 问题分析及模型
给定n个通讯站点, 给定 个通讯站点,用通讯线把这些站点联 个通讯站点 结起来,允许通讯线在非站点处连接, 结起来,允许通讯线在非站点处连接,如何 连接,可使连接通信站的线网费用最低? 连接,可使连接通信站的线网费用最低? 允许通讯线在站点以外的点(即“虚设站” 允许通讯线在站点以外的点( 虚设站” 在站点以外的点 或Steiner点)连接,这样可以使线网费用 点 连接, 降低, 问题要复杂得多 得多。 降低,但问题要复杂得多。 有三个通讯站,直角坐标分别为a(0,0), 如,有三个通讯站,直角坐标分别为 b(4,3),c(6,0)
(3)改进型试探算法 改进型试探算法
如果每次迭代,都按照随意的顺序加入“虚设站” 如果每次迭代,都按照随意的顺序加入“虚设站”, 并使得到的最小生成树费用有所减少, 并使得到的最小生成树费用有所减少,直到已加入 n-2个“虚设站”,或加入任何一个剩余的可能的 个 虚设站” Steiner点都不能使费用减少为止。按步骤描述如 点都不能使费用减少为止。 步骤描述如 点都不能使费用减少为止 下 1)求给定的 个点的最小生成树,记录其费用; 个点的最小生成树, )求给定的n个点的最小生成树 记录其费用; 2)取一个可能的 点加入, )取一个可能的Steiner点加入,求最小生成树, 点加入 求最小生成树, 若该树的费用小于当前的费用, 若该树的费用小于当前的费用,则记录此树并更新 费用; 费用; 3)重复 )直到已有 )重复2)直到已有n-2个Steiner点,或任何剩余 个 点 点加入都不能减少费用。 的Steiner点加入都不能减少费用。 点加入都不能减少费用 贪婪试探算法和改进型试探算法都是近似算法, 贪婪试探算法和改进型试探算法都是近似算法,对 一般的问题未必能得到最优解。 一般的问题未必能得到最优解。
的最小Steiner树可分解为两个问题: 树可分解为两个问题: 求V0的最小 树可分解为两个问题 1)求Steiner点;2)求最小生成树。 ) 点 )求最小生成树。 根据提示“最小Steiner树最多只需 个虚 树最多只需n-2个虚 根据提示“最小 树最多只需 设站( 设站(Steiner点)”, 点 Vs :表示 中任意 个点的集合。 表示Vp中任意 个点的集合。 中任意s个点的集合 ⊆ , 对满足0≤s≤n-2的整数 和点集 的整数s和点集 对满足 的整数 和点集Vs Vp,以 V= Vs∪V0为顶点集的加权完全图 ∪ 为顶点集的加权完全图Ks+n的 的 最小生成树记为Ts, 所有 中权最小者记为 所有Ts 最小生成树记为 T*,T*即为所要求的最小 即为所要求的最小Steiner树。 , 即为所要求的最小 树
Steiner树: 树
Steiner树——通过加入若干“虚设站”后,构造 树 通过加入若干“ 通过加入若干 虚设站” 由原站点和虚设站生成的最小生成树。 出由原站点和虚设站生成的最小生成树。若虚设站 设置得恰当, 设置得恰当,就可降低由原站点生成的最小生成树 所需的费用。用这种方法可降低费用多达13.4% 所需的费用。用这种方法可降低费用多达 注意: 注意: 1)Steiner树允许线路在通讯站点以外连接 1)Steiner树允许线路在通讯站点以外连接,这种 树允许线路在通讯站点以外连接, 连接点即为虚设站。 连接点即为虚设站。 2)为构造一个有n个站的网络,最低费用的 )为构造一个有 个站的网络, 个站的网络 Steiner树最多只需 个虚设站,这些虚设站称为 树最多只需n-2个虚设站 个虚设站, 树最多只需 Steiner点。Steiner 点位于给定通信站点的 坐标 点位于给定通信站点的x坐标 点 坐标线形成的格点上。 线,y坐标线形成的格点上。 坐标线形成的格点上
如图13.7,星号点是给定的9个通讯站点。共 ,星号点是给定的 个通讯站点 个通讯站点。 如图 点的可能位置, 有n(n-1)=72个Steiner点的可能位置,它们 个 点的可能位置 位于过9个点的水平线与垂直线的交点上 个点的水平线与垂直线的交点上。 位于过 个点的水平线与垂直线的交点上。 且由于区域D 内不含Steiner点, 且由于区域 1,D2,D3和D4内不含 点 72个可能的 个可能的Steiner点位置可减少到 个 点位置可减少到31个 个可能的 点位置可减少到 中小圆圈所示的31个位置 (图4中小圆圈所示的 个位置)。 中小圆圈所示的 个位置)。 31 31 31 m=31,迭代次数减少到 0 + 1 + K + 7 = 3572224 迭代次数减少到
问题
假定要设计一个有9个通 假定要设计一个有 个通 讯站点的局部网络, 讯站点的局部网络,使 其造价最低。 其造价最低。这9个站的 个站的 直角坐标为: 直角坐标为: a(0,15), b(5,20), c(16,24), d(20,20), e(33,25), f(23,11), g(35,7), h(25,0), i(10,3)。 。 求出联结这9个通讯站的 求出联结这 个通讯站的 最小Steiner树。 最小 树
(4)模拟退火法 模拟退火法
这是一种通用的随机搜索法,是解决 这是一种通用的随机搜索法,是解决NPH 问题的比较有效的方法。 问题的比较有效的方法。 1)给定点集连同一些虚设点一起构成点集 ) Z,求Z的最小支撑树,其费用记为 ,置 的最小支撑树, , 的最小支撑树 其费用记为C, k=0; ; 2)产生新的点集 )产生新的点集S 从以下几种方式中随机选择一种: 从以下几种方式中随机选择一种: · 加入一个新的虚设点 · 去掉一个存在的虚设点 · 移动一个现有的虚设点到一个随机的允 许位置
(1)穷举法 穷举法
求最小Steiner树问题是 难题,点数较小 树问题是NP难题 求最小 树问题是 难题, 的问题可用穷举法,但若规模较大, 的问题可用穷举法,但若规模较大,应寻 求近似算法。 求近似算法。 由于费用最少的Steiner树T*上最多只需引 由于费用最少的 树 上最多只需引 个虚设点, 入n-2个虚设点,因此可从 个虚设点 因此可从m≤n(n-1)个可能 个可能 点位置中任取s个点 的Steiner点位置中任取 个点, 点位置中任取 个点, s=0,1,2,…,n-2,连同给定的 个点一起, 个点一起, ,连同给定的n个点一起 算法, 用Kruskal算法,求由这 算法 求由这n+s个点确定的赋 个点确定的赋 权完全图( 权完全图(图中边权取为两点间的直角折 线距离)的最小生成树Ts。 线距离)的最小生成树 。 不大, 若m不大,此法可行,若m大,此法将无效。 不大 此法可行, 大 此法将无效。

秒的时间, 次。假设每次迭代只需用1/60秒的时间, 假设每次迭代只需用 秒的时间 3572224次迭代需要大约 个小时。 次迭代需要大约17个小时 次迭代需要大约 个小时。
9个给定 个给定 点和31 点和 个可能的 Steiner 点 a(0,15), b(5,20), c(16,24), d(20,20), e(33,25), f(23,11), g(35,7), h(25,0), i(10,3)
范例2 通讯网络的最佳Steiner树 范例 通讯网络的最佳 树
1.问题 问题 2.假设 假设 3.问题分析及模型 问题分析及模型 4.问题求解 问题求解
穷举法 贪婪试探算法 改进型试探算法 模拟退火法 修正的Prim启发式算法 修正的 启发式算法
5.结果 结果
1.问题 问题
给定平面上若干通讯站,两通讯站之间的线 给定平面上若干通讯站, 路长度为两点间的直角折线距离, 路长度为两点间的直角折线距离,即 d=|x1-x2|+|y1-y2| 两点间的线路费用正比于线路的长度。 两点间的线路费用正比于线路的长度。 如何布线使连接通信站的线网费用最低? ①如何布线使连接通信站的线网费用最低? 如何构造最小Steiner树,即最低费用的 ②如何构造最小 树 Steiner树? 树
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