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基于启发式回溯算法的铁路编组站调车场股道活用研究 被引量:5
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作者 马亮 张晓霞 郭进 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期16-22,共7页
不同的调车场股道活用方案产生不同的车辆集结状态,由此引起解编调车作业成本和到发车流接续关系的不同。为了提高编组站阶段计划的兑现率,本文在动态配流的基础上,综合考虑调车场存车状态随解编作业动态变化、调车场股道容量和解编作... 不同的调车场股道活用方案产生不同的车辆集结状态,由此引起解编调车作业成本和到发车流接续关系的不同。为了提高编组站阶段计划的兑现率,本文在动态配流的基础上,综合考虑调车场存车状态随解编作业动态变化、调车场股道容量和解编作业时序限制等,设计"开口"算法将到达车列划分为车组,以各车组在调车场集结股道为变量,建立阶段时间内调车场股道活用整数优化模型。以解体照顾编组、当前解体照顾后续解体、借用股道混到底、均衡使用资源、减少交叉干扰等为原则,设计了变量取值动态排序的启发式回溯算法。算例表明,启发式回溯算法比基本回溯算法效率高,调车场股道活用方案更能适应车流不均衡、密集到达情况。 展开更多
关键词 编组站 调车场股道活用 整数规划 启发回溯算法
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融合图神经网络的高效子图匹配算法
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作者 薛欣 朱天晨 +2 位作者 孙庆赟 周号益 李建欣 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第3期694-708,共15页
子图匹配是在大型目标图中找出给定查询子图的全部匹配位置,在社交网络、生物化学和认知科学等多个领域都具有关键意义.基于回溯搜索的子图匹配算法时间复杂度高,需要有效的剪枝策略减少运行时间.然而,现有启发式剪枝算法只能依据当前... 子图匹配是在大型目标图中找出给定查询子图的全部匹配位置,在社交网络、生物化学和认知科学等多个领域都具有关键意义.基于回溯搜索的子图匹配算法时间复杂度高,需要有效的剪枝策略减少运行时间.然而,现有启发式剪枝算法只能依据当前状态的粗略邻域信息做出结构冲突判断,使得大量无效状态难以被筛出,导致子图匹配的性能不佳.提出了一种高效、准确、自适应的融合图神经网络的子图匹配算法,通过图神经网络捕获细粒度邻域结构信息,生成全局结构关联,利用模型推理代替传统剪枝策略,估算剪枝概率.该算法能够在单次查询中有效利用全局信息,显著提升对无效状态的筛选效率.此外,还设计了一种数据采样机制,以缓解样本分布不均衡导致的网络训练崩溃问题.实验证明,以基于图神经网络的算法替代回溯式算法的剪枝策略,能够显著提高其搜索效率. 展开更多
关键词 子图匹配 图神经网络 回溯式算法 组合优化 注意力机制
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约束可满足性中求解RB模型实例的算法综述
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作者 杨易 王晓峰 +3 位作者 莫淳惠 庞立超 杨澜 赵星宇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第7期1929-1936,1946,共9页
约束满足问题是人工智能领域中最基本的NP完全问题之一。多年来,随着约束满足问题的深入研究,国内外学者提出多种实例模型。其中,RB模型是一种能生成具有精确相变的增长域约束满足问题实例,其求解难度极具挑战性。为了寻找其求解的新型... 约束满足问题是人工智能领域中最基本的NP完全问题之一。多年来,随着约束满足问题的深入研究,国内外学者提出多种实例模型。其中,RB模型是一种能生成具有精确相变的增长域约束满足问题实例,其求解难度极具挑战性。为了寻找其求解的新型高效算法,促进约束可满足问题的RB模型求解算法领域的研究,首先从约束满足问题的模型发展、求解技术进行分析;其次,对各类求解RB模型实例算法进行梳理,将求解的算法文献划分为回溯启发式类、信息传播类和元启发式类相关改进算法,从算法原理、改进策略、收敛性和精确度等方面进行对比综述;最后给出求解RB模型实例算法的研究趋势和发展方向。 展开更多
关键词 约束满足问题 RB模型 回溯启发算法 信息传播算法 元启发算法
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A new backtracking-based sparsity adaptive algorithm for distributed compressed sensing
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作者 徐勇 张玉洁 +1 位作者 邢婧 李宏伟 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第10期3946-3956,共11页
A new iterative greedy algorithm based on the backtracking technique was proposed for distributed compressed sensing(DCS) problem. The algorithm applies two mechanisms for precise recovery soft thresholding and cuttin... A new iterative greedy algorithm based on the backtracking technique was proposed for distributed compressed sensing(DCS) problem. The algorithm applies two mechanisms for precise recovery soft thresholding and cutting. It can reconstruct several compressed signals simultaneously even without any prior information of the sparsity, which makes it a potential candidate for many practical applications, but the numbers of non-zero(significant) coefficients of signals are not available. Numerical experiments are conducted to demonstrate the validity and high performance of the proposed algorithm, as compared to other existing strong DCS algorithms. 展开更多
关键词 distributed compressed sensing sparsiy BACKTRACKING soft thresholding
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