基于图论算法的单元上布线

Pal等提出一个纯粹的图论算法体系TAH（Track Assignment Heuristic），该算法用理想的或接近理想的轨道数解决了许多非常有名的通道布线的例子，其中有两层VH通道布线模型、三层HVH通道布线模型、多层Vi-Hi和ViHi＋1通道布线模型，这种算法推广应用到了两层和三层的单元上布线中，实验结果表明取得了良好的效果。     

一种改进非极大值抑制的Canny边缘检测算法

在传统Canny算法的非极大值抑制过程中,由于对比点的选择存在随意性而导致边缘检测不准确。针对此问题,提出了一种改进非极大值抑制过程的Canny边缘检测算法,利用目标像素点梯度方向周围4个像素点和邻域相关系数,在梯度方向上进行插值,代替传统算法中直接以梯度方向周围的邻近像素点作为对比点,实现新的非极大值抑制过程。通过实验证明：改进的边缘检测算法在边缘检测及虚假边缘抑制的性能方面有所提升。     

地籍单元与平差模型

提出了地籍单元及以平行体和点作为地籍单元图形的概念，推证了平行体的主辅点函数关系，给出了地籍单元图形测量方法及平差时的条件方程、满秩及非满秩时的法方程式及解，解决了地籍单元图形平差问题。     

以节点为中心的关系边聚类与可视化算法

对象间的关联关系可视化主要是通过图的连边进行表达的,但是对象间的关联关系纷繁复杂,大量的连边交错会造成严重的视觉混乱,图布局和边捆绑都是解决复杂连边造成的视觉混乱问题的有效途径,然而某些节点的地理位置具有实际的含义,只能通过边捆绑方法来减少幅面载负量,进而揭示图的潜在关联规律。以往的边捆绑算法是在边的两端节点固定的前提下,调整边的中间控制点的位置,这样会使得大量边被聚集在一起,不仅会造成二次视觉混乱,且难以在节点级别揭示图的关联趋势。针对这一问题,本文提出了一种以节点为中心的关系边聚类与可视化算法。首先使用方向聚类算法实现隶属于同一个节点的连边的聚类,本文提出的方向聚类方法速度约是K-means算法的13倍,约是DBSCAN算法的6倍,然后对各个连边实现控制点的内插,在此基础上使用FR模型使得控制点位移,并通过弯曲度控制防止“过度弯曲”情况的出现,最后调整边的透明度,使得可视化的结果突出显示边靠近端点处的部分。实验结果表明,本文NCEB算法的幅面载负量L和中点距离变化量△d的约为FDEB算法的二分之一,证明本文算法可以将捆绑位置从边的中间部位移动到节点端,不仅解决了传统边捆绑算法造成的二次视觉混乱问题,而且使得节点周围的连边分布趋势清晰可读,且视觉负载大大降低,有效减少了视觉误差和信息误判。     

一种基于空间-拓扑结构相似性的复杂轨迹聚类算法

复杂的面状空间实体如海洋涡旋、环流和降雨过程在运动过程中会产生更复杂的轨迹,即具有分支结构的复杂轨迹。为了挖掘这类复杂轨迹的运动模式特征,本文从复杂轨迹的拓扑结构和空间特征出发,创新性地提出复杂轨迹的空间-拓扑结构相似性度量算法（Spatial-Topological Similarity Measurement, STSM）,该算法是基于图同构算法VF2改进的。首先STSM算法将复杂轨迹用带有节点和边的图结构表达,并将空间信息融入图结构的节点属性中,通过匹配复杂轨迹之间所有最大公共子结构,找到匹配结构中节点之间一一对应的关系,利用加权的欧式距离计算复杂轨迹匹配结构中点对之间的空间距离。然后,基于STSM相似性算法进行层次聚类分析,旨在发现复杂轨迹之间相似的拓扑结构在空间上的聚集模式。最后,利用1993-2016年长时间序列的中国南海冷涡复杂轨迹验证方法的有效性,并对比分析复杂轨迹拓扑结构相似性算法CSM。结果表明：单纯用拓扑结构相似性算法CSM进行聚类分析,不能充分挖掘空间的聚集模式,因为不同空间位置也存在拓扑结构相似的轨迹。而本文提出的STSM算法将南海冷涡复杂轨迹分为5类,第一类分布在南海北部、第二类分布在南海中部、其他三类交错在南海南部。这种聚集模式在一定程度上反映了冷涡的生成和演化过程在南海北部、中部、南部的差异性,同时也表明了冷涡移动在南海南部存在更为复杂的异质性。因此,本文提出的方法可以有效地从复杂轨迹数据中发现其演化过程的潜在聚集模式,为认识这类复杂动态现象的时空演化特征提供了一种新的方法。     

顾及出租车OD点分布密度的空间Voronoi剖分算法及OD流可视化分析

为对城市各区域出租车OD轨迹流进行可视化分析,需对城市作空间剖分处理,以产生研究所需的子区域。传统的欧氏距离空间剖分方法,在空间上进行硬性切割不能有效地顾及城市人、物的时空流动模式,因此,本文提出了一种空间约束条件下,顾及出租车OD点分布密度的网络Voronoi剖分方法。首先,将道路网的边细分成线性单元,然后,设定空间约束以产生合适的发生元,让各发生元在路网上以线性单元为单位扩散步长,以不同的速度向周围联通道路进行扩散,最终将城市空间划分成一系列与出租车OD点分布密度相适应的空间子区域。利用OD流可视化理论与技术,基于划分的城市子区域分析出租车在这些区域的时空流动,并结合图论知识探究城市空间OD流拓扑图结构的变化,分析不同划分区域出租车流动模式。最后,通过北京地区一天的出租车轨迹数据,对本文提出的算法及分析方法进行了实验。     

城市实时交通监测中关键路口的选择

本文利用图论中的顶点覆盖算法和GIS中的网络分析技术，对非嵌入式传感器在路网中的最优定位问题，即关键路口点的选择问题进行了探讨。其目的在于选择最少的路口点而覆盖最大的路网范围，从而最大限度地掌握交通流在路网上的分布和变化。由于顶点覆盖是一个NP完全问题，本文将采用一个启发式算法，并在一个模拟的路网结构上进行解算。     

任意结构的电容耦合直流放电的数值模拟

本文描述了二维模型下电容合的直流放电计算过程。发展了适用于任意结构下非正交坐标系的算法。提出了决定边界条件的相关技术，程序设计中发展了网络生成系统，使程序更适用，并且用图表说明了半导体机械中的一种典型的应用。     

数值算法在DOS图形分析中的应用

在非函数图形数据处理的算法中，目前还没有一个算法可以较好解决求解离散数据点所形成的曲线的积分问题。在扩充最小二乘性质的基础上提出了相关算法，并进行可行性和误差分析。该算法已较好运用于纳米材料的DOS图形分析。     

区位推荐算法试用于文本地名的空间网络复现——以《三国志》纪传文本为例

挖掘可表征城市之间联系的信息并进行网络复现，已成为一种研究区域联系的重要研究范式。纪传文本地名的共现网络研究对深化理解历史地理要素、拓展城市网络分析的运用具有重要意义。本文基于对地名共现的空间网络的研究综述，提出基于地名共现词频进行网络分析的改进方法，纳入地名稀缺性及区域优势不对称性测算城市关联度，规避了现有测算方法中缺乏考虑地名稀缺性及边权不对称性所导致的信息失真。在网络复现算法检验上，使用《三国志》地名共现数据集，实现了三国时期州郡网络复现中的地理分布、层级结构表达，同时实现了州郡的区域优势识别。结果表明，新算法相较传统的地名共现算法，其计算结果反映了边权的不对称性，且在有限文本数的效度测试中区位推荐算法提高效度5‰，概率误差低于既有算法，复现地名词频的效果更为稳健。另外，既有算法计算结果均为对称联系，而由区位推荐算法得到的非对称性地域关联数据为判别区域体系的节点层级提供了统计依据。     

Ad Hoc网络协议AODV的问题仿真及解决方法

AODV、DSDV和DSR等路由协议都是Ad Hoc网络中的经典路由协议,着重介绍了AODV路由协议,并简单介绍了一下DSDV和DSR路由协议,并以OPNET仿真软件为平台仿真了AODV的性能(包括吞吐量、延迟、负载),经分析后提出AODV存在的一些问题,并加以讨论.     

基于满意优化原理的网络QoS路由研究

Qos（Quality of Service）路由选择问题是网络多媒体信息传输的关键技术.随着新兴的分布式多媒体应用大量出现和网络多媒体应用技术的高速发展,高效的QoS支持将变得越来越重要,更是彰显了QoS路由选择问题的重要性.提出了一种基于满意优化原理和遗传算法的QoS路由求解算法来解决QoS路由问题,该算法能极大地缩短路由求解时间,提高路由求解的成功率,并能在最大程度上避免出现拥塞,满足了网络流量工程的需要.     

策略路由技术在高校校园网中的应用

分析了高校网络的应用现状,利用策略路由技术并结合网络地址转换技术,提出了高校校园网具有多出口接入方式下的解决方案.     

一种具有多维收敛能力的内容寻址网络

CAN（Content-Addressable Network）在d维的虚拟空间中利用分布式哈希表（Distributed Hash Table,DHT）来定位资源。CAN提供了一套比较有效的路由算法,但是节点能力的异构性并没有被考虑到算法中。这里提出了一种CAN路由的改进算法,通过扩展CAN邻居的定义和重构路由表等方式,使节点的异构性被考虑在路由算法中。同时该算法使得定位消息能从多维方向向着目标区域收敛,有效地提高了CAN路由消息的效率。     

基于负反馈的网络负载调度算法

提出一种基于负反馈权值的动态网络负载调度算法。算法主要用在多出口路由器上，其执行效率高，开销小。基于算法的多出口路由器不仅能够很好的保持出口间的负载均衡。还具有良好的出口容错性能。     

免疫遗传算法及其在VRP中的应用

物流配送车辆路径问题（VRP）是一类典型的NP问题。在基本遗传算法的基础上,根据生物的免疫系统原理,提出一种改进的算法——免疫遗传算法。在算法中构造一种基于抗体浓度的群体多样性保持策略,引入免疫算子和免疫记忆库。将该算法应用于求解VRP问题,实验结果表明算法可以实现解的多样性,避免出现早熟收敛,可以有效防止进化过程中最优解退化的可能,是求解车辆路径问题的一种有效的算法。     

基于Voronoi邻近的物流车辆路径快速优化算法

 现代物流业需要快速高效并智能化制定物流运输方案。传统路径优化方法适合处理中小规模的车辆路径问题,计算时间较长,方案质量较低,故需发展短时间内能提供高质量路径方案的启发式算法。针对大规模物流车辆路径优化,本文提出了一种Voronoi邻近的快速优化方法。该方法先创建初始解,而后进行迭代优化。初始解创建利用Voronoi邻近关系,顾及车辆容量约束,自底向上进行客户点空间聚类,将问题降维;采用最廉价插入算法安排聚类内部路径,生成性质良好的初始解。迭代优化在客户点Voronoi邻近内进行有效的局部搜索,利用模拟退火机制接受较差解,从而跳出局部最优,不断提高解的质量。本文利用模拟生成的北京市大规模车辆路径问题进行实验,结果表明:本文算法能够在4500s内优化客户点高达12 000个物流车辆路径问题,计算时间较短,解的质量优良,算法性能稳定。本文与其他算法比较,能在较短时间内提供高质量车辆路径方案,适用于大规模物流车辆路径的优化。     

台湾海峡船舶定线制设计的数据空间处理与分析

船舶定线制是指定船舶在水上某些区域航行时所遵循或采用的航线、航路或通航分道的一种制度,是水上交通繁忙区域实施有效管理的主要手段,是对航路合理规划、有效利用的重要方法,代表着水上船舶航行秩序管理的发展方向。本文针对台湾海峡船舶定线制设计中对船舶交通数据的空间处理及分析需求,经过大量实测数据分析和实践验证,提出了一些符合台湾海峡船舶定线制设计的数据空间处理及分析方法,并就船舶定线制推荐方案的空间表达形式作了简要介绍。     

Multi-Objective Weather Routing Algorithm for Ships Based on Hybrid Particle Swarm Optimization

Maritime transportation has become an important part of the international trade system.To promote its sustainable de-velopment,it is necessary to reduce the fuel consumption of ships,decrease navigation risks,and shorten the navigation time.Ac-cordingly,planning a multi-objective route for ships is an effective way to achieve these goals.In this paper,we propose a multi-ob-jective optimal ship weather routing system framework.Based on this framework,a ship route model,ship fuel consumption model,and navigation risk model are established,and a non-dominated sorting and multi-objective ship weather routing algorithm based on particle swarm optimization is proposed.To fasten the convergence of the algorithm and improve the diversity of route solutions,a mutation operation and an elite selection operation are introduced in the algorithm.Based on the Pareto optimal front and Pareto optimal solution set obtained by the algorithm,a recommended route selection criterion is designed.Finally,two sets of simulated navigation simulation experiments on a container ship are conducted.The experimental results show that the proposed multi-objective optimal weather routing system can be used to plan a ship route with low navigation risk,short navigation time,and low fuel consumption,fulfilling the safety,efficiency,and economic goals.