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皇冠分解和NT算法长久以来被认V1为是在参数化点覆盖的求核问题中有着广泛应用的两种相互独立的方法。NT算法将给定的图分成V2,V1和V1/2三部分,将砜和V1移除从而完成图的分解。而皇冠分解则是找到尽可能多的皇冠结构,删除这些皇冠以降低图规模。最近的研究结果表明NT算法和皇冠分解存在很强的内在联系:NT算法中的砜,V1部分正好构成一个皇冠结构。本文进一步研究了皇冠分解和NT算法的内在联系,提出了严格皇冠和非严格皇冠的概念,提出了一般图中存在皇冠的判定定理,证明了NT算法可以移除一般图中存在的所有严格皇冠。论文还提出了一种扩展NT算法,能够移除图中的所有严格和非严格皇冠,即证明了用扩展NT算法处理过的图中将不会存在任何皇冠结构。 相似文献
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单体型组装MEC问题指如何利用个体的DNA测序片断数据,翻转最少的SNP位点值以确定该个体单体型的计算问题。根据片段数据的特点提出了一个时间复杂度为 O(nk22k2+mlogm+mk1)的参数化算法,其中m为片段数,n为单体型的SNP位点数,k1为一个片断覆盖的最大SNP位点数(通常小于10),k2为覆盖同一SNP位点的片段的最大数(通常不大于10)。对于实际DNA测序中的片段数据,即使m和n都相当大,该算法也可以在较短的时间得到MEC问题的精确解,具有良好的可扩展性和较高的实用价值。 相似文献
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自动导引车(Automated Guided Vehicle, AGV)在自动化集装箱码头的水平运输中发挥了重要作用,对AGV行驶时间进行准确估计,有利于减少码头各作业环节的资源闲置,提高整体效率。针对AGV在自动化集装箱码头的行驶时间估计问题,提出了一种AGV行驶时间估计方法。首先,根据AGV的行驶模式将目标行驶路径切分为若干段,使用神经网络模型对其进行编码;其次,对该路径出发前后一段时间内的其他路径进行编码并将其作为环境信息,以通过模型预测其是否与目标路径发生冲突作为辅助任务;最后,综合两类信息对行驶时间进行估计。该方法引入了路径间冲突对时间估计造成的影响。基于自动化集装箱码头的历史数据的实验表明,相比AGV场景中常用的静态时间估计方法,所提方法能够将时间估计的误差降低18%以上,可以更准确地估计AGV的行驶时间。 相似文献
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轨道衡的作用在于称量铁路卡车载重。通常情况下,分为静态轨道衡、动态轨道衡等类型。本文以轨道衡为研究对象,通过分析轨道衡常见故障现象的成因,有针对性地制定故障处理方案,介绍了静态轨道衡、动态轨道衡各自的使用维护方法,旨在及时有效地进行故障排查处理,确保轨道衡设备运行稳定,数据准确可靠。 相似文献
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介绍了在高速线材生产线增上减定径机组,以及将全水平布置的粗中轧机更换成平立交替布置的短应力轧机的改造,达到生产高档次线材进行低温和精密轧制的目的。 相似文献
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