基于关联与回溯的产品变异设计过程重用方法

为实现在复杂度和数量上急剧增长的产品过程模型和关联知识的重用,提出一种产品变异设计过程的重用方法.对设计系统的模块进行精细化和抽象化,建立具有规范化数据接口的产品结构变异设计的信息模型,用状态空间的带权有序检索树存储变异设计过程;将变异设计语义添加至可移植结构,当发生分割、合并和变换的变异设计行为时,对其抛弃、保持或复制等处理,实现变异设计语义随变异设计行为的继承与变迁;再通过检索变异设计语义不断获得待变异结构,将离散的设计过程关联;深度优先搜索获得把初始状态变换为目标状态的操作序列,执行可行解集,回溯变异设计过程并实现重用.以ACIS为几何造型内核开发自主原型系统,实现涡轮风扇发动机的压气机的转子叶片变异设计过程的重用.结果表明,该方法将设计重用对象由静态的孤立设计结果拓展到动态的连续设计过程,对于准确、快速地实现产品的结构变异设计具有重要意义.     

支持逻辑程序并行执行的智能回溯机制

本文提出一种支持ＰＲＯＬＯＧ程序并行执行的智能回溯机制,它是基于数据相关性分析的动静结合的智能回溯策略,在静态编译时通过相关性分析产生各子目标带条件的智能回溯点集合,动态执行时通过对变量的简单测试及对当前运行结果的简单测试来确定当前失败目标的最佳回溯点。     

带回溯线搜索的新锥模型信赖域算法

结合线搜索方法计算量小的优点和信赖域算法很好的收敛性,将回溯线搜索应用到新锥模型自适应信赖域方法上构造了一类新的算法,并证明了该算法具有全局收敛性。初步的数值实验表明该算法是可行的。     

Optimal Ordered Problem Solver

We introduce a general and in a certain sense time-optimal way of solving one problem after another, efficiently searching the space of programs that compute solution candidates, including those programs that organize and manage and adapt and reuse earlier acquired knowledge. The Optimal Ordered Problem Solver (OOPS) draws inspiration from Levin's Universal Search designed for single problems and universal Turing machines. It spends part of the total search time for a new problem on testing programs that exploit previous solution-computing programs in computable ways. If the new problem can be solved faster by copy-editing/invoking previous code than by solving the new problem from scratch, then OOPS will find this out. If not, then at least the previous solutions will not cause much harm. We introduce an efficient, recursive, backtracking-based way of implementing OOPS on realistic computers with limited storage. Experiments illustrate how OOPS can greatly profit from metalearning or metasearching, that is, searching for faster search procedures.     

Common subgraph isomorphism detection by backtracking search

Graph theory offers a convenient and highly attractive approach to various tasks of pattern recognition. Provided there is a graph representation of the object in question (e.g. a chemical structure or protein fold), the recognition procedure is reduced to the problem of common subgraph isomorphism (CSI). Complexity of this problem shows combinatorial dependence on the size of input graphs, which in many practical cases makes the approach computationally intractable. Among the optimal algorithms for CSI, the leading place in practice belongs to algorithms based on maximal clique detection in the association graph. Backtracking algorithms for CSI, first developed two decades ago, are rarely used. We propose an improved backtracking algorithm for CSI, which differs from its predecessors by better search strategy and is therefore more efficient. We found that the new algorithm outperforms the traditional maximal clique approach by orders of magnitude in computational time. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种基于多步回溯算法的铣削稳定性预测方法

在加工过程中,由于薄壁件的弱刚性易发生加工颤振,从而对工件表面质量和刀具寿命等造成不良的影响,对铣削过程的稳定性进行预测是至关重要的.通过提出一种多步回溯算法来预测铣削过程的稳定性,将铣削过程离散化成时滞周期方程,在每个时间间隔上采用多步回溯的方法来近似时间周期及时滞项.通过构建状态转移矩阵,根据Floquet理论获得...     

一种新的贪婪回溯子空间追踪算法研究

针对目前的贪婪类算法在实际应用中出现的重构遮挡和虚假等问题,本文在分析该问题产生的原因基础上,提出了一种新的贪婪回溯子空间追踪(greedy backtracking subspace pursuit, GBSP)算法。该算法基本思想是在每次的迭代过程中,采用回溯反馈和贪婪精选的思路进行支撑集选择。具体而言,在原子识别阶段,从残差投影中挑选出绝对值最大的 ( 是信号稀疏度)个投影值位置,添加到候选支撑集中,为降低在此步骤中产生的错误概率,每次只将候选支撑集中的前s（ ）个最大值对应的位置添加到真实支撑集中进行更新;此后再进行投影计算和残差更新,直到完成支撑集的选择。由于新算法结合了正交匹配追踪算法和子空间追踪算法二者的优势,因此可较好的解决重构遮挡与虚假问题,使得压缩感知重构算法更具实用性。     

地图中线状要素标注算法的设计

通过对现有标注算法的深入研究,对线状要素标注所存在的问题进行补充和改进,提出了一种新的对线状要素采用分类处理的算法。并将借用回溯法来解决线状要素标注所产生的冲突。理论分析和实验表明：与已有的标注算法相比,该算法有效地解决了线状要素标注所产生的问题。     

图的Steiner最小树问题的降阶回溯算法

图的Steiner最小树问题是经典的组合优化问题,是一个NP难题,在不同的领域有着广泛的应用。研究该问题的部分数学性质,在此基础上给出了该问题的初步降阶方法和下界子方法,形成一个新的回溯算法。该算法具有较低的时间复杂度,还给出了应用实例及其分析。