Horspool算法092312203陈天齐
迪杰斯特拉算法贪心数学模型 -回复
迪杰斯特拉算法贪心数学模型-回复迪杰斯特拉算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪心算法。
它通过逐步选择当前最短路径的顶点来构建最短路径树，从而找到从源点到所有其他顶点的最短路径。
贪心算法的核心思想是每一步选择局部最优解，以希望最终达到全局最优解。
在迪杰斯特拉算法中，我们需要定义一些数学模型，将问题转化为可计算的形式。
首先，我们需要定义一个有向加权图，其中顶点表示路径的起点和终点，边表示路径的连接关系，并附带一个权重用于表示边的距离或代价。
我们可以将这个图表示为一个邻接矩阵或邻接表的形式。
接下来，我们需要定义一组变量来表示顶点到源点的最短距离。
我们可以使用一个一维数组来存储这些距离，并将所有距离初始化为一个很大的值，除了源点的最短距离初始化为0。
在算法的开始阶段，我们需要选择一个起始顶点作为源点，并将其加入到已访问的顶点集合中。
然后，我们可以遍历源点的所有邻居顶点，并更新它们的最短距离。
具体来说，对于源点的每个邻居顶点v，如果通过源点到达v 的路径比当前记录的最短路径更短，我们就将最短路径更新为新的更短路径。
这个更新过程是迪杰斯特拉算法的核心步骤。
我们可以使用一个循环来遍历所有的顶点，并反复执行这个更新操作，直到所有顶点都被访问过为止。
在每一次循环中，我们选择当前最短路径的顶点u，并将其加入到已访问的顶点集合中。
然后，我们遍历u 的所有邻居顶点v，并更新它们的最短路径。
在更新最短路径的过程中，我们需要使用一些数学运算和比较操作。
具体来说，对于每个邻居顶点v，我们需要计算通过u 到达v 的路径长度，并与当前记录的最短路径进行比较。
如果新计算的路径长度更短，我们就更新最短路径，并将v 加入到顶点集合中。
迪杰斯特拉算法的核心思想是通过不断选择当前最短路径的顶点，从而构建最短路径树。
在算法的最后，我们可以得到从源点到所有其他顶点的最短路径长度，以及对应的路径。
通过上述的数学模型和贪心策略，我们能够有效地解决单源最短路径问题。
多目标博弈算法
多目标博弈算法多目标博弈算法是一种应用于博弈论的算法，用于解决具有多个目标或多个决策者的博弈问题。
以下是一些常见的多目标博弈算法：1.支配关系：使用支配关系的方法，将多目标优化问题转化为单目标优化问题。
这种方法通过比较个体解之间的优劣关系，选出非劣解作为最终结果。
2.非支配排序遗传算法（Non-Dominated Sorting GeneticAlgorithm，NSGA）：这是一种经典的多目标优化算法。
NSGA将个体解按照非支配关系进行排序，然后通过交叉、变异等遗传操作来生成新的解集，并通过非支配排序策略来不断迭代，最终收敛到帕累托前沿。
3.多目标粒子群优化算法（Multi-Objective Particle SwarmOptimization，MOPSO）：这是一种基于粒子群优化的多目标优化算法。
MOPSO通过调整粒子的速度和位置，以搜索并收敛到帕累托前沿。
同时，引入多个目标函数来评估解的优劣。
4.多目标演化算法（Multi-Objective Evolutionary Algorithm，MOEA）：这是一类基于进化算法的多目标优化方法，包括NSGA，NSGA-II等。
MOEA使用进化算法的思想，通过选择、交叉、变异等操作来创建新的解集，并通过优劣指标来评估解的质量。
5.多目标遗传规划（Multi-Objective Genetic Programming，MOGP）：这是一种基于遗传规划的多目标优化方法。
MOGP使用遗传算法的思想，通过选择、交叉、变异等操作来创建新的规划，并通过多个目标函数来评估规划的质量。
这些算法都是用于解决多目标博弈问题的常见方法，具体选择哪种算法取决于问题的复杂性、目标函数的性质以及优化的约束条件等因素。
在实际应用中，需要根据具体问题的需求和限制来选择合适的算法，并进行参数调整和优化来获得最佳的解集。
基于分布式协同进化的星座自主任务规划算法
第４４卷 第５期系统工程与电子技术Ｖｏｌ．４４ Ｎｏ．５２０２２年５月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＭａｙ ２０２２文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２２）０５ １６００ ０９ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２１０９２２；修回日期：２０２１１１２４；网络优先出版日期：２０２２０１１９。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２２０１１９．１１４０．００８．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（７２０７１０６４）资助课题 通讯作者．引用格式：高天 ，胡笑旋，夏维．基于分布式协同进化的星座自主任务规划算法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２２，４４（５）：１６００ １６０８．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＧＡＯＴＹ，ＨＵＸＸ，ＸＩＡＷ．Ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｍｉｓｓｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２２，４４（５）：１６００ １６０８．基于分布式协同进化的星座自主任务规划算法高天 １，２， ，胡笑旋１，２，夏 维１，２（１．合肥工业大学管理学院，安徽合肥２３０００９；２．过程优化与智能决策教育部重点实验室，安徽合肥２３０００９） 摘 要：星座协同自主任务规划是卫星自主化管理与控制技术中的重要一环。
首先，提出了一种分布式星座协同迭代优化策略，星座内各星作为独立智能体通过“接收”“更新”“发布”的三阶段协作行为共同参与对整体任务方案的协调寻优。
其次，在该策略的基础上设计了一种分布式协同进化算法，通过分布于不同卫星的多个亚种群在信息交互中并行进化以持续优化各星方案组合。
最后，在Ｓ６９８ＰＭ嵌入式开发环境下进行仿真实验，通过与贪婪算法、集中式遗传算法以及ＣＰＬＥＸ的对比测试，验证了所提方法在恶劣通信环境下与大规模问题中的适用性和有效性。
一种自适应的RFID防碰撞算法
一种自适应的RFID防碰撞算法REN Bo-han;ZHANG Sheng-jie;SHI Hao-sen;GONG Jing【摘要】在射频识别的(radio frequency identification,RFID)的应用中,当多个标签同时出现在读写器范围内进行信息传输时,会出现“碰撞”现象,使阅读器无法正常工作.为解决射频识别应用过程中多个标签同时存在引发的碰撞问题,在自适应二四叉树防碰撞算法的基础上,将八叉树引入,提出了一种改进的自适应的二四八叉树算法.该算法通过计算标签的碰撞因子,自适应地选择最优树的叉树,然后进行搜索,从而大大减少了空闲时隙.对改进后的算法进行复杂度分析后,针对不同标签数量的搜索过程,在总时隙数和吞吐率两个方面对算法进行仿真.仿真结果表明,在一定条件下,与自适应的二四叉树相比,改进后的算法可以在减少空闲时隙数的同时提高算法的吞吐率.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2018(028)012【总页数】4页(P67-70)【关键词】防碰撞算法;射频识别;自适应;多叉树搜索;八叉树【作者】REN Bo-han;ZHANG Sheng-jie;SHI Hao-sen;GONG Jing【作者单位】;;;【正文语种】中文【中图分类】TN920 引言射频识别(radio frequency identification，RFID)技术可以通过无线电讯号实现无接触式自动识别，由于其具有阅读速度快，可适应于各种恶劣环境，读写能力快等优点，现已广泛应用于交通物流、食品管理、图书馆书刊借阅、门禁等各个领域[1]。
但当多个标签同时与读写器进行信息传输时，会出现“碰撞”现象，使阅读器无法正常工作，严重影响系统正常运行。
为解决这一问题，现已提出了多种RFID防碰撞的算法[2]。
1 当前防碰撞算法常用的防碰撞算法一般可以分为两类：确定算法和非确定算法[3]。
非确定算法主要是基于ALOHA算法，包括时隙ALHOA算法、分群时隙ALOHA算法等。
费舍尔算法
费舍尔算法
费舍尔算法是一种用于解决多元线性回归问题的统计学算法。
它是由罗纳德·费舍尔在20世纪20年代提出的，被广泛应用于各种领域，如经济学、生物学、医学等。
多元线性回归问题是指在多个自变量的情况下，如何预测因变量的值。
费舍尔算法的核心思想是最小化残差平方和，即找到一组系数，使得预测值与实际值之间的误差最小。
具体来说，费舍尔算法通过以下步骤来求解多元线性回归问题：
1. 建立模型：根据实际问题，选择自变量和因变量，并建立数学模型。
2. 估计系数：利用样本数据，通过最小二乘法估计模型中的系数。
3. 检验模型：通过各种统计指标，如R方值、F统计量等，检验模型的拟合程度和显著性。
4. 预测值：利用估计的系数，对新的自变量进行预测，得到因变量的预测值。
费舍尔算法的优点在于它考虑了各个自变量之间的相关性，避免了多重共线性问题。
此外，它还可以通过F统计量来检验模型的显著性，从而避免了过拟合的问题。
然而，费舍尔算法也存在一些缺点。
首先，它假设误差项服从正态分布，如果数据不符合这个假设，就会导致误差的估计不准确。
其次，它对异常值比较敏感，如果数据中存在异常值，就会影响模型的拟合效果。
总的来说，费舍尔算法是一种简单而有效的多元线性回归算法，可以应用于各种领域的数据分析和预测问题。
但在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的模型和方法，以获得更准确的结果。
OPC实时任务系统动态调度算法的研究与设计
２ ＯＰＣ Ｓｅｒ ｖｅｒ 实时周期 性任务模 型
假设一个 Ｏ ＰＣ Ｓｅｒｖｅｒ，若干客户在基上订阅了 ｎ 个
Ｏ ＰＣ 组（ Ｏ ＰＣ ｇｒｏｕｐｓ）， 表示为
Ｊ＝｛Ｊｉ（Ｃ ｉ，Ｔｉ｝，ｉ＝１．．．．．ｎ｝ （２．１） 其中 Ｔｊ为组中各项的刷新周期， 且等于截止期。假 设 每 个 Ｏ ＰＣ 组 又 包 括 ｍ 个 Ｏ ＰＣ 项（ Ｏ ＰＣ ｉｔｅｍ ｓ），则 Ｃ ｊ 为第 ｉ组中所有 Ｏ ＰＣ 项
（ Ｏ ＰＣ ｉｔｅｍ ｓ）的执行时间和：
ｍ
! Ｃｊ＝ Ｃｉ，ｊ
ｊ＝１
（２．２）!ｎ周期性任务的服务器用率表示为， Ｕ＝Ｃｉ
Ｔ ｊ ＝ １ ｉ
（２．３）
调（ Ｒ Ｍ ） ， 截止期单调（ Ｄ Ｍ ） ， 最早止期 优先（ Ｅ Ｄ Ｆ） ； 对于非周期性任务， 一般采用最早截止期优先 （ ＥＤ Ｆ） 。对于混合任务集， 静态算法基本上采用 Ｒ Ｍ 方法， 因为它的计算复杂度小， 易于实现， 但也存在着 服务器的利用率低下的缺点。动态算法一般基于 Ｅ Ｄ Ｆ， 可调度条件为 Ｕ ≤１， 这样可让服务器的利率理论上达 到 １００％ 。
退出
邮局订阅号： ８２－９４６ ３６０ 元 ／年 － １３－
控制系统
中 文 核 心 期 刊《 微 计 算 机 信 息 》（测 控 自 动 化 ）２００６ 年 第 ２２ 卷 第 １－１ 期
ｄｐｏ：第 ｐ 个非周期性任务绝对完成时间 然后利用周期性任务实例之间的空闲时间执行 这个非周期任 务序列｛Ａ ｋ（ｃｋ，ｄｋ）｝，并计 算出 Ａ ｋ 的绝对 完 成时间 ｆｔ（Ａ ｋ）＝ｇｅｔＦｉｎｉｓｈｉｎｇＴｉｍ ｅ（ｆｔ（Ａ ｋ－１），ｃｋ，ＩＡｋ－１）。 其中， 函数 ｇｅｔＦｉｎｉｓｈｉｎｇＴｉｍ ｅ（ｆｔ（Ｐ），ｒｅｍ ｃ，ＩＰ）的参数定 义如下， ｆｔ（Ｐ）：非周期性任务 Ｐ 的绝对完成时间 ｒｅｍ ｃ：本次非周期性任务的剩余执行时间 依次将得到的 ｆｔ（Ａ ｋ）ｇｎ ｄｋ 进行比较， 判断所有的非 周期性任务是否可以在截止期内完成。如果可以， 则 可以将任务 Ａ 插入 Ｇ ｔ中， 否则就拒绝执行任务 Ａ 。 非周期性任务调度算法流程图如图 ２ 所示：
分布式频繁项集挖掘算法
分布式频繁项集挖掘算法陈明洁【摘要】Traditional frequent itemset mining algorithms have certain limitations.For example,Apriori algorithm has to scan the input data repeatedly,which leads to high I /O load and low performance,while FP-Growth algorithm is limited by the capacity of computer’s memory because it needs to build an FP-tree in the memory and to mine frequent itemset according to FP-tree.In big data era,these limitations become more prominent,for the scale of data mining is so large.In this paper we improve the traditional frequent itemset mining algorithms on one hand,and on the other hand based on Spark framework we implement the distributed frequent itemset mining algorithm (FIMBS).Experimental results show that the FIMBS have apparent advantages over the association rules algorithm based on MapReduce framework.%传统的频繁项集挖掘方法具有一定的局限性。
旋转门算法matlab -回复
旋转门算法matlab -回复什么是旋转门算法？旋转门算法（Rotating Gate Algorithm）是一种集合合并算法，常用于高维数据降维和文本分类等任务中。
该算法通过迭代将相似的数据聚合到一起，形成一个"旋转门"，从而提高后续算法或任务的效率。
本文将逐步介绍旋转门算法的原理和实现过程。
旋转门算法的核心思想是通过动态调整合并的数据集合，从而实现降维或分类的目标。
该算法基于以下几个步骤来实现合并操作：1. 初始化：首先，我们需要将原始数据集合按照一定的规则划分为多个初始集合，每个初始集合包含一部分数据点。
2. 相似度计算：对于每个初始集合，我们需要计算其中的数据点与其他集合中的数据点之间的相似度。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度等。
3. 合并操作：选择相似度最高的两个集合进行合并，并更新合并后的集合与其他集合的相似度。
4. 重复合并：重复执行上述步骤，直到满足特定的停止条件。
合并后的最终集合即为旋转门的结果。
下面我们具体介绍如何实现旋转门算法。
步骤1: 初始化首先，我们需要将原始数据集合分成多个初始集合。
初始集合的个数可以根据实际情况设定，也可以通过实验进行调整。
例如，我们有一个包含1000个数据点的数据集合，我们可以将其均匀地分成10个初始集合，每个集合包含100个数据点。
这里只是一个示例，实际的划分方式可以根据具体问题进行调整。
步骤2: 相似度计算对于每个初始集合，我们需要计算其中的数据点与其他集合中的数据点之间的相似度。
相似度计算的方式取决于具体问题的特性。
例如，如果我们处理的是图像数据，可以使用欧氏距离来计算两个数据点之间的相似度。
如果我们处理的是文本数据，可以使用余弦相似度来计算两个文本之间的相似度。
步骤3: 合并操作选择相似度最高的两个集合进行合并，并更新合并后的集合与其他集合的相似度。
具体的合并算法可以根据具体问题进行设计。
一种常见的合并方式是将两个集合的数据点合并成一个新的集合，然后更新新集合与其他集合的相似度。
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Horspool算法四种情况
从模式的最后一个R开始从右向左移动，比较模式和文本 中的相应字符对。如果模式中所有的字符都匹配成功，就找 到了一个匹配的子串。如果遇到一对不匹配字符，需要把模 式右移。
假设文本中，对齐模式最后一个字符的元素是字符C， Horspool算法根据C的不同情况来确定移动的距离。
Horspool算法
092312203 陈天齐
什么是Horspool算法
Horspool是后缀搜索，也就是搜索已读入文本中是否含 有模式串的后缀；如果有，是多长，显然，当后缀长度等于 模式串的长度时，我们就找到了一个匹配。 Horspool算法认为：对于每个文本搜索窗口，将窗口内 的最后一个字符（C）与模式串的最后一个字符进行比较。 如果相等，则继续从后向前验证其他字符，直到完全相等或 者某个字符不匹配。然后，无论匹配与否，都将根据在模式 串的下一个出现位置将窗口向右移动。
Horspool算法实例
• 作为完整应用Horspool算法一个例子,在一个由英文字母和空 格构成的文本中查找模式BARBER.
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在特定文本中的实际查找是像下面这样的: JIM_SAW_ME_IN_A_BARBERSHOP BARBER BARBER BARBER BARBER BARBER BARBER Nhomakorabea•
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Horspool算法四种情况
• 情况4：如果C正好是模式中的最后一个字符，而且在模式的 前m-1个字符中也包含C，移动的情况类似于2：移动的时候 应该把模式中前m-1个字符中的C和文本中的C对齐。 总结：如果预先算出每次移动的距离并把它们存在表中，每 个字符C，可以用这个公式算出移动的距离： t(C)=模式的长度为m，如果C不包含在模式的前m-1个字符； 模式前m-1个字符中最右边的C到模式最后一个字符的距离， 在其他情况下
• •
Horspool算法举例
列如 对于模式BARBER,除了E,B,R,A的单元格分别为1,2,3,4之外 ，表中的所有单元格等于6 首先，把所有单元格置为模式的长度m 其次，从左往右扫描模式，将下列步骤重复n-1遍：对于模式 中的第j个字符（0≤j≤m-2）,将它在表中的单元格改写为m-1-j ，这是该字符到模式右端的距离。 算法 Shifttable(P[0..m-1]) 把table中所有的元素初始化为m for j=0 to m-2 do table[p[j]]=m-1-j; return table
Horspool算法
第一步：对于给定的长度为m的模式和在模式及文本中用到的字母表, 按照上面的描述构造移动表. 第二步：将模式与文本的开始处对齐. 第三步：重复下面的过程,直到发现了一个匹配子串或者模式到达了文 本的最后一个字符以外.从模式的最后一个字符开始,比较模式 和文本中的相应字符,直到:要么所有m个字符都匹配(然后停止 ),要么遇到了一对不匹配的字符.在第二种情况下,如果c是当前 文本中和模式的最后一个字符相对齐的字符,从移动表的第c列 取出单元格t(c)的值,然后将模式沿着文本向右移动t(c)个字符 的距离.
Horspool算法的一段伪代码
HorspoolMatching(P[0..m-1],T[0..n-1]) { Shifttable(P[0..m-1]) i=m-1; while i≤n-1 do { k=0; while k≤m-1 and P[m-1-k]=T[i-k] k=k+1; if k==m return i-m+1; else i=i+Table[T[i]]; } return -1; }
Horspool算法四种情况
• 情况1： 如果模式中不存在C，模式安全移动的幅度就是它 的全部长度； 情况2：如果模式中存在C，但它不是模式的最后一个字符， 移动时应该把模式中最右边的C和文本中的C对齐； 情况3：如果C正好是模式中的最后一个字符，但是在模式的 其它m-1个字符中不包括C，移动的情况类似于情况1：移动 的幅度等于模式的全部长度m；