深度优先搜索

摘要： 为了提高无线传播模型校正等路测工作中路径规划的准确性,本文利用图论中的欧拉回路概念,结合中国邮路问题的相关研究,综合考虑测试区域的道路拓扑结构、路径长度、交通规则等因素,提出一种基于欧拉回路并采用改进的深度优先搜索算法实现的道路测试路径优化方法。该方法可以实现自动生成最优测试路线,提升了路测效率。

摘要： 求解过必经点集的最短路径问题已有多种算法,但其应用到在具有额外硬约束限定条件的场景时存在不足。针对此类问题,提出一种基于深度优先搜索发展的随机搜索算法,由使用者依据现场情况给出数学描述,建模抽象为无向带权图表示;依据路径规划要求定义相关变量,包括路径规划的起点、终点、必经点集以及额外硬约束条件,图信息和节点信息以邻接矩阵的形式保存;搜索过程中对路径的可行性加入额外硬约束条件进行实时判定,最终获得最短路径解。实验仿真和实测结果表明,该算法能有效规避额外硬约束条件下的中间路径,生成合理的最短路径,改善相关问题的可求解性。

摘要： 随着图数据库(Graph Database)的不断发展,各种应用程序中都存在着大规模图数据,使得图的可达性查询算法受到了广泛的关注.然而由于其空间消耗与查询效率难以平衡,图可达性查询算法面临着严峻的挑战.基于串行运算的传统图查询算法,很难发挥现有多核心处理器的计算性能.针对上述问题,提出了一种基于双链表的索引,称为2-lists.该索引表由两部分组成,其中一部分存储图数据的信息,另一部分辅助索引,实现顶点的随机访问.基于该索引,提出了一种并行化深度优先搜索算法(Parallel Depth-First Search,PDFS).该算法利用多线程技术,并为每个线程分配独立的存储空间.通过对线程工作量的监督,为线程的指定缓冲区分配指定数量的任务,进而完成负载平衡.在斯坦福SNAP(Stanford Network Analysis Platform,SNAP)实验室的公开数据集上的实验结果表明,2-lists索引占用的空间更小,基于2-lists的并行化深度优先搜索算法的表现更好.

摘要： 在多模式公交出行中,传统的路径规划方案已无法满足出行者日益增长的出行需求.为提供基于出行者多种出行需求的个性化路径规划方案,通过IC卡刷卡数据模拟公交时刻表,建立基于模拟时刻表的多模式公交路网模型;采用动态阈值化法建立个性化出行需求评价值模型;设计深度优先搜索-遗传算法(depth first searchgenetic algorithm,GA-DFS),并基于此组合算法提出初始种群产生策略和两点变异方法;最后,假设了3种不同出行需求的出行场景,将某市区的多模式公交路网数据应用于模型和求解算法中,并与使用较广的模拟退火-遗传算法(simulated annealing-genetic algorithm,GA-SA)进行对比分析.仿真结果表明:所提出的算法与模拟退火-遗传算法相比,平均迭代次数减少了42%,寻优能力提高了50%,并且可以提供基于乘客多种出行需求的路径规划方案.

摘要： 深度优先搜索是图的遍历的一种重要方法,在一些网络拓补结构、DNA网络等复杂图形分析中有很广泛的应用。传统的深度优先搜索,从某一节点开始,依次遍历此节点所有相邻且未被访问的节点,其下一跳节点的选择往往不是最优的。文章通过对当前节点所有未被访问的下一跳节点计算其到所有未访问节点路径总和,选择最优的一个节点作为下一跳节点,使得深度优先搜索在图的遍历过程中总的搜索路径大大减少。

摘要： 分析传统分布式排队(DQ)的调度过程及退避树操作规则,设计了一种深度优先遍历的改进算法.结合完全二叉树特例分析和随机重构的一般性推算,对改进算法的系统吞吐性能进行了理论分析和仿真评估,给出了DQ帧争用时隙的最优配置条件和基于开源软件NS-3的扩展仿真.仿真结果表明,所提算法的最大吞吐量可稳定达到信道物理容量的70％.

摘要： 深度优先搜索是图的遍历的一种重要方法,在一些网络拓补结构、DNA网络等复杂图形分析中有很广泛的应用.传统的深度优先搜索,从某一节点开始,依次遍历此节点所有相邻且未被访问的节点,其下一跳节点的选择往往不是最优的.文章通过对当前节点所有未被访问的下一跳节点计算其到所有未访问节点路径总和,选择最优的一个节点作为下一跳节点,使得深度优先搜索在图的遍历过程中总的搜索路径大大减少.

摘要： 针对有效制定科学、高效的配电网故障巡线排查方案,提出了一种单/双协同模式下故障排查巡线规划理论最优模型.结合配电网呈辐射状运行的特点,首先,设计了单模式配电网故障排查的最优巡线模型,并分析其计算复杂度;其次,为契合现场作业特点,在单模式模型的基础上衍生构建了双协同模式下高效协同的配电网巡线排查模型,该模型可同时兼顾总排查任务量最小和队间分配任务量更均衡.随后在论述两种模型差异的基础上,通过结合Dijkstra和深度优先搜索算法设计了所提两种模型的求解思路及解决方案.最后,以IEEE 33-Bus和某实际系统为例,验证了所提巡线排查模型的准确性、高效性.

摘要： 通过对通航电力巡检流程并结合实际场景对历史运行数据进行分析,对高压电塔点及电网线与无向图的相似性进行对比研究,建立直升机电力巡检结构的拓扑模型.在此基础上,考虑巡检直升机的最大里程限制和图的DFS(深度优先遍历)算法思路,提出一种结合实际场景的连续遍历待巡检网络算法.分别应用到几种不同类型的电力巡检路径中,用计算机仿真技术真实模拟出直升机在电网巡视中的航迹情况.仿真结果表明,优化后的算法在某种程度上实现了巡检任务的一致连续性,将巡视效率提高了3.2％.

摘要： 在电力中长期市场中,增量配售电公司间组建联盟能够降低其偏差考核风险、提高经营收益.在此背景下,提出了一种考虑地域优势和合作成本的增量配售电公司联盟策略.首先,根据配电网的物理性质和隔墙售电政策,采用深度优先搜索算法得到满足地域相邻条件的潜在联盟全集;然后,构建基于交易成本理论的联盟收益模型,提出衡量联盟成员收益分配权的收益贡献率、资源稀缺性、联盟依赖度3个指标,以及基于指标相关性的指标权重确定法和层次分析法的改进Shapley值联盟收益分配方法;最后,提出约束成员选择联盟优先级的宽容度指标,以及基于宽容度的增量配售电公司联盟优化算法.算例分析结果表明增量配售电公司通过联盟可以有效提高收益,地理位置优势直接影响公司收益,合作成本影响了联盟的规模和个体对联盟的选择.

摘要： 炼钢连铸过程是连接铁区生产和轧制生产的桥梁,连铸是炼钢连铸过程的最后一道工序,因此连铸过程的调度成为了整个钢铁生产过程降低生产成本,保证生产有序进行的关键.本文提出了以完成时间最小化为目标的调度数学模型,通过对计划层编制的浇次计划属性与连铸机属性匹配构造出的浇次集合,采用基于启发式的深度优先搜索算法进行求解,摒弃了以往现场调度人员传统的经验调度方法,该方法已经通过了国内某大型钢铁厂实际数据的测试,不仅能够保证生产的顺利进行,同时也能够有效的辅助现场调度人员有效的降低钢铁生产的生产周期,提高钢铁生产的产能.

摘要： 路径查找是人类的一项非常活动，其重要性得到人们的普遍认可。随着认知理论，环境心理学和空间信息科学的发展，作为多学科交叉的路径查找问题一直是人们所关注的研究内容。文章研究不熟悉校园环境中找路者的路径查找过程，在基于图的路径查找深度优先搜索算法基础上，利用方向关系和路牌信息，提出了一种启发式路径查找深度优先算法，较好地模拟了人们在不熟悉环境中的路径查找过程。本文以陕两师范大学新校区校园图为实验数据，验证了算法的可行性。本文工作表明构造路径查找形式化可计算模型的可能性。

摘要： 发现频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.本文提出了一种快速挖掘频繁项目集的算法FDFI(fastdiscoveryfrequentitemsets).该算法采用深度优先搜索,通过排序和有效的剪枝策略,以及映射搜索数据表,大大缩小了搜索空间和数据扫描量,提高了算法的效率.

摘要： 现实世界中,动作的执行通常都要耗费一定的代价,且由于外界环境的干扰,动作执行后的结果具有不确定性.针对这一问题,对不确定状态转移系统的动作赋予权值,使用概率分布表示状态转换的随机性,提出了强循环规划解的期望权值,并且设计了求最小期望权值强循环规划解的方法.该方法的主要思想是使用深度优先搜索求出规划问题的所有强循环规划解,再将强循环规划解分别转换成以状态到目标状态的期望权值为变元的线性方程组,最后使用高斯消元法解方程组,从而找出最小期望权值强循环规划解.

摘要： 快速有效的图形查询是图形数据库成功应用的关键.文章利用图的词典顺序,用唯一的最小DFS(深度优先搜索)编码表示每个图.根据两个图同构当且仅当它们的最小DFS编码相同这一性质,将图形匹配转化为图的最小DFS编码的比较:在判断两个标记图形是否同构时,可以先求出图的最小DFS编码,再用有效的匹配算法进行比较.

摘要： 本文提出一种电力系统实时拓扑分析的快速计算方法，该算法采用基于深度优先搜索的基本技术，构建拓扑分析模型，该模型由厂站模型、网络表达及两者间协调关系构成。同时，由于该模型的特点，在网络局部状态发生变化时有良好的局部拓扑分析功能。本文提出的方法在山东电网中获得了成功的应用。

摘要： 本文提出了一种基于对Web服务的语义分类树进行有界深度优先搜索来实现服务合成的算法.通过把Web服务的输入输出集定义为本体,可以将Web服务看作不同本体间的映射.根据不同的输入输出本体集和本体库中本体的层次关系来对Web服务进行自动分类,并建立不同本体间的关联度.为了找到满足目标Web服务的Web服务序列,在Web服务分类树上进行有界深度优先的搜索,用本体间的关联度作为启发值来选择最有可能满足目标Web服务的对象,并递归的查找到满足输入为目标Web服务输入本体集,输出为目标Web服务输出本体集的Web服务序列.

摘要： 本文用Dijkstra算法来计算带时间条件约束的最短路径,对于现代人来讲,可以应用到编排旅游路线,不仅节省路程的费用,还可以安排旅行时间的长短.

摘要： 本文用Dijkstra算法来计算带时间条件约束的最短路径,对于现代人来讲,可以应用到编排旅游路线,不仅节省路程的费用,还可以安排旅行时间的长短.

摘要： 本文用Dijkstra算法来计算带时间条件约束的最短路径,对于现代人来讲,可以应用到编排旅游路线,不仅节省路程的费用,还可以安排旅行时间的长短.

摘要： 本发明涉及一种用于配电网消除拓扑孤岛的启发式搜索法及搜索系统。该方法包括下述步骤：循环遍历死断开关数组中的所有开关；判断死断开关数组中的所有开关是否已遍历完；选取其中置信水平最低且一端在有源岛，另一端在孤岛的开关i，闭合开关i；沿着馈线段和闭合开关向孤岛方向给所有经过的节点设置深度；删掉死断开关数组中所有复活的开关；删掉死节点数组中所有复活的节点；将循环迭代器重置为指向死断开关数组的首个开关；遍历边界死开关集合，删掉边界死开关集合所有复活的开关；I、遍历过程结束，使配电网消除孤岛且不产生环网。本发明所涉及的方法以启发式搜索自动检测嫌疑的开关遥信错误，并予以修正，从而消除孤岛而不产生环网。

摘要： 本发明属于纸卷分切研究领域，并具体公开一种基于深度优先搜索的纸卷分切方法。该方法包括如下步骤：收集待分切纸卷的分切数据，并根据其计算各个订单在分切机上的最大可切割数量；采用深度优先搜索算法对订单的所有组合策略进行遍历，找到所有满足成品率要求的配切方案；对于所有可行配切方案进行非支配排序；输出前沿面对应的配切方案，将其作为实际生产的候选配切方案集。本发明利用深度优先搜索获得所有满足成品率要求的可行配切方案，能够大大缩短搜索时间；同时将可行配切方案的挑选视为一个多目标优化问题，并引入非支配排序算法对所有可行配切方案进行分层，以前沿面上的方案作为最终推荐的可行配切方案集，更利于现场的实际应用。

摘要： 本发明提供了一种基于深度优先搜索的交叉口群关键路径识别方法，属于城市智能交通管理和控制技术领域，包括以下步骤：(1)获取城市研究范围内的交叉口群网络结构数据库和交通运行状态数据库；(2)根据改进的互联指数模型计算交叉口之间路段的互联期望指数；(3)选择交叉口群范围内的悬挂点作为关键路径的备选起、终点；(4)利用深度优先搜索算法确定悬挂点之间所有简单路径，构建交叉口群关键路径的选择范围集；(5)计算关键路径选择范围集中所有路径的平均互联期望指数，指数最大的路径为交叉口群的关键路径。本发明步骤清晰，逻辑简明，对交叉口群关键路径协调控制具有重要意义，为城市智能交通管理和控制提供了有力的技术支撑。

摘要： 本发明提供一种针对电网黑启动初始启动路径的深度优先搜索方法，包括：(1)确定初始路径应具备的基础条件；(2)考虑路径可能发生自励磁、过电压和稳定性等问题提出相应的搜索规则；(3)基于上述规则，采用深度搜索策略进行初始路径的快速搜索；(4)将搜索出的初始路径进行对比，选出较优的若干条进行校验；(5)若无可行解，则规则放宽后重新搜索或重新选取黑启动电源。本发明为黑启动电源启动大容量机组的最优路径决策和后续的黑启动方案评估节省了大量时间，能大大提高黑启动效率，缩短因电网黑启动进程时间过长带来的停电损失，对国民经济稳定具有重要作用。

摘要： 本发明公开了一种基于深度优先搜索的QC‑LDPC码环数检测方法、计算机装置和存储介质，环数检测方法包括获取QC‑LDPC码对应的基矩阵，根据待检测环长获取基矩阵对应的全部子矩阵，设置环数的初始值为零，遍历所有符合条件的子矩阵以累计环数，获取环数的最终累计值作为待检测环长对应的环数等步骤。本发明通过深度优先搜索算法搜索得到环路路径，然后在计算环长的过程中调用，通过深度优先搜索算法降低了搜索环路径过程中的复杂度，使得实施例中的基于深度优先搜索的QC‑LDPC码环数检测方法整个过程的复杂度降低，有利于对大环长求解相应的环数。本发明广泛应用于通信编码技术领域。

摘要： 本申请实施例公开了一种基于改进深度优先搜索算法的业务链编排方法，建立业务链编排模型，考虑到业务链的时延要求，利用改进DFS算法对已经超出时延的路径预先排除，降低业务链编排的复杂度，最后以业务链编排模型的总成本为目标，计算确定成本效益最高的路径，即成本最低的路径，得到最有成本效益的路径，实现了在满足服务QoS要求的前提下，以最小的成本完成业务链的编排。

摘要： 本发明公开了一种深度优先搜索算法的优化方法，在由第一节点访问到第二节点后，由第二节点选择第三节点进行访问时，第三节点的确定方法包括：获取第二节点的所有非第一节点的相邻节点，当第二节点的所有非第一节点的相邻节点的个数大于1时：计算每个非第一节点的相邻节点到图中所有未被访问过的节点的最短距离总和；根据第二节点的所有非第一节点的相邻节点的被访问次数分布情况，确定所述最短距离总和满足的条件，将满足条件的相邻节点作为第三节点。本发明的深度优先搜索算法的优化方法有效提高搜索效率，缩短遍历总的路径。

摘要： 本发明公开一种基于字典序深度优先搜索的社区发现方法，可以应用于大型复杂网络中的社区发现，进而进行舆情监测、个性化推荐等应用。本发明利用字典序深度优先搜索算法和层次聚类，基于网络的结构性质，将三者相结合。通过这三者的结合，可以高效地得到网络中的社区结构，以便于进行舆情监测、个性化推荐等应用。

摘要： 本发明提供了一种基于深度优先搜索的优化算法的全排列方法及装置，可用于人工智能、大数据等技术领域，该方法包括：获取用于全排列的第一连通图；对所述第一连通图中对于遍历结果无差异化的第一顶点归为一类顶点，将一类顶点作为第二连通图中的一个顶点，构建第二连通图，标记每个第二顶点的统计数，所述统计数为第二顶点拥有的第一顶点的个数；根据所述统计数，遍历所述第二连通图，获得遍历结果；基于所述遍历结果，获得全排列结果。本发明可以提高全排列过程中连通图的遍历效率，进而提高全排列算法效率。

摘要： 本发明涉及电力通信领域，特别涉及一种基于深度优先搜索算法的电力通信链路数据校核方法，包括步骤一、采用深度优先搜索算法对数据库中电力通信链路数据进行全量扫描；步骤二、扫描的过程中对链路资源的占用状态进行双向分析，并标识链路有效性；步骤三、对有效链路的数据进行编号，分析完成并进行存储后直接使用；对异常链路的数据进行标识隔离，分析完成后进行清除。本发明主要融入深度优先搜索算法及电力通信信号收发机制来提升电力链路数据准确性分析，通过链路双向分析、标识异常冗余链路数据，并在分析的过程中实现冗余数据的清除及存储有效的校核数据结果进一步提升电力通信链路数据完整性和准确性。