广度优先

摘要： 介绍了排序的基本概念和常见排序类型,讲解了图排序中的一种非常重要的排序算法拓扑排序的概念,研究了拓扑排序的原理以及2种常见的遍历算法,分析了拓扑排序的空间和时间复杂度,采用这2种遍历算法对有向无环图进行拓扑排序的实现,并对拓扑排序的常见应用场景进行了介绍。

摘要： 针对最小独立闭合环自动搜索的问题,基于广度优先搜索的理论,本文首先讨论了广度优先搜索算法,然后在此基础上提出了基于广度优先的最小独立闭合环搜索算法,最后针对某些特殊情况下可能会遗漏最小独立闭合环的问题,在基于广度优先的最小独立闭合环搜索中嵌入"深度搜索"的过程。实例验证结果表明本文采用的算法具有较好的可行性。

摘要： 针对最小独立闭合环自动搜索的问题,基于广度优先搜索的理论,本文首先讨论了广度优先搜索算法,然后在此基础上提出了基于广度优先的最小独立闭合环搜索算法,最后针对某些特殊情况下可能会遗漏最小独立闭合环的问题,在基于广度优先的最小独立闭合环搜索中嵌入"深度搜索"的过程.实例验证结果表明本文采用的算法具有较好的可行性.

摘要： 伴随着航天技术的发展,卫星导航系统的技术也在不断提高.星间链路是在导航卫星之间建立具有精密测量和数据传输功能的无线网络,作为提高导航系统生存能力的重要手段,对卫星导航系统的建设至关重要.其中,星间链路路由规划算法作为星间链路技术的重要组成部分,也成为了星间链路技术的主要研究领域和方向之一.根据星间链路系统实际运行场景,结合了星间链路网络的特点,综合考虑数据传输时延和卫星节点负载等多种评价指标,基于广度优先算法思想,辅以多种剪枝策略,提出了一种基于多评价因子的路由规划算法.该算法能够在应用于高动态时变网络下寻找前N条最优路径.同时,对从节点间建链路径条数、节点建链情况、路径的开销代价等多种角度对于路由算法的规划结果进行分析验证,为星间链路路由规划中路径的筛选提供理论依据.

摘要： 图论被广泛应用各种数据挖掘与机器学习工作中,本文给出了一种基于图论的测量控制网建模方法,并利用广度优先算法优化测点坐标概算过程,通过Python脚本进行平差算法实现,在具体工程中的验算表明,该方法具有较好的可靠性和稳定性,可进一步应用于测量计算大数据服务中.

摘要： 对比序列模式可以用来表征不同类别数据集之间的差异.在生物信息、物流管理、电子商务等领域,对比序列模式有着广泛的应用.Top-k对比序列模式挖掘的目标是发现数据集中对比度最高的前k个序列模式.在Top-k对比序列模式挖掘中,可能挖掘出冗余的序列模式.目前,虽然有Top-k对比序列模式发现算法被提出,但这些算法并未考虑冗余序列模式的问题.为此,本文提出了基于广度优先生成树的去冗余Top-k对比序列模式挖掘算法BFM(breadth-first miner).使用BFM算法可以有效地解决冗余问题,得到去冗余的Top-k对比序列模式.在BFM算法的基础上,提出了性能更好的算法PBFM(pruning breadth-first miner).通过在真实数据集上的实验分析与对比,验证了本文算法的有效性.

摘要： 在Ad Hoc无线网络中,由于信道相对复杂以及各节点在网络中的功能差异,反映无线网络性能的核心之一就是其路由协议的优劣.为了针对特有网络环境和通信业务,不仅要综合和对比现有的无线路由协议,也需要根据实际需求加以修改和补充.文章旨在综合表驱动和按需驱动的优势、 降低算法复杂度,引入有向图和路径权值、 契合网络应用需求来提出一种相对有效的路径选择算法.

摘要： 在Ad Hoc无线网络中,由于信道相对复杂以及各节点在网络中的功能差异,反映无线网络性能的核心之一就是其路由协议的优劣。为了针对特有网络环境和通信业务,不仅要综合和对比现有的无线路由协议,也需要根据实际需求加以修改和补充。文章旨在综合表驱动和按需驱动的优势、降低算法复杂度,引入有向图和路径权值、契合网络应用需求来提出一种相对有效的路径选择算法。

摘要： 随着出行者信息系统的发展,计算机为出行者提供公交出行计划成为一种可能。其中一个核心问题是两点乘车问题,即如何确定两个站点的最优乘车方案。本文从乘客心理的实际情况出发,分析了不同乘客乘车心理的路线选择标准,建立了以最小换乘次数为第一目标,最少出行时间,最低费用为第二目标的公交出行最优路径模型,基于广度优化搜索给出了任意两公共站点间最佳线路选择的一般数学模型与算法,并用一个实际的算例对算法进行了说明。

摘要： 多关系分类是数据挖掘领域中的研究和应用热点之一。已有多关系朴素贝叶斯分类算法将所有与目标表相连的表都考虑在内,其中包括语义关系很弱的表。为此,本文提出一种新的基于语义关系优化的多关系朴素贝叶斯分类算法--Graph-NB算法。该算法利用多表之间存在的不同语义关系,对表进行剪裁,以达到优化语义关系图以及消除无关表对分类影响的目的,同时可以提高分类效率。该算法实现了深度优先与广度优先两种不同的遍历策略,通过比较分析与其他算法在多个真实数据库和合成数据库上的测试结果以及两种不同遍历策略的优劣势,可以发现Graph-NB算法分类准确度高,算法运行时间短,优于之前的许多多关系分类算法。

摘要： 本发明提供了一种基于广度优先搜索算法的交流配电网拓扑辨识方法，包括采集每个节点的电压、电流、功率测量值，计算每个节点的功率变化增量；以功率大小排序，选取最大功率节点为初始节点；计算所有节点与初始节点的电压相关系数，采用广度优先的搜索原则，选取相关系数大的节点构成相邻节点备选集；在相邻节点备选集中，以节点功率变化增量和电流总和为判断依据，搜索与初始节点直接相连的节点，选取其中的网络分支节点作为初始节点，重复迭代，直到所有节点都被搜索，且其连接关系被确定后，停止搜索算法，得到所述交流配电网拓扑。可准确进行交流配电网的拓扑辨识，方法简单。

摘要： 本发明提供一种邻居发现与广度优先算法相结合的无线网络拓扑发现方法，以邻居发现作为拓扑发现的基础功能，通过命令触发的方式进行调用，调度逻辑清晰，响应速度快；采用广度优先调度方式，网络碰撞只发生在邻居发现过程中，低冲突概率的邻居发现机制决定了网络拓扑发现的低冲突概率特性；基于邻居表自建多跳路由，不受其他路由功能限制，不受载波侦听冲突避免机制影响；采用拓扑发现列表的排列方式进行拓扑发现调度，使得拓扑发现过程与拓扑发现列表更新过程低耦合，易于实现拓扑发现调度方式的多算法扩展。

摘要： 本发明提供了一种基于广度优先搜索的交叉口群范围界定方法，属于城市智能交通管理和控制技术领域，包括以下步骤：(1)获取城市指定研究区域的道路网络结构数据库和交通运行状态数据库；(2)选择道路网络中交通负荷度最高的交叉口作为关键交叉口；(3)根据改进的互联指数模型计算交叉口之间的关联度；(4)根据交叉口群范围界定原则，选定交叉口关联度强与弱的临界值；(5)从关键交叉口出发，使用广度优先搜索确定节点访问顺序，选择具有强关联度的交叉口，完成交叉口群的范围界定。本发明计算简单高效，逻辑简明清晰，对从“交叉口群”的角度进行交叉口协调控制具有重要的现实意义，为城市智能交通管理和控制提供了有力的技术支撑。

摘要： 本发明公开了一种基于广度优先搜索算法的电网故障隔离方法。涉及电力系统继电保护技术领域。传统的预置逻辑故障隔离方案不能很好适应电网拓扑结构的动态变化。利用广度开关状态信息构造邻接矩阵，通过更新使邻接矩阵，能够反映电力系统的各元件之间的实时连接状态；采用广度优先搜索算法，以源点为中心，按照逐层递增的顺序搜索最短路径，确定断路器的断开顺序，然后根据故障元件识别、断路器失灵、变电站直流电源消失的故障隔离策略，来隔离故障。针对含有多种电气主接线及拓扑结构动态变化的复杂电力系统，本发明能够在最小范围内快速隔离故障。与现有技术相比，本发明搜索跳闸断路器的速度更快、占用存储空间更小。

摘要： 本发明公开了一种基于广度优先搜索的服务功能链部署方法。本发明提出的部署算法并没有约束网络的规模及稀疏特性等，因此可以适用于大部分网络。本发明提出的算法是基于服务终端和用户之间的最短路，来实现服务功能链部署的，所以部署所消耗的带宽成本和时延都会降低，部署成本也会随之降低。在节点的选择时，考虑到了节点负载率和链路负载率，并设计了最优选择因子来体现负载率对于节点选择的影响，优化了负载均衡。

摘要： 本发明提供一种基于考虑约束的并行广度优先搜索的架构测试方法，把该类基于服务的软件的架构测试内容聚焦于业务流程的正确性检验。首先，建立基于服务的软件架构图模型。然后，基于图模型和所设置的约束进行并行广度优先搜索，约束包括对功能的调用约束和对功能本身的约束，对流程集A中的所有元素按照逐步加深原则逐层扩展，当某一深度的功能都扩展完后，才继续展开对下一层深度的功能扩展。在这一搜索方法中，通过设计约束的方式降低搜索出来的无实际用途的业务流程。同时，通过搜索并行化的方式，提高搜索效率。最后，对业务流程进行正确性检测。本发明可以对图模型所能实现的业务流程进行搜索，找出所有业务流程，便于检测流程的正确性。

摘要： 本发明涉及新兴信息技术、人工智能领域，公开了一种基于广度优先分割的拓扑切分图神经网络训练机制，包括以下步骤：一、存储资源预估分配模块；二、广度优先遍历图分割模块；三、分割后子图分布式存储；四、基于参数服务器架构进行分布式训练；五、模型训练结束，保存模型。本发明保证了切分后的数据在各个服务器上均衡、无偏、高连通，使原图拓扑信息能更完整的保存，避免因信息丢失造成图神经网络学习准确性的降低，并使数据均匀的分配在各个服务器上，以便进行后续的分布式训练；另一方面，实现并行的梯度学习及更新，极大地提升了图神经网络的学习效率，使得图神经网络在大规模图上的训练可行、高效。

摘要： 本发明为一种基于广度优先搜索的贝叶斯网络结构精确建模方法，其克服了现有技术中存在的传统的基于深度优先搜索的算法效率有待提高的问题。本发明包括以下步骤：构建节点集合与其标号所对应的哈希表；计算网络各节点的全家族评分并以哈希表形式存储；对于网络各节点，在其父节点图中，依据广度优先搜索策略，获取最优父节点集合以及评分并以哈希表形式进行存储；在节点序图中，依据广度优先搜索策略，获取各节点组合的最优网络结构评分和最优叶节点并以哈希表形式进行存储；从全节点组合开始，提取最优叶节点和对应叶节点的最优父节点集合组成网络结构的一部分，更新当前节点集，并重复上述过程，直至节点集合为空。

摘要： 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种流量负载均衡广度优先搜索优化方法、系统、设备，所述流量负载均衡广度优先搜索优化方法包括：通过设定动态阈值，使用BFS进行路径中数据接入节点的选择并进行实时监测，若当前流量负载参数大于设定的阈值，则回溯返回上一个节点重新使用BFS进行数据接入节点的搜索，否则该节点加入路径；若当前节点并非目标节点且到目标节点无法使用BFS进行路径的选择，则将和当前节点阈值差值最小的点作为选定的数据接入节点继续进行BFS搜索，直到找到目标节点，则搜索结束并输出该条源节点到目标节点的最优路径。本发明采用集中控制思想，利用灵活的可编程能力有效提高网络状态测量能力以及网络管理的灵活性。

摘要： 本发明涉及一种基于广度优先搜索的测试用例生成方法及装置，包括：建立对节点入度和出度进行加权的有向树形结构；对所述有向树形结构逐层进行正向搜索和逆向搜索，获得并记录系统的所有测试用例；每层的正向搜索沿父节点向子节点的方向搜索，对搜索到测试用例的父节点出度和子节点入度均减1；正向搜索之后，若该层中还存在入度不为0的子节点，则进行逆向搜索；从子节点向父节点方向搜索，对搜索到测试用例的父节点出度和子节点入度均减1，直至所有子节点的入度均为0，停止该层的逆向搜索；通过逐层的正向搜索和逆向搜索，直至所有节点的入度和出度均为0，得到所有的测试用例。本发明避免测试用例的遗漏，提高对系统测试的充分性。