分治
分治的相关文献在1984年到2023年内共计398篇,主要集中在环境污染及其防治、自动化技术、计算机技术、中国医学
等领域,其中期刊论文255篇、会议论文2篇、专利文献141篇;相关期刊158种,包括统一论坛、电子学报、电脑知识与技术等;
相关会议2种,包括2004全国电力系统自动化学术交流研讨大会、1998年华人理论计算机科学年会等;分治的相关文献由727位作者贡献,包括三原昌彦、大杉义征、守屋阳一郎等。
分治
-研究学者
- 三原昌彦
- 大杉义征
- 守屋阳一郎
- 岸本忠三
- 王伟
- 胡峰
- 何艳爽
- 余仁欢
- 刘世刚
- 刘利刚
- 刘山
- 安恩屈
- 岑俊平
- 张刚刚
- 张海鹏
- 张茂勇
- 徐奥波
- 李先庭
- 李海寿
- 欧若苏
- 洪松苏
- 熊烽
- 王会颖
- 王国胤
- 王宝龙
- 王福东
- 王锐
- 石文星
- 赵伟
- 赵健飞
- 陈军
- 陈炜
- 韩志刚
- 于雪岗
- 伍国华
- 何宏建
- 佘堃
- 余小军
- 傅剑宇
- 刘勇
- 刘孟江
- 刘文
- 刘斌
- 刘晓
- 刘正军
- 刘洋
- 刘燕江
- 刘育英
- 刘锐
- 利节
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刘晓;
陈璟;
王子祥
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摘要:
生物网络比对是分析不同生物间进化关系的重要手段,它可以揭示不同物种间的保守功能并为物种间的注释转移提供重要信息。网络比对与子图同构类似,是一个NP-hard问题。本文提出了一种新的分治与整合策略的生物网络比对算法。首先进行模块划分,并根据已有的比对信息计算模块相似性;然后根据模块间结点的子比对获取候选结果集,最终通过超图匹配获得比对结果。使用已有的比对信息的集体行为预估模块间的相似性,大大提高了模块匹配的效率。基于路径和结点的得分函数保证了模块内结点的相似性。对于不同网络间结点的相似性,分别从结点自身和结点间的差异进行相似性判断。与现有算法相比,本文算法在生物和拓扑指标上均表现最佳。
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贺红燕;
赵红梅
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摘要:
大型平台的远距离运输任务中,对装载方案作合理规划,可以显著降低成本、提高效率,具有重要研究意义.基于实际场景,提出一种改进的集装箱装载优化模型.综合考虑空间利用效率、船队控制成本和快速作业反应三个要求,设计多目标优化函数;对船型、设备种类构建双重匹配约束;通过分治思想对复杂模型进行拆分,应用遗传算法优化求解.仿真实验结果表明,该模型求解效率高,可反映大型平台远海运输的装载综合需求,具有很好的应用价值.
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丁怡心;
廖勇毅
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摘要:
搜索幻方的所有解只能通过穷举完成,对于n阶幻方,搜索空间为n^(2)的阶乘,当n大于3时计算量非常大。文章提出通过利用约束条件进行分治穷举,把搜索空间从n^(2)的阶乘分解成n个n的阶乘,可以极大减少搜索次数,通过数学计算及实验对比证明该算法极大地提高了搜索效率,可以为类似问题提供借鉴。
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虞崇胜
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摘要:
国家治理是一个的既需要分治又需要合治的领域,从来都没有固定不变的治理模式。改革开放以来,多中心治理在中国迅速兴起,一时间成为国家治理的重要模式。然而,中国既是一个经济社会发展不平衡的大国,同时又是一个有着统一治理和协同治理传统的国家,因此,在推进国家治理现代化的进程中,需要兼顾分治和合治两个方面,实现多中心治理与协同治理的双重合奏。
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王英津
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摘要:
北爱尔兰问题是英国历届政府面临的棘手问题.英国政府为解决该问题进行过各种努力和尝试,其间也发生过持续多年的军事冲突,给各方带来了深重灾难.英国政府曾于1973年在北爱尔兰地区举行公民投票,试图通过该方式化解冲突,但效果不彰.后来英国政府借助政治协商,并改变对北爱尔兰的治理思路,实现由分治向共治转变,依靠共治打造共同利益连结,为解决问题找到了突破口,并取得实质性进展.这个案例告诉我们,公民投票未必是化解冲突的有效手段,权力下放未必是解决分离主义的灵丹妙药.这些经验和教训对我国遏制和解决分离主义问题,实现中央政府对民族自治区和特别行政区的有效治理,具有重要启示意义.
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黄森;
盖永恒;
张正言;
张力佳
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摘要:
在大型军事海运装载任务中,由于各实体数量庞大、属性众多、实体间关系复杂,致使任务规划问题的复杂度激增,运载方案难以提供且不易评价.为避免建立四维决策变量的统一优化模型,本文依据分治原理,采用三个阶段的二维决策变量规划模型进行问题简化,三个阶段分别对三个目标进行启发式搜索,三个模型有机结合,形成松弛反馈,创造性地为复杂的海运装载任务规划提供了轻量级的优选方案.
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滕飞;
黄齐川;
李天瑞;
王晨;
田春华
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摘要:
工业互联时代,每天数以亿计的传感器源源不断生成时间序列,用以记录工业设备的温度、振动、压力、曲度和张力等参数.如何从这些非结构化的时间序列中挖掘出有价值信息,并运用于状态监测、故障诊断和控制决策,引起了广泛的关注和研究.随着数据规模日益增长,能够提供较为完备数据分析算法库的主流单机环境如Matlab、R等已无法较好地应对大规模时间序列分析场景下的数据处理需求.而现有的并行分析算法数量有限,常与平台相互绑定,更换平台需对算法进行二次开发,可扩展性较差.本文旨在设计一种通用的近似解分析框架,支持第三方算法快速实现并行化,解决因数据规模过大而导致的算法适用性问题.分析框架主要包含任务划分、治理和合并三个步骤.任务划分通过冗余保留了数据的局部相关性,生成相互独立的子任务,减少分布式节点之间的数据通信和同步开销.对于任务划分问题,本文提出了近似解代价模型,得到了最优的任务划分方案.基于Spark平台设计并实现了原型系统,实验结果表明,该系统在确保分析结果准确性的前提下,其加速能力随着并行程度保持近似线性的增长,解决了单机算法的数据规模受限问题.同时,该系统易于集成与扩展,使数据分析人员免于算法重复开发.
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