NP问题

摘要： 目前,大多数国家电网公司仍采用“人巡+机巡”协调定期检查的方式对输电线路进行维护;定期检验计划由人工安排,耗费大量人力物力;为了解决上述问题,提出电力网络机巡智能调度编排系统设计,考虑到各城市年检的个性化需求,将年检计划的调度问题转化为NP问题,采用禁忌搜索算法结合遗传算法实现年检计划的智能调度;通过仿真实验验证了算法的可行性,证明了禁忌搜索算法与遗传算法的结合可以有效提高机器巡更网格的效率。

摘要： 提取的一大难题是如何在不丢失关键信息的情况下简约地描述整个文档.监督模型因通常需要大量的训练语料而在实际使用中受限.子集选择算法是无监督自动文档摘要的有效方法.在该类模型中,摘要提取被建模为求解某个目标表达式的最优值.然而,优化子集选择表达式是一个NP问题,当前普遍采用贪婪式算法来求解.基于此,提出了一种新的基于遗传算法的非监督摘要提取框架,并充分考虑了中文中段首句和段尾句的重要性.实验结果表明,该方法具有较好的提取性能.

摘要： 目前大部分电网公司仍采取"人巡+机巡"协同的定期巡检的方式来维护输电线路.定期巡检中机巡计划仍以人工编排为主,耗费大量人力、物力.为解决上述问题,综合各个地市年度机巡作业需求设计机巡计划调度方案模型,实现机巡计划的自动智能编排.

摘要： 由于NP问题存在通用多项式算法,所以NP问题就是一种P类问题.这种P类问题不仅大量存在于各种计算领域,而且确实有可能用非确定性方法一次给出正确答案.这种非确定性方法就是符合最短路线选择定理和最短路线构造定理的计算方法.

摘要： 由于NP问题存在通用多项式算法,所以NP问题就是一种P类问题.这种P类问题不仅大量存在于各种计算领域,而且确实有可能用非确定性方法一次给出正确答案.这种非确定性方法就是符合最短路线选择定理和最短路线构造定理的计算方法.

摘要： 在高校的教务管理中,排课问题是复杂又关键的环节,科目数量众多,教学资源有限等等因素都制约着排课的复杂程度和结果.排课本质就是将课程、班级在合适的时间段安排到合适的教学位置,是一个NP问题的求解.随着规模的不断扩大,问题求解难度呈指数形式增加,当规模达到一定程度的时候就很难在短的时间内求出最优解.鉴于此,本文提出了遗传-蚁群混合算法,将两种算法混合使用,依靠遗传算法生成信息素分布,利用蚁群算法求最优解.实验结果表明,混合算法提高了排课的效率和课表的合理度.

摘要： 研究以最长完工时间为目标的置换流水线车间调度问题.流水线车间调度问题,属于典型的N-P问题.首先,设计Makespan指标为目标函数;其次,利用Johnson法则针对两台机器的Flow Shop调度问题及相关算法,给出了第三种算法——关键工件法,用于求解最优加工顺序;然后,根据假设条件及题目内容,建立目标函数并得到其递推公式;最后,应用启发式算法,通过Matlab编程得到3种最优解.

摘要： 随着科技的发展越来越迅速,计算机技术也得到了非常大的提高,而其中在NP问题方面,相关的学者也做出了很多的讨论,NP主要是指非确定性多项式,而在这个过程当中,如果这项问题遇到很多困难的话,那么该算法就会很容易的检查出,并且给出相关的方法。文章将针对于这项算法在计算机中的应用目前存在的各类问题提出一些自己的想法,相关的工作人员可以基于这项情况进行简单的探讨和研究,并且促进我国计算机算法的进一步发展。

摘要： 随着机械生产制造向机械智能制造(Mechanical and intellectual making)的转变和发展,作业车间调度问题的解决是其实现的重要一环,随着互联网的推进和各学科交叉影响,传统调度方法也在不断更新融合以适应于当前的问题解决.通过对现有JSP的优良调度算法的分析比较,总结相关学术成果,并对今后有关作业车间调度问题发展方向进行了讨论和展望.

摘要： 现有的求解背包问题的算法有一个共同的特点:一旦问题的规模确定后,那么算法所需的存储空间也就确定了,算法不能按照机器的实际存储容量进行调节,无法充分利用机器已有的硬件资源。本文所提出的算法可根据处理机的数目以及存储器的容量来调整算法中的参数,达到充分利用已有的硬件资源,求得最快的求解速度的目的.

摘要： 现有的求解背包问题的算法有一个共同的特点:一旦问题的规模确定后,那么算法所需的存储空间也就确定了,算法不能按照机器的实际存储容量进行调节,无法充分利用机器已有的硬件资源。本文所提出的算法可根据处理机的数目以及存储器的容量来调整算法中的参数,达到充分利用已有的硬件资源,求得最快的求解速度的目的.

摘要： 现有的求解背包问题的算法有一个共同的特点:一旦问题的规模确定后,那么算法所需的存储空间也就确定了,算法不能按照机器的实际存储容量进行调节,无法充分利用机器已有的硬件资源。本文所提出的算法可根据处理机的数目以及存储器的容量来调整算法中的参数,达到充分利用已有的硬件资源,求得最快的求解速度的目的.

摘要： 现有的求解背包问题的算法有一个共同的特点:一旦问题的规模确定后,那么算法所需的存储空间也就确定了,算法不能按照机器的实际存储容量进行调节,无法充分利用机器已有的硬件资源。本文所提出的算法可根据处理机的数目以及存储器的容量来调整算法中的参数,达到充分利用已有的硬件资源,求得最快的求解速度的目的.

摘要： NP问题是目前研究最广泛的组合问题之一。本文提出了一种解决组合配对问题的新搜索算法——分支追溯法(Branch and Ascend,BA算法)及其改进算法。这一算法适用于学校招生、企业招员、比赛选拔等多种场合的面试组分配问题。以高校自主招生为例进行了仿真实验。结果表明,这一新算法在解的计算效率、可行性以及最优性方面都具有较好的综合性能。

摘要： NP问题是目前研究最广泛的组合问题之一。本文提出了一种解决组合配对问题的新搜索算法——分支追溯法(Branch and Ascend,BA算法)及其改进算法。这一算法适用于学校招生、企业招员、比赛选拔等多种场合的面试组分配问题。以高校自主招生为例进行了仿真实验。结果表明,这一新算法在解的计算效率、可行性以及最优性方面都具有较好的综合性能。

摘要： NP问题是目前研究最广泛的组合问题之一。本文提出了一种解决组合配对问题的新搜索算法——分支追溯法(Branch and Ascend,BA算法)及其改进算法。这一算法适用于学校招生、企业招员、比赛选拔等多种场合的面试组分配问题。以高校自主招生为例进行了仿真实验。结果表明,这一新算法在解的计算效率、可行性以及最优性方面都具有较好的综合性能。

摘要： NP问题是目前研究最广泛的组合问题之一。本文提出了一种解决组合配对问题的新搜索算法——分支追溯法(Branch and Ascend,BA算法)及其改进算法。这一算法适用于学校招生、企业招员、比赛选拔等多种场合的面试组分配问题。以高校自主招生为例进行了仿真实验。结果表明,这一新算法在解的计算效率、可行性以及最优性方面都具有较好的综合性能。

摘要： 本文提出了多级图简单路径求解问题,我们称之为MSP问题.给出求解该问题的Z-H算法,证明算法的正确性,分析算法的时间复杂性.最后通过将HC问题(哈密顿图判定问题)多项式归结成MSP问题,证明MSP问题的NP完全性质.结论是:MSP∈P,HC∈P.

摘要： 本文提出了多级图简单路径求解问题,我们称之为MSP问题.给出求解该问题的Z-H算法,证明算法的正确性,分析算法的时间复杂性.最后通过将HC问题(哈密顿图判定问题)多项式归结成MSP问题,证明MSP问题的NP完全性质.结论是:MSP∈P,HC∈P.

摘要： 本申请实施例提供了一种NP问题的处理方法、装置、电子设备及存储介质。该处理方法包括：将待解决NP问题和验证约束条件公布至客户端，其中，验证约束条件用于验证待解决NP问题的答案是否正确；接收客户端发送的待解决NP问题的答案的零知识证明；根据验证约束条件对零知识证明信息进行验证，若验证通过，则确定客户端知道待解决NP问题，将验证通过信息发送至客户端，接收客户端发送的待解决NP问题的答案。本申请实施例，在有效利用网络资源的基础上，提供了一种安全可信的NP问题的处理方案，很好的满足了实际应用需求。

摘要： 本发明公开了一种zif‑8纳米球同时负载Au NPs和Fe3O4 NPs的方法。具体步骤如下：(1)柠檬酸钠还原法制备13nm金纳米粒子，用聚乙二醇mPEG‑SH稳固；(2)铁(III)乙酰丙酮(Fe(acac)3)与油酸‑乙醇反应制备12nm油酸稳定的Fe3O4 NPs，用聚乙二醇mPEG‑COOH稳固；(3)将(1)与(2)同时加入到硝酸锌中，搅拌均匀，再加入二甲基咪唑，反应制备zif‑8同时负载Au NPs和Fe3O4 NPs的纳米球。通过本发明制备的zif‑8纳米球具有光热性能和磁共振成像作用，可以用于生物探针、磁靶向等多种用途，尤其适用于癌症的磁靶向给药和细胞内光热治疗。该方法获得的包埋两种纳米粒子于zif‑8中的技术易于控制载入的Au NPs和Fe3O4 NPs的量，产率高，可实现大规模制备。

摘要： 本发明涉及自动解决退火系统中的NP问题。根据实施方式的方面，操作可以包括显示包括与多个优化问题的分类信息对应的多个用户可选选项的电子用户界面。所述操作还可以包括接收第一用户输入，该第一用户输入选择用于多个优化问题中的特定优化问题的第一模板。第一用户输入可以包括对多个用户可选选项中的至少一个用户可选选项的选择。所述操作还可以包括经由所选择的用于特定优化问题的第一模板接收第二用户输入并且基于接收到的第二用户输入提供对优化求解器机器的调用以生成针对特定优化问题的解。第二用户输入可以包括在选择的第一模板中指定的特定优化问题的多个参数的输入数据。

摘要： 本申请实施例提供了一种NP问题的处理方法、装置、电子设备及存储介质。该处理方法包括：将待解决NP问题和验证约束条件公布至客户端，其中，验证约束条件用于验证待解决NP问题的答案是否正确；接收客户端发送的待解决NP问题的答案的零知识证明；根据验证约束条件对零知识证明信息进行验证，若验证通过，则确定客户端知道待解决NP问题，将验证通过信息发送至客户端，接收客户端发送的待解决NP问题的答案。本申请实施例，在有效利用网络资源的基础上，提供了一种安全可信的NP问题的处理方案，很好的满足了实际应用需求。

摘要： 提供了用于求解NP难/NP完全问题的分级神经网络及其方法。在一些实施例中，所述方法包括：识别多个第二NP难/NP完全问题，其中，第二NP难/NP完全问题中的每一个与第一NP难/NP完全问题相似；识别针对第二NP难/NP完全问题的解；利用第二NP难/NP完全问题和所述解来训练深度神经网络；将第一NP难/NP完全问题提供给经训练的深度神经网络，其中，所述经训练的深度神经网络生成针对第一NP难/NP完全问题的初步解；以及将所述初步解提供给被配置用于执行能量最小化搜索的递归神经网络，其中，所述递归神经网络基于所述初步解生成针对所述问题的最终解。

摘要： 本发明公开了一种基于NP完全问题延伸的七爻排课方法，包括如步骤：获取学生的选科数据；创建数据模型；设置数据组，每个数据组填充入所有参与组班的学生；对数据组的学生进行组班，对数据组分别进行运算，根据数据组中行政班中的科目组合是否相同进行组班。本发明解决传统的算法难以实现排课的问题，通过建立数据组对选择不同科目的学生进行组班，实现合理的排课，有效的避免班级冲突，保证排课的高效性和合理性。

摘要： 本发明公开了一种基于NP完全问题延伸的七爻组班方法，包括步骤：获取组班基础数据，包括学生总人数与科目数量；获取组班约束条件；根据基础数据和约束条件，完成行政班组班。本发明能够实现合理的排班排课，有效的避免班级冲突，保证排课的高效性和合理性。

摘要： 在满足问题或任何决策或可简化为满足问题的其它问题内，本发明追踪蕴涵沿着其传播的路径，并且识别条件矛盾，并且随后将所述矛盾沿着所述蕴涵路径朝向假设或其它无前提断言移回，以排除所述矛盾。所述动作在比由现有方法引发的时间短的时间内完成，并且因此提供对解决这些问题的装置、软件或过程的性能改进。这些问题由涉及许多技术领域的装置、软件和过程解决，包括：矿石精炼；管道布线；纱线制造；面料切割；锯木；机械部件设计；数据处理系统的结构设计；电路或半导体掩模的设计和分析；集装箱、管道和画廊的检查和保护；传感器阵列操作；轨道卫星操作；数据压缩；化学分析；蛋白质的设计和分析。

摘要： 一种非诊断目的基于H‑rGO‑Pd NPs和Au NPs@rGO纳米材料检测GPC3的方法，采用电沉积将Au NPs@rGO修饰在SPE表面，通过吸附作用将GPC3Ab负载Au NPs@rGO/SPE表面；以H‑rGO‑Pd NPs纳米材料为载体，制备H‑rGO‑Pd NPs‑GPC3Apt检测探针，利用GPC3与GPC3Ab和GPC3Apt特异性结合，构建夹心型电化学适配体传感器；基于H‑rGO‑Pd NPs纳米拟酶材料催化银沉积作用放大检测信号，采用电化学工作站的DPV进行扫描，记录其峰电流，实现对GPC3的检测。

摘要： 本实用新型为一种基于可编程逻辑控件的NP问题处理装置，其包括：一可编程逻辑控件，一电源模块、一A/D转换模块以及一数字信号处理器，其中，所述的电源模块其分别与所述的可编程逻辑控件、A/D转换模块以及一数字信号处理器相连，为它们提供电力；所述的A/D转换模块接收一模拟量，其与所述的可编程逻辑控件相连接，将转换后的数字量传输给可编程逻辑控件；所述的数字信号处理器与所述的可编程逻辑控件相连接，将可编程逻辑控件处理后的数据传给数字信号处理器，并由所述的数字信号处理器输出数据。