计算机学报杂志社
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《计算机学报》杂志在全国影响力巨大,创刊于1978年,公开发行的月刊杂志。创刊以来,办刊质量和水平不断提高,主要栏目设置有:研究论文与技术报告、短文、学术通信、学术活动、中国计算机学会学术动态等。
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会;中国科学院计算技术研究所
  • 国际刊号:0254-4164
  • 国内刊号:11-1826/TP
  • 出版地方:北京
  • 邮发代号:2-833
  • 创刊时间:1978
  • 发行周期:月刊
  • 期刊开本:A4
  • 复合影响因子:3.18
  • 综合影响因子:2.580
相关期刊
服务介绍

计算机学报 2014年第09期杂志 文档列表

计算机学报杂志数据库

内存OLAP多核并行查询优化技术研究

摘要:随着以大内存和多核为代表的计算机硬件技术的发展,以cache-conscious算法为中心的查询优化技术逐渐转向以multicore-conscious为中心的查询优化技术,来提高多核处理器的并行处理性能.该文的研究目标是具备复杂星型连接特点的联机分析处理OLAP技术,以查询执行代价最大的星型连接为研究对象,提出同时满足cache-conscious和multicore-conscious的多核并行连接算法DDTA-MPJ.该算法包括基于事实表水平分片和维属性列共享访问模式的查询内多核并行算法IntraDDTA-MPJ、基于QuerySlots的查询间多核并行算法InterDDTA-MPJ以及中位数多核并行算法Median-MPJ.实验结果表明该算法具有良好且稳定的并行查询处理性能,线性查询处理模型能够更好地利用多核处理器的先进性能.
1895-1910

语义协同时态XML索引研究与实现

摘要:该文研究一种以语义为基本要素并实现“语义”、“时间”和“结构”处理协同联动的时态XML索引技术SCTindex.首先,以时态结点为数据处理逻辑单元,在时态结点集合上建立基于线序划分的时态数据结构,这种结构具有相应的“拟序关系”数学基础,便于推广,能够实现“一次一集合”的查询方式,具有较高的时间查询效率;其次,以结点语义标签为数据处理技术单元,建立语义标签归并集合,在语义层面配置基于线序划分的时间索引机制,体现了XML本体要素---“语义”与时态数据基本内涵---“时间”约束间的整合联动;另外,引入带有足够结构信息和能够实现“更新友好”的结点编码方案GDFC,建立了相应时态数据的结构连接算法,实现了“结构”与“语义”协同处理.论文主要贡献是基于计算机协同处理理念,较精细地分析时态XML数据的“语义”、“结构”和“时间”等查询要素的本体特征和内在关联,提出了具有较高查询效率的线序划分结构,同时将其配置在语义层面,实现了不同于常规的以“结构”为主轴部署查询的索引模式.论文进行基本实验仿真,通过与现有相关工作进行比较评估,表明SCTindex的可行性、有效性和优越性.
1911-1921

基于自适应安全区域的轨道实时化简方法

摘要:利用采样思想在移动端对原始位置序列进行即时处理,移动轨迹实时化简为服务端提供误差可控的简化序列。由于移动规律、运动方向、运动速率等变化因素的不可预知,现有方法的插值还原精度和轨迹化简率易受到运动特征局部变化的影响。在已有工作基础上,利用采样点速率和方向矢量为轨迹建立总体和局部两个层次的误差度量。通过定义安全区域LDAR和TVAR限制插值点的误差范围,将相邻关键点之间的总体误差和相邻轨迹点之间的局部误差的容差范围作为采样监督参数,构造自适应于轨迹方向和速率的实时化简算法。实验结果表明,文中提出的算法对于平稳轨迹能够进行高效的实时化简。同时,对于速率和方向等参数的波动也较现有的推算定位方法有更强的鲁棒性。
1922-1935

数据集成环境下一种高效一致性聚集查询

摘要:对于不一致数据库上的一致性聚集查询问题,Fuxman扩展基于合取查询类犆犳狅狉犲狊狋的一阶查询重写方法并给出了查询重写算法RewriteCount和RewriteAgg来分别处理包含不同聚集函数的查询。算法产生的重写聚集查询能够使用SQL语句表达,但是其性能却不够理想。文中重点考虑在数据集成环境下如何有效地提高一致性聚集查询的整体性能,通过OR-database集成模式有效地隔离集成数据库的一致性部分和非一致新部分,并在此基础上同样针对合取查询类犆犳狅狉犲狊狋上的分组聚集查询提出了基于OR-database的一致性查询重写算法RewriteCount_OR (主要处理Count函数)和RewriteAgg_OR(主要处理犕犪狓,犕犻狀和犛狌犿函数),后面的查询代价比较及模拟实验都表明:与Fuxman的一致性聚集查询方法相比,文中的一致性聚集查询方法在OR-database集成数据库上具有明显的性能优势。
1936-1946

基于路网的移动对象动态双层索引结构

摘要:为了支持对大规模不确定性移动对象当前及将来位置的查询,亟需设计更加有效和高效的索引结构.当前索引算法主要考虑索引建立和维护的效率问题或关注基于索引进行查询时的准确性,对索引建立维护以及查询时性能综合考虑的研究较少.针对已有方法的不足,提出基于路网的移动对象动态双层索引结构DISC-tree,对静态路网信息采用R*-tree索引,对实时更新的移动对象运动轨迹采用结点更新代价较小的R-tree进行索引,设计哈希表和双向链表辅助结构对索引协同管理.成都市真实地图数据集上的实验结果表明:相比于经典的NDTR-tree,DISC-tree在索引建立和维护方面时间代价平均减少39.1%,移动对象轨迹查询时间代价平均减少24.1%;相比于FNR-tree,DISC-tree的范围查询准确率平均提高约31.6%.
1947-1958

基于概率SLCA的XML过滤

摘要:不确定数据管理逐渐成为一个重要的研究方向。作为网络交换重要标准的XML数据的不确定管理也成为一个研究热点。基于关键字的概率XML检索是其中一个重要的分支。目前对于概率XML关键字检索的研究,都只考察了结点之间的独立(IND)关系和互斥(MUX)关系。由于更普遍的结点依赖关系在表述和计算上的复杂性,较少有工作讨论。文中讨论概率XML模型PrXML{exp,ind,mux}中基于SLCA语义的关键字过滤。这种模型中通过EXP结点描述更普遍的结点依赖关系。文中在定义了子树中关键字概率分布表狋犪犫及其相关的运算后,分别给出了模型中不同类型结点关键字概率分布表的计算方法,并给出了不需要构造可能世界直接求解SLCA结点概率的算法。文章通过实验评估了算法的特性和性能。
1959-1971

基于模糊XML的小枝查询处理

摘要:现实世界中存在大量的不精确和不确定信息,因此,针对模糊数据的表示和处理的研究工作已经广泛展开。作为下一代Web语言,XML已经成为当前Web数据表示与交换的标准。不精确和不确定数据的出现对XML提出了新的挑战,现有的研究成果已不能满足模糊XML环境下智能化数据管理的迫切需求。为此,文中在模糊XML数据模型的基础上,从编码技术入手,讨论模糊XML环境下的结点编码问题,进而研究模糊XML环境下的小枝查询问题。文中提出了基于模糊XML的小枝模式匹配算法,给出了加速小枝匹配的索引算法,并最终通过实验证明了所提方法的优越性。
1972-1985

基于上下文偏好的Web数据库查询结果Top-K排序方法

摘要:为了解决web数据库多查询结果的问题,该文提出了一种基于上下文偏好的查询结果top—k排序方法.首先提出了一种带偏好程度的上下文偏好模型:i1〉i2,d|x,表示在上下文条件X下,项i1与i2相比,用户偏好项i1的程度为d(0 O.5≤d≤1),带偏好程度的上下文偏好通过在查询历史中使用关联规则挖掘获得.基于上下文偏好,提出了一种查询结果top-k排序方法,给出了相应的元组排列创建、聚类和top—k排序算法.实验结果表明,提出的上下文偏好模型具有较强的偏好表达能力,top—k排序方法能够较好地满足用户需求和偏好并且具有较高的执行效率.
1986-1998

面向高效检索的多源地理空间数据关联模型

摘要:地理空间信息往往包含矢量数据、栅格数据和文本描述信息,这些信息之间通常相互联系.如何快速、全面检索和定位这些相关联的信息,是地理空间信息应用中的新需求.为提高地理空间数据检索和分析的性能,该文提出一种面向高效检索的多源地理空间数据关联模型MSGCM.该模型通过提取多源地理空间数据空间信息、语义描述信息、内容描述信息及其关联关系,构建特征要素图,并基于关联模式将多源地理空间对象融合到统一空间中.通过计算不同对象之间的关联强度,构建类似图的关联模型.为提高模型构建效率,提出了一种基于特征索引的分块构建方法.与已有方式相比,MSGCM模型可以有效支持多源地理空间信息的关联,进而能够支持地理空间信息查询、分析及综合展现等多种地理空间应用.实验及分析表明,MSGCM可以有效提高多源地理空间信息关联检索结果的多样性,并具备一定的可扩展性.
1999-2010
计算机学报杂志计算机科学理论

求解SAT问题的多智能体社会进化算法

摘要:基于Agent社会合作机制以及智能体对环境的感知和反作用能力提出了一种新的求解SAT问题的多智能体社会进化方法MASEA(Multi-AgentSocialEvolutionaryAlgorithm)。该方法在多智能体进化思想的基础上,引入人类社会“关系网模型”的概念来建立智能体所能感知的邻域环境;同时在保留原有的竞争算子和自学习算子前提下,根据智能体具有竞争协作的特性,设计了一个新的算子---协作算子来共同完成整个进化过程。以标准SATLIB库中变量个数从20~250的3700个不同规模的标准SAT问题以及基于RB模型所产生的随机实例对MASEA的性能进行了全面的测试,并与其他一些具有较高性能算法的结果进行了比较。结果表明,MASEA具有更高的成功率和更高的运算效率。
2011-2020

一个高效犅犇犇的简洁实现

摘要:二叉判定图BDD作为一种表示和操作布尔函数的数据结构,被广泛地应用在模型检测、系统验证等领域.在最坏情况下,BDD的空间规模是指数级的,因此为了设计和实现一个高效BDD包,研究者们做了大量技术性工作,同时涌现出多个高效BDD包.为了节省空间和提高运算速度,这些BDD包的实现都限定了一个较小的变量个数上限(不超过216),然而这种限定同时也限制了BDD包的适用性.为了突破这种限制,文中给出了一个高效的BDD包实现,该包在采纳了经典BDD包高效实现技术的同时,使用了内存分片分配、轻量级垃圾回收等技术.这些技术使得BDD包在保持高性能的情况下,将可处理的变量规模提高到232,与现有BDD包的处理规模216相比,大大提高了BDD包的适用性.实验证明其性能非常接近可获得的最快的216变量规模的BDD包---CUDD.
2021-2026

基于连续时间半马尔可夫决策过程的犗狆狋犻狅狀算法

摘要:针对大规模或复杂的随机动态规划系统,可利用其分层结构特点或引入分层控制方式,借助分层强化学习(HierarchicalReinforcementLearning,HRL)来解决其“维数灾”和“建模难”问题.HRL归属于样本数据驱动优化方法,通过空间/时间抽象机制,可有效加速策略学习过程.其中,Option方法可将系统目标任务分解成多个子目标任务来学习和执行,层次化结构清晰,是具有代表性的HRL方法之一.传统的Option算法主要是建立在离散时间半马尔可夫决策过程(Semi-MarkovDecisionProcesses,SMDP)和折扣性能准则基础上,无法直接用于解决连续时间无穷任务问题.因此本文在连续时间SMDP框架及其性能势理论下,结合现有的Option算法思想,运用连续时间SMDP的相关学习公式,建立一种适用于平均或折扣性能准则的连续时间统一Option分层强化学习模型,并给出相应的在线学习优化算法.最后通过机器人垃圾收集系统为仿真实例,说明了这种HRL算法在解决连续时间无穷任务优化控制问题方面的有效性,同时也说明其与连续时间模拟退火Q学习相比,具有节约存储空间、优化精度高和优化速度快的优势.
2027-2037

稀疏局部保持投影

摘要:LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是1范数和2范数混合学习的一种理论框架,基于LASSO提出了局部保持投影的稀疏回归算法SpLPP及其广义的正则化形式RSpLPP,并从理论上证明了所提模型的收敛性及求解算法,给出了算法的复杂性分析。所提算法同时具有特征选择、降维的特性,在有监督学习、无监督学习两种任务情况下,都可以应用该算法。在人工数据集和真实数据集上进行的大量仿真实验,取得了较好的结果,证明了所提算法的有效性。
2038-2046

基于非均匀变异和多阶段扰动的粒子群优化算法

摘要:该文提出一种基于非均匀变异和多阶段扰动的粒子群优化算法,并对算法的搜索性能进行了一般性分析。首先,在算法执行的不同阶段利用对当前最优解施加大小不同的邻域扰动操作,很好地增加了群体多样性,提高了跳出局部陷阱的概率,同时加强了对当前最优解邻域内的精细搜索;其次,在粒子群优化算法中引入非均匀变异运算,并依据非均匀变异运算规律适应性地调整解向量的搜索步长。算法性能分析表明,本算法较好地兼顾了群体优化算法的多样性和精英学习强度之间的平衡问题。数值实验上,首先用12个经典测试函数,验证该文提出的几种新措施的有效性与互助性;其次,针对30维和50维的CEC2005测试函数集,所提算法NmP3PSO与经典算法wFIPS、CLPSO和OLPSO做了大量的仿真实验,结果表明该文提出的算法表现出富有竞争力的性能和稳定性。
2058-2070