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For nonnegative integers d1, d2, and L(d1, d2)‐labeling of a graph G, is a function f : V(G) → {0, 1, 2, …} such that |f(u) − f(v)| ≥ di whenever the distance between u and v is i in G, for i = 1, 2. The L(d1, d2)‐number of G, λ(G) is the smallest k such that there exists an L(d1, d2)‐labeling with the largest label k. These labelings have an application to a computer code assignment problem. The task is to assign integer “control codes” to a network of computer stations with distance restrictions, which allow d1 ≤ d2. In this article, we will study the labelings with (d1, d2) ∈ {(0, 1), (1, 1), (1, 2)}. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005 相似文献
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详细分析了固定故障所反映出的状态变换特征,提出状态变换故障模型以及相对应的测试生成压缩方法;基于无复位时序电路,深入研究了有复位状态的同步状态机测试生成方法的扩展问题;最后讨论了故障精简以及启发知识在测试生成中的应用问题。 相似文献
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提出了一个编译时的Cache管理优化方法。该方法根据访存行为将程序中的数据划分成若干数据对象,根据数据对象的大小将Cache划分为一个带有别名的伪寄存器文件,每个伪寄存器由若干Cache行组成,可以容纳一个数据对象;使用一个经过改进的图着色寄存器分配算法来决定这些对象在Cache中的位置以及发生冲突时的替换关系。数据对象的划分将Cache的管理分为两个层次,一个是编译时编译器对粗粒度的数据对象的管理,另一个是运行时硬件对细粒度的Cache行的管理,这样编译器和硬件的优势都得到发挥。基于GCC进行了方法实现,并通过simplescalar构造了支持Cache Coloring的硬件模拟平台。实验结果表明Cache Coloring能较好地开发程序的局部性,降低Cache失效率。 相似文献
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合理有效地利用遥感卫星资源获取更多高质量影像数据是卫星成像调度的重要工作。提出了一种新的成像调度解决方案。应用图论相关理论,建立卫星成像时间序无圈有向图模型,利用多项准则作为衡量标准对不同成像路径进行评价,提出时间序多准则最短路径算法求取优化成像路径。理论分析和实验表明,该解决方案可以在较短时间内获得多条pareto优化成像路径,具有良好的调度性能。 相似文献
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针对在初始的部署条件下不可定位的无线传感器网络,提出一种分布式的面向定位的网络调整方法。该方法通过节点所处的路径信息判别确定该节点的调整策略,从而使初始状况下不可定位的网络达到可定位条件,该方法仅需调整约11%节点就能够将稀疏的网络调整至可定位,比当前最好的网络调整方法减少了约40%。此外,该方法采用分布式执行策略,从而将定位所产生的通信负载和能耗均衡到网络中的多个节点,克服了先前集中式方法的可扩展性限制。大量的仿真实验结果表明,该方法较现有方法而言具有更高的执行效率。 相似文献
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为了在分布式存储的大规模数据图上进行快速图模式匹配,提出了基于局部评估的分布式图模式匹配算法disGPM-PE。首先各计算节点并行地执行本地匹配,然后协调器节点收集局部匹配结果、计算边界点的匹配状态并发送给相应的计算节点,接着计算节点根据边界点的匹配状态确定与边界点相连的节点的匹配情况,最后协调器节点组合得出最大匹配集。实验结果表明:与已有的分布式图模式匹配算法相比,disGPM-PE算法都能够在不显著增加通信量的前提下避免数据片段间的依赖关系对执行时间的影响,减少了图模式匹配的时间。 相似文献
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为了在分布式存储的大规模数据图上进行快速图模式匹配,提出利用局部评估的分布式图模式匹配算法。各计算节点并行地执行本地匹配;协调器节点收集局部匹配结果、计算边界点的匹配状态并发送给相应的计算节点;计算节点根据边界点的匹配状态确定与边界点相连的节点的匹配情况;协调器节点组合得出最大匹配集。实验结果表明:与已有的分布式图模式匹配算法相比,dis GPM-PE算法都能够在不显著增加通信量的前提下避免数据片段间的依赖关系对执行时间的影响,从而减少图模式匹配的时间。 相似文献
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提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣;多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力;评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。 相似文献
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