摘要：针对森林经济效益最大化的轮伐期优化问题,首先分析了木材产出利润模型,将利润最大化转化为图的最长路径问题,建立了一个隐式图模型。其次,提出了最长路径算法,并对隐式图模型进行求解,用得出的最长路径计算出最优轮伐期。最后,对模型和算法的实用性进行了验证。本文设计了3组试验,分析林地投入产出、木材产出利润和木材产量对最优轮伐期的影响机理。分析结果表明:林业投资回报周期长,且利润回报受到市场利率的显著影响;轮伐期的确定主要取决于木材产量函数的选择。

摘要：在"图"这种数据结构中,求解任意两顶点之间最长路径算法,有着广泛的理论和应用背景,而其求解算法却研究较少,没有像求解最短路径算法那样有成熟的算法(Dijkstra算法和Floyd算法[1])和广泛的影响。讨论并实现了一种查找图中任意两顶点间带权路径长度中最长路径的算法。使用该算法可以回答图中任意两个顶点之间的最长路径长度及任意两顶点间存在的不同路径的数目。

摘要：任务调度算法的研究一直是异构计算技术研究中的热点,充分挖掘异构处理平台的并行优势,可最大限度实现平台资源的高效利用。通过分析异构处理平台的执行特点,设计符合异构处理平台的任务调度策略,提出面向异构处理平台的最长路径列表调度算法(Longest path list scheduling algorithm,LPLS)。算法在任务优先级阶段,基于最长路径列表计算优先级,最耗时路径上的任务被优先调度;在处理器选择阶段,遵循任务完成时间最小的原则,所选择的处理器可使下阶段任务的完成时间更短,异构平台整体处理时间更小。仿真实验结果表明,相比于经典的HEFT算法,LPLS算法是一种负载更加均衡的算法,具有调度长度更短、效率更高等优势。

摘要：在一般存取结构上,通过建立存取结构与超图之间的一一对应关系,提出基于特殊超图-非循环超图的一个秘密共享方案。采用向量空间构造法和(t,t)门限体制相结合的思想设计分发算法和重构算法。找出非循环超图的最大路径,增加图中2-区域的顶点个数,并在图中不断添加耳朵来完成方案的构造。该方案的信息率可达到最大值1。

摘要：种子的芽长和根长是评判种子质量的重要指标。传统的人工测量芽长与根长的方式,存在着繁琐、费时费力、易受主观判断影响等问题。利用图像处理技术的芽长根长自动检测算法能够提高芽长根长检测的效率,也避免了主观因素导致的误差。本研究基于HSV色彩空间和骨架提取,设计了种子芽长根长的检测方法。首先对图像进行阈值分割,其次再利用骨架提取算法结合深度优先搜索寻找水稻幼苗拓扑结构中最长路径,最后根据HSV色彩空间分割出的种子区域对芽和根进行分离,且采用间隔选取像素点坐标的方式计算欧式距离,并分别统计芽和根的长度。结果表明,本文方法自动测量的芽和根长度与人工实测数据的相关系数分别为0.998和0.997,平均百分比误差分别为1.48%和1.57%。基于HSV色彩空间和骨架提取的复合算法能够对种子萌发过程中的芽长与根长进行快速、准确地测量。

摘要：论文提出一种基于拥挤度优化的技术简称(CRT),它独立于任何布局器和布线器之外,并且适用于各类布局结果,有效的提升集成电路的布通率。CRT是一种基于模块移动的拥挤度驱动技术,通过模块的移动来有效的分配布线资源,在不影响原有布局的情况下,使水平和垂直两个方向分别进行模块移动,最后采用一种最长路径的方法快速有效的解布线拥挤决问题。