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一种基于布朗粒子的混合搜索模型
被引：2
作者：
濮存来
裴文江
王少平
机构：
[1] 东南大学信息科学与工程学院
来源：
基金：
国家高技术研究发展计划(863计划);
关键词：
复杂网络;
随机行走;
首达时间;
搜索;
D O I：
暂无
中图分类号：
O157.5 [图论];
学科分类号：
摘要：
基于网络上的布朗粒子运动基本原理,提出了一种单粒子和多粒子相结合的混合搜索模型.该模型将一次搜索过程分成单粒子搜索与多粒子搜索两个阶段,既克服了单粒子搜索效率低下的缺点,又降低了多粒子搜索的硬件代价.在各种复杂网络拓扑上实施该模型,并与混合导航模型进行比较.结果表明,混合搜索模型的平均搜索时间收敛更快,硬件代价更小.将度大优先的目标选择策略与混合搜索模型相结合,能进一步提高搜索效率.此外通过仿真发现,在无标度网络上混合搜索模型的效率远高于单粒子随机行走,与多粒子随机行走的效率相当,但硬件代价远小于多粒子行走.最后针对该模型给出了一种能有效降低负载的"吸收"策略.
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页数：8
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