基于探针机的旅行商问题研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    62002002
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    16.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0211.信息检索与社会计算
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2020
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2021-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The traveling salesman problem (TSP) is the basis for solving many practical problems in life. Since TSP belongs to NP-complete problems, it is difficult to obtain the global optimal solution for the TSP based on the existing algorithms when the size of TSP is large enough. The reason for this problem is that the existing algorithms are designed based on Truing machine, and the architecture of Turing machine is not suitable for solving NP-complete problems. As a result, this project intends to solve the TSP based on Probe machine. The Probe machine can solve NP-complete problems efficiently due to the characteristics of parallel data storage and parallel data problems. This project first models the TSP based on Probe machine, then designs a scheme for implementing Probe machine based on file programmable logic gate array. Finally, a hardware experimental platform of Probe machine for solving the TSP is established. The platform can be used to verify the effectiveness of Probe machine and compare the performance with Turing machine for solving the TSP.
旅行商问题是解决生活中众多实际问题的基础。由于旅行商问题属于NP-完全问题,因此当问题规模较大时,基于现有算法难以得到旅行商问题的全局最优解。造成这种问题的原因是现有算法是基于图灵机设计的,而图灵机的架构并不适合求解NP-完全问题。因此,本项目拟基于探针机求解旅行商问题。探针机由于并行存储数据以及并行处理数据的特性,可以高效求解NP-完全问题。本项目首先建立基于探针机的旅行商问题的模型,然后设计基于现场可编程逻辑门阵列实现探针机的方案,最后搭建能够求解旅行商问题的探针机硬件实验平台,验证探针机的有效性,并与图灵机求解旅行商问题进行性能对比。

结项摘要

本项目针对在实际生活中有众多应用的TSP难以求解的问题,通过将TPS问题规约为图着色问题,研究基于探针机求解图着色问题的模型与算法,并搭建了基于FPGA的仿真实验验证平台。减少了求解图着色问题所需的时间,并且通过增加LE可以使得求解图着色问题的所需时间不会随顶点个数显著增加,验证了所设计方案的有效性。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
SFGAE: a self-feature-based graph autoencoder model for miRNA-disease associations prediction
SFGAE:一种基于自特征的图自动编码器模型,用于 miRNA 疾病关联预测
  • DOI:
    10.1093/bib/bbac340
  • 发表时间:
    2022-08-29
  • 期刊:
    BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS
  • 影响因子:
    9.5
  • 作者:
    Ma,Mingyuan;Na,Sen;Xu,Jin
  • 通讯作者:
    Xu,Jin
基于FPGA的图着色问题求解
  • DOI:
    10.11999/jeit210646
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张益豪;张子超;刘小青;冷煌;王之元;许进
  • 通讯作者:
    许进
Graph Computation Using Algorithmic Self-Assembly of DNA Molecules
使用 DNA 分子算法自组装进行图形计算
  • DOI:
    10.1021/acssynbio.2c00120
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    American Chemical Society
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jin Xu;Congzhou Chen;Xiaolong Shi
  • 通讯作者:
    Xiaolong Shi

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其他文献

三维角联锁机织铝基复合材料制备热残余应力细观力学分析
  • DOI:
    10.11817/j.ysxb.1004.0609.2021-42087
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国有色金属学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘燕武;蔡长春;王振军;张益豪;童德;余欢;徐志锋
  • 通讯作者:
    徐志锋

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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