基于非次模势函数的贪婪近似算法的设计与分析

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11071191
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    27.0万
  • 负责人：
    王卫
  • 依托单位：
    西安交通大学
  • 学科分类：
    A0406.离散优化
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

在科学理论及工程实践中存在大量的贪婪算法。然而，并非所有贪婪算法的好坏都能够在理论上得到成功的分析。现有的大多数分析贪婪近似算法的技巧都依赖于次模势函数,而如何设计与分析带非次模势函数的贪婪近似算法，则在很大程度上仍是一片亟待开垦的未知领域。本项目拟以概率分析等多种方法为工具，研究由不同应用领域（如无线传感器网络，社会网络等）提出的一些具有重要应用价值的NP-难组合优化问题，尤其是研究那些带非次模势函数的组合优化问题的贪婪近似算法。我们的研究目标是，通过对这些具体问题的研究，发展出基于非次模势函数的贪婪近似算法的新的理论和方法，从而进一步将其应用到更为一般的组合优化问题中。该项目的顺利完成将为组合优化及理论计算机领域的研究带来新的重要进展，同时也为应用领域的工作者如何设计更好的经验算法带来有益的启示。

结项摘要

该项目围绕无线传感器网络及社交网络中一些具有重要应用背景及理论价值的NP-难组合优化问题的近似算法设计展开研究，得到了一系列深入的研究成果，较好地完成了各项预定目标。项目取得的主要研究成果如下：针对无线传感网络中容错性虚拟骨干网的构造，我们设计出了第一个最小3-连通m控制支配集问题的常数倍近似算法；对最优k-sink放置问题设计出了基于贪婪算法的具有最好可能近似比的（2+ε）-近似算法（其中ε为任意小的常数）；对k-pah覆盖及加权最小控制集问题设计出了多项式时间近似方案（PTAS）；对社交网络中带时滞约束的影响力传播问题也在一定条件下给出了首个PTAS。这些近似算法一方面在理论上帮助我们更进一步理解这些组合优化问题的内在结构，另一方面也可望在实际中得到一定应用。通过对这些问题的近似算法研究，我们提炼出了一些新的近似算法设计方法，今后将进一步应用到更多的组合优化问题中。

项目成果

期刊论文数量（12）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Minimum Data-Latency-Bound k-Sink Placement Problem in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络中受最小数据延迟限制的 k-Sink 放置问题
  • DOI：
    10.1109/tnet.2011.2109394
  • 发表时间：
    2011-10-01
  • 期刊：
    IEEE-ACM TRANSACTIONS ON NETWORKING
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Kim, Donghyun;Wang, Wei;Du, Ding-Zhu
  • 通讯作者：
    Du, Ding-Zhu
A PTAS for the minimum weighted dominating set problem with smooth weights on unit disk graphs
单位圆盘图上具有平滑权重的最小加权支配集问题的 PTAS
  • DOI：
    10.1007/s10878-010-9357-z
  • 发表时间：
    2012-05
  • 期刊：
    Journal of Combinatorial Optimization
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    Zhu, Xu;Wang, Wei;Shan, Shan;Wang, Zhong;Wu, Weili
  • 通讯作者：
    Wu, Weili
Graphs determined by their generalized characteristic polynomials
由其广义特征多项式确定的图
  • DOI：
    10.1016/j.laa.2010.11.024
  • 发表时间：
    2011-03
  • 期刊：
    Linear Algebra and Its Applications
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Wang, Wei;Li, Feng;Lu, Hongliang;Xu, Zongben
  • 通讯作者：
    Xu, Zongben
Vertex-deleted subgraphs and regular factors from regular graph.
正则图中删除顶点的子图和正则因子
  • DOI：
    10.1016/j.disc.2011.04.035
  • 发表时间：
    2011-10-06
  • 期刊：
    Discrete mathematics
  • 影响因子：
    0.8
  • 作者：
    Lu H;Wang W;Bai B
  • 通讯作者：
    Bai B
On perfect k-matching
关于完美的 k 匹配
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Graphs and Combinatorics
  • 影响因子：
    0.7
  • 作者：
    王卫
  • 通讯作者：
    王卫

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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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