94、计算优化与基因组填充问题的高效解决方案

计算优化与基因组填充问题的高效解决方案

在计算和基因组学领域，优化问题和数据处理一直是研究的核心。本文将介绍两个不同但同样重要的研究内容：一个是关于计算任务调度的线性算法，另一个是基因组填充问题的多项式时间解决方案。

计算任务调度的线性算法

在计算任务调度中，目标是优化给定的作业序列，以提高效率和质量。我们采用了一种改进的模拟退火（Simulated Annealing，SA）算法来生成作业序列，并结合线性算法进行优化。

算法复杂度分析

对于算法 1，参数计算的运行时间为 $O(n)$。迭代 while 循环内部的计算复杂度为 $O(1)$，尽管最坏情况下迭代左移可能需要 $2 \cdot n$ 步，但这并不影响算法 1 的复杂度，因此算法 1 的复杂度为 $O(n)$。

实验设置

• 基准实例 ：使用 Biskup 和 Feldmann 提供的 CDW 基准实例进行实验。
• 计算环境 ：在 1.73 GHz、2 GB RAM 的 PC 上使用 MATLAB 进行所有计算。
• 模拟退火算法参数 ：
  • 集合大小为 10。
  • 最大迭代次数为 $150 \cdot n$。
  • 初始温度为无限温度下能量标准差的两倍：$\theta_{E_{T=\infty}} = \sqrt{\langle E^2 \rangle_{T=\infty} - \langle E \rangle^