抗干扰信号传递网络中的若干优化问题研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11801526
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    黄飞
  • 依托单位：
    郑州大学
  • 学科分类：
    A0406.离散优化
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Signal transmission networks are widely used in practical applications and our daily life. In order to model the situation that the signal should be anti-interference of each other during the signal transmission in the network, Andrews et al. and Borozan et al. introduced the concepts of proper connection number and strong proper connection number which act as the anti-interference optimization criteria. In this research project, we will study these two optimization criteria and mainly focus on the following three problems: First, we will address the computational complexity of proper connection number problem of graphs, and in the case of NP-hardness, construct polynomial-time 3/2-approximation algorithm for computing the proper connection number of graphs. Moreover, we will characterize bipartite graphs with strong proper connection number 2. Second, we will prove the NP-hardness of the optimal proper connected k-edge coloring problem, and present polynomial-time algorithms for the optimal proper connected k-edge coloring problem of a given tree and the optimal proper connected 2-edge coloring problem of a given graph, respectively. Third, we will establish the optimal routing model in the weighted anti-interference signal transmission networks, and for the cases of non-negative weights and conservative weights, we will present polynomial-time algorithms.
信号传递网络广泛存在于实际应用和人们的日常生活当中。Andrews等人和Borozan等人将一类抗干扰信号传递网络转化为图论模型并提出了图的正常连通数和强正常连通数这两个抗干扰优化指标。本项目拟对这两个优化指标及相关问题进行研究，重点研究以下三个问题：一、解决一般图正常连通数问题的计算复杂性，并在该问题是NP-困难的前提下给出计算图的正常连通数的多项式时间3/2-近似算法。此外，对强正常连通数等于2的二部图类进行完全的刻画。二、证明最优正常连通k-边染色问题的NP-困难性，构造多项式时间算法解决树的最优正常连通k-边染色问题及一般图的最优正常连通2-边染色问题。三、建立加权抗干扰信号传递网络中的最优路由模型，并对最优路由问题在权重非负、权重保守等假设下给出多项式时间算法。

结项摘要

抗干扰信号传递网络广泛存在于实际应用和人们的日常生活当中。Andrews等人和Borozan等人将一类抗干扰信号传递网络转化为图论模型，利用图的染色及着色图相关理论和方法对该模型进行研究，吸引了大量研究者的关注，进而形成了图论中的一个热点课题。本项目对图的染色及着色图相关问题开展了两方面深入的研究。第一：图的染色问题：即给定一个图，想要找到使得该图满足一定性质的染色方案。第二：边着色图中特定子图的存在性问题：即在给定的边着色图中寻找满足某些条件的子图。受本项目资助，共发表SCI论文8篇。本项目的代表性成果如下（1）对子式k可着色图的开邻域无冲突色数问题进行了研究，并利用该结果成功解决了前人提出的两个问题（2）对图的强正常连通数的计算复杂性进行了研究，证明了判定一个三正则图是否是3-SPC的问题是NP-完全的。刻画了2-SPC三正则图的强迫分支的结构，并且进一步对2-SPC三正则图进行了完全的刻画。（3）证明了Fujita和Magnant于2011年提出了的猜想“对每一个顶点数n大于等于3的边着色完全图，如果它的最小色度大于等于（n+1)/2，那么这个图具有正常点泛圈性”在边着色完全图不含单色三角形的条件下是成立的。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
On strong proper connection number of cubic graphs
三次图的强真联数
  • DOI：
    10.1016/j.dam.2019.03.014
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Discrete Applied Mathematics
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Huang Fei;Yuan Jinjiang
  • 通讯作者：
    Yuan Jinjiang
BIRKHOFF VON NEUMANN GRAPHS THAT ARE PM-COMPACT
PM 紧凑型 BIRKHOFF VON Neumann 图
  • DOI：
    10.1137/18m1202347
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    SIAM Journal on Discrete Mathematics
  • 影响因子：
    0.8
  • 作者：
    De Carvalho Marcelo H.;Kothari Nishad;Wang Xiumei;Lin Yixun
  • 通讯作者：
    Lin Yixun
Ear decomposition and induced even cycles
耳朵分解和诱发均匀循环
  • DOI：
    10.1016/j.dam.2019.01.005
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Discrete Applied Mathematics
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Peng Dongmei;Wang Xiumei
  • 通讯作者：
    Wang Xiumei
A short note on open-neighborhood conflict-free colorings of graphs
关于图形的开放邻域无冲突着色的简短说明
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    SIAM Journal on Discrete Mathematics
  • 影响因子：
    0.8
  • 作者：
    Hang Fei;Guo Shanshan;Yuan Jinjiang
  • 通讯作者：
    Yuan Jinjiang
Matchings in graphs with a given number of cuts
具有给定切割次数的图表中的匹配
  • DOI：
    10.1016/j.dam.2020.01.039
  • 发表时间：
    2020-09
  • 期刊：
    Discrete Applied Mathematics
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Liu Jinfeng;Huang Fei;Wagner Stephan
  • 通讯作者：
    Wagner Stephan

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其他文献

基于压电阻抗的碳纤维复合材料脱黏损伤研究
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    彭伟才

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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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