來源：中國計算機學(xué)會
本年度《發(fā)展報告》的組織和策劃工作得到了CCF各專業(yè)委員會和廣大會員的大力支持與積極響應(yīng),，共收到23份反映不同方向進展的報告申請,。CCF學(xué)術(shù)工作委員會組織評審，遴選出具有代表性的高水平報告共14篇,。本《發(fā)展報告》包含體系結(jié)構(gòu),、計算機視覺、理論計算機科學(xué),、信息系統(tǒng),、網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)通信等方向的報告，從碳中和體系結(jié)構(gòu),、視覺－語言交互技術(shù),、生物信息學(xué)組合優(yōu)化、新一代知識圖譜信息系統(tǒng),、Sketch驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)測量等多角度闡述了不斷創(chuàng)新的主題,，詳細(xì)介紹了相應(yīng)研究方向的現(xiàn)狀、國內(nèi)研究進展,、國內(nèi)外研究進展對比,、發(fā)展趨勢以及各自的創(chuàng)新見解等。以下是《發(fā)展報告》中各篇文章的摘要內(nèi)容：
【1】碳中和體系結(jié)構(gòu)關(guān)鍵技術(shù)與系統(tǒng)研究發(fā)展報告——CCF體系結(jié)構(gòu)專業(yè)委員會
作者：徐子晨,、李超,、劉方明、陳全,、冷靜文,、鄭文立,、杜子?xùn)|、沈立,、王玉皞
“碳中和”戰(zhàn)略是影響我國未來40年經(jīng)濟發(fā)展的重要戰(zhàn)略,。如何有效地降低信息產(chǎn)業(yè)中的碳排量，并利用計算任務(wù)的敏捷性,，達(dá)成計算方法賦能其他產(chǎn)業(yè)碳中和的目標(biāo),，是亟待解決的計算關(guān)鍵技術(shù)。為解決這個問題,，本文對面向碳中和的體系結(jié)構(gòu)關(guān)鍵技術(shù)與系統(tǒng)研究進行分析與綜述,。通過對碳足跡量化方法、低碳體系結(jié)構(gòu)設(shè)計與實現(xiàn),，以及面向碳中和的基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件與裝備等方向的調(diào)研,，凸顯了過去十年，特別是近三年碳中和計算領(lǐng)域中的突出工作和主要攻關(guān)方向,。在眾多科研成果中,，著重描述、分析和研究了相關(guān)方向內(nèi)的典型案例,，并提出該方向的愿景,、挑戰(zhàn)與趨勢。經(jīng)調(diào)研發(fā)現(xiàn),，中國在碳中和計算的整體基礎(chǔ)軟件及器件研究方面方興未艾,，亟須進一步擴大在碳中和計算上的相關(guān)研究支待，向碳中和的產(chǎn)業(yè)目標(biāo)加速邁進,。
【2】智能感知的邊緣計算芯片的研究進展與發(fā)展趨勢——CCF集成電路設(shè)計專業(yè)組
作者：余浩,、喬飛、毛偉,、劉哲宇,、李欽、許晗,、劉定邦,、李書瑋
近年來，人工智能逐漸從一場技術(shù)革命走向產(chǎn)業(yè)落地,，而邊緣智能一直是實現(xiàn)人工智能落地應(yīng)用的關(guān)鍵,。當(dāng)前邊緣計算芯片研究的三個主要問題是：感算共融架構(gòu)的一體化處理問題,、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡化優(yōu)化問題與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器架構(gòu)低能效問題,。本文將從這三個問題入手進行闡述，總結(jié)近年來國內(nèi)外相關(guān)研究進展,，并對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行分析與比較,，針對目前業(yè)內(nèi)可行性方向給出發(fā)展趨勢的總結(jié)與展望,。
【3】眾測理論與方法的研究進展與趨勢——CCF容錯計算專業(yè)委員會
作者：黃松、王崇駿,、陳振宇,、史涯晴、劉雯,、鄭長友,、吳開舜、陳浩,、劉哲,、張杰、李玉瑩,、蔣力,、孫金磊、陽真,、黃一帆
眾測是一種基于眾包模式進行信息產(chǎn)品測試的新型服務(wù)模式,，其依托互聯(lián)網(wǎng)，采用分布,、協(xié)作的方式開展測試,，可協(xié)同測試需求和測試資源，聚合形成規(guī)模效益,，具有典型的共享經(jīng)濟特征,，其變革了傳統(tǒng)的測試服務(wù)模式，得到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛的關(guān)注,。本文系統(tǒng)地講述了近年來軟件眾測領(lǐng)域國內(nèi)外研究的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)以及工業(yè)界實踐進展：①從學(xué)術(shù)研究主題演變,、眾測的基本工作流程與服務(wù)模式，給出眾測的基本概念,；②圍繞眾測理論與方法,，從眾測的激勵機制、協(xié)同機制,、信任機制,、質(zhì)量評估技術(shù)和測試技術(shù)五個方面分析并總結(jié)了學(xué)術(shù)界國內(nèi)外研究現(xiàn)狀；③從測試領(lǐng)域,、測試類型,、測試對象、交付時間,、眾測人員的招募方式,、報酬計算機制、能力提升機制等方面分析對比了當(dāng)前應(yīng)用最廣泛的10個眾測服務(wù)平臺,；④探討了眾測的未來發(fā)展趨勢,、機遇和挑戰(zhàn),。
【4】安全攸關(guān)系統(tǒng)的領(lǐng)域建模與形式化驗證方法的研究進展與趨勢——CCF抗惡劣環(huán)境計算機專業(yè)委員會
作者：馬殿富、牛文生,、程勝,、馬中、宋富,、羅杰,、葛寧、陸平,、牟明,、王闖、邱化強,、唐憶濱,、戴新發(fā)
本文從安全攸關(guān)軟件系統(tǒng)的領(lǐng)域建模方法和形式化驗證兩個方面出發(fā)，對領(lǐng)域建模語言設(shè)計,，安全攸關(guān)軟件系統(tǒng)的需求,、架構(gòu)設(shè)計和詳細(xì)設(shè)計建模的研究和應(yīng)用進展進行了分析，對形式化驗證方法在操作系統(tǒng),、CPU,、編譯器和軟件模型四個層面上的研究進展和發(fā)展趨勢進行了分析，并提出了未來可能的研究方向,。同時,，本文也對領(lǐng)域建模和形式化驗證方法在我國航空、航天,、航海三個領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀進行了調(diào)研分析,，整理了這些領(lǐng)域未來的需求，并提出了發(fā)展建議,。
【5】視覺－語言交互技術(shù)的研究進展與發(fā)展趨勢——CCF計算機視覺專業(yè)委員會
作者：牛凱,、黃巖、王鵬
視覺－語言交互技術(shù)研究是近年來蓬勃發(fā)展的新興交叉研究方向,，主要關(guān)注在對視覺領(lǐng)域的目標(biāo),、行為、關(guān)系等基礎(chǔ)內(nèi)容識別理解的基礎(chǔ)上,，將其與語言模態(tài)數(shù)據(jù)進行跨模態(tài)的語義對齊,、轉(zhuǎn)換、檢索等交互行為的研究,，屬于人工智能領(lǐng)域的前沿方向,，在智能安防、智能家居、自動駕駛,、娛樂和教育等諸多領(lǐng)域均具有廣闊的應(yīng)用前景,，吸引了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注,。本文旨在針對視覺－語言交互技術(shù)的發(fā)展進行研究綜述及未來趨勢分析,。首先，介紹視覺－語言交互研究中近年來值得關(guān)注的若干關(guān)鍵技術(shù)方向,，主要包括注意機制方法,、特征融合方法、圖方法,、模塊化方法,、遷移學(xué)習(xí)方法、生成式方法,、因果分析方法等,，重點論述其方法特點和適用場景。其次,，對該領(lǐng)域中代表性的研究任務(wù)進行介紹,，主要包括跨模態(tài)檢索、指稱表達(dá),、視覺推理,、視覺問答與對話、視覺－語言導(dǎo)航,、視覺－語言跨模態(tài)生成,、大規(guī)模視覺－語言預(yù)訓(xùn)練任務(wù)等，對其任務(wù)定義及特點,、數(shù)據(jù)集,、評測指標(biāo)、國內(nèi)外研究進展等進行論述及概括總結(jié),。最后,，對視覺－語言交互技術(shù)的國內(nèi)外研究進展進行深入比較分析，并對該方向未來發(fā)展的趨勢進行討論和展望,。
【6】中國計算機教育發(fā)展報告——CCF教育專業(yè)委員會
作者：蔣宗禮,、魏曉輝、秦磊華,、張莉,、黃嵐、董開坤
本文分綜述,、計算機類專業(yè)教育,、計算機學(xué)科建設(shè)與研究生教育、社會團體及教學(xué)研究與交流4篇，分析了當(dāng)前我國計算機教育的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢,。具體討論了本科專業(yè)的內(nèi)涵,、設(shè)置、專業(yè)點布局和人才培養(yǎng)國家標(biāo)準(zhǔn),，以及校企協(xié)同,、卓越工程師培養(yǎng)、拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng),、新工科建設(shè),、一流專業(yè)建設(shè)、工程教育專業(yè)認(rèn)證對專業(yè)建設(shè)的推動作用,、本科生解決復(fù)雜工程問題能力,、系統(tǒng)能力的培養(yǎng)、優(yōu)秀教材與一流課程建設(shè),、教學(xué)方法改革,；研究生培養(yǎng)基本目標(biāo)、學(xué)科劃分,、學(xué)科授權(quán)點布局和建設(shè)成效,，博士研究生、工學(xué)碩士研究生和工程碩士研究生的社會需求,、培養(yǎng)模式,、培養(yǎng)規(guī)模和新形勢下的新要求；以及計算機教育相關(guān)的組織和社會活動,；強調(diào)了本科生和研究生培養(yǎng)走內(nèi)涵式發(fā)展之路的基本趨勢,，展現(xiàn)了我國計算機相關(guān)的教育組織和社會團體對推動我國計算機教育發(fā)展的作用。
【7】Sketch驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)被動測量研究進展與趨勢——CCF網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)通信專業(yè)委員會
作者：郭得科,、羅來龍,、王興偉、李尚森
網(wǎng)絡(luò)被動測量重點關(guān)注探測網(wǎng)絡(luò)流量不同粒度的信息,，進而支待如網(wǎng)絡(luò)管理,、網(wǎng)絡(luò)運維、網(wǎng)絡(luò)安全等上層決策和應(yīng)用,。因為網(wǎng)絡(luò)流量存在規(guī)模大,、傳輸快以及難預(yù)測等特點，被動測量節(jié)點廣泛采用Sketch數(shù)據(jù)摘要方法來近似記錄需觀測流量的基數(shù)等特征,。具體而言,，各個被動測量節(jié)點獨立維護由多個計數(shù)器數(shù)組構(gòu)成的Sketch數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過哈希函數(shù)實現(xiàn)每條數(shù)據(jù)流到計數(shù)器數(shù)組的映射,，進而更新對應(yīng)計數(shù)器的值,。管理節(jié)點會周期性從各個測量節(jié)點匯聚Sketch結(jié)果,，從全局層面獲得數(shù)據(jù)流的統(tǒng)計信息。近年來,，國內(nèi)外大量研究工作關(guān)注重新設(shè)計和優(yōu)化Sketch數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)被動測量的整體性能,，在很多方面取得了重要進展，但國內(nèi)外文獻(xiàn)缺乏基于Sketch網(wǎng)絡(luò)測量的系統(tǒng)性分析和總結(jié),。本文介紹了Sketch驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)被動測量基本原理,，以及面向網(wǎng)絡(luò)測量的Sketch設(shè)計和優(yōu)化策略等。在總結(jié)分析現(xiàn)有工作的基礎(chǔ)上,，對相關(guān)發(fā)展趨勢進行了展望,。
【8】新一代知識圖譜信息系統(tǒng)的研究進展與趨勢——CCF信息系統(tǒng)專業(yè)委員會
作者：王昊奮,、王萌,、李博涵、趙翔,、王鑫
近年來,，國內(nèi)外在基于知識圖譜的信息系統(tǒng)技術(shù)理論方面取得了一定進展，以信息系統(tǒng)為載體的知識圖譜典型應(yīng)用（包括智能問答,、推薦系統(tǒng),、個人助手等），也逐漸走進各個行業(yè)領(lǐng)域,。然而,，在大數(shù)據(jù)環(huán)境和新基建背景下，數(shù)據(jù)對象和交互方式的日益豐富和變化,，對新一代知識圖譜信息系統(tǒng)在基礎(chǔ)理論,、體系架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)以及服務(wù)應(yīng)用方面提出了新的需求,，帶來了新的挑戰(zhàn),。本文將綜述國內(nèi)外知識圖譜新一代信息系統(tǒng)的研究發(fā)展現(xiàn)狀，對國內(nèi)外研究的最新進展進行歸納,、比較和分析,，并結(jié)合國家發(fā)展戰(zhàn)略和重大應(yīng)用需求，選取與我國國計民生密切相關(guān)的多個領(lǐng)域,，從微服務(wù)到典型應(yīng)用分析總結(jié)新一代知識圖譜信息系統(tǒng)的行業(yè)進展,。最后，就未來的技術(shù)挑戰(zhàn)和研究方向進行展望,。
【9】虛擬形象合成的研究進展與趨勢——CCF語音對話與聽覺專業(yè)委員會
作者：吳昊哲,、吳志勇、孟凡博,、葉梓杰,、梁翔宇、陳偉、賈珈
虛擬形象合成技術(shù)旨在對特定人物合成擬人化,、真實感,、多模態(tài)的音視頻。因其廣泛的應(yīng)用前景,，虛擬形象合成技術(shù)近年來得到了學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的廣泛關(guān)注,。本文將從工業(yè)應(yīng)用與學(xué)術(shù)研究兩個視角，介紹虛擬形象合成的技術(shù)路線,，調(diào)研國內(nèi)外研究進展,，分析虛擬形象合成所蘊含的科學(xué)問題，對目前研究的難點與瓶頸做出總結(jié),，并對該項技術(shù)的未來方向做出展望,。虛擬形象合成技術(shù)作為計算機視覺、計算機圖形學(xué),、語音信號處理等多個方向的交叉學(xué)科,，技術(shù)路線龐雜，合成方法多樣,。整體而言,，我們將虛擬形象合成的技術(shù)路線拆解為4個不同的科學(xué)問題：①人臉與人體動作的低維表征；②虛擬形象的真實感渲染,；③語音驅(qū)動的面部動作合成,；④擬人化的跨模態(tài)肢體動作合成。本文將系統(tǒng)性地總結(jié)這4個科學(xué)問題的研究現(xiàn)狀,，剖析已有方法的特點,，分析這些問題目前所面臨的挑戰(zhàn)。以此為基礎(chǔ),，從不同的應(yīng)用場景,，對虛擬形象合成技術(shù)做出展望。虛擬形象合成技術(shù)在人機交互,、影視娛樂,、遠(yuǎn)程辦公等領(lǐng)域有著強大的應(yīng)用前景，希望本文所提出的展望和建議,，能夠?qū)ξ磥硖摂M形象合成技術(shù)提供一些指導(dǎo)和參考,。
【10】衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的研究進展與趨勢——CCF互聯(lián)網(wǎng)專業(yè)委員會
作者：趙寶康、李賀武,、賴澤祺,、李元杰、畢遠(yuǎn)國,、許昱瑋
衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)是指利用大量中低軌道衛(wèi)星構(gòu)成的衛(wèi)星星座,、用戶接入終端及其配套地面網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施等構(gòu)成的一種新的網(wǎng)絡(luò)形態(tài),，主要用于為陸海空天各類用戶提供全球全時全域的網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù),，被廣泛認(rèn)為是未來6G網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分,。近年來，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,，美國SpaceX星鏈,、歐洲OneWeb等新一代衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)星座已進入部署試用階段，我國也首次將衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)納入新基建,，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)已成為國際網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域競爭的焦點,。本文將對衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的星座路由、傳輸優(yōu)化,、編址尋址,、移動性管理、網(wǎng)絡(luò)安全等核心關(guān)鍵技術(shù)進行梳理總結(jié),，并對未來發(fā)展進行展望,。
【11】邊緣計算的研究進展與發(fā)展趨勢——CCF分布式計算與系統(tǒng)專業(yè)委員會
作者：郭得科,、曾德澤,、徐子川、屈志昊,、彭曉暉,、周知、張星洲,、唐國明,、陳旭、葉保留
邊緣計算利用網(wǎng)絡(luò)邊緣的算力設(shè)備承載各類服務(wù),，相較于傳統(tǒng)云計算,，在時延與帶寬等方面均具有顯著優(yōu)勢，因而可與云計算形成差異化優(yōu)勢互補,。然而,，由于邊緣設(shè)備廣分布、高異構(gòu),、弱算力等特征,，如何將其與云計算、終端設(shè)備有機構(gòu)成“云－邊－端＂融合系統(tǒng),，高效協(xié)同地提供算力支撐成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界廣泛關(guān)注的熱點,。在此基礎(chǔ)上，邊緣應(yīng)用的開發(fā)運維以及相應(yīng)的資源分配與任務(wù)編排調(diào)度也是邊緣計算發(fā)展面臨的關(guān)鍵瓶頸,。特別地,，具有強計算,、高帶寬、低時延需求的大量智能應(yīng)用將被部署于邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施上,。然而,，與之相對的是邊緣計算設(shè)備相對有限的算力，因此,，機器學(xué)習(xí)技術(shù)與邊緣計算的適應(yīng)性融合也是近年來國內(nèi)外廣泛關(guān)注的熱點,。與此同時，邊緣設(shè)備的算力資源受限,、所處網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜等特點也為邊緣計算安全帶來了全新挑戰(zhàn),。為此，本文系統(tǒng)地從計算架構(gòu),、資源調(diào)度,、邊緣智能、邊緣安全等角度梳理了邊緣計算發(fā)展所面臨的主要挑戰(zhàn)以及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,。在綜合分析現(xiàn)有工作的基礎(chǔ)上,，對邊緣計算的未來重要發(fā)展趨勢進行了展望。
【12】跨媒體智能關(guān)聯(lián)分析與語義理解理論和技術(shù)的研究進展——CCF多媒體專業(yè)委員會
作者：于俊清,、王鑫,、劉偲、況琨,、張新峰,、宋子愷
報告深入分析了跨媒體智能關(guān)聯(lián)分析與語義理解理論與技術(shù)最新的研究進展，包括多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表達(dá),、知識引導(dǎo)的數(shù)據(jù)融合,、跨媒體關(guān)聯(lián)分析、基于知識圖譜的跨媒體表征技術(shù)以及面向多模態(tài)的智能應(yīng)用,。多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表達(dá)和知識引導(dǎo)的數(shù)據(jù)融合是對跨媒體信息進行分析推理的先決條件,，利用多模態(tài)信息間的語義一致性，剔除模態(tài)間的冗余信息,，通過跨模態(tài)相互轉(zhuǎn)換來實現(xiàn)跨媒體信息的統(tǒng)一表達(dá),，融合來自不同模態(tài)的信息，從而使多模態(tài)分析的方法能夠優(yōu)于原來的僅利用單個模態(tài)信息的方法,，以學(xué)習(xí)更全面的特征表示,。跨媒體關(guān)聯(lián)分析立足于圖像語言,、視頻語言以及音視頻語言的跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析與理解技術(shù),，旨在彌合視覺、聽覺以及語言之間的語義鴻溝,，充分建立不同模態(tài)間的語義關(guān)聯(lián),?；谥R圖譜的跨媒體表征技術(shù)，通過引入構(gòu)建跨媒體的知識圖譜,，從跨媒體知識圖譜構(gòu)建,、跨媒體知識圖譜嵌入以及跨媒體知識推理三個方面展開研究，增強跨媒體數(shù)據(jù)表征的可靠性,，并提升
后續(xù)推理任務(wù)的分析效率和準(zhǔn)確性,。隨著跨模態(tài)分析技術(shù)的快速發(fā)展，面向多模態(tài)的智能應(yīng)用得到了更多技術(shù)支撐,，報告依據(jù)智能應(yīng)用所需要的領(lǐng)域知識,，選取了多模態(tài)視覺問答、多模式視頻摘要,、多模式視覺模式挖掘,、多模式推薦、跨模態(tài)智能推理和跨模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像預(yù)測等跨模態(tài)應(yīng)用實例,，梳理了它們在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合以及跨媒體分析推理方面的研究進展,。依據(jù)現(xiàn)有理論和技術(shù)的現(xiàn)狀，對未來跨媒體領(lǐng)域的發(fā)展趨勢和研究方向進行了展望,。
【13】群智建模仿真與演化計算的研究進展和趨勢——CCF協(xié)同計算專業(yè)委員會&CCF計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)專業(yè)委員會
作者：陳偉能,、盧暾、蔣嶷川,、湯庸,、王華、李超超,、徐明亮
群體智能指的是群體聚集產(chǎn)生的各種智慧，其思想最初源于對自然界中社會性生物群體智能行為的模擬,。群體生物通過分工合作,、相互協(xié)調(diào)、協(xié)同演化等行為,，可涌現(xiàn)出整體性的智能行為,，完成復(fù)雜任務(wù)，具有高度的自組織,、自適應(yīng),、自學(xué)習(xí)能力。受此啟發(fā),，國內(nèi)外學(xué)者運用數(shù)學(xué)和計算機等工具對群體智能行為進行模擬,，從不同角度發(fā)展出了一系列群體智能涌現(xiàn)與演化的機理和模型。近年來,，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,，人類社會基于物聯(lián)網(wǎng)的群智協(xié)同和演化現(xiàn)象進一步拓寬了群智演化計算的范疇,，呈現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景，也對群智演化的理論模型和應(yīng)用提出了新挑戰(zhàn),。2017年,，我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確將群體智能列為需重點發(fā)展的人工智能理論與技術(shù)方向之一。本文將從簡單生物個體以及人類社會群體等不同視角,，從群智演化協(xié)作的模型和機理,、群智演化協(xié)作的組織結(jié)構(gòu)、群智演化協(xié)同決策及群智演化協(xié)同計算的應(yīng)用等角度,，總結(jié)群智演化計算的主要研究問題,，對國內(nèi)外的最新研究進展進行綜述和對比分析，并對該方向未來的發(fā)展趨勢和主要科學(xué)問題進行展望,。
【14】生物信息學(xué)組合問題算法及其計算復(fù)雜性——CCF理論計算機科學(xué)專業(yè)委員會
作者：朱大銘,、李昂生、王建新,、姜海濤,、馮啟龍
隨著基因組測序技術(shù)、蛋白質(zhì)鑒定技術(shù)等生物信息獲取技術(shù)的進步,，組學(xué)數(shù)據(jù)類型越來越多,，規(guī)模也在急速增長。生物信息學(xué)研究面臨越來越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),。在生物信息學(xué)發(fā)生發(fā)展過程中,，算法始終扮演著支撐該學(xué)科發(fā)展進步的角色。以組合問題模型表達(dá)生物信息學(xué)的計算需求,，設(shè)計解答生物信息學(xué)組合問題的算法,，論證生物信息學(xué)組合問題的計算復(fù)雜性，逐漸成為理論計算機科學(xué)的一個代表性分支,。本文介紹生物信息學(xué)發(fā)生發(fā)展過程中出現(xiàn)的典型組合優(yōu)化問題,，解答它們的典型算法，以及這些問題的計算復(fù)雜性研究進展,。組合優(yōu)化問題求解,，從組學(xué)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)或輔助發(fā)現(xiàn)生命科學(xué)規(guī)律，對于提高人們的健康水平,，改善生活質(zhì)量,，具有重要作用。生物信息學(xué)組合優(yōu)化問題的算法和計算復(fù)雜性新進展,，也推動了并會繼續(xù)推動理論計算機科學(xué)研究的進步,。
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2023-05-13 22:02:50
