انجمن کامپیوتر ایران

در بحث مهندسی نرم‌افزار طراحی معماری‌های قابل توسعه و قابل اجرا بنحوی که امکان ارزیابی صفات عملیاتی و غیر عملیاتی سیستم در حال طراحی را فراهم سازند، اهمیت خاصی دارد. یکی از روش‌های ایجاد معماری‌های قابل اجرا استفاده از زبان‌های رسمی در توصیف معماری است. با این روش می‌توان سیستم را دقیق و بدون ابهام بیان کرد و امکان وارسی آن را قبل از پیاده‌سازی فراهم ساخت. در این مقاله معماری مبتنی بر مؤلفه با زبان رسمی سیستم تبدیل گراف توصیف و مدل‌سازی شده است. سپس این زبان به منظورتحلیل و ارزیابی صفت غیرعملیاتی کارایی به زبان مدل-سازی PEPA تبدیل شده است. در نهایت مدل‌سازی و نتایج حاصل از آن مانند توان‌عملیاتی وکارایی سیستم با استفاده از دو مورد مطالعه نشان داده شده است.

در رویکرد توسعه مبتنی بر مدل، UML به همراه OCL به عنوان یک استانداردی که به طور گسترده پذیرفته شده، در فرآیند تولید و توسعه نرم افزار بکار گرفته شده است. از آنجاییکه وارسی مدل تاثیر قابل ملاحظه ای روی کیفیت تولید نرم افزار نهایی دارد و وارسی مدل UML به همراه OCL یک مسئله تصمیم ناپذیر است در این مقاله روش جدیدی مبتنی بر الگوریتم کلونی زنبور عسل مصنوعی و درخت نحو مجرد OCL ارائه شده است که بطور خودکار مدل UML/OCL را وارسی میکند.

امروزه، حجم وسیع اطلاعات به گونه‌ای است که دسترسی به داده‌های مورد نیاز از میان این حجم وسیع خود به دغدغه‌ای برای مدیران تبدیل شده است. از سوی دیگر درهم تنیدگی فعالیت‌های کسب‌وکار به گونه‌ای است که تصمیم‌گیری در یک حوزه خود نیازمند استحصال داده‌هایی از حوزه‌های دیگر است. فناوری‌هایی که زنجیره‌ای از استخراج، تجمیع، الگو یابی، تحلیل و نمایش داده‌های مورد نیاز را پشتیبانی می‌کنند مفهومی بنام هوش تجاری را شکل می‌دهند. و در این زنجیره، آنچه با نام سیستم‌های پردازش تحلیلی برخط (OLAP) خوانده می‌شود، وظیفه تحلیل داده‌های در اختیار قرارگرفته از منابع داده‌ای مختلف را بر عهده دارد. با توجه به تعدد نرم‌افزارهای انحصاری و متن باز در حوزه سیستم‌های پردازش تحلیلی برخط و همچنین درهم تنیدگی این فناوری و مفهوم آن با فناوری‌های مجاور در زنجیره هوش تجاری، در اختیار داشتن یک معماری مفهومی به منظور ایجاد چارچوب اجزاء تشکیل‌دهنده سیستم‌های پردازش تحلیلی برخط و همچنین چگونگی استقرار آنها می‌تواند راهگشای فعالیت‌های استقرار هوش تجاری در سازمان‌ها و صنایع باشد. در این پژوهش با استفاده از بررسی تطبیقی معماری هوش تجاری در پنج نرم‌افزار معروف تجاری و همچنین مدل‌سازی زنجیره هوش تجاری با تمرکز بر سیستم‌های پردازش تحلیل برخط، سعی شده تا یک معماری مفهومی پیشنهادی جهت این سیستم‌ها ارائه گردد. این معماری مفهومی علاوه بر کاربرد جهت طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های بومی پردازش تحلیل برخط، جهت فهم بهتر کارکرد این سیستم‌ها و همچنین برای مقاصد آموزشی مفید خواهد بود.

امروزه موضوع مسیریابی سینک‌های متحرکی که دارای هیچ‌گونه مسیر از پیش تعریف شده‌ای نیستند با هدف رسیدن به عملکردی بهتر از سینک(های) ثابت مورد توجه زیادی واقع شده است. تغییرات غیرمنتظره‌ای که سینک(های) متحرک در توپولوژی شبکه ایجاد می‌کنند اگرچه از یک سو سربار زیادی را برای کشف مسیرهای جدید به وجود می‌آورد ولی از سویی دیگر به دلیل استفاده‌ی بهینه از انرژی گره‌ها، افزایش طول عمر شبکه را بدنبال دارد. هر یک از استراتژی‌های موجود، در جهت بهبود مجموعه‌ای از ویژگی‌های مربوط به شبکه‌های حس‌گر بی‌سیم تلاش کرده‌اند تا با حفظ ویژگی تحرک سینک معیارهای بیشتری را مد نظر قرار دهند. تمرکز اصلی این مقاله بر روی پروتکل‌های مسیریابی موجود با سینک متحرک به منظور بررسی ویژگی‌های ذاتی روش‌ها و نقاط قوت و ضعف آن‌ها است. نتایج ارزیابی نشان داد که هر چند هر یک از پروتکل‌های پیشنهادی با دیدگاه خاصی سعی در بهبود چالش‌های موجود در شبکه‌های حس‌گر بی‌سیم داشته‌اند، اما در اکثر مواقع بهبود یک یا چند ویژگی تأثیر نامطلوبی را بر روی دیگر ویژگی‌ها داشته است.

نقش سیستم‌های اطلاعاتی در زندگی امروزی به‌صورت روزافزون در حال گسترش است. اضافه نمودن معنا به اطلاعات این سیستم‌ها باعث بهبود کارایی آنها می‌شود. آنتولوژی (پایگاه شناخت) ابزاری مناسب برای تحقق چنین بهبودی است. دانش دامنه ممکن است دارای ماهیتی پویا باشد، بدین معنی که دانش مذکور باید با گذشت زمان و تغییرات دامنه تغییر نمایند. در چنین مواردی پایگاه شناخت باید با رخ دادن هر تغییر دوباره ساخته یا اصلاح شود. روند تولید یک پایگاه شناخت مسیری طولانی و زمان‌بر است، در نتیجه هزینه تولید مجدد و نگهداری پایگاه شناخت برای یک سیستم بسیار گران خواهد بود. برای کاهش این هزینه روش‌های تکامل پایگاه شناخت پیشنهاد می‌شود. در این روش‌ها نیازی به ساخت مجدد پایگاه شناخت در اثر بروز یک تغییر نیست. بلکه با اعمال تغییرات مورد نیاز بر روی نسخه فعلی، نسخه جدید تولید می‌گردد. یکی از مشکلات روش‌های تکامل پایگاه شناخت عدم وجود یک دسته‌بندی از انواع تغییرات ورودی است. در این مقاله دسته‌بندی جامعی از انواع تغییرات ممکن در روند تکامل ارائه می‌شود. وجود یک چنین دسته‌بندی کمک بسیاری به مهندسین تکامل پایگاه شناخت می‌کند تا درک بهتری از انواع تغییرات ورودی داشته و مدیریتی بهتر بر روند تکامل پایگاه شناخت داشته باشند.

هدف شبکه‌های حسگر بی‌سیم و سامانه‌های حسگر هوشمند، انتقال اطلاعات به یک ایستگاه پایه و در صورت لزوم، تصمیم گیری از روی آن برای انجام عملیاتی بخصوص است. این اطلاعات توسط حسگرها از محیط جمع آوری می‌شود. در نتیجه نقش حسگرها بسیار پر اهمیت است که معمولاً از دید محققان و طراحان این زمینه کمتر مورد توجه قرار می‌گیرد. حسگرها را می توان از نقطه نظر پارامتر اندازه گیری به انواع مکانیکی، الکتریکی، گرمایی، مغناطیسی، درخشندگی، شیمیایی و زیستی تقسیم بندی کرد. طی سال‌های اخیر حسگرهای زیستی پیشرفت‌های زیادی در عرصه‌های گوناگون داشته‌اند. این حسگرها به منظور پایش فرآیندهای زیستی موجودات زنده به مراتب بیشتر از قبل در حوزه‌های مختلف مانند کاربردهای سلامت و پزشکی، کشاورزی و تکنولوژی موجود در ماشین آلات مورد استفاده و تحقیق قرار‌گرفته‌اند. در اين مقاله، چند حسگر زیستی را انتخاب کرده و به بیان کاربرد، عملکرد و نیز سیستم آن‌ها پرداخته‌ایم. حسگرهای زیستی انتخاب‌شده در حوزه‌های مختلفی از نقطه نظر جمع‌آوری اطلاعات از پدیده‌ی مورد ارزیابی، قرار دارند. بدین منظور، پس از معرفی و بررسی هر کدام ، ویژگی‌های آن از قبیل زمان پاسخ، نحوه¬ی ارتباط با پدیده‌ی مورد ارزیابی و مرحله‌ی اجرایی یا تحقیقاتی آن‌ها، در قالب جدولی ارائه شده است.

خوشه‌بندی به‌عنوان یک روش یادگیری بدون نظارت، یکی از تکنیک‌های اصلی داده‌کاوی محسوب می‌شود. انباره داده یک منبع داده خوب برای روش‌های داده‌کاوی ازجمله خوشه‌بندی است. در محیط‌های انباره داده، به‌صورت دوره‌ای حجمی از داده‌ها به داده‌های موجود اضافه می‌شود. در این حالت، خوشه‌های کشف‌شده از داده‌های موجود در انباره داده باید به‌روز شوند. در این مقاله یک الگوریتم خوشه‌بندی مبتنی برچگالی افزایشی ارائه شده است که توانایی استفاده در محیط‌های انباره داده شامل داده‌های با چگالی متفاوت را دارد. الگوریتم ارائه‌شده علاوه بر افزودن افزایشی نقاط، توانایی افزودن افزایشی خوشه‌ها را نیز دارد. الگوریتم افزایشی ارائه‌شده با توجه به مقایسه‌ای که انجام داده‌ایم، بر مبنای یکی از بهترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی برچگالی که قابلیت کشف خوشه‌های با چگالی متفاوت را دارد، ارائه شده است. روش کار الگوریتم ارائه‌شده به این صورت است که ابتدا نقاط جدید اضافه‌شده را با استفاده از الگوریتم MD-DBSCAN خوشه‌بندی می‌کند و سپس خوشه‌های حاصل را به خوشه‌های موجود در انباره داده اضافه می‌کند. ما الگوریتم پیشنهادی را بر روی مجموعه داده‌های استاندارد آزمایش کرده‌ایم. نتایج آزمایش‌ها نشان می‌دهد که الگوریتم IMD-DBSCAN دارای دقت بالایی بوده و نسبت به الگوریتم MD-DBSCAN برای به‌روز کردن خوشه‌ها نیاز به پرس وجو ناحیه‌ای بسیار کمتری دارد و درنتیجه دارای افزایش سرعت بسیار خوبی بوده است.

گسترش کاربرد توجه بينايي در زمينه‌هاي مختلف علوم کامپيوتر و بينايي ماشين سبب ايجاد انگيزه‌هاي بيشتر براي طراحي و توسعه الگوريتم‌هاي تشخيص برجستگي شده است. از جمله اين کاربردها مي‌توان به بخش‌بندي هوشمند تصوير، بازيابي هدف در تصوير و يا فشرده‌سازي تصوير اشاره کرد. با اين وجود بسياري از روش‌هاي موجود قادر به شناسايي نواحي برجسته در صحنه‌هايي با زمينه شلوغ و زمينه تکراري به صورت همزمان نيستند. از اين رو در اين مقاله، يک روش شناسايي نواحي برجسته مبتني بر تبديل موجک ايستان با استفاده از وزندهي جزئيات در هر مقياس تبديل موجک براي حل اين مسئله ارائه داديم که مي‌تواند نواحي برجسته را براي زمينه‌هاي مختلف با دقت بالا شناسايي کند. پارامترهاي اين روش ابتدا بر روي يک پايگاه تصاوير تنظيم شده، سپس الگوريتم پيشنهادي بر روي پايگاه تصاوير بزرگتري بر اساس استانداردهاي موجود با روش‌هاي ديگر در زمينه شناسايي نواحي برجسته مورد ارزيابي و مقايسه قرار داده مي‌شود. نتايج روش پيشنهادي دقت بالاتر آن نسبت به ديگر روش‌هاي شناسايي نواحي برجسته را نشان مي‌دهد.

امروزه با توجه به رشد فراوان دستگاه های چند رسانه ای مدیریت تصاویر کاربران در این دستگاه ها نیز به چالشی مهم تبدیل شده است. حاشیه نویسی خودکار تصاویر میتواند شکاف معنایی میان تصاویر را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. مدل پیشنهادی در این مقاله استفاده از شبکه های عصبی برای دسته بندی تصاویر مشابه است، بطوریکه پس از بدست آوردن بردار ویژگی های تصاویر آموزشی برای دسته بندی آنها را به ورودی شبکه های عصبی می دهیم. بردار ویژگی های ما شامل 2 بخش ویژگی های رنگ و ویژگی های بافت است. که برای رنگ از Correlogram و برای بافت از فیلتر گابور استفاده شده است. پس از پایان بخش آموزش که با استفاده از الگوریتم پس انتشار (BackPropagation) اجرا می شود، بردار ویژگی های تصاویر تست به ورودی شبکه عصبی ساخته شده داده می شود تا تصاویر مشابه را برای ما مشخص کند. با استفاده از کلمات کلیدی تصاویر مشابه تصویر تست را حاشیه نویسی می کنیم. نتایج آزمایشات بر روی تصاویر Corel5k خود گواه این موضوع است که استفاده از ویژگی های مناسب در دسته بندی دقیق مهم بوده و در دقت و کیفیت حاشیه نویسی موثر است.

با رشد و گسترش روزافزون شبکه‌ی جهانی اینترنت و توسعه‌ی فناوری اطلاعات نیازهای جدیدی در رابطه با حفاظت از حق تألیف و اصالت محصولات چندرسانه‌ای مطرح شده است. مهم‌ترین راه‌کاری که برای این موضوع پیشنهاد شده، نهان‌ نگاری دیجیتال است. در این روش با استفاده از الگوریتم خاصی، اطلاعاتی را برای شناسایی اثر در درون آن می‌گنجانند تا ارتباط محصول مورد نظر با مؤلف واقعی آن از طریق این اطلاعات مخفی احراز گردد. مسلماً برای کاربرد حفاظت از حق تألیف، این اطلاعات باید در مقابل تعدادی از عملیات پردازش سیگنال و همچنین نسبت به حملات عمدی و غیرعمدی (فشرده‌سازی ، فیلترکردن و ...) که احتمالاً روی آن اعمال می‌شود، مقاومت داشته باشد. نهان نگاری دیجیتال اهداف بسیاری مانند اثبات حق مالکیت ، احراز اصالت محتوی و کنترل تعداد نسخه های چاپ شده از یک اثر را محقق ساخته است. در این مقاله یک روش واترمارکینگ نوین را با قابلیت شناسایی تغییرات غیرمجاز با استفاده از تبدیل موجک، نگاشت‌های آشوب و روش خوشه‌بندی k-means، معرفی کرده و به بررسی آن می‌پردازیم و با انجام آزمایشات گوناگون عملکرد روش پیشنهادی را ارزیابی و نتایج ‌آن را بازگو می‌نمایم.

ماشین بردار پشتیبان ( SVM ) یک طبقه‌بند دو کلاسه است که در سال های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته است. عملکرد این طبقه‌بند به مقدار پارامترهای آن از جمله پارامتر C ( Penalty factor ) و پارامتر موجود در کرنل بستگی دارد. همچنین انتخاب تابع کرنل مناسب هم تاثیر بسزایی در بهبود عملکرد آن دارد. در کنار موارد ذکر شده انجام فرایند انتخاب ویژگی نه تنها می تواند باعث بهبود عملکرد طبقه‌بند مذکور شود بلکه باعث کاهش زمان آموزش و پیچیدگی محاسبات نیز می‌گردد. در این پژوهش ما از الگوریتم چند‌هدفه‌ی PSO ( MOPSO ) در بهینه‌‎سازی طبقه‌بند ماشین بردار پشتیبان برای دو تابع هدفِ نرخ بازشناسی و قابلیت اطمینان استفاده کرده‌ایم.

با توجه به حجم عظیم دانش و اطلاعات بشر و رشد روزافزون مستندات در زمینه‌های مختلف، پردازش زبان‌های طبیعی و تبدیل متون به دانش قابل فهم برای ماشین، مورد توجه قرار گرفته است. با استفاده از سیستم‌های استخراج اطلاعات می‌توان بطور خودکار پایگاه دانشی ساخت‌یافته از متون ایجاد کرد. در واقع هدف یک سیستم استخراج اطلاعات، استخراج حقایق از متون غیرساخت‌یافته و نمایش آن‌ها در قالب‌های ساخت‌یافته مانند سه‌گانه‌ها می‌باشد. اگر حقایق در قالب معنایی RDF نگاشت شوند، می‌توان اطلاعات مورد نیاز را با ساخت و ارسال پرس‌وجوهای SPARQL روی پایگاه دانش بدست آورد. در این مقاله، روشی برای استخراج آزاد حقایق از متون زبان فارسی پیشنهاد شده است که در آن استخراج حقایق در سطح جمله و بر اساس تشخیص افعال و روابط وابستگی‌ بین اجزای جمله انجام می‌شود. راه‌کار پیشنهادی، حقایق برای تبدیل به قالب RDF آماده‌سازی می‌کند. نتایج حاصل از ارزیابی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در استخراج حقایق موفق بوده و باعث بهبود دقت و فراخوانی نسبت به سیستم‌های موجود می‌شود.

در در اين مقاله، روشی جدید به منظور تشخیص خودکار بیماری صرع، از روی سیگنال‌های الکتروانسفالوگرافی (EEG) ارائه می‌شود. در این روش، سیگنال‌های EEG با استفاده از آنتروپی تقریبی، انرژی سیگنال و تبدیل موجک گسسته، تجزیه و تحلیل می‌شوند. تشخیص بیماری صرع در دو مرحله صورت می‌گیرد. در مرحله اول، سیگنال‌های EEG، با استفاده از تبدیل موجک گسسته به پنج سطح تجزیه می‌شوند. در مرحله دوم، مقادیر آنتروپی‌تقریبی و میانگین انرژی سیگنال، در زیرباندهای سطوح دوم تا پنجم، استخراج می‌شوند. اختلاف قابل توجهی بین مقادیر آنتروپی تقریبی و میانگین انرژی، در سیگنال EEG نرمال و صرعی، در سطوح دوم تا پنجم تجزیه به وسیله تبدیل موجک گسسته وجود دارد. در نهایت، سیگنال‌های EEG نرمال و صرعی، با استفاده از کلاس‌بندهای (طبقه‌بندی کننده) SVM و Bayes طبقه‌بندی شده و نتایج روش پیشنهادی مورد ارزیابی قرار گرفته و با نتایج سایر روش‌ها مقایسه می‌شوند. این روش سیگنال‌های صرعی و نرمال را با دقت 100 درصد طبقه‌بندی می‌کند.

ردیابی اشیاء متحرک یکی از پرکاربردترین مقوله‌ها در حوزه بینایی ماشین می‌باشد که در طول دهه‌های اخیر توجه محققان زیادی را به خود جلب کرده است. در این مقاله روشی جدید برای ردیابی چندین شی متحرک بصورت همزمان ارائه می‌کنیم. برای این کار ابتدا از اطلاعات حرکت مربوط به " نقاط ویژگی خوب برای ردیابی" برای بدست آوردن نقاط ویژگی مرتبط به اشیاء متحرک استفاده خواهیم کرد. پس از اینکه نقاط ویژگی مرتبط به اشیاء متحرک را مشخص کردیم با استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی k-means که در آن تعداد کلاسترها بدون داشتن اطلاعات قبلی در مورد تعداد و نوع اشیاء بصورت اتوماتیک تخمین زده می‌شود به خوشه‌بندی نقاط ویژگی بعنوان اشیاء متحرک مجزا خواهیم پرداخت. در این مقاله از بردار ویژگی شامل اندازه حرکت، جهت حرکت، شدت روشنایی و موقعیت نقاط ویژگی استفاده کردیم. نتایج روش پیشنهادی نشان دهنده دقت بالا برای تخمین تعداد اشیاء متحرک موجود در صحنه و ردیابی سریع آن‌ها دارد.

صفات مرتبط با چهره یکی از رایج‌ترین روش‌هایی است که انسان در زندگی روزمره با استفاده از آن سن اشخاص را تخمین می‌زند. تخمین انسان از سن چهره به دقت دیگر اطلاعات چهره مثل هویت و یا جنسیت نیست. در سال‌های اخیر این موضوع به یکی از مسایل جذاب و چالش برانگیز در حوزه علوم کامپیوتر تبدیل گردیده است، به صورتی که الگوریتم‌های مختلفی در زمینه تخمین سن ارائه شده است، الگوریتم‌هایی که اکثراً مبتنی بر استفاده از روش‌های یادگیری ماشین هستند. در بین الگوریتم‌های ارائه شده، بهترین نتایج تخمین سن را دو الگوریتم یادگیری CPNN و IIS-LLD. در مقاله ارائه شده دو نوع مختلف از ویژگی‌های چهره مورد استفاده قرار گرفته‌اند، ویژگی‌های محلی و ویژگی‌های سراسری. داشته‌اند با توجه به برچسب تصویر چهره هر شخص(سن) در پایگاه‌داده، یک توزیع آماری برای سن هر تصویر چهره ایجاد می‌شود، که این توزیع برای یادگیری سن اصلی و سنین مجاور نیز به کار می‌رود. تعبیر سنین مجاور را می‌توان معادل با استفاده از کلماتی مانند"حدود"برای تخمین سن افراد در زندگی واقعی دانست. با بهره‌گیری از یک شبکه عصبی چند لایه و الگوریتمCPNN ، الگوریتم ارائه شده توانست دقت تخمین سن اشخاص از روی تصویر چهره را نسبت به روش‌هایی که اخیراً ارائه شده، با تعداد نرون‌های کمتر در لایه‌ی پنهان و تسریع فرآیند یادگیری افزایش دهد.

در اين مقاله، مسئله‌ی تخصیص وظیفه‌ی همکارانه‌ی چند رباته در شرایطی که جامعه‌ای از ربات‌های همسان در یک محیط ناشناخته قرار گرفته‌اند، مطالعه شده است. این محیط با دیوار محصور شده است و همچنین نسبت و تعداد لکه‌های رنگی که معرف نوع مشخصی از وظیفه می‌باشند در آن نا‌معلوم‌اند. ربات‌ها تا آنجا که امکان دارد تا قبل از اتمام انرژی خود لکه‌های رنگی را کشف کرده و در آن‌ها به صورت مطلوب اقدام به نمونه‌برداری و لکه‌زدایی همکارانه می‌نمایند. این بدین معنی است که باید متناسب با مساحت هر لکه تعداد مشخصی ربات در آن لکه مستقر شوند. در این مقاله دو روش خودسازمانده‌ی توزیع‌شده که تلفیقی نامیده می‌شوند، به عنوان دو راه‌حل برای این سناریو ارائه شده‌اند. در دو محیط متفاوت عملکرد روش‌ها ارزیابی شده‌ است. از آنجایی که سناریوی مطرح شده راه‌حل معادلی ندارد تنها به مقایسه‌ی عملکرد روش‌های پیشنهادی با یکدیگر پرداخته شده است. همچنین مقیاس‌پذیری و استحکام در برابر از کار افتادگی انفرادی ربات‌ها که دو رکن اساسی در سیستم‌های چندعامله و به خصوص رباتیک توده‌ای محسوب می‌شوند نیز مورد نقد و بررسی قرار داده شده‌اند.

Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) are well-knownplatforms for implementing embedded systems due toconfigurability. Recently, high temperature of FPGAs is becominga serious issue due to their higher logic density, clock frequency,and complexity. In this work we propose, implement, andevaluate an embedded system with a thermal aware operatingsystem on the virtex-5 FPGA. It measures the temperature of thedevice using the system monitor IP core configured in the operatingsystem and manages the temperature, not to violate threshold,using the task suspension feature of the operating system. Aresident task in the operating system regularly checks the temperatureof the device and does thermal management if neededby suspending other active tasks for a specified time slot. If thistime slot is correctly chosen, the method degrades performanceonly 7 percent while the temperature threshold is not violated.

مساله راهرو با طول کمینه یا به عبارتی MLC (minimum length corridor)بر روی یک مستطیل که به اتاق‌های متعامد افراز شده است، تعریف می‌شود. مساله MLC به دنبال راهرویی با طول کمینه است. راهرو در واقع یک درخت است که حداقل یک نقطه از محیط هر اتاق را شامل باشد. حالت خاص این مساله، مساله‌MLC-R است که اتاق‌ها در آن مستطیلی هستند. مساله‌های MLC و MLC-R هر دو جزء دسته مسایل NP-Complete هستند و الگوریتم‌های تقریبی برای آنها ارایه شده است. ما در این مقاله بر روی یک مستطیل که به اتاق‌های مستطیلی افراز شده است، به دنبال راهرو با قطر کمینه هستیم. در یک درخت از بین فاصله‌های هر دو نقطه از درخت، فاصله‌ای که بیشترین مقدار را دارد، را قطر درخت می‌نامند. در این مقاله الگوریتمی دقیق و با زمان اجرای چندجمله‌ای برای یافتن راهرو با قطر کمینه بر روی محیط ورودی ارایه می‌کنیم.

در این مقاله یک سیستم پاسخ برای جلوگیری از نفوذ در کاربردهای مبتنی بر SIP ارائه شده است. پروتکل SIP مسئولیت کنترل نشست‌های چندرسانه‌ای (ایجاد، مدیریت و خاتمه) را در شبکه‌های نسل آینده بر عهده دارد. این پروتکل، متنی و دارای یک ماشین حالت اختصاصی برای مدیریت نشست‌ها (تراکنش‌ها و دیالوگ‌ها) در لایه کاربردی است. انتخاب پاسخ در چارچوب پیشنهادی با بکارگیری یک سیستم تشخیص نفوذ اختصاصی برای SIP و با بررسی شرایط لحظه‌ای عملکرد موجودیت موردنظر انجام می‌شود. پس از انتخاب پاسخ مناسب با توجه به شرایط محیطی و براساس خروجی سیستم تشخیص نفوذ، این پاسخ از طریق یک دیواره آتش بر روی ترافیک ورودی اعمال می‌شود. سیستم تشخیص نفوذ پیشنهادی با تعریف یک مجموعه ویژگی اختصاصی بر اساس عملکرد حالت طبیعی پروتکل SIP پیشنهاد داده شده است. ارزیابی روش پیشنهادی با بکارگیری سه مجموعه دادگان موجود انجام شده است. نتایج این ارزیابی‌ها بر روی سه مجموعه دادگان مختلف نشان می‌دهد که چارچوب پیشنهادی برای ارائه پاسخ خودکار به نفوذ در کاربردهای مبتنی بر SIP، عملکرد بسیار مناسبی برای حذف درخواست‌های حمله دارد.