基于改进遗传算法的无向加权图的k点连通扩充

加权图的连通扩充问题已被证明是NP完全问题，作者提出一种改进遗传算法来解决无向加权图的k点连通扩充问题，通过改进遗传算法中的交叉和变异操作有效地改善了群体的效果，有助于搜索解空间中新的区域，能以较大概率搜索到全局最优，仿真结果表明，该算法在原来简单遗传算法上做了进一步改善，为解决加权图的扩充问题提供了新的方法。     

交通系统中最少换乘算法及其实现

把图论中针对单个结点的广度优先搜索思想,推广到拥有若干个结点集合的广度优先搜索上,对旅游路线中最佳路径的问题,提出一种新的算法,可解决旅游路线中的最少换乘问题,并巳成功地在计算机上实现。     

基于改进蚁群算法的多目标路径规划研究

传统蚁群算法因在复杂环境中容易产生死锁，导致部分蚂蚁失效，造成效率低下，迭代次数增多。为此，提出了一种利用环境信息引入环境因子来调整启发函数的方法从而降低死锁情况的发生，增加了有效蚂蚁的数量，从整体上提高了蚁群的搜索速度，扩大了搜索范围。同时，传统蚁群算法在路径规划中仅在理想地域内寻求最短路径，而多因素环境中最短路径往往并非最优解。为解决此问题通过在不同环境中对转移概率进行加权优化在追求路径最短的基础上提出多目标路径规划，丰富了蚁群算法的实用性和现实意义。最后经仿真实验对优化算法进行验证，证明了上述优化的可行性。     

混合型中速率语音编码系统

设计了一种新型的中速率混合语音压缩编码系统。该系统把语音分割成基带（０３～１ｋＨｚ）和高频部分（１～３４ｋＨｚ）。对于重要的基带信号，采用高质量的４ｂｉｔ／样点的ＡＤＰＣＭ技术；对于相对次要的高频信号，采用高效的ＶＱ（矢量量化）技术，以压缩码率。对于矢量量化，还提出了一种新的快速算法，通过某种预处理使得搜索码本的速度提高１０倍以上，且质量等效于全搜索方法。本系统具有实现简单、时延短的特点，且主观质量好，基本上听不出噪声。     

工业机器人避碰路径启发式搜索方法

介绍一种新的最短避碰路径搜索方法.在整个搜索过程中,启发式方法作为一种指导原则帮助机器人建立并发展智能,从而使机器人能够选择最短路径有可能经过的微型空间进行搜索.这种方法在5R“金钥匙”机器人上得到实现.     

启发式搜索的一种新技术─SA算法

在一定的假设下，可把启发式搜索看作一种随机取样的过程。从而把统计推断方法引进搜索。根据上述思想．把Ｗａｌｄ序贯概率比检验方法与Ａ（Ａ＊）搜索结合，得到一种新算法──ＳＡ算法。文中讨论了该算法的优点及细节。最后通过一个实例说明算法的原理。     

利用不匹配帧比例加权N-Best候选的置信度方法

针对关键词检出中的置信度可靠性问题,提出了一种基于N-Best候选路径的置信度方法,根据比较候选路径上关键词边界内不匹配帧所占的比例大小,对N-Best的结果进行加权.该方法不但利用了词图搜索上N-Best候选的似然分,而且突出了每条路径中局部匹配的置信度,在上下文相关的中文关键词检出系统上,通过重庆口音普通话数据库的...     

基于改进蚁群算法的多源设计变更传播路径优化

在复杂产品开发中，设计变更及优化是一个非常重要的问题。已有相关工作主要基于任务重分配以及结构变化的动态配置研究，存在设计中的稳定性和设计时间均不理想等问题，因此提出一种多源设计最优传播路径搜索方法，即采用复杂产品的有向加权网络模型，通过改进蚁群算法计算得出最优变更传播路径。实验验证发现：变更影响较小时，变更传播影响的覆盖率为38.2%，比高变更传播影响下的覆盖率降低了5.9%，并且路径搜索中未出现零部件重复的现象。利用改进蚁群算法能够解决传播过程中的路径耦合问题，实现全局最优解的搜索，对复杂产品设计变更传播路径优化具有一定的实际意义。     

基于地理信息系统的大规模设施选址和路径规划

为合理选址和对路径进行规划,以地理信息系统(GIS)为基础,对大规模设施选址和路径规划问题(LRP)提出一种新的算法,该算法在计算时间上优于精确解法和传统启发式方法,且在精度上保持了较高水平.实践证明,新算法结合禁忌搜索可以有效解决大规模实际LRP问题.     

一种用于车辆最短路径规划的自适应遗传算法及其与Dijkstra和A*算法的比较

提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中. 所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量. 将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较. 对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径.     

基于最小生成树算法求解图的单源最短路径的研究

对《基于Kruskal算法的最短路径算法研究》一文中提出的方法进行探讨,通过构造实例论证了Kruskal算法并不能直接用于求解有向带权图的单源最短路径问题,并综合性地对基于最小生成树算法求解图的单源最短路径问题进行分析,通过构造实例最终得出最小生成树算法不适用于求解图的单源最短路径问题的结论.     

基于最小生成树算法求解图的单源最短路径的研究

对《基于Kruskal算法的最短路径算法研究》一文中提出的方法进行探讨,通过构造实例论证了Kruskal算法并不能直接用于求解有向带权图的单源最短路径问题,并综合性地对基于最小生成树算法求解图的单源最短路径问题进行分析,通过构造实例最终得出最小生成树算法不适用于求解图的单源最短路径问题的结论.     

基于DPCNN的无向赋权图的最小生成树的求解

 利用脉冲耦合神经网络(PCNN,Pulse Coupled Neural Network)的脉冲波并行传播特性,在其时延脉冲耦合神经网络(DPCNN,Delay PCNN)的基础上提出了一种求解无向赋权图最小生成树的新算法.算法针对最小生成树的权值总和最小且连通的性质,结合时延脉冲耦合神经网络脉冲波的并行传播,通过求解无向赋权图的最短路径并对其连通性进行判断,采用迭代的方法,成功地求解了无向赋权图的最小生成树.最后给出了仿真实验,证明了该方法的有效性,与传统算法比较有一定的优势.     

HiSC： A Hybrid XML Index Composing Structure-Encoded with Cluster

A new way of indexing and processing twig patterns in an XML documents is proposed in this paper. Every path in XML document can be transformed into a sequence of labels by Structure-Encoded that constructs a one-to-one correspondence between XML tree and sequence. Base on identifying characteristics of nodes in XML tree, the elements are classified and clustered. During query proceeding, the twig pattern is also transformed into its Structure-Encoded. By performing subsequence matching on the set of sequences in XML documents, all the occurrences of path in the XML documents are refined. Using the index, the numbers of elements retrieved are minimized. The search results with pertinent format provide more structure information without any false dismissals or false alarms. The index also supports keyword search Experiment results indicate the index has significantly efficiency with high precision.     

基于有序加权平均的博弈树搜索法

提出了一种基于有序加权平均(Ordered Weighted Averaging—OWA)的博奕树搜索方法.该方法可以弥补α—β剪枝等方法中存在的一些缺陷,且具有比基于广义均值的Min/Max近似搜索更好的性能.     

赋权有向图最短路问题的新解法--前趋法

Dijkstra算法被公认为解决最短路问题的最好算法,但它的缺陷之一是不能解决存在负权的最短路问题.一种解决这类问题的新方法--前趋法可弥补Dijkstra算法的这一缺陷.实例表明、前趋法是一种解决存在负权的最短路问题的行之有效的简便算法.     

不同探测距离传感器的搜索策略研究

提出了一种针对侦察任务隐蔽点的搜索策略，主要应用于装备了不同探测距离传感器的地面无人机动平台，解决了已有随机搜索策略效率不高的问题. 该策略使用基于传感器的导向快速随机搜索树方法进行目标方向的路径规划；在路径规划的过程中若遇到障碍物形成的狭窄通道时，基于启发式A*方法规划路径以提高效率，最终完成搜索策略. 将搜索策略命名为:组合传感器与规划组合搜索策略. 设计仿真试验对所提出的搜索策略进行了验证. 结果表明在直径500米有遮挡的仿真场景下，所提出的搜索策略相比于短探测距离传感器的路径变形策略快速随机搜索树策略效率平均提升了3.11倍，规划的道路长度缩短了9.63%，所提出的搜索策略相比于长探测距离传感器导向搜索策略效率平均提升了3.53倍，规划的道路长度缩短了12.06%，证明了CP&CS搜索策略在侦察任务中隐蔽点搜索上的优越性.      

面向工作流结构优化的扩展关键路径分析

针对工作流模型的结构特点，建立了一种扩展的关键路径分析法，增加了对工作流常见结构——可选路径和循环的支持．该法将工作流模型中不同的控制结构转换为相应的树形式，并建立它们的约简规则．通过加权关键路径算法，可以计算工作流完成时间的期望值及记录约简过程中的中间结果，从而确定工作流模型的关键路径．在该路径上包含了在整个流程起关键性作用的活动以及相应的时间分布，为工作流过程优化提供了良好的基础．     

复杂环境下六自由度机械臂路径规划的Biased-RRT修正算法

为解决复杂环境下六自由度机械臂的路径规划问题,提出一种基于采样规则目标导向设计、父节点重选的修正算法。该算法在原目标偏置策略的基础上对随机采样点的选取规则进行重新设定,以引导算法搜索树在尽可能向目标区域扩展的同时有效避开复杂障碍物。在节点扩展方面,依据新节点距离目标点的远近采用变步长扩展方式,即在距离远时选用大步长,加快搜索树扩展;进入目标区域后选用小步长,防止节点扩展陷入局部死循环。在路径优化方面,所提算法通过引入基于路径代价最小的重选父节点操作及多余路径节点剔除操作,来使规划出的路径相对优化。最后,利用三次样条插值技术为机械臂各关节规划出一条光滑、连续且无障的运动曲线。仿真结果表明,所提算法可有效缩短路径规划时间、减少路径长度,较好地完成了复杂环境下六自由度机械臂的预期路径规划任务。     

空间四边形网格曲面上最短路径的图论法求解

目的在空间四边形网格曲面上,寻求连结所有网格结点的最短路径。方法运用图论的相关知识,提出应用最短哈密顿路径法,通过建树的方法来连结网格节点以形成路径。结果在划分好的空间曲面网格上实现了最短路径的求解,进而证明了提出方法的可行性和构建算法的正确性。结论该方法可以更有效地解决空间曲面上最短路径的求解问题。