启发式搜索中一种新的加权技术

本文提出一种新的加权算法——ＷＳＡ法，它是在Ａ（或Ａ＊）搜索中引入一种新的加权技术。根据［１］中提出的原理，可以把启发式搜索看成某种随机取样过程，所以通过某种统计推断的方法，可以估计出搜索树中各子树包含目标的可能性．然后把某个权值加到不大可能是解路径上节点的估价函数上，从而使搜索集中在最有希望的路径上。在一致ｍ一枝树上；我们证明了这种加权方法可显著提高效率。     

低维工程优化问题的一种新的有效算法

本文给出了适用于小规模（例如维数ｎ＜１０）工程优化问题的一种新的有效算法，称为ＳＡＭＴ，即序贯增广罚函数极小化方法。文中详细介绍了ＳＡＭＴ的两种具体算法，都是应用增广罚函数的原理，再采用可变多面体搜索法（单纯形法，Ｎｅｌｄｅｒ－Ｍｅａｄ）求解该函数的无约束极小值。应用ＳＡＭＴ和ＳＷＩＦＴ两种算法对三个试验问题和三相变压器优化设计模型进行了计算与比较，结果说明对于有约束的优化问题，ＳＡＭＴ算法比ＳＷＩＦＴ算法收敛更快。     

利用小脑模型提前计算的广义预测控制

给出一种新的广义预测控制方法，并把小脑模型（ＣＭＡＣ）应用于该算法中，避免了ＧＰＣ算法需要实时所进行的复杂计算．针对ＣＭＡＣ所需存储单元多的缺点，提出了一种改进计算ＣＭＡＣ输出值的方法，可大大减少存储单元．文中的方法对ＧＰＣ在实际中的应用有重要意义     

基于CASE推理的排样算法

优化排料的目的是根据给定待排样品对板材进行最优切割使得板材的利用率尽可能的高。本文提出一种基于ＣＡＳＥ推理的优化排样算法，基本思想是对每块板材的布局都进行ＣＡＳＥ推理，选取ＣＡＳＥ中的最佳布局，若没有相应的ＣＡＳＥ、则调用启发式算法搜索。算法不但避免了组合爆炸，加快了排料速度，而且具有满意的材料利用率。实际应用表明算法是成功的。     

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。     

基于几何结构的求解旅行商问题的蚁群算法

蚁群算法是一种新型仿生算法，但存在搜索时间长，收敛速度慢，易陷入局部最优等缺点。本文提出了一种基于旅行商问题（TSP）几何结构的蚁群算法，利用象限邻居表构造候选集和对偶限象邻居的方法初始化信息素，用以克服上述缺陷。通过对TSP的仿真，结果表明新算法大大缩小了其搜索范围，提高了搜索精确度并减少了搜索时间。     

基于遗传算法和Best-First图搜索的约减集求解算法

提出了两种新的约减算法,分别运用遗传算法和Ｂｅｓｔ－Ｆｉｒｓｔ搜索方法求约减集,前者利用了遗传算法的寻优特性从种群中获得一最优及一组次优个体,进而获得一组约减;后者采用Ｂｅｓｔ－Ｆｉｒｓｔ搜索方法,相对于Ａ算法可扩大搜索空间,并可从ｏｐｅｎ表前部获得一最优及一组次优的状态节点,进而获得一组约减。实验结果表明,文中提出的算法是有效且合理的。     

Armijo步长搜索的共轭方向算法

对无约束最优化问题（Ｐ）ｍｉｎｆ（ｘ）（其中ｆ（ｘ）是Ｒ’上一阶连续可微函数）提出了经典共轭方向算法和在Ａｒｍｉｊｏ步长搜索下的一种自然推广形式，并在凸性条件下，给出了算法的全局收敛性，然后将上述算法进行改进，在去掉凸性假设之下，证明了算法的全局收敛性。     

一和睦注解混合整数非线性规划问题的演化算法：搜索 …

提出一种求解混合整数非线性规划问题的新的演化算法－搜索空间自动收缩法（ＡＣＳＳＯＳ），在这种算法中，演化算法既用来定位最优解区域，实现搜索空间自动向全局最优解收缩，又用来最终求得最优解。由于在遗传算法引用了舍入操作，它不仅可用来求解混合非线性整数规划问题，也可求解纯整型或纯实型变量非线性函数优化问题，数值试验结果表明本文的算法在解的质量，稳定性和收敛速度等方面优于一般的演化算法。     

求解一类无约束优化的混合遗传算法

目的 求解一类无约束优化问题。方法 结合传统优化算法局部寻优能力强、收敛速度快，而遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优的两种算法的特点，给出了一种基于最速下降法的混合遗传算法。结果 算例表明所设计的算法是有效的。结论 算法可以提高局部搜索能力，提高解的精确度，搜索速度。     

一种适合于低功耗VLSI实现的自适应块匹配运动估值算法

给出了一种特别适合于低功耗硬件实现的运动和图像特征自适应的块匹配运动估值算法 ,它采用一种新的由运动跟踪搜索和望远镜搜索组成的两阶段可提前中断的搜索方法 ,根据宏块的运动特征和图像特征自适应地控制中断、调整搜索窗的大小和改变像素数据的表示精度。模拟结果表明新算法的平均运算量仅为传统算法的 30 %～ 40 %左右 ,却可以得到与传统算法相同的视频解码图质量。一种一维心动阵列保证了这一新算法的低功耗硬件实现     

基于Lucene的搜索引擎在远程教育平台中的实现

在现代远程教育平台上应用一个好的搜索引擎可以使用户高效的搜索到自己需要的资料．本文简要介绍了基于Java的全文检索包Lucene，然后介绍了为了对课件资源库中各种类型的文档进行搜索而基于Lucene开发的搜索引擎．     

基于改进A*算法的燃气微泄漏四足巡检机器人路径规划

针对四足机器人在城市燃气微泄漏巡检中路径规划的需求,提出了一种基于改进A*算法的四足机器人燃气巡检路径获取方法。首先,采用网格法构建了四足机器人的二维工作地图。然后改进A*算法的启发函数,引入了自适应调整策略,让搜索节点减少且路径更不易陷入局部最优。最后从路径长度、平均搜索时间、搜索节点个数三个性能方面进行评估,改进A*算法达到了预期效果。使用Matlab2016b作为仿真软件,仿真结果显示,改进A*算法完成了寻路任务。与经典A*算法相比,改进算法的平均搜索时间降低了52.13%,搜索节点个数减少了30.23%。该算法在尺寸200×200以下地图的路径规划中具有较高的搜索效率。     

移动环境下搜索引擎的个性化方法

针对手机等移动设备具有小屏幕、操作不方便和具有惟一标识的特点,提出了适用于移动环境下搜索引擎的个性化搜索的新方法.首先用户的查询历史可以通过惟一的手机号自动记录下来;其次利用用户的查询历史,建立用户描述文件以及基于关键词空间的用户兴趣模型;最后根据用户兴趣模型,采用关键词扩充算法优化用户查询.此方法能够较好地实现移动环境下的个性化搜索,提高检索效率.     

海上搜寻规划方法研究综述

对1946年以来海上搜寻规划方法的发展情况进行综述.分别从搜索理论、经典搜寻规划方法、计算机化的经典搜寻规划方法以及基于蒙特卡罗技术的计算机仿真方法等方面对海上搜寻规划系统做较深入的介绍,分析和比较一些海上搜寻规划系统的原理和优缺点,最后,对海上搜寻规划系统的发展趋势作了展望.     

基于Petri网与改进A星搜索算法的矿井机车调度优化

为了提高煤矿井下机车调度效率、防止机车碰撞、堵塞,根据井下调度特点建立了机车运行赋时Petri网模型。针对原有启发式A*搜索算法存在的易陷入局部最优的缺点,提出了基于petri网的并发变迁遴选算法,引入变迁并发度概念,与启发式A*搜索算法相结合,得到改进的A*搜索算法。经过改进后算法的回溯计算,得到Petri可达图上的最佳路径,从而得出最优调度策略。根据以上算法进行MATLAB建模,最终仿真结果表明,经过改进的启发式A*搜索算法有效的避免了陷入局部最优解,其计算得出的调度路径及调度策略资源消耗量最少,调度效率较高且未出现机车堵塞碰撞等问题。     

基于T-S模糊故障树分析的液压系统故障搜索策略

提出一种基于T-S模糊故障树分析的故障搜索策略。以某型液压载重车支腿液压系统故障树为例,在给出T-S模糊故障树基本事件的T-S关键重要度概念和计算方法的基础上,综合考虑基本事件的T-S关键重要度和搜索费用等因素,采用逼近理想解排序法(TOPSIS)计算出故障方案的搜索顺序。该方法克服了传统故障树分析方法在故障搜索中二态假设的局限,分析了在不同顶事件故障程度的条件下的故障搜索策略,增加了故障搜索结果的准确度,提高了故障诊断的可行性。     

一种用于视频编码的块运动估计新算法

提出了一种连续排除的像素子抽样轮换(SASE)块运动估计新算法，用四分之一子抽样模式轮换法实现对参考区域的全搜索．实验表明具有和穷尽式块匹配相近的效果，而搜索的计算量只有穷尽式搜索的四分之一同时在每一个子块的计算过程中，利用图像帧间不等式进行连续位置排除，进一步有效地减小了搜索计算量，提高了搜索效率．     

TS+BS混合算法及在Job Shop调度问题上的应用

为解决较大规模的最小化完工时间 Job Shop调度问题 ,在 Tabu Search(TS)和 Beam Search(BS)方法基础上 ,提出一种采用基于问题结构信息的搜索树生成方法和搜索策略的调度算法 ,该算法采用通过有选择地对解空间进行分枝和评估相应的分枝实现算法迭代的 Beam Search机理 ,并利用局部搜索能力强的 Tabu Search搜索算法进行各分枝的评估 ,进而确定适合 Beam Search算法迭代的理想分枝 ,以降低 Beam Search算法漏掉好解的可能性。并用 4 0个最小化完工时间 Job Shop调度问题的 Benchm ark实例进行了数值计算。计算结果表明 ,该算法效率高 ,解的性能令人满意 ,并适应于较大规模的调度问题