博弈树启发搜索算法在五子棋游戏中的应用研究

博弈是启发式搜索的一个重要应用领域,博弈的过程可以用一棵博弈搜索树表示,通过对博弈树进行搜索求取问题的解,搜索策略常采用α-β剪枝技术。在深入研究α-β剪枝技术的基础上,结合五子棋游戏特征,设计了五成/双三、估值函数和α-β剪枝算法相结合的改进博弈树搜索算法,实现了人机智能对弈的五子棋游戏。     

快速稳定收敛的一维搜索算法——水平割线法

根据经典的一维搜索算法——对分法和Newton切线法的基本原理，提出了一种新的一维搜索算法——水平割线法。介绍了该方法的基本原理，给出了详细的算法，并证明了算法收敛的稳定性。最后通过实例，把该方法与对分法、Newton切线法作了比较。     

基于A*算法八数码问题的一种程序实现方法

介绍了解决八数码问题的一种基于图搜索的启发式搜索算法——A*算法，并给出了用PASCAL实现的八数码问题的程序。     

基于P2P架构的资源搜索机制

为了提高P2P网络资源搜索效率,研究并分析了一种新的P2P系统资源发现机制——基于历史记录的智能搜索机制(The Intelligent Search Based on History,ISBH).该机制的特点是在转发请求信息时对邻居节点进行选择,而不是盲目或者随机转发.通过实验室模拟环境对ISBH与另外几种搜索算法做了性能比较,仿真结果表明IS-BH能够在使用较少消息数量的情况下,获得比较高的搜索成功率,显著提高了P2P系统的资源搜索效率.     

智能主题搜索算法研究

分析了4种智能主题搜索算法,对基本遗传算法进行了改进,并将改进的遗传算法应用到主题搜索中,通过改进遗传算子来提高搜索的主题相关度和爬行的准确率.     

学习式搜索：一种新的搜索策略

本文将模式识别技术引入到启发式搜索当中,开展一种新的搜索——学习式搜索——的研究。我们给出了一个学习式的搜索算法SCDF,并证明了该算法的平均复杂度可达到线性。     

四国军棋人机博弈系统的定式库设计与实现

针对博弈搜索算法无法完美地解决四国军棋博弈过程中的决策问题,提出了使用定式库决策的方法.应用定式库技术,可以减轻人机博弈系统对博弈搜索的依赖,尽量避免智能系统因追求一时得失而犯战略上的低级错误,提高智能模块的智能水平.研究表明,定式库技术可以较好地应用于不完全信息四国军棋人机博弈中.     

粒子群—禁忌搜索的FMS多智能体调度

针对柔性制造系统调度问题的复杂性,提出以最小化最大完工时间为目标的多智能体调度系统,系统包含全局、工件和机器三类智能体.系统通过基于合同网协议的工件智能体和机器智能体产生初始解,然后机器智能体以初始解为基础进行局部寻优,所获得的局部最优解集由全局智能体进一步全局寻优,从而获得比一般方法更好的调度解.在进行优化模块设计时,分别引入禁忌搜索和粒子群优化作为机器智能体和全局智能体的优化算法.针对多智能体能够交互的特点,对禁忌搜索算法进行改进,提出了双禁忌表搜索算法,使得各机器智能体寻优结果更具多样化,更适合作为全局智能体优化的初始粒子群.仿真结果表明:调度系统在求解时收敛速度快、精度高,通过对10个经典柔性job-shop问题求解,所有结果均优于单独使用遗传算法和禁忌搜索算法的已知结果.     

多维信息空间搜索策略的探讨

本文介绍了一种新的搜索算法──ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ──的原理和特点。该算法适用于求解具有多维解空间的人工智能问题。     

智能五子棋博弈算法研究

人工智能是一门正在迅速发展的新兴的综合性很强的边缘科学。博弈是人工智能的主要研究领域之一,他涉及人工智能中的推理技术、搜索方法和决策规划。将这些技术用于五子棋中,设计了一个智能五子棋系统,实现人和计算机两方进行博弈。     

快速稳定收敛的一维搜索算法——水平割线法

根据经典的一维搜索算法--对分法和Newton切线法的基本原理,提出了一种新的一维搜索算法--水平割线法.介绍了该方法的基本原理,给出了详细的算法,并证明了算法收敛的稳定性.最后通过实例,把该方法与对分法、Newton切线法作了比较.     

改进的自适应和声搜索算法

和声搜索算法是一种启发式优化算法,针对现有改进的和声搜索算法(IHS)的不足,提出了一种改进的自适应和声搜索算法(IAHS).在该算法中,采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解,每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息.本文用了5个标准的测试函数对该算法进行测试,结果表明该算法(IAHS)有较强的寻优能力和跳出局部最优解的能力.     

遗传算法矩阵编码评述

遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异等生物进化机制的全局优化搜索算法．文章阐述了其矩阵编码研究的有关工作进展，对矩阵编码的机制进行了研究，讨论了矩阵编码的算法框架及特点，并介绍了其未来研究方向．     

全局智能优化集成算法研究

针对遗传算法、模拟退火算法等智能全局优化算法的集成问题开展研究,分析归纳了智能全局优化算法和局部搜索算法的一般规律和特性,给出了全局智能优化算法进行集成的统一框架--全局智能优化集成算法(IGIOA),及IGIOA的设计要素,还给出了评价算法的优化性能指标、时间性能指标、鲁棒性能指标,以及将三指标综合的综合性能指标,为智能集成算法的选取和性能比较提供了依据.     

基于离散模型的双边搜索博弈问题的研究

在双边搜索中,被搜索者不希望被搜索到,因此可以将搜索双方的行为看成二人零和博弈问题。在考虑搜索双方的搜索花费和搜索单元格的探测概率情况下描述了搜索过程,并基于离散搜索模型提出了一类双边搜索问题的算法,通过仿真算例,分析了搜索双方在均衡解下的搜索结果。     

一种改进的BNS网络论坛搜索算法

为了提高网页在互联网中的搜索效率,基于非结构化P2P网络的多种搜索算法和网络蜘蛛搜索算法,提出了一种广度优先搜索(BFS)和非贪婪性搜索(NGS)相结合的改进搜索算法(BNS)。并通过该算法的性能分析与大理学院校园BBS的应用测试,结果表明,BNS算法在搜索速率、相关度和准确率上都优于BFS和NGS算法,该算法的实际应用提高了网络论坛运行效率。     

采用FBMA+EDAZ算法来实现H.263的一种快速算法

介绍了采用频域块匹配 预判全零系数运动搜索算法来实现H．263的一种快速算法，分析了预判全零系数运动搜索算法，并在A1ice Yu算法的基础上提出了改进算法。计算机仿真结果表明：与DSS法相比，本算法的平均搜索次数和平均编码时间大大减少，但码流长度和峰值信噪比基本相当。最后，以该算法实现了软件编码器，它可基本满足可视电话、会议电视等实时通信的要求。     

A*算法的探讨及其对八数码问题的实现

对人工智能中的经典启发式搜索算法进行了比较详细的介绍,在启发式搜索算法缮进行了解释,并在其旨在提高搜索效率的方面作了比较详尽的介绍,详细的描述了启发式A 搜索算法,并以八数码问题为例,用A*算法的C语言程序解决了八数码问题,取得了预期的搜索解,提高了搜索效率.     

P2P资源搜索算法概述

在介绍P2P的网络体系结构的基础上,分析P2P搜索算法的优缺点,阐述非结构化P2P网络和结构化P2P网络采用的搜索算法,为高性能的P2P搜索算法的提出奠定基础.     

基于后退策略的位传输二进制搜索算法

多个电子标签在识别时发生碰撞是射频识别(RFID)技术中的关键问题,通常使用的是二进制搜索算法,在其基础上提出的位传输二进制搜索算法是二进制算法的一种变异算法。文章在位传输二进制搜索算法的基础上进行改进,提出一种新的算法,并给出了该算法的软件实现;通过分析比较证明该算法的优异性能。