通用启发式搜索算法库的设计

由于目前启发式搜索算法被广泛的应用,但是其设计都是针对具体问题的,在不同的领域运用时启发式搜索算法就要重新进行设计,这样浪费了大量的劳动和时间,同时正确性也难以得到保障。针对这个问题,本文通过对多种启发式算法的基础上统一建模,设计了通用的启发式搜索算法库,及通用的数据结构,并与具体问题脱离。实现了启发式搜索算法的通用性、可扩充性与易调试性。     

车辆导航中一种改进的路径优化算法

针对车辆定位与导航系统中的最优路径规划中存在的问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用双向A*算法和地图分层搜索技术减小搜索空间,采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了算法的执行效率.仿真试验的结果证明了该算法的优异性能.     

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.     

求解VRPBTW的变邻域搜索算法

以电子商务环境下物流配送为背景,建立了带有时间窗和回程载货约束的车辆路径问题优化模型,设计了改进的变邻域搜索求解算法.该算法采用改进的Braysy顺序插入法生成问题初始解,再根据变邻域搜索算法机制应用4种不同搜索范围的局域搜索算子对初始解进行改进.通过对多个算例的求解实验,并与采用一般流程的变邻域搜索算法进行比较,结果表明所提出的变邻域搜索算法的求解效果明显优于采用一般流程的变邻域搜索算法,是求解该类问题的有效算法.     

基于胖树的启发式P2P资源搜索算法研究

针对非结构化的P2P资源搜索应用需求,提出了基于胖树的启发式P2P资源搜索算法.通过构建基于胖树的P2P资源网络结构,高效率地对P2P上的各种资源进行管理.采用基于启发式的搜索策略利用每次资源搜索的反馈结果,对搜索路径进行调整.测试表明,P2P资源搜索算法相对于传统的Chord算法在搜索跳数减少约60％,对网络资源搜索平均延时缩短50％.     

基于启发式规则与和声搜索的配电网重构算法

提出一种基于启发式规则与和声搜索算法的配电网经济性重构方法.首先,根据配电网重构网络拓扑要求及和声搜索算法的特点,采用基于重构环解的和声向量编码方式,通过构建重构环特殊支路组、设定支路断开原则避免不可行解的产生;然后,以网损最小为目标分析初始网络,利用启发式规则将各重构环搜索范围压缩到最有可能的有效解范围之中;最后,利用和声搜索算法在有效解范围中全局寻优.该方法显著减少了候选解数目,能够快速搜索到全局最优解,且搜索性能不随网络规模的扩大而变差.IEEE典型算例的仿真结果验证了本文方法的正确性和有效性.     

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。     

状态空间搜索的几种算法讨论

论述了状态空间搜索的几种算法,给出了深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索之间的算法比较.通过比较,得到了这样一个结论在通常情况下,采用启发式搜索算法来进行状态空间的搜索更为方便、快捷.     

Grover量子搜索算法的模拟实现

将一种用于量子计算仿真的量子程序设计语言引入Grover量子搜索算法中,并在Linux操作系统中模拟实现该算法。仿真结果与理论分析结果的一致性验证了Grover量子搜索算法可以将搜索问题从经典的N步缩小到N~(1/2)步,是对经典搜索算法的二次加速。同时,量子程序设计语言的引入,为量子搜索算法的研究提供了一种强大、简便、通用的工具。     

状态空间搜索的几种算法讨论

论述了状态空间搜索的几种算法，给出了深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索之间的算法比较。通过比较，得到了这样一个结论：在通常情况下，采用启发式搜索算法来进行状态空间搜索更为方便、快捷。     

量子可逆电路综合的启发式快速匹配算法

提出了基于Reed-Muller展开式,使用CNT量子门库,以量子门表达式为启发式规则进行前向模式匹配的量子可逆逻辑电路快速综合算法.与通常所用的穷尽搜索算法相比,该算法利用量子门表达式作为启发式规则进行匹配代换,避免盲目匹配,有效降低了匹配复杂度,减少匹配代换的数量.同时该算法不会出现穷尽搜索中因不能找到有效解而进行回溯的现象,能以较小的时间空间复杂度生成最优或近似最优的量子可逆电路,特别在多量子可逆逻辑电路综合上,能够表现出更好的性能.     

启发搜索算法在运筹学中的应用

运筹学中的运输、指派问题具有广泛的应用性，启发式的搜索算法的核心问题是构造启发函数，用启发函数的思想去解决传统的运筹学问题，可以提高求解的效率。文中从启发式的搜索算法角度出发，介绍了如何构造启发函数，并用其解决运筹学中的运输与指派问题。     

车辆路径问题(VRP)的一个启发式算法

提出了一个基于分区扫描方法和禁忌算法的车辆路径问题的启发式算法,并用一个例子说明其应用.     

一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简     

基于GNet平台的WapGIS系统的设计与实现

为了提供无线GIS服务系统,在分析WAP和GIS技术的基础上提出了WapGIS系统的设计方案,结合具体的GIS平台GNet,采用COM组件技术和ASP技术实现了该系统,从而提供了GIS系统的无线应用方案.     

基于改进蚁群算法和共用航段的搜索救援通道规划

针对战斗搜救任务场景中,空中搜索救援等待区至跳伞区之间的往返路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法和共用航段的搜索救援通道规划方法。首先,针对基本蚁群算法易出现局部极值及收敛速度慢等缺点,对启发函数、状态转移策略、信息素更新策略进行了改进。然后,针对单起点多目标点的路径规划问题,提出了设置分航点以生成共用航段的搜索救援通道规划方法,并以总路径长度表征任务准备负荷量与分别规划航路进行对比。实验结果表明,在本文测试环境下,改进蚁群算法规划的路径长度分别缩减15.4%和14.2%,搜索救援通道的任务准备负荷量减少25.4%。所提出的搜索救援通道规划方法有一定的理论和应用价值。     

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。     

基于智能代理体协商的城市污染治理

采用基于agent协商的方法,讨论了大城市污染治理方案．对于完全信息环境,给出了求解治理方案的启发式搜索算法;对于不完全信息环境,引入了基于市场机制的求解算法．     

Feature Selection Based on Difference and Similitude in Data Mining

Feature selection is the pretreatment of data mining. Heuristic search algorithms are often used for this subject. Many heuristic search algorithms are based on discernibility matrices, which only consider the difference in information system. Because the similar characteristics are not revealed in discernibility matrix, the result may not be the simplest rules. Although differencesimilitude（DS） methods take both of the difference and the similitude into account, the existing search strategy will cause some important features to be ignored. An improved DS based algorithm is proposed to solve this problem in this paper. An attribute rank function, which considers both of the difference and similitude in feature selection, is defined in the improved algorithm. Experiments show that it is an effective algorithm, especially for large-scale databases. The time complexity of the algorithm is O（｜ C ｜^2｜U ｜^2）.