基于AI问题的一种"最优"解方法及实现

基于AI的搜索方法包括深度优先搜索、最低成本法搜索等,可以从众多的解决方案中寻找一个“最优”的解决方案。文章以列车信息搜索为例,采用路径删除法生成多种解,然后再用改进的深度优先搜索与最低成本法搜索相结合的方法从中寻找一个最优解。     

基于人工势场法的迷宫路径搜索算法设计

在针对迷宫的众多搜索算法中,大部分算法都不能保证在任意迷宫中有很好地表现,为了寻找一种适应性强且比较高效的搜索算法,本文提出了一种基于人工势场法的迷宫路径搜索算法.该算法增强了电脑鼠对迷宫路径未知部分的预测能力和岔口选择的决策能力,同时能够实现最优路径的选择.通过数学建模和定性分析,并运用电脑鼠实际测试,证明了此算法的可行性和可靠性.     

图的深度优先遍历智能化分析与实现

探讨了深度优先搜索的智能化,并给出BorlandC++Builder实现动态搜索的源代码,在判断方位准确性、缩短搜索路径方面提高了智能水平.     

智能搜索算法

用Borland C Builder实现动态深度优先搜索，在判断目标方位、选择最短路径方面提高了平面搜索的智能。     

智能搜索算法

用Borland C++Builder实现动态深度优先搜索,在判断目标方位、选择最短路径方面提高了平面搜索的智能。     

迷宫机器人的回溯深度优先算法应用

本文介绍了几种常用迷宫搜索算法的优缺点,并结合实际物理系统内存小、运算速度慢的特点．给出了运用带回溯的深度优先算法求解迷宫问题的详细过程和仿真结果,并介绍了走迷宫机器人的结构、传感器系统以及控制系统,同时把深度优先算法应用于实际的走迷宫机器人,实验结果表明迷宫机器人的内存容量和运算速度能够满足算法的需要,机器人能够成功的在未知迷宫中找到一条从入口到出口的通路。     

基本路径生成算法的图形化设计与实现

介绍了一种从程序VISIO流程图直接获取基本路径集合的算法。在前期研究的基于图深度优先搜索的基本路径集自动生成优化算法基础上,利用VSTO工具开发了图形界面处理程序,提取VISIO图元信息,分析处理图形矩阵并生成基本路径集合,保证基本路径集合的客观性与软件易操作性。     

迷宫游戏的设计与开发

在Eclipse平台上,选择Java语言完成迷宫游戏的设计与开发。采用随机布点算法生成不规则迷宫地图,采用图的深度优先遍历算法随机生成规则地图。在相同的窗口,运用地图格的大小不同来生成较低、中等、较高三种不同难度的规则或不规则地图。把走迷宫的对象设置成角色方块,使用键盘的方向键控制当前移动点进行游戏。按照遍历规则地图的起点不同,把游戏分简单,中等,高难三种难易程度。运用回溯法从入口一步步进行探索,最后找到迷宫出口,并在界面上显示出该路径。编写画布类函数Canvas()实现游戏设置。游戏的成功开发表明,算法研究至关重要,应用这些算法开发游戏是有效的。     

寻找λ-边连通子图的一次遍历搜索算法

寻找图的λ-边连通子图时,可利用深度优先搜索算法,但需要经过λ次的遍历搜索过程才能完成.基于图的邻接矩阵储存结构特点,提出了一种新的搜索算法,可以通过一次遍历搜索过程得到图的λ-边连通子图.对比深度优先搜索算法,新算法结构简单,容易实现,大大提高了算法的执行效率.这种搜索算法也可以用于判定图的连通性.     

蚁群算法求解迷宫最优路径

提出了基于蚁群算法求解迷宫最优路径的算法。设定两组蚂蚁分别分布在迷宫中距离入口、出口路径长度为尼的前沿位置,根据移动规则,相向爬行。迷宫中各位置记忆蚂蚁信息素量和至迷宫入口、出口的路径长度。蚂蚁爬行至一新位置后,根据当前位置的信息而修改周边位置至入口或出口的路径长度,从而形成一条宽度为3的路径信息带。蚁群在迷宫中爬行使得迷宫中记忆了大量的路径信息,从而容易实现两段路径的拼接,提高了蚂蚁寻找到达目的地最优路径的效率。不同规模迷宫的试验结果显示,该算法是一种求解迷宫最优路径问题的有效解法。     

一种基于图深度优先搜索的基本路径集自动生成优化算法

本文介绍了一种结合边访问标志集合使用图深度优先搜索方法遍历控制流程图,生成最小长度测试序列基本路径集合的优化算法.以矩阵工具为算法提供输入,利用回滚机制避免程序控制流中环造成的不收敛,提出引入结点复用路径最小长度记忆机制对结果进行优化,获得最小长度测试序列的优化基本路径集合作为算法输出.     

混合的深度优先及宽度优先球形译码算法

结合深度优先及宽度优先算法,提出了一种混合算法,将搜索树分成两部分:一部分进行深度优先搜索;另一部分进行宽度优先搜索.利用深度优先搜索的结果裁剪宽度优先搜索中那些距离较大的点,以降低搜索复杂度.该算法合理地综合了2种算法的优点,具有较低的计算复杂度及较高的性能.仿真结果表明,该算法的性能与最优算法相比差别非常小,与宽度优先算法相比节省了大量的计算复杂度,在高信噪比的情况下,计算复杂度的节省尤其明显.     

一种可蓝牙通讯的微型迷宫机器人

为解决传统迷宫机器人不能在线调试的缺陷,设计了一款具有蓝牙通讯在线调试功能的微型迷宫机器人。机器人基于嵌入式ARM Cortex-M3内核,能在复杂迷宫中自由行走,记忆路径并能根据优化算法选择一条从起点到终点的最优路径。系统硬件由电源模块、传感器模块、电机及驱动模块、蓝牙无线发送接收模块和微控制器单元组成。软件重点在电机控制算法和迷宫算法,运用PID算法实现电机速度和位置的控制,采用假想算法实现迷宫机器人的迷宫搜索。实际测试表明,设计的迷宫机器人速度更快、更稳定,能进行连续快速转弯和斜线冲刺;假想算法剔除大量无用的迷宫信息,大大提高了搜索效率。     

求有向图的1—因子和1—因子连接

由于利用Ｃｏａｔｅｓ图分析线性电路求取数值解和符号解时其实时性取决于产生有向图的１－因子和１－因子连接。基于图的深度优先搜索，本文提出一种寻找１－因子和１－因子连接的高效算法，并编制了应用程序。     

迷宫最短路径问题的计算机解法

本应用数组、栈、队列等数据结构，针对数字化的迷宫图形，采用广度搜索的程序设计思想，完成了迷宫最短路径问题的一种计算机算法，并解决了搜索过程中的循环绕道问题。     

简单图中回路问题的求解

回路是图论中一个重要的概念 ,在软件设计中也有广泛的应用。文章对简单图中回路的搜索问题进行了详细的讨论 ,在原有针对结点的遍历算法基础上构造出适用于路径搜索的算法 ,并着重分析了在无向图中简化搜索路径、提高算法效率的问题 ,使之成为更具一般性的回路搜索算法     

深度优先搜索的非递归算法

深度优先法是图的遍历的一种重要的方法。改方法应用广泛,例如电网拓扑结构、DNA网络等复杂图形分析。在大型网络的分析过程中,深度优先搜索的递归算法效率地下。故本文论证了递归算法的优缺点,并用非递归算法实现了深度优先搜索。     

节点约束型最短路径的分层Dijkstra算法

针对节点约束型最短路径问题,提出了基于回溯法的分层Dijkstra算法,通过分层结构寻找局部最优解来求得全局最优解或次优解.该算法利用分层结构可保存搜索进度的优势,使其在寻找过必经点最短路径时可以实现对搜索进度的保存与回溯等操作.实验结果表明:分层Dijkstra算法虽然增加了一定的空间复杂度,但能有效地减少Dijkstra算法的调用次数;与深度优先搜索、几何代数算法相比,分层Dijkstra算法虽然不一定能找到理论最优解,但出解速度较快,在数据量较大的情况下能快速找到次优解.     

深度优先搜索在给水管网计算中的应用

针对给水管网水力计算中应用比较普遍的环流量法所需的关联矩阵和回路矩阵,以在AutoCAD环境中直接获取的关联矩阵。运用图论的深度优先搜索方法从中寻找管网图的一棵生成树,进而得到计算所需管网图的回路矩阵。减少了数据的输入量,提高了计算速度,完成对管网的水力计算,从而实现AutoCAD画图与水力计算的无缝对接。     

任意元胞式LSI版图设计中的一种自动化布线方法

早在六十年代初就有人对布线自动化进行研究了.当初主要用于印刷电路版,后来才用于大规模集成电路的版图设计.布线算法主要可分为两类.一类是迷宫型算法,典型的有“李氏算法”和“行布线算法”.这类算法是以搜索来寻找布线路径,具有较大灵活性和普遍性,但要进一步提高布线成功率则较难,且太费时间和内存,在这以后,出现