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。     

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。     

启发式搜索策略（爬山法）的改进与实现

介绍一种启发式搜索策略－爬山法的原理;讨论了爬山法的不足,提出一种改进的方法：将其不可撤回的搜索方式改为可以回溯的方式,从而使爬山法也可应用于复杂问题的求解。最后阐述如何用Ｃ语言实现改进的爬山法。     

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。     

启发式搜索策略(爬山法)的改进与实现

介绍一种启发式搜索策略——爬山法的原理;讨论了爬山法的不足,提出一种改进的方法：将其不可撤回的搜索方式改为可以回溯的方式,从而使爬山法也可应用于复杂问题的求解．最后阐述如何用Ｃ语言实现改进的爬山法．     

基于启发式搜索的一类离散非线性系统优化控制算法

研究了输入受约束、状态饱和系统的优化控制问题，得到了此类系统渐近稳定的充分条件，同时将最优控制问题转换为最优化搜索问题依据人工智能中的启发式搜索策略，给出了启发式优化控制算法，并就此算法的渐近稳定性给出了证明，仿真结果表明算法的有效性．     

基于COM的启发式搜索算法库的设计与实现

目前启发式搜索算法都是根据具体的问题应用而设计的,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。在对多种启发式搜索算法进行分析的基础上,根据软件复用的思想设计启发式搜索算法库,并将COM技术应用到启发式搜索算法库,从而实现启发式搜索算法库。基于COM的启发式搜索算法库实现了与具体应用领域脱离,有效的解决了启发式搜索算法开发,同时也扩大了COM技术的使用范围。     

一种基于启发式搜索的快速多模式匹配算法

基于误用检测的网络入侵检测系统中模式匹配技术成为入侵检测系统的瓶颈,为了跟上快速增长的网络带宽和流量,在分析轻量级入侵检测系统Snort的模式匹配算法Boyer-Moore（BM）算法的基础上,描述了Snort中一种快速多模式匹配算法。通过理论分析与实验表明,在规则数增加时,该算法具有优越的平均搜索时间。     

运用启发式阈值搜索和形态学重建分割细胞图像

提出了一种基于启发式阈值搜索和形态学重建的细胞图像分割方法.该方法首先将彩色骨髓切片细胞图像分解为色度和饱和度分量图,然后在上述分量图中分别运用启发式的最大类间方差法进行阈值搜索,并用得到的阈值进行分割,提取出有核细胞的大体轮廓及其细胞核;然后运用快速形态学重建,将不同颜色分量的分割结果结合起来,成功地从复杂背景中提取出有核细胞.实验结果表明:该方法不仅可以提取出待分离细胞.还可以分解出细胞核和细胞浆.     

启发式最短路算法

提出了一种基于人工智能搜索技术和启发函数的启发式最短路算法，讨论了启发函数的建立原则，通过实例说明了启发式最短路算法提高搜索效率的程度。     

基于现代超启发式搜索方法的计算机通信网络中路由选择优化的研究

为了改进计算机通信网络的性能，首次采用近年来才开始应用、且具有很强灵活性的现代超启发式搜索方法——Tabu搜索方法，对计算机通信网络中重要的路由选择优化问题进行了详细的研究，得到了比经典的拉格朗日松驰及子梯度优化方法更优的结果，尤其在网络负荷很重的情况下，与其它算法相比，更显示出该方法的优越性，从而为计算机网络的优化理论提供了新的思路方法。大量的计算机仿真实验的结果表明，所得结论对于计算机通信网络以及电信网、电力网、交通运输网等，在其性能优化与评价、提高网络性能与效益、降低运营费用等方面，具有重要的理论价值和广阔的应用前景。     

基于时间Petri网和启发式搜索的柔性制造系统调度算法

利用库所延迟Petri网对柔性制造系统进行建模,在Petri网激发变迁生成的可达树中进行启发式搜索,求解最小完成时间调度策略,并改进了现有计算机器剩余时间的启发式函数,对剩余加工操作进行准确分类,以保证算法的最优性.为了提高算法的求解效率,改进后的启发式函数考虑了未产成操作的剩余时间,以使预测值更加准确并减少了计算量.同时,利用实验验证了所提出方法的正确性和有效性.     

提高大型交通网络最短路搜索效率研究

针对大型交通网络节点多、道路等级差别大等特点，提出了综合提高大型交通网络搜索效率，避免发生“维数灾难”问题的有效途径。     

烟花搜索导向的多路启发式聚类算法

启发式聚类算法具有收敛速度快、易实现等优点,但初始解敏感,严重影响了聚类算法的质量。针对这一问题,提出了一种烟花搜索导向的多路启发式聚类算法。该算法通过多次调用经典启发式聚类算法,产生多个局部最优解;在搜索空间中以多个局部最优解为搜索起点,采用烟花搜索进行多路搜索;基于信息熵浓度设计烟花选择算子确定搜索方向;再经过变异、映射、偏移算子变换局部最优中心点,以发现质量更好的搜索起点;直至算法收敛获得新的搜索起点;最终以新的搜索起点调用经典启发式聚类算法获得高质量聚类结果。实验结果表明,烟花搜索导向的多路启发式聚类算法在不同数据集上的聚类质量明显高于对比其他聚类算法的聚类质量。     

关于旅行推销员问题的一个启发式算法

给出了解旅行推销员问题的一个启发式算法．     

基于启发式搜索和背包算法的分布式排样系统

针对理论上属于NP完全问题的二维矩形件优化排样问题,构建了一个排样效率高、计算速度快和排样效果好的一种近似算法.并结合计算机网络的大量应用,将算法应用于分布式排样系统.算法的主要思想是采用启发式搜索和背包算法,使每次排样都达到局部最优,从而得到近似最优解.并与其它2种近似算法进行了比较,指出了它们的不足之处,还给出了一个排样实例.     

基于启发式搜索和模糊评价算法的配电网故障恢复

为快速恢复非故障失电区的供电,提出了一种基于启发式搜索和模糊评价的配电网故障后多目标快速供电恢复算法。算法首先从寻找有效的联络开关和分段开关开始搜索供电路径,通过潮流计算剔除不符合系统运行约束的开关组合。将恢复步骤分为自馈线恢复、整区恢复、分区恢复、转移负荷恢复和切负荷恢复,考虑了开关操作次数和用户优先级别,得出初始供电恢复方案。然后,引入模糊评价,从最少开关操作次数、负荷转移量、馈线容量裕度和最大电压降4个方面衡量候选方案,并根据实际情况为其赋予不同的权重,通过加权值的大小选择最佳的供电方案作为最终的方案。最后,算例分析证明了所提恢复算法的可行性和高效性。     

一个改进的变邻域搜索方法求解k-card问题

本文将变邻域搜索算法应用到k-card问题求解中,重新定义了一种邻域结构,改进了算法,使得邻域内可行解的搜索速度得以加快,并提高了近似解的质量。对几个实际问题进行了数值实验,并与现有邻域结构的变邻域搜索算法进行了对比,实验结果证明了改进变邻域搜索算法对k-card问题的有效性。