用C语言实现人工智能中的搜索策略

使用应用广泛的程序设计语言（如Ｃ语言）来编写人工智能程序,可使大量与人工智能有关的实际问题简化．文中结合问题树介绍了人工智能中深度优先和宽度优先这两种重要且常用的搜索策略的原理,并给出了一种用Ｃ语言表示问题树的方式,阐述了如何用Ｃ语言实现上述两种搜索策略．     

用C语言实现人工智能中的搜索策略

使用应用广泛的程序设计语言（如Ｃ语言）来编写人工智能程序，可使大量与人工智能有关的实际问题简化。文中结合问题树介绍了人工智能中深度优先和宽度优先这两种重要且常用的搜索策略的原理，并给出了一种用Ｃ语言表示问题树的方式，阐述了如何用Ｃ语言实现上述两种搜索策略。     

求解图最大团的并行算法

本文给出了一个求解图中最大团的异步并行算法。在算法中采用了最优先搜索和分枝限界法等人工智能搜索技术,避免了无意义的搜索。其特点是易于在共享内存多处理机的并行计算机上实现,其执行时间曲线表明,对图中任意2点之间边存在概率小于1/3的无向图,具有较高效率的求解过程。还给出了在一定条件限制下,求解 NP—完全问题的方法。     

图像数据库的智能检索

提出了以人工智能思想为指导的图像数据库的智能检索方法,它利用模式识别技术和图像处理技术,同时考虑启发性知识。该方法用图像特征向量代表图像并进行聚类分析以建立图像库的检索树,应用最佳优先搜索方法在检索树上找出用户满意的图像。     

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.     

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.     

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。     

偶深度重复加深优先搜索

各种搜索算法的复杂性是以时间、空间和解路径的长度来衡量的。我们知道宽度优先搜索要求过多的存贮空间,深度优先搜索可能花费过多的时间但未必能求得最佳解。本文提出的偶深度重复加深优先算法克服了上述宽度优先搜索算法和深度优先搜索算法的缺点,并在文中证明了它对指数级树搜索是三度优化的。     

MIMO系统下低复杂度树形检测算法的研究

如今移动通信业务对高速度高精度的通信数据传输的要求,促进了学者们对各类通信数据信息检测算法的研究。该文从整体上介绍了各类树形搜索策略的检测思想及其代表算法,按照树形搜索策略的不同分成穷搜索、深度优先搜索、宽度优先搜索和度量值优先搜索四类,列举了各类搜索策略的典型算法,分析了它们的优势和缺点,列举出针对这些缺点拓展出的研究现状,并对现状和问题进行总结,提出了在后续针对树形检测算法进一步优化的研究方向。     

基于广度搜索的增量式点云表面重建

将人工智能中广度优先的搜索算法引入散乱点云表面重建领域，借助增量计算思想，基于搜索算法状态不断扩展的特点，渐进均匀地扩展重建整个物体表面.算法以初始三角面片初始化搜索队列，以有向边为搜索元素，借助于八叉树空间划分和搜索约束条件，快速完成最优点评估及三角片重建，具有可视化并行计算、选择性填补空洞以及重建结果与参数弱耦合等特点.实验结果表明，本算法高效、稳定，可以重构任意拓扑结构的二维流形三角形网格.     

图的遍历的分析与算法设计

本文分析了图的深度优先搜索和广度优先搜索遍历的思想,用邻接表设计了其算法,并介绍了图的遍历的应用.     

矿井火灾时期温度分布数值模拟

矿井发生火灾时，由于风流温度的变化，在井巷中会产生“浮力效应”和“节流效应”，风流受火灾动力的作用，容易引起其状态紊乱，甚至造成整个通风系统风流状态的混乱。矿井火灾时期温度不易直接测量，本文提出了矿井火灾时期温度分布计算数学模型，结合人工智能理论中的深度优先搜索法，编写了火灾时期烟流传播过程及温度分布的软件，对矿井火灾时期烟流传播过程及温度分布进行了数值模拟，对制定火灾预案及火灾时期决策具有重要意义。同时利用深度优先搜索法，确定了火灾时期任一时刻非污染范围、污染范围、火区和可能污染范围，为确定避灾路线和救护路线提供了依据。     

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。     

石油长输管道最优智能规划

介绍了人工智能状态空间问题求解的全局择优搜索策略，根据石油长输管道的选线图模型与人工智能状态空间的相似性，采用全局择优搜索策略，论述了在Ｃ语言环境中实现石油长输管道最优规划的原理和方法。     

搜索算法在计算机程序设计竞赛中的研究

搜索算法是计算机技术在解决复杂问题时的一种重要策略,也是计算机程序设计竞赛中考核的主要知识点之一.首先分析了两种基础搜索策略(深度优先搜索和广度优先搜索)和相应的优化策略(剪枝优化和启发式搜索),然后讨论对于搜索策略的若干选择原则,得出针对不同问题应采用的搜索方案,最后结合计算机程序设计题目和经典搜索问题进行了相应验证.     

石油长输管道最优智能规划

介绍了人工智能状态空间问题求解的全局择优搜索策略，根据石油长输管道的选线图模型与人工智能状态空间的相似性，采用全局择优搜索策略，论述了在Ｃ语言环境中实现石油长输管道最优规划的原理和方法     

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。     

深度优先的公式发现算法

论述在解决人工智能问题中一种新的搜索方法，在搜索过程中挖掘并使用与任务有关的信息以利于减少搜索。     

基于阴影法和对角优先的RNAM图像表示

研究了基于对角优先的矩形子模式搜索策略,即在矩形子模式的扫描过程中首先令横坐标和纵坐标不断同时加1,直到其为非同类块为止;然后再令横坐标（或纵坐标）不断增加,直到其再次为非同类块时停止搜索.通过使用扩展的Gouraud阴影法和对角优先的子模式搜索策略,提出了一种基于Gouraud阴影法和对角优先的RNAM（矩形非对称逆...     

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.