浅谈矩形地面搜索区域搜索路径的优化方案

在矩形地面搜索区域中,搜索问题转化为Hamilton回路问题,制定出的＂S＂形搜索路线及搜索路线中180°折回处搜索盲区的搜索修正方案,使整个搜索区域实现完全覆盖。通过合理安排搜索路线,避免了复杂的计算,实现了搜索方案的顺利实施。     

地面搜索的优化模型

5·12汶川大地震使震区地面交通和通讯系统严重瘫痪,救灾指挥部紧急派出多支小分队,到各个指定区域执行搜索任务,以确定需要救助的人员的准确位置。在其它场合也常有类似的搜索任务。在这种紧急情况下需要解决的重要问题之一是:制定搜索队伍的行进路线,对预定区域进行快速的全面搜索。利用图论的数学思想比较直观的解决地面搜索问题,得出了最优搜索路线和最优搜索时间。     

地面搜索问题的两个数学模型

本文在避免重复搜索及尽量减少非搜索性行进的指导思想下,应用迂回搜索及环形搜索给出了两个关于地面搜索问题的数学模型。     

地面搜索路径的S式折线模型和螺线模型

2008年全国大学生数学建模竞赛C题是关于汶川大地震的地面搜索问题.为寻找用时最短的搜索路径,主要从缩短不搜索时的行进路线考虑,建立了S式折线模型和螺线模型,并对模型结果进行理论验证,其中螺线模型的方法构思巧妙,结果合理且较优.     

地面搜索问题的两个数学模型

本文在避免重复搜索及尽量减少非搜索性行进的指导思想下,应用迂回搜索及环形搜索给出了两个关于地面搜索问题的数学模型。     

基于混沌搜索和模式搜索的混合优化方法

混沌搜索能够有效跳出局部极小,然而其细搜索能力不足;模式搜索具有很强的细搜索能力,但是其搜索结果的好坏在很大程度上依赖于初始点的选择.为了提高基于混沌搜索的优化方法的搜索精度,基于混沌搜索和模式搜索,本文提出了一种混合混沌模式搜索方法.该方法在混沌搜索的基础上再进行模式搜索得到最终的搜索结果.混沌搜索结果的精度不需要很高,却可以为模式搜索提供有效的初始点,避免搜索陷入局部极小,只需要简单搜索即可得到理想的最优解.仿真结果表明混合混沌模式搜索方法简单、高效.     

矩形地面区域上的搜索问题

当地面区域为矩形m×n时,我们借助平面组合优化的技巧从构造性地证明了至少存在一种k人一组的搜索方案,在该方案下完成目标区域搜索所用的时间与最优值的误差不超过（√2-1）n/k（1/u＋1/v）＋ε,其中u,v分别为搜索人员的行进和搜索速度,r是搜索人员的搜索半径,ε是一个可以忽略的小量。     

无约束优化加速搜索法及其在模型参数估计中的应用

提出了一种直线和曲线线性加速搜索的方法,并给出了算法的具体计算步骤。将其应用于控制系统的模型参数估计,计算结果表明参数优化过程的收敛速度得到很大改善,符合工程实际需要。     

遗传搜索优化算法

简述了多峰优化的主要问题及遗传算法的基本概念及算法.在传统的优化方法基础上,引入遗传算法的思想,提出以优化搜索方向向量为研究对象,在连续空间进行优化的遗传搜索优化算法;给出了算法中关键参数的选取方法;最后,给出了该算法的计算实例,结果表明,用该算法能较稳定地找出全局最优点.     

基于领域本体的信息搜索模型

针对目前的搜索模型局限于语法层次上关键词匹配的特点,以领域本体作为知识组织方式,提出了一种语义环境下基于本体的信息搜索模型.在此模型的基础上,分别提出了文档语义标注算法和搜索词语义扩展算法,两种算法分别对文档集语义分析和搜索词语义关系理解,实现双向语义信息搜索的目的.实验结果表明,提出的信息搜索方法能够克服关键词匹配搜索的不足,获得较好的搜索效果     

体现在“地面搜索”模型建立与求解过程中的数学变式

变式是从不同视角把握问题本质的方式.变式贯穿于数学建模的始终,它使得我们建立的模型越来越优化.模型的建立与求解是数学建模过程中的核心阶段.在该阶段,数学变式体现得尤为明显.作为典型例证,地面搜索模型的建立与求解过程充分体现了变式在数学建模中的作用.     

面向语义搜索的推荐模型研究

随着Web信息量的不断增多,人们不得不花费大量时间去搜索、浏览和选择自己需要的信息,改善和提升搜索引擎信息检索的能力已经越来越迫切.提出基于专家用户搜索历史的信息推荐模型,并重点介绍普通用户和专家用户Profile以及基于此的2个计算模型.在此基础上结合Nutch搜索引擎平台,开发面向语义搜索的推荐系统,实际使用证明推荐效果良好.     

基于最优搜索理论的失踪旅游者搜救模型研究

文章研究在失踪旅游者搜索问题中引入最优搜索理论的方法。针对失踪者相对静态的情况,在目标分布函数与探测函数的基础上建立搜索模型,通过拉格朗日乘数法最优化计算,导出了探测函数服从指数形式时的静态失踪旅游者最优搜索模型和搜索资源最优配置的计算方法。经示例比较,研究建立的搜索模型大幅度缩短了失踪旅游者的搜索时间,提高了搜索效率与失踪者的生还机会。     

基于兴趣模型的主题搜索机器人技术探讨

提出了一种采用基于兴趣模型的搜索策略的主题搜索机器人,用候选URL的web网页权值代替入链web网页的内容,在进行搜索的过程中它能学习环球网的链接结构特征,搜索属于特定语义相关主题的重要、web网页的环球网子集.     

无约束优化的过滤器线性搜索

构造了一种求解无约束优化的过滤器线性搜索的新方法,结合了过滤器算法的思想,其搜索方向由牛顿法产生。在新的迭代点产生时,采用过滤器算法的原则来判断该点是否被接受。并且在合理的假设下,全局和局部是二次收敛的。     

应召搜索中搜索的轨线与策略

在数学实验环境Ｍａｐｌｅ下对应召搜索中搜索轨线的微分方程模型和关于搜索路线的对策问题进行了讨论，通过实验，显示了Ｍａｐｌｅ实验环境的友好界面，以引起学生对数学实验这门课程的兴趣和重视，以便于更积极地进行探讨。     

地面搜索模型的建立与分析

我们将求最短时间问题转化为求最短路线问题,并用近似算法寻求最优解。对问题一,首先,我们建立了形模型(图1),通过对S形模型的推广,运用地毯式搜索方式,制定了如图2所示的一种耗时最短的搜索路线;在对拐弯处产生盲点的问题上,我们采用了换道的方法(图3)去消除盲点。对问题二,我们先定出几个最短时间的准则,然后再制定一种耗时最短的搜索路线,我们还对时间问题定义了均衡度来衡量时间的均衡性。对于三个组一起搜索预定的区域我们制定了两组方案:方案一,各组的时间为:19.71小时,19.71小时,18小时;方案二,各组的时间为:19.24小时,19.24小时,18.46小时.利用均衡度对方案一和方案二进行了比较,得出方案二的均衡度最好,根据方案二得出结果为19.24小时。问题一的搜索路线如图2所示,人图结合可以算出搜索完整个预定区域要48.826个小时;为了要在48个小时之内完成任务,我们仍然采用S形模型,但在消除盲点时不再采用换道的方法而是增加一个队员专门去消除盲点。21个队员是同步进行的,但增加的那个队员搜索所用的时间比一个队伍搜索所用的时间要多,此时完成整个任务的时间就是增加的一个队员所用的时间即46.75小时。问题二的搜索路线如图6所示,用MATLAB软件包可以算出搜索完整个预定区域要19.24个小时。     

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。     

基于Agent的个性化搜索模型

该文针对传统搜索引擎单纯面向信息过滤的缺点 ,引入Agent技术 ,提出了第 2层信息服务模型 ,其中采用了基于用户个性的信息再过滤方法。第 2层信息服务模型在第 1层信息服务 (即传统的搜索引擎 )之上构建用户兴趣模板和分组模型 ,将用户需求定义为显性需求和隐性需求并给出了相关算法。依据此定义获得相应信息服务于用户 ,增强了信息搜索能力。