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1.
一种新的博弈树搜索方法 总被引:3,自引:2,他引:1
通过对机器博弈主要搜索算法的深入分析和实践,提出了在博弈树一层结点中以广度优先方式,运用接力式空窗探测技术反复淘汰到只剩一个结点的新搜索方法. 该方法面向应用,搜索过程易控,理论上的最小搜索极限小于极小博弈树. 对比实验表明,该算法平均搜索效率高于PVS搜索和MTD(f)方法,并且使用该方法的迭代深化对博弈树优化效果最佳,从而使迭代深化搜索应用范围更加广泛. 相似文献
2.
一种基于Dijkstra的最短路径算法 总被引:6,自引:0,他引:6
介绍了Dijkstra算法,在详细分析了该算法的实现方法以及其缺点的基础上,提出一种基于Dijkstra算法的优化算法-优先队列算法,在搜索最小的节点时,该算法的时间复杂度大大降低,具有较好适用性. 相似文献
3.
针对光线跟踪的场景加速结构创建问题,提出一种线索化包围盒层次结构(BVH)的图形处理器并行创建算法。算法完全以宽度优先搜索顺序创建包围盒结点,包括大结点和小结点两个创建过程,其分别并行化面片运算和结点运算,解决了创建上层结点时缺乏数据并行度的问题。算法通过3个独立步骤实现BVH的宽度优先到深度优先存储结构变换以及包围盒结点的线索化操作。实验结果表明,本文算法的创建速度高于已有的非线索化BVH创建算法。 相似文献
4.
下一代自动测试系统中将实现测试资源的动态分配,我们使用婚姻稳定(Stable Marriage)算法来解决测试过程中测试资源与被测设备的匹配问题,本文中使用择偶倾向队列缩减模型对求解典型“婚姻稳定”问题的Gale—Shapley(G—S)算法进行优化.该模型中使用择偶倾向队列描述婚姻稳定问题中匹配优先M页序,该队列会随着算法进行逐渐缩短,在简化数据规模的同时优化了处理婚姻稳定问题的G-S算法处理流程,改进后算法实现无效匹配请求的预先清除,从而使用后来请求优先的原则对匹配请求进行处理机制,对原有算法的时间空间成本实现了优化,适应了测试资源匹配任务的需求. 相似文献
5.
针对向量空间模型在文档相似度量方面的局限,提出了基于计算公共子串的文档相似度量算法。对求公共子串算法进行了改进,提高了空间效率。用XML存储学生毕业设计论文文档,通过Java提供的DOM API生成文档对象树。深度优先搜索树中结点,进行结点比较,计算论文文档中出现的雷同文本,结合文档的结构相似性,能有效计算文档相似度。 相似文献
6.
提出一种基于依赖性分析和打分函数进行贝叶斯网络结构学习的新方法,并把该方法应用于轻度认知障碍诊断系统中。该算法首先通过对结点变量间的依赖性分析测试和无向图的遍历,获得贝叶斯网络结构中所有结点的先验顺序,然后用启发式打分-搜索方法获得最优的贝叶斯网络结构。实验结果表明,该算法能够在不增加算法复杂度的情况下,完成无结点顺序要求的贝叶斯网络学习,并能应用于轻度认知障碍诊断系统中,实现较好的预测,进而辅助医生的诊断。 相似文献
7.
《东北电力学院学报》2017,(3)
为了快速、精准、完整地搜索出受潮流转移影响较大的支路组成的输电断面,采用了基于图论中改进的双向广度优先搜索算法。该方法首先以加权邻接矩阵表示电力网络,然后根据改进的双向广度优先法搜索得到开断节点间前K最短路径,通过计算路径中支路的开断分布因子选取初始输电断面,进一步计算初始输电断面的暂态稳定安全裕度筛选出关键输电断面,以此代替对全网的安全性分析,大大缩减了计算量,为后续过载控制策略争取了时间,对防止连锁过载跳闸意义重大。对IEEE39节点系统的案例仿真分析,验证了该算法的可行性和准确性。 相似文献
8.
下一代自动测试系统中将实现测试资源的动态分配,我们使用婚姻稳定(Stable Marriage)算法来解决测试过程中测试资源与被测设备的匹配问题,本文中使用择偶倾向队列缩减模型对求解典型"婚姻稳定"问题的Gale-Shapley(G-S)算法进行优化.该模型中使用择偶倾向队列描述婚姻稳定问题中匹配优先顺序,该队列会随着算法进行逐渐缩短,在简化数据规模的同时优化了处理婚姻稳定问题的G-S算法处理流程,改进后算法实现无效匹配请求的预先清除,从而使用后来请求优先的原则对匹配请求进行处理机制,对原有算法的时间空间成本实现了优化,适应了测试资源匹配任务的需求. 相似文献
9.
现实中会有很多因素影响航空公司的时间表,例如恶劣的天气、飞机故障、航空管制等等。为了应对这些突发状况,航空公司不得不修改原来的时间表。在前人对航空复原研究的基础上,提出了一种机组复原的方法。该方法的模型考虑了原来的时间表、时间地点约束以及排班规则,算法采用了一种启发式算法——深度优先搜索,并调用Gurobi4.6.1求解。文章中的数据来源于国内某航空公司的真实数据。结果表明该方法适用于中小规模机组复原问题,有较高的效率。 相似文献
10.
针对基于粒子群优化算法的路径规划方法在复杂环境中容易出现找不到有效路径的缺点,提出了一种深度优先搜索和粒子群优化算法相结合的机器人路径规划方法。该方法将待探索区域划分为若干个子区域,利用粒子群优化算法深度优先搜索子区域。仿真实验结果证实了该方法的有效性和可行性。 相似文献