迷宫搜索算法的比较研究

研究面向搜救的应用,将事故环境抽象为一个迷宫,通过仿真实验比较研究了深度优先搜索算法和三种不同启发式函数的A*算法在Perfect迷宫中的应用,并分别将深度优先搜索算法和A*算法用于实际迷宫中进行实现与比较.在实验中,迷宫环境对机器人是未知的,而由于迷宫环境的特殊性——未知的迷宫环境中很少有不会碰撞的路径,从而增加了机器人搜索的难度.通过仿真实验对比了不同启发式函数的A*算法与深度优先搜索算法的性能,最后得出在迷宫搜索中A*算法要优于深度优先搜索算法;同时,在实际迷宫中实现了深度优先搜索算法与A*算法的搜救应用.     

基于宽度优先搜索的路径生成算法

宽度优先搜索和深度优先搜索是图论中常用的两种搜索算法.两者各有优势,但深度优先搜索算法的效率在低连通度图中会大大降低,这时更适合采用宽度优先搜索算法.本文提出了一种基于宽度优先搜索的路径生成算法,具有较好的时间复杂性和空间复杂性.     

多因素制约的迷宫问题最优解的求解算法

介绍迷宫问题及其最优解,引入多因素制约的迷宫问题。重点讨论多因素制约迷宫问题最优解的含义及基于广度优先搜索的求解算法,并通过两个实例分析如何基于广度优先搜索算法求解这类迷宫问题的最优解,并给出算法的伪代码。最后,进一步讨论和总结这类迷宫问题最优解的求解算法。     

游戏地图最短路径搜索设计与实现

最短路径搜索是directx游戏的一项核心技术,文章分析了常用的搜索算法:宽度优先,深度优先和启发式搜索,最后剖析采用搜索树的A*算法来实现大地图与复杂地形的最短路径搜索。     

求解八数码问题的几种搜索算法比较

本文针对八数码问题的求解,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,并得出结论：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。     

改进Dijkstra算法在GIS导航应用中最短路径搜索研究

研究GIS在电子导航系统应用中的最短路径搜索效率问题。在电子导航系统中对最短路径的搜索效率要求很高。随着城市发展交通线路剧增,传统的基于Dijkstra算法的GIS导航系统不能适应日益复杂的交通线路,存在最短路径搜索效率过低的问题。考虑到GIS空间分布的特性,提出了改进的Dijkstra算法用以解决GIS导航中的最短路径搜索问题。改进算法不仅避免了传统Dijkstra算法逐个节点遍历搜索,而且根据方向优先特性缩小搜索范围,大大减少了搜索工作量,并通过改变搜索节点存储的数据结构提高了最短路径的搜索效率。实验表明,这种改进算法较之传统算法能够有效提高最短路径的搜索效率,满足了电子导航系统对最短路径搜索效率的要求,取得了满意的结果。     

人工智能中求解八数码问题算法的实现与分析

针对八数码问题的求解,给出了深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索(譬如A*算法)之间的算法比较,通过实验验证各种算法并得出结论: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、高效。     

宽度优先反复加宽及其启发式搜索算法研究

首先针对搜索树中深度固定且目标唯一的寻优问题，指出宽度优先反复加宽的搜索效率要比深度优先反复加深的搜索效率高，基于此，提出了基于宽度优先反复加宽的启发式搜索算法ＩＷＡ＊，算法ＩＷＡ＊是可采纳的。为了保持算法ＩＷＡ＊的搜索效率高于算法ＩＤＡ＊的搜索效率，同时又使算法ＩＷＡ＊的存贮空间复杂度减低，文中基于分层技术，提出了基于深度优先的ＩＷＡ＊算法──ＩＤＷＡ＊。算法ＩＤＷＡ＊也是一个可采纳的启发式搜索算法。     

等价关系矩阵的置换合同性质与标准形计算

等价关系在网络分析、图论、模式识别和数据库技术等方面都有许多应用,而任意等价关系矩阵都置换合同于块1-对角矩阵标准形,从置换运算的角度分析置换合同的几条性质,提出基于图的深度优先搜索策略的置换矩阵构造算法：根据等价矩阵关系图搜索路径的性质,将图的深度优先搜索所得顶点路径与初始顶点顺序对比构造置换映射。利用置换分解原理,将置换映射分解成相应的对换乘积,得到最终置换矩阵,完成等价关系矩阵的置换相似判定。为了验证该算法的正确性和效率,设计了一个等价关系矩阵的自动生成算法。实验结果表明,置换矩阵构造算法和等价关系矩阵的自动生成算法简洁且易于理解和实现。     

迷宫算法的改进与动态实现

本文在对广度优先迷宫搜索算法和深度优先迷宫搜索算法进行了仔细比较与探讨之后,提出一种新的算法:目标优先法。即每次向下一个位置搜索时,按当前位置的各方向靠近目标点的距离去选择方向。使得搜索过程在较短时间内能够快速从入口向出口目标逼近。然后从数据输入输出,程序设计等方面讲述了这种带优先级的算法的实现。并将此算法用Java语言在JDK上实现其搜索过程的画面,模拟其算法实现过程。最后,将此算法与传统的广度优先和深度优先算法优缺点进行了综合比较。     

四种最短路径算法实例分析

通过理论分析,结合实际应用,在GIS节点数很大的数字地形图中,从完备性、最优性、时间复杂度、空间复杂度几种性能问题实例分析,较系统地总结出深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、双向广度优先搜索(DBFS)、A★算法四种算法代价及优缺点.     

基于八方向跟踪算法的迷宫问题新解

本文提出了一个基于八方向跟踪算法的破解迷宫问题的新方法，避免了用深探法或广探法求解迷宫问题的诸多问题，它不仅为计算机的解题提供了一个快捷的算法，而且也为人工或机器人破解提供了一个无需记忆的简便方法。另外，本文还给出了迷宫次佳通路和最佳通路（即捷径）的求解算法；岔道剔除算法和最佳八连通选择算法。本文的所有方法尽管是针对求解单通路迷宫提出采的，但算法对多通路和有环的迷宫也同样有效。     

基于DFS的工程图多层次图块信息提取

针对工程图信息提取过程中的图块多层次引用问题,利用深度优先搜索算法对引用图块信息进行提取。建立图块多层次引用关系,介绍节点深度定义、目标节点判定方法及引用图块搜索策略,设计多层次引用路径搜索算法,并开发应用程序模块,实现多层次引用图块的信息提取。应用结果表明,该方法的提取准确率较高。     

FTP文件遍历方法研究与应用

分析了FTP协议和图的遍历算法,对比了遍历算法的适用性,叙述了采用广度优先算法进行FTP文件遍历的方法,并基于此建立了FTP文件搜索引擎,给出了应用实例。     

FTP文件遍历方法研究与应用

分析了FTP协议和图的遍历算法,对比了遍历算法的适用性,叙述了采用广度优先算法进行FTP文件遍历的方法,并基于此建立了FTP文件搜索引擎,给出了应用实例。     

基于改进的遗传算法求解可满足性问题

遗传算法(GA)是由Holland提出的一种基于进化论的仿生算法,非常适于求解最优化问题.为了更好地利用SGA求解SAT问题,在将SAT问题等价转换为{0,1}n上的多项式是否存在零点的判断问题基础上,将局部搜索算法(LSA)与SGA相结合,给出一种求解3-SAT问题的改进混合遗传算法(MHGA),并通过对随机大规模3-SAT问题实例的实际求解验证了MHGA的可行性与有效性.     

现场条件约束下的动态诊断策略研究

针对传统的故障诊断策略属于静态的诊断方法,难以在复杂的现场工作环境中应用的问题,在基于准深度优先搜索（QDFS）算法的基础上,提出了一种基于改进的QDFS算法（考虑测试的不确定性）的现场约束条件下的诊断策略生成方法。首先分析工作现场可能存在的条件约束,然后给出条件约束的描述方法,再根据改进的QDFS算法给出生成诊断策略的具体过程,最后用案例对方法进行验证。案例验证结果表明,该方法不仅考虑了不可靠测试的影响,并能在现场约束条件下应用起来,比传统的静态诊断策略更具有适应性和实用性。     

Coupling Genetic Local Search and Recovering Beam Search algorithms for minimizing the total completion time in the single machine scheduling problem subject to release dates

In this paper we consider the well-known single machine scheduling problem with release dates and minimization of the total job completion time. For solving this problem, denoted by 1|r_j|∑C_j, we provide a new metaheuristic which is an extension of the so-called filtered beam search proposed by Ow and Morton [30]. This metaheuristic, referred to as a Genetic Recovering Beam Search (GRBS), takes advantages of a Genetic Local Search (GLS) algorithm and a Recovering Beam Search (RBS) in order to efficiently explore the solution space. In this paper we present the GRBS framework and its application to the 1|r_j|∑C_j problem. Computational results show that it consistently yields optimal or near-optimal solutions and that it provides interesting results by comparison to GLS and RBS algorithms. Moreover, these results highlight that the proposed algorithm outperforms the state-of-the-art heuristics.     

由粗到精稳像方法的应用研究

视频稳像的精度和处理效率在视频稳像处理中非常关键。通过分析视频稳像的原理和常用的几种算法,提出一种基于灰度投影和块匹配相结合的算法。先使用灰度投影算法进行首次匹配工作和粗补偿,针对灰度投影提出一种快速搜索算法,可以有效减少计算量。灰度投影算法的作用是为下一步的工作做铺垫。然后使用块匹配进行第二次匹配和精确补偿,其中菱形搜索（DS）策略的应用可以有效地提高算法效率。提出的算法体现了一种由粗到精的处理思路,灰度投影和块匹配算法可以很好地配合工作。实验结果表明,该算法在保持较高稳像精度的同时有效降低了计算复杂度。     

基于最少换乘路径选择算法的改进

最短路径是图论研究中一个最基本的算法问题,也是公交出行路线选择系统中的关键技术之一。通过分析研究目前比较流行的最短路径算法,根据人们选择出行路线的心理,提出以最少换乘为第一目标,最短路径为第二目标的思想,并以其作为基准点,对传统的广度优先搜索算法中存在的问题做出适当的改进。