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增量搜索是一种利用先前的搜索信息提高本次搜索效率的方法,通常可以用来解决动态环境下的重规划问题.在人工智能领域,一些实时系统常常需要根据外界环境的变化不断修正自身,这样就会产生一系列变化较小的相似问题,此时应用增量搜索将会非常有效.另外,基于BDD(binary decision diagram)的启发式搜索,结合了基于BDD的搜索和启发式搜索这两种方法的优点.它既用BDD这一紧凑的数据结构来表示系统的状态空间,又通过使用启发信息来进一步压缩搜索树的大小.在介绍基于BDD的启发式搜索和增量搜索之后,结合这两种方法给出了基于BDD的增量启发式搜索算法--BDDRPA*.大量的实验结果表明,BDDRPA*算法是非常有效的,它可以被广泛地应用到智能规划、移动机器人问题等领域中. 相似文献
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不确定动态环境下移动机器人的完全遍历路径规划 总被引:3,自引:0,他引:3
基于生物激励神经网络、滚动窗口和启发式搜索,提出了一种新的完全遍历路径规划方法.该方法用Grossberg的生物神经网络实现移动机器人的局部环境建模,将滚动窗口的概念引入到局部路径规划,由启发式算法决定滚动窗口内的局域路径规划目标.该方法能在不确定动态环境中有效地实现机器人自主避障的完全遍历路径规划.仿真研究证明了该方法的可用性和有效性. 相似文献
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1.引言 推理是智能系统中应用知识求解问题的一种主要方法,现有的智能系统所使用的推理方式不外乎是机械式的自动推理和启发式推理。自动推理具有完备性,控制简单,但是一种盲目的搜索方法,需要穷尽搜索树中的每个节点,这一方面导致推理效率较低,有时甚至会因为扩展了太多的节点而引起组合爆炸,不能得出问题的解;启发式搜索推理则可避免自动推理的上述缺陷,在搜索一个解时可以充分利用与问题域有关的启发式信息,减 相似文献
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一种Web信息的启动式检索方法 总被引:1,自引:0,他引:1
Internet是一个开放的全球分布式网络,资源分布在世界上不同的地方,并且网上资源没有统一的管理和结构,导致了信息搜索的困难,同时,Interent是一个有巨大价值的信息源,因此,研究一种快速,高效的Web信息检索方法是很有实用意义的,本文提出了一种用相关度及用户兴趣作为评价函数在Internet上进行启发式搜索及在此基础上利用机器学习有效的实现搜索知识重用的方法。 相似文献
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基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
属性约简是粗糙集理论研究的主要内容之一,为了能够有效地获取决策表中属性最小约简,在分析属性约简的方法与遗传算法的基础上,将属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法,提出了一种启发式遗传算法.通过构造新的变异算子来引入启发式信息,体现了启发式信息的局部搜索技术,使得算法既保持整体优化特性,又具有较快的收敛速度.实验结果表明,该方法能快速有效地求出决策表的最小约简. 相似文献
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基于约束最大信息熵的贝叶斯网络结构学习算法 总被引:3,自引:0,他引:3
贝叶斯网络的学习可分为结构学习和参数学习.基于约束最大信息熵的结构学习算法是一种以搜索最高记分函数为原则的方法.本文以KL距离、相互信息以及最大相互信息为基础,通过附加合适的约束函数降低变量维数和网络结构的复杂度,提出了一种附加约束的最大熵记分函数,并结合爬山法设计一种贝叶斯网络结构学习的启发式算法.通过与著名的K2和B&B-MDL算法的实验比较,结果表明该算法在时间和精度上都具有较好的效果. 相似文献
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解“时间表问题”(TTP)的启发式算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文给出了一种解“时间表问题”的启发式算法,从整个时间表的生成过程来说,它是一种并行和无回溯的方法,从一天的时间表生成来说,它是一种改进的Tabu查代方法。该算法不能保证在任何情况下都能获得可行的时间表,但能保证所获得的时间表是最优的或较优的。 相似文献