利用图的广度优先搜索解决农夫过河问题

农夫过河问题是一类传统的数据结构问题,利用基于队列的图的广度优先搜索求解农夫过河问题是一个易于理解、切实可行的方案,具有一定的推广价值。     

基于内存优化和启发式深度优先搜索的小波零树图像编码算法

本文提出了一种基于内存优化和启发式深度优先搜索的小波零树图像编码算法,采用标志位和启发式的深度优先搜索策略完成零树编码中的排序和细化过程.采用一张标志位图标识细化过程中的重要系数,代替零树编码中的链表,节省了内存占用.同时采用启发式的深度优先搜索策略检索树结构中的不重要象素集合信息,不仅省去了存储排序全局信息的链表和位图,符合优化内存的需要,还减少了排序过程中的定位信息,提高了信噪比.实验表明,和现有的小波零树编码算法相比,较大地节省了编解码内存,信噪比虽略低于SPIHT(Set Partition In Hierarchal Tree)算法,但高于EZW(Embedded Zerotree Wavelet)、LZC(Listless Zerotree Coding)等编码算法,为硬件实现小波零树编码算法探讨了一条有效途径.     

基于P2P网络的分布式广度优先搜索算法研究

首先对现有的P2P（peer-to-peer）搜索技术进行了研究，并对影响搜索性能的几个要素进行了归纳。最后结合广度优先搜索算法和P2P网络的特点，提出了分布式广度优先的搜索算法，并对分布式广度优先搜索算法进行了详细的阐述。     

基于深度优先搜索的分层网络最短路径算法

大规模网络分层后进行数据预处理是其搜索最短路径的加速方法,现有的分层网络数据预处理存在以下问题：随着网络规模越来越大,数据预处理计算量也越来越大;预处理完的数据需要大量储存空间。针对上述问题提出一种基于深度优先搜索的分层网络最短路径搜索算法,该算法将每簇网络抽象成“一个高级节点”组成高级网络,在高级网络上利用深度优先搜索去掉冗余的簇完成数据预处理后,再利用Dijkstra算法搜索最短路径。采用该算法在大规模树形分层通信网络上进行最短路径搜索实验,结果表明该算法比基于关键点数据预处理的最短路径算法平均搜索时间稍长,但在数据预处理时间和存储空间上大大降低。     

基于反复加深的模糊启发式搜索算法及其学习性质研究

本文基于反复加深和动态修改启发式估价函数这一机制。提出了模糊启发式搜索算法ＦＩＤＡ和Ｉｍｐｒｏｖｅｄ－ＦＩＤＡ。针对模糊启发式估价函数通常难以设计这一问题，提出了可用于模糊启发式估价函数学习的学习算法ＬＦＩＤＡ。     

分布式排队中退避树的深度优先遍历算法

分析传统分布式排队(DQ)的调度过程及退避树操作规则,设计了一种深度优先遍历的改进算法.结合完全二叉树特例分析和随机重构的一般性推算,对改进算法的系统吞吐性能进行了理论分析和仿真评估,给出了DQ帧争用时隙的最优配置条件和基于开源软件NS-3的扩展仿真.仿真结果表明,所提算法的最大吞吐量可稳定达到信道物理容量的70％.     

P2P网络资源搜索算法研究及其改进

随着Web数据量的爆炸性增长,传统集中式搜索引擎已经越来越不能满足人们不断增长的信息获取需求,为新一代搜索引擎提供新的思路,为了资源搜索更具实时性和有效性,提出了基于P2P的搜索方法,分析各类P2P搜索方法的优缺点并阐述其改进思路。通过几种搜索办法的比较,模拟实验结果显示,以达到减少流量开销和缩短查询响应时间比的目的。     

一种寻路算法在游戏中的应用

提出了求解连连看寻路问题的算法,该算法通过合理的设计和变换,将原问题转化为横向寻路规则和纵向寻路规则,运用数组存储相应的数据,使查找容易实现,运算简单,减少了中间数据冗余量。     

基于深度优先搜索的铁路中转路线规划研究

目前,许多长距离铁路出行没有直达列车,或直达列车绕路,导致额外的时间和金钱花费。本文针对这一现象,将复杂的铁路路线数据抽象成计算机方便处理的图,使用带有剪枝优化的深度优先搜索算法,对可能的乘车中转方案进行遍历,根据不同目标（如花费最少、耗时最短、到达时间最早等）挑选出不同中转方案,供用户出行参考。根据软件设计的原则和方法,给出了使用实现该算法的系统的设计。     

一种启发式的足球机器人传球路径搜索算法

在机器人足球比赛的动态和不确定环境中,机器人一般选择带球进攻,为了增强比赛的水平和观赏性,可以开发更多的传球策略,这里特别针对前场传切进攻战术,提出了启发式的传球路径搜索算法。该算法考虑了影响传球路线的多方面因素,能在有效时间为持球机器人提供更多的可用传球路线,并生成更好的传球路线。     

局部满意的启发式搜索算法

在经典规划中,目标是找到一系列连续的行为,改变初始状态Z到一些满意的目标状态G.局部满意规划（PSP）问题是规划问题中的核心问题之一.在PSP中,文献[1-2]给出的每个目标有一个功能值ug≥0,代表每个目标对于用户的价值;每个行为a∈A,有一个关联执行代价Ca≥0,代表它执行每个行为的代价.P为所有有效规划集,Gp∈G为目标集,目标是寻找一个规划p在功能ug和执行代价之间寻找最大差,即arg p∈P max sum （ug）from g∈Gp-sum （Ca） from c∈p针对局部满意问题,提出了一种新的启发式搜索算法.该算法经过验证,取得了明显的效果.     

面向集成电路制造的基于Petri网的生产调度

本文提出了一个新的面向集成电路(IC)制造的调度方法,核心内容包括两方面:首先,用本文提出的扩展定时Petri 网对IC生产工艺进行描述;其次,对所得Petri 网模型的状态空间进行搜索,得到以Transition序列表示的最优或近似最优调度.该方法可以很好地描述IC制造系统中存在的多制造路径、资源共享、可变晶片组及并发等特性,通过引入测试弧增强Petri 网的建模能力,进而在调度模型上对设备维护、设备优先级以及操作优先级进行描述,而且支持多目标的评价函数,使得到的调度结果更具实用价值.文中给出试验结果表明了算法的有效性.     

道路搜索算法的研究

道路交通飞速发展,对道路搜索算法进行研究变得越来越有必要。首先对研究的必要性进行了阐述,进而对几种道路搜索算法的原理进行了介绍。     

基于Linux多线程管理的分析与实现

出了一种有效防止线程并发混乱以及进程异常结束的软件设计方法,综合利用POSIX Threads库的系统功能,调整线程的默认配置、合理地规划线程结构,并正确回收子线程。实际测试结果表明,该线程管理策略是正确设计多线程结构的一种方法,具有较高的应用价值。     

道路搜索算法的研究

道路交通飞速发展,对道路搜索算法进行研究变得越来越有必要。首先对研究的必要性进行了阐述,进而对几种道路搜索算法的原理进行了介绍。     

求解带度约束多播路由问题的启发式遗传算法

为了能够有效求解带有度约束的多播路由模型,融合启发式算法与遗传算法,利用染色体作为启发信息,设计了一种求解该模型的混合遗传算法。该算法不但避免了直接对树形数据结构编码所带来的困难,而且具有快速收敛的特点和全局寻优的能力。最后,大量的数字仿真从实践上支持了该算法的有效性。