路径搜索策略研究

针对城市道路网车辆导航系统中经典Dijkstra最短路径搜索算法中存在的计算效率问题,研究基于启发式策略和双向搜索策略的双向启发式优化搜索算法,并探讨路网的分层搜索策略.采用启发信息减少搜索范围、双向搜索分解搜索空间,从而提高了算法的执行效率.实际路网仿真结果表明:相比经典Dijkstra算法,启发式策略搜索效率可提升70%~80%,双向搜索策略在不损失搜索精度下进一步提高搜索效率5%~10%,而分层搜索策略可以极大提高大规模路网车辆导航长距离下路径搜索效率.     

相控阵雷达最优搜索随机规划研究

针对无指示信息和有指示信息两种情况研究了相控阵雷达最优搜索算法。特别的，在分析有指示信息的搜索策略的基础上，得到了最优搜索的随机规划模型，深入讨论了目标函数和机会约束条件，最后利用遗传算法进行了仿真验证。     

一种新的运动搜索算法

根据序列图像中运动矢量的中心偏置分布特性和矢量间的时空相关性,设计了一种基于连续消除的正方形-菱形搜索策略。在此基础上,融合了搜索起点预测和自适应搜索等技术,提出了一种可预测搜索起点的自适应的基于连续消除的正方形-菱形搜索算法（PA-SEA-SDS）。实验表明,该算法以较小的代价取得了与全搜索算法相当的效果,在搜索次数和精度上均优于菱形和正方形-菱形搜索算法。     

基于网络通信的震区地面搜索研究

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。本文讨论在目标区域内如何制定全境搜索路径,使得所耗时间最短。运用Matlab编制文中两种搜索算法程序,其可自动进行全境搜索并绘制出详细的搜索路径图。     

一种有效的三步运动估计算法

为了减小运动估计算法的计算复杂度和提高红外图像超分辨率重建的可靠性,提出了一种有效的三步搜索算法.该算法采用多步搜索策略,根据运动矢量分布的中心偏移性及并行处理的思想,在最佳匹配点所在的区域使用菱形小模板代替新三步法中的正方形小模板来进行精细搜索,以提高算法的搜索精度.实验结果表明,与全搜索法、菱形搜索算法和预测性菱形搜索算法相比,该算法能在保证搜索精度的同时大大缩短消耗时间.     

双向启发式图搜索算法BFFRA

本文根据随机产生式系统的单向启发式图搜索算法RA~*,结合BHPA、BHFFA2等双向启发式图搜索算法,提出了一种随机产生系统的双向启发式图搜索法BFFRA~*。本文证明了该算法的可采纳性,得到了一些新的可采纳性结果。     

QoS路由问题的反向优化算法

寻找满足两个加性QoS约束条件的路径是网络QoS路由研究的核心问题,线性搜索算法是重要近似算法之一。本文提出一种结合了反向优化策略的线性搜索算法。当线性搜索过程所得到的路径不满足QoS需求时,对搜索到的路径选取合适的节点进行反向优化。算法的时间复杂度为O(K(m+nlog2(n)))。仿真显示本文的搜索策略扩大了搜索空间,提高了寻找可行路径的成功率。     

基于混沌退火的参数扰动递归神经网络极值 搜索算法及其应用研究

 针对一类输出函数具有多个极值点的极值搜索对象,当采用传统极值搜索算法时,系统的输出值将无法准确和平滑地收敛至全局极值点的问题,提出了一种利用基于混沌退火的参数扰动递归神经网络构建极值搜索算法的新方法.利用混沌的遍历性以及参数扰动策略,该极值搜索算法可使系统输出值在混沌退火和参数扰动的粗搜索中运动至它的全局极值点附近;然后利用递归神经网络的精搜索使之能够平滑和准确地收敛至全局极值点.同时,详细分析了此方法的收敛性条件、解的最优性条件以及全局极值搜索的能力,仿真结果验证了这种分阶段的搜索方法有助于提高极值搜索算法的全局极值搜索能力.     

基于分组策略的RFID自适应防碰撞算法的研究

针对射频识别系统中的标签碰撞问题,提出了一种基于分组策略的RFID自适应防碰撞算法。该算法在二叉树搜索算法的基础上引入分组策略、后退策略、自适应地选择四叉树搜索策略和动态调整标签碰撞检测过程策略,减少了搜索次数和读写器与标签间的通信量,提高了识别效率。     

基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法

该文提出了一种基于运动矢量场和方向自适应的快速搜索算法。算法针对序列图像的运动矢量场所具有的中心偏置性和时空相关性进行预判,对静止块设定阈值直接中止搜索;根据运动类型自适应选择搜索起始点和搜索策略;采用了两种新的混合搜索方法,对小运动和大运动宏块使用线性-菱形搜索,对中等运动块使用六边形-菱形搜索算法,搜索模板具有强烈的方向特性。实验结果表明,该文算法的搜索速度和搜索精度优于现有的快速运动估计算法,而搜索精度非常接近于全搜索法。     

SAR图像启发式搜索直线提取

直线特征是识别线状目标的基础,现有启发式搜索算法仅适用于光学图像的直线特征提取,对SAR图像效果并不理想。针对该问题,提出一种SAR图像直线特征提取的启发式搜索算法。首先对SAR图像进行Frost滤波,然后利用指数加权均值比(ROEWA)算子进行边缘检测,再利用非极值抑制得到边缘二值图,最后采用二次搜索策略及“直线走原则”,充分考虑局部信息,设计启发式搜索的代价函数及搜索规则,实现直线特征提取。实验结果表明,该方法具有较好的抗噪性和抗断裂能力,能够有效地提取出SAR图像中的直线特征。      

基于多目标禁忌搜索算法的认知无线电频谱分配

针对认知无线电动态频谱分配问题,建立图着色频谱分配模型,将模型中的分配矩阵和禁忌搜索算法中的可行解相对应,提出基于禁忌搜索的智能求解算法。同时将高斯柯西算子引入到禁忌搜索的更新策略当中,改善了算法的收敛速度和爬坡能力。在最大化认知无线电网络效益和最大化公平效益准则下建立多目标评价函数,将禁忌搜索算法和粒子群算法在图着色频谱分配模型基础上进行性能比较,结果表明在不同权重的评价函数下,禁忌搜索算法找到的理想最优解都要优于粒子群算法。     

一种改进的基于新一代Gnutella网络的动态搜索算法

新一代的Gnutella网络采用了一种双层拓扑结构,使得P2P节点之间的连接更为稠密。使用早期的洪泛搜索算法在查找频繁资源时会造成网络中查询消息包的不必要的泛滥。动态搜索算法是一种新提出的改进的算法,但搜索所花费的时间较长。针对动态搜索算法的高延时性提出了一种改进的基于贪心策略和分数制TTL的动态搜索算法。实验表明,该算法具有较好的搜索效率。     

基于量子策略的布谷鸟搜索算法研究

针对基本布谷鸟搜索算法存在局部搜索能力较弱、收敛速度偏慢和精度较低等缺点,文中研究了基于量子策略的布谷鸟搜索算法。借助于量子策略使布谷鸟的寻巢搜索行为具有多样性,并在此基础上提出3种改进局部搜索能力的措施:引入惯性权值、自适应减小鸟窝主人发现外来鸟蛋的概率、随机扰动增量的优化,并通过对两类基准测试函数的寻优结果对比,证明提出的改进融合算法精度更高,且具有更大的优势。     

峰度最大准则ISAR成像快速包络对齐方法

通过对逆合成孔径雷达回波相邻包络和的峰度图进行分析,得到回波包络峰度图的一致性分布规律。然后依据分级快速搜索算法,结合大小步长对峰度图进行分级搜索,得到峰度最大位置所对应的回波移位比特数,将待对齐回波进行相应循环移位,实现回波包络的快速对齐。从实测数据结果可以看出,基于峰度最大准则的快速包络对齐方法与原始算法相比较,运算速率上有很大提高,并且包络对齐结果没有差别。文章同时对搜索时大步长的选取进行了讨论,得到了准最优的大步长值。     

一种在有序图象特征空间中进行查找的快速匹配搜索算法

本文提出，在图象匹配的搜索算法中，搜索路线的设计应在基准图的数值特征空间中进行，通过对基准图的数值特征空间进行有序化调整以从全局把握其分布，这样便在很大程度上克服了以往快速搜索算法所固有的局部性的缺点，在有序化特征空间中可以用折半查找法为核心构造新的快速搜索算法。模拟实验的测试结果证明，这种新的搜索算法具有极佳的匹配速度和很好的匹配精度。     

相控阵雷达的最优分区搜索算法

本文提出一种分区搜索算法,实现了相控陈雷达的自适应最优搜索。首先,研究了各区域平均发现一个目标消耗的雷达资源和目标被发现的平均时间同搜索帧周期以及目标强度的关系;然后,研究了在各区域采用两步搜索算法的最优参数设计,实现了局部区域的最优搜索;其次,在雷达时间资源有限和区域重要性加权的约束条件下,导出了使目标被发现的平均时间最小的区域最优帧周期;最后,讨论了分区搜索算法的自适应性。只要采用各区域的最优     

一种在有序图象特征空间中进行查找的快速区配搜索算法

本文提出，在图象匹配的搜索算法中，搜索路线的设计应在基准图的数值特征空间中进行，通过对基准图的数值特征空间进行有序化调整以从全局把握其分布，这样便在很大程度上克服了以往快速搜索算法所固有的局部性的缺点，在有序化特征空间中可以用折半查找法为核心构造新的快速搜索算法，模拟实验的测试结果证明，这种新的搜索算法具有极佳的匹配速度和很好的匹配精度。     

基于增强位平面的自适应运动估计算法

提出了一种基于增强位平面的自适应运动估计算法(ABPS)。算法采用位平面的思想,将图像分解为8个增强位平面,在图像的位平面中完成运动矢量的搜索,匹配准则使用简单的布尔函数就可以实现;根据运动矢量场自适应选择搜索起始点和不同的搜索策略进行搜索,同时设定阈值对静止块直接中止搜索。实验结果表明：该算法的搜索点数比全搜索算法提高了95％以上,搜索速度优于绝大多数现有的运动估计算法;且PSNR值比全搜索算法仅相差0．05dB左右,具有较高的搜索精度。     

一种用于生物网络数据的频繁模式挖掘算法

 频繁模式挖掘是生物网络数据分析中的一个核心问题,对于研究生物网络的组织结构和功能模块具有重要意义.本文提出了子图环分布的概念并构造了子图搜索算法,提高了搜索效率.其次设计了动态抽样算法计算子图频率,用于提高非穷举搜索的精度.利用4个真实生物网络数据进行仿真实验研究,验证了本文算法在效率和精度上相对于现有算法的优势.