跳马问题中存在的多种算法思想

在信息量飞速增长的现代社会中,如何有效地获取和处理信息已成了信息技术教师面对的课题之一。如何有条理地分析各种问题中的有用数据,发现数据的变化规律,制订相应的处理方法,构建解决整个问题的流程,也成了     

遗传算法和Dijkstra算法在动态权值系统中的比较

针对遗传算法和Dijkstra算法在求解动态权值系统中最短路径时的性能问题,采用比较法,将两种算法应用在同一个实际游戏模型中,对其算法的稳定性、智能性、时间复杂度进行对比测试。游戏模型模拟了各种条件下的动态权值系统。为了使遗传算法更加可靠,通过优化其变异过程使得收敛速度更快,可靠性更高。实验数据表明,遗传算法在每张地图上的得分数以及算法所用时间普遍高于Dijkstra算法,从而得出遗传算法在求解动态权值系统中最短路径问题时稳定性和预期效果明显好于Dijkstra算法,但其时间复杂度较高的结论。     

课堂学习路径图

一个人若是不知道目的,不知道路径,只是跟在别人的后面,哪怕只走上几千米,他也会厌倦。但是,倘若他知道此行的目的地,而且知道具体的路线图,即使千里跋涉,哪怕是跨万水越千山,也只当闲庭信步。君不见,20世纪30年代全国各地的知识青年络绎不绝地奔赴延安?眼下,许多地方都在研究怎样缓解学生的学业负担,许多学校都在热探怎样构建高效课堂的问题,也就是在这样的背景下,《导     

基于最短路径树的优化生存时间路由算法

为提高无线传感网的生存时间,提出基于最短路径树的优化生存时间路由算法(LORA_SPT).该算法引入节点分类概念,构造基于链路能耗因子、自身节点剩余能量因子、邻居节点剩余能量因子和类型权重因子等多个因子的权值函数.针对不同类型的节点采用不同的权重因子,最后利用dijkstra算法完成最短路径树,所有节点沿着最短路径树将...     

自适应回声对消的初期迭代统计学模型及改进算法

为减少滤波器长度,提出自适应滤波算法初期迭代统计学模型及改进的回声消除算法。提出的统计学模型分析了自适应算法迭代初期滤波器各系数的均值和方差。基于该模型提出的改进算法,先检测回声路径峰值,进而确定回声路径延时,然后以延时为中心,用一个短的滤波器辨识原回声路径活跃系数部分。用实际回声路径进行仿真,理论和实验结果均表明,新算法在迭代的前75～100步已可准确检测回声路径峰值并确定延时;而减少滤波器长度,可大幅提高自适应算法收敛速度并降低算法计算复杂度。     

基于单片机的无线遥控智能小车的设计与实现

从控制的角度论述基于单片机的无线遥控智能小车的工作原理。该智能小车采用STC8C52单片机作为核心控制器,通过无线通信模块遥控小车,实现前进、后退、转弯、刹车等基本功能,并利用红外传感器探测障碍物,实现小车的自动避障。整个系统电路结构简单,且可靠性高。     

基于神经网络的电子地图最优路径研究

现阶段电子地图的应用已经深入到各行各业,最优路径的查找及规划作为GIS的一个关键问题,成为研究的一个难点,本文提出一种基于Hopfield神经网络的方法来解决地图最优路径问题。以物流配送中的车辆路径最优化为例,先根据Hopfield神经网络模型研究基于Hopfield的最优路径算法,然后探讨和验证该算法的可行性、实用性,最后通过算例分析对该方法进行验证。     

弘扬与培育新时代保定主流人文精神研究

在文化战略越来越成为现代城市竞争的制高点,城市的主流人文精神越来越发挥重要的精神支撑作用的新时期,弘扬和培育符合新时代要求的主流人文精神,将有助于加快文化资源优势的转变,提升城市主体的整体人文素质,提升综合竞争力.课题组在与不同城市的人文特征相比较的基础上,分析了保定鲜明的主流人文精神内核,探求性地提出了弘扬与培育保定新时代主流人文精神的路径.     

基于扇形领域扩展的同步双向A*算法

为提高航空器飞行的安全性和平滑性,解决传统A^*算法拐弯角度过大、搜索路径节点过多等问题,提出一种基于扇形领域扩展的同步双向A^*搜索算法。首先,根据栅格图法扩展危险区域边界;其次,设计了基于同步双向搜索的A^*算法,动态定义正反向搜索的目标节点。针对搜索角度有限问题,提出了在5×5领域内的扇形领域扩展策略,并设计了含有双重权重参数的评价函数以减少冗余点的产生。为验证改进算法的有效性,选取方形和不规则形状危险区进行仿真。结果表明改进的同步双向搜索算法搜索的路径更平滑;与传统双向A^*算法的结果相比,在不同形状的危险区域下,搜索路径长度分别减少了1.65%、13.16%,搜索路径节点个数减少了42.6%、46.81%,具有较强的搜索效率。     

基于智能垃圾桶的垃圾分类动态收运路径优化问题研究

针对城市生活垃圾分类收运过程中存在的环境二次污染和垃圾产生量不确定性等问题,提出了一种基于智能垃圾桶的动态收运车辆路径优化方法。建立以最小化碳排放成本、燃油消耗成本、固定成本和车辆延迟到达惩罚成本为目标的动态车辆路径优化模型。采用滚动时域的方式将动态问题转换为一系列静态问题,并设计两阶段算法进行求解。首先采用粒子群算法对收运车辆路径进行规划,而后在每个时域末,综合考虑待清运垃圾桶的位置和垃圾量、垃圾收运车辆的位置和装载量以动态调整现有车辆路径。研究结果表明,相较于传统的静态收运方案,动态垃圾收运方案能够在降低车辆运输成本和碳排放成本的同时,显著降低由于清运不及时造成的环境二次污染的风险。