本文關(guān)鍵詞：基于啟發(fā)式搜索的靈活規(guī)劃的算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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1)  heuristic searching function

啟發(fā)式搜索函數(shù)

1.

In this paper nuclear problem of computer artificial and basic concept are analyzed, four kinds of sutra question about heuristic searching function and barging up against difficult problem are introduced .

闡述了人工智能的核心問題及啟發(fā)式搜索函數(shù)的基本概念,介紹了4種經(jīng)典問題啟發(fā)式搜索函數(shù)的選擇及其研究中遇到的難題,并從中求解來探討解決問題的思路。

2)  heuristic search

啟發(fā)式搜索

1.

Study on lane mark identification algorithm based on heuristic search.;

基于啟發(fā)式搜索的車道線識別算法研究

2.

Reconfiguration of distribution network algorithm of power loss reduction based on heuristic search;

基于啟發(fā)式搜索降低配電網(wǎng)網(wǎng)損的配網(wǎng)重構(gòu)算法

3.

Optimization and design of connect6 heuristic searching algorithm;

6子棋啟發(fā)式搜索算法的優(yōu)化與設計

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3)  heuristic searching

啟發(fā)式搜索

1.

Research of Flexible Planning Algorithm Based on Heuristic Searching;

基于啟發(fā)式搜索的靈活規(guī)劃的算法研究

2.

And by making application of bi-directional reasoning and heuristic searching algorithm,the fault reasoning mechanism was constructed,and finally dynamic building of locomotive fault diagnosis and reasoning system was achieved.

針對機車運行途中故障診斷推理的方法進行了研究,通過利用系統(tǒng)專家的經(jīng)驗知識建立故障樹模型,并運用雙向推理控制策略和啟發(fā)式搜索算法建立推理機,實現(xiàn)了機車運行途中故障診斷推理系統(tǒng)的動態(tài)建立。

3.

Firstly,this paper introduces the A* algorithm based on heuristic searching and bresenham algorithm for gaining a straight line path.

該文首先介紹了一種基于啟發(fā)式搜索的A*算法和獲得直線路徑的Bresenham算法,并結(jié)合游戲地圖,給出網(wǎng)絡游戲?qū)ぢ匪惴捌渚唧w實現(xiàn)方法。

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4)  heuristic A* search

啟發(fā)式A*搜索

5)  heuristic search algorithm

啟發(fā)式搜索算法

1.

A heuristic search algorithm has been put forward for the 0-1 goal programming model by establishing optimal evaluation function,and by using the state-space theory of Artificial Intelligence.

針對期刊編輯部的稿件刊發(fā)計劃問題,應用運籌學整數(shù)規(guī)劃與目標規(guī)劃理論,建立0-1目標規(guī)劃模型;引入人工智能狀態(tài)空間搜索理論,通過建立最優(yōu)估價函數(shù),提出了0-1目標規(guī)劃模型的啟發(fā)式搜索算法,用 C 語言編制了相應的求解程序軟件,在微型計算機上實現(xiàn)了至今難以解決的0-1目標規(guī)劃模型的求解問題。

2.

In order to improve the search efficiency, this paper presents an optimization solution based on heuristic search algorithm and applies it in the original system successfully.

針對該問題,提出基于啟發(fā)式搜索算法的查詢優(yōu)化方案并成功應用于原有的查詢系統(tǒng)。

3.

This paper introduces the theory of artificial intelligence heuristic search algorithm, the advantage and search process of A* algorithm.

最短路徑問題(SP)是人工智能的一個活躍方向,本文介紹了人工智能中的一般啟發(fā)式搜索算法的原理及算法的優(yōu)點,搜索過程,并將其應用到公園導游系統(tǒng)的路徑搜索中,給出了一種搜索公園導游地圖最短路徑的算法及其實現(xiàn)。

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6)  heuristic search algorithms

啟發(fā)式搜索算法

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補充資料：啟發(fā)式搜索

啟發(fā)式搜索
heuristic search

q一fQ sh一sousuo啟發(fā)式搜索《heuristic search)一種利用與待求解問題有關(guān)的信息，即所謂啟發(fā)信息，對搜索路徑的走向給予一定約束或選擇的搜索方法。 搜索方法的目標是要在與間題有關(guān)的狀態(tài)空間或圖表示中，根據(jù)已知的初始狀態(tài)(起始節(jié)點)、目標狀態(tài)(滿足目標狀態(tài)描述的節(jié)點)以及從一種狀態(tài)(節(jié)點)轉(zhuǎn)換到另一種狀態(tài)(節(jié)點)所允許的操作或算符，尋找一條從初始狀態(tài)達到目標狀態(tài)的途徑。絕大多數(shù)問題求解技術(shù)最終都歸結(jié)為狀態(tài)空間或圖的搜索問題。 一般說來，不同的問題求解類型需要不同的搜索策略。根據(jù)問題求解的任務和問題本身所存在的解的情況，問題求解可分為三種類型。一是問題只有唯一解或有多個解，但它們均處于同等地位，不涉及尋找最優(yōu)解。這類問題要求搜索方法盡可能地減少搜索次數(shù)并保證完全性，即問題存在解的話，搜索一定能成功并找到問題的解。定理證明所面臨的就是這類問題。二是問題有多個解，問題求解的目的是尋求其最優(yōu)解。在問題的規(guī)模不太大，復雜性不甚高的情況下，這是可以做到的，但對大多數(shù)這類問題來說，需利用某些啟發(fā)信息以提高搜索效率。A‘和獻)’等啟發(fā)式搜索算法所要解決的就是這一類問題。第三類與第二類相似，但間題是NP難解的(參見Np完全性理論)。在現(xiàn)實的存儲資源和時間條件下很難或根本得不到最優(yōu)解。同時，對于諸如推銷員旅行問題等具體應用，令人滿意的解也并非一定要最優(yōu)解。因而在求解這類問題時可以放棄最優(yōu)解而研究各種更加實用有效的啟發(fā)式搜索方法。 50年代末期，A.N~11，J.C.Sllaw和H.A.Sin五〕n開始研究啟發(fā)式搜索。60年代中期以后，隨著計算機，尤其是人工智能應用領(lǐng)域的不斷擴大，NP難解性問題又長期得不到解決，因而啟發(fā)式搜索的研究越來越引起人們的重視與興趣，并且取得了一批引人矚目的成果。如J.D〕ran和D.Michie以及N.J.Nill以)n的利用搜索估價函數(shù)引導搜索的方法，P.E.Hart，Nillsoll和B.Raphad的A‘算法，與或圖上的啟發(fā)式搜索AO‘算法以及各種博弈樹搜索等。 啟發(fā)式搜索的最大特點就是在搜索過程中使用與問題有關(guān)的啟發(fā)信息來縮減搜索量，其一般過程如下: 步驟1建立只含有初始節(jié)點S的搜索圖G，把S放人名為()PEN的未擴展節(jié)點表中; 步驟2建立擴展節(jié)點表口丈EEI)，C以)SED初始為空表; 步驟3若01〕EN為空表，，則搜索失敗并退出; 步驟4把OPEN表上的第一個節(jié)點n〔xle移人CL(〕SEI〕表; 步驟5若n瀏e為目標節(jié)點，則搜索成功并退出。

說明：補充資料僅用于學習參考，請勿用于其它任何用途。

參考詞條

局部啟發(fā)式搜索  A*啟發(fā)式搜索算法  啟發(fā)式局部搜索  啟發(fā)式剪枝搜索  啟發(fā)式圖搜索  方向啟發(fā)式搜索  粒啟發(fā)式搜索 

  本文關(guān)鍵詞：基于啟發(fā)式搜索的靈活規(guī)劃的算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。