启发式搜索

摘要： 为了解决流域水环境风险诊断过程中污染来源不清、污染贡献难以量化等问题,提出了一种基于贝叶斯网络拓扑结构的污染源追责量化方法.该方法首先通过互信息的计算实现流域水环境典型污染物的准确识别,在此基础上通过贝叶斯网络拓扑结构分析与启发式搜索算法快速辨析流域内典型污染来源及其污染贡献.本次选取吉林省饮马河流域2017~2020年水质监测数据进行分析.结果表明,氨氮为流域内的典型污染物;靠山南楼、靠山大桥、刘珍屯3个站点的污染来源分别为:杨家崴子、新立城大坝、砖瓦窑桥.其中靠山南楼有63%的污染来源于杨家崴子,靠山大桥有30%的污染来源于新立城大坝,刘珍屯有75%的污染来源于砖瓦窑桥.本次评估方法的构建可为流域水环境风险溯源及污染责任认定提供技术支撑.

摘要： 诊断策略设计是装备测试性工作的重要组成部分,对提高装备的性能监测和故障诊断能力,减少测试和维修资源需求,降低寿命周期费用等方面具有重要的意义;通过对国内外的研究成果及相关文献进行分析和总结,较为系统地介绍了AND/OR图启发式搜索方法和智能优化算法两大类诊断策略设计方法的原理及分类;对多故障条件、测试多值输出和测试不可靠条件等复杂条件下的诊断策略设计方法的研究现状进行了分析和综述;在此基础上,从三个方面探讨了诊断策略设计的未来研究方向。

摘要： 遥感卫星地面站天线调度是解决遥感卫星数据接收天线资源不足和提高资源使用效率的有效途径。由于天线调度规则复杂,提出一种长短期记忆神经网络和启发式搜索相结合的智能调度方法。首先,使用长短期记忆神经网络模型从历史调度数据中提取天线使用规则,并使用该规则为遥感卫星数据接收任务分配接收天线,得到初始调度方案;其次,使用启发式方法,对初始方案中数据联合接收和资源选择冲突两个问题加以修正,得到实际可行的调度方案。结果表明:本方法与结合启发式规则的遗传算法相比在资源利用率和计算效率上均有提升,证明了本方法的有效性。

摘要： 本文提出一种基于A^(*)算法与8数码问题的特征映射与估价模型ENet,将神经网络的思想应用到估价函数中,使算法本身更具鲁棒性和高效性。同时,本文还将构筑了一个有关8数码问题的数据集ENumbers,并给出一种基于8数码问题的算法评价标准。实验显示,ENet方法相比其它经典方法更加有效,能够更加精确地拟合A^(*)算法背景下的8数码问题,就皮尔逊相关系数这一精度指标对经典方法提升了约4.025%。

摘要： 在复杂轨道交通网络中,某些乘客的出行行程是确定的。这些乘客可以作为启发式的“证人”,为其他乘客证明某个行程的可能性,从而在保证查全率的前提下,准确地找出潜在的密接乘客。本文的目的是开发一套适用于城市轨道交通的疫情密接人群追溯方法,利用有限的确定行程乘客作为虚拟的目击者,采用启发式的树搜索生成目标乘客可能的出行链,通过验证目标出行链与感染者行程是否有交集,判断目标乘客是否为密接乘客。以北京城市轨道交通为例,招募志愿者在特定线路乘车,并假定感染者乘车信息,通过提取有关自动售检票(Automatic Fare Collection,AFC)数据识别密接乘客,以验证方法的有效性。在实验场景下,本文提出的方法对密接乘客的识别查全率达到100%,查准率达到92.7%,表明方法具备一定的可行性。识别结果有助于有关部门针对性采取措施,更高效率地防范疫情蔓延和传播。

摘要： 为了尽可能高效、准确地计算带循环模型的最优对齐,鉴于已有可保证准确性的无循环模型的一致性检测方法,提出带循环模型的一致性检测方法,其将带循环模型的一致性检测问题转化为寻找与给定事件序列一致性程度最高的循环展开过程。该方法利用过程模型中的循环对应事件序列中重复事件的特点,提出将事件序列按重复事件出现节点分解为若干子序列;将展开循环后(无循环)的过程模型与子序列逐渐递增的事件序列进行最优对齐计算,得到各循环展开情况与事件序列的匹配程度;以匹配程度作为启发信息,优先针对匹配程度高的展开情况继续展开,直到找到与事件序列最匹配的循环展开过程。实验结果表明,启发式搜索策略能有效减少搜索空间,在事件日志中的新增变异为非模型活动的情况下,准确率达到99.8%,验证了方法的有效性。

摘要： 空间可达性是衡量一个城市的空间结构、交通状况、土地利用合理性的重要指标,在规划领域得到了广泛的应用。可达性的正确评估对于政府决策、城市规划具有重要意义。该文利用南京市相关数据,以C#和ArcEngine作为开发工具,基于空间阻隔的测算模型,结合启发式搜索A*算法计算交通网络距离作为空间阻隔的表征指标,研究了南京市各个行政区到多所高等院校及街道办事处的可达性,并对计算结果进行了可视化显示及评价。

摘要： 近些年,在这个人工智能技术大趋势的推动下,投入无人驾驶领域的研究者越来越多,可研究最多当属slam和自主导航两个方向,说到底slam中的定位与构图也只是最终为无人驾驶达到自主导航的目的,所以本文主要基于ROS系统的树莓派小车为平台,详细的介绍关于无人车的自主导航系统设计,其中自主导航系统主要由3部分组成分别为定位,构建地图以及路径规划这三部分组成,在对整体的路径规划中在基于Dijkstra算法的前提下加入启发式搜索,从而提出A*算法来规划全局路径,最终根据实际实验操作结果验证了基于A*算法的无人车自主导航系统工作稳定且相对于Dijkstra算法具有更高的效率.

摘要： 攻击路径发现对于提高信息系统安全具有重要意义,传统攻击路径发现技术存在考虑因素有限以及可扩展性不高的问题,导致其在网络攻击复杂化和网络规模扩大化的趋势下应用价值有限。针对该问题,本文提出一种基于多启发式信息融合的攻击路径发现算法,该算法结合攻击路径发现背景知识,将漏洞威胁程度,漏洞成功率以及主机资产作为启发式函数计算依据引导攻击路径搜索,达到减少搜索范围、提高路径可用性的目的;并且基于SMHA*(Share Multi-Heuristic A*,SMHA*)框架实现多种启发式信息融合,共同引导攻击路径搜索。通过与现有规划算法进行对比实验,验证了本算法能够更加灵活而全面地考虑攻击路径发现中的现实因素,且规划效率也能够满足实际需求,能够有效提高规划结果的可行性以及应用价值。

摘要： 传统的航空器滑行路径规划方法大多给定航空器一个平均滑行速度,并且仅考虑滑行时间最短为优化目标,这些方法不能准确地反映航空器地面滑行过程.为了适应未来基于四维滑行轨迹的机场场面运行需要,针对航空器四维滑行轨迹生成中的滑行速度曲线生成方法进行了研究.首先建立了航空器滑行路段的分段线性滑行速度曲线模型,考虑滑行时间、油耗和CO、HC和NOx污染物排放三个优化目标,提出了一种启发式搜索策略生成了一组航空器帕累托最优的滑行速度曲线,通过帕累托最优前沿分析了各优化目标之间的关系.以重庆江北机场上一架离港航空器的滑行路径为例进行实验分析,结果表明:滑行速度曲线模型较传统的平均滑行速度能更准确反映航空器场面运行过程,航空器滑行时间最短并不意味着油耗最低,油耗最低也并不意味着污染物排放量最少,滑行过程中的加速次数和加速持续时间对油耗和排放有显著影响,具有一定的实际应用价值.

摘要： 冲突解脱技术是在高密度空中交通流量下保障空域飞行安全的核心技术之一.在预测到未来可能发生飞行冲 突时,冲突解脱算法能够重新规划出可以避免飞行冲突的轨迹,保证飞行安全.本文采用空间域解脱和时间域解脱相 结合的方法进行两机冲突解脱,并采用两两逐对解脱的方式进行多机冲突解脱.多机解脱过程中,采用启发式搜索算 法确定逐对解脱次序,从而给出最优的逐对解脱策略.最后通过两个典型场景下的仿真对算法进行了验证和分析.

摘要： 提出一种改进的基于边缘顺序连接的遥感图像分割方法。首先计算梯度模值及梯度方向,而后通过寻找局部极大值获取初始边缘点,通过启发式搜索(A★算法)策略,逐条搜索边缘,直至所有初始点都遍历完毕,生成分割结果。利用QuickBird卫星图像进行实验,结果表明该方法能较好地改善基于边缘的分割结果中边缘不连续的问题,具有进一步研究、应用的空间。

摘要： 基于应用层载荷特征的IP流分类技术的准确性较高,但是,当特征库庞大时遍历匹配特征库需要消耗大量的时间.鉴于此,提出一种将应用层载荷特征和启发式搜索相结合的IP数据流分类方法.通过从各种应用产生的数据包之间提取共同特征并以此共同特征建立启发式规则,根据启发式规则将特征库划分为多个特征子集,在数据包匹配过程中只需要根据启发式规则搜索匹配特定的特征子集,从而大大减少了对无关特征的匹配过程,使待匹配的特征子集具有更强的针对性、使得时间性能得到提高.对于部分应用采用以DNS为引导的方法来对数据包进行分类,该方法部分消除了基于载荷无法对加密数据进行识别的弊端.本文用C语言实现了该算法,并与开源软件17-filter算法进行了对比实验.实验结果表明:在离线状态下,本文提出的方法的分类速度是17-filter分类速度的6-10倍,总体识别准确性达到98%以上.

摘要： 长时间积累是提高雷达微弱目标检测性能的有效方法,但高速高机动目标的跨距离单元和跨多普勒单元现象严重限制了积累性能.为此,本文提出了一种长时间混合积累的新方法,将积累时间划分为若干个子孔径,在子孔径内同一个距离单元相参积累,在子孔径间实现高效的跨距离单元非相参积累.该方法中采用启发式搜索策略,有效地解决了遍历搜索中运动模型阶数增长带来的运算量爆炸问题.同时,其可通过高阶包络补偿有效降低信噪比损失.数值实验表明,新方法较现有混合积累方法可显著改善检测性能和降低运算量.

摘要： 对已有的网络计划资源均衡优化的前提条件进行了分析,提出了作业可中断和资源强度可变化的网络计划资源均衡优化问题,并将它俩进行集成优化,简化了前提条件的网络计划资源优化问题更符合项目管理的应用实际.建立了基于简化条件的网络计划资源均衡优化整数数学规划模型,设计了基于任务完成时间逐日递增的非关键工作资源分配启发式搜索规则,给出了基于启发式规则的算法流程,通过实例详细说明了算法实现步骤和有关技巧,实例结果数据验证了数学模型的正确性和启发式规则的有效性.

摘要： 为了到指定位置执行科学探测任务,处于不确定工作环境下的月面巡视器任务规划尤为关键.巡视器在向目标移动过程中,要执行感知、充电、探测、休眠、移动等多种工作模式,各个工作模式的执行除了要遵循不同工作模式切换的内部约束,还要满足地理可通过性约束、地面通信窗口、对日可见性等外部约束,在满足以上各种约束条件下,利用启发式搜索,在巡视器可执行工作模式的状态空间进行扩展和规划,输出代价最低的工作模式执行序列,满足巡视器到指定地点进行科学探测的任务需求.

摘要： (目的)无人驾驶智能车的最优路径问题是路径规划的核心问题,而算法的选择是其关键.(方法)本文选用的是启发式搜索A*算法,针对传统的A*算法在搜索时间和运算速度上还有待提高,我们从最小运行时间和运行效率两方面进行了改进.(结果)经仿真试验表明,改进后的算法在搜索时间上比传统的算法要快,大大提高了算法的运算速度,(结论)满足车载系统的一些实时性要求.

摘要： 随着国民经济的发展,我国电网规模日益扩大化和复杂化,电网发生故障的几率也相应增大.本文针对配电网发生故障后,如何通过开关的开闭以及负荷的切除等操作,在保证网络满足安全约束的前提下,使故障发生后尽快恢复失电区内尽量多负荷的供电,以使损失最小化.本文将一种启发式搜索与随机优化相结合的方法,并在随机优化过程中采用一种新的编码方式,提高求解效率,更好的为运行人员提供负荷转移的参考方案.

摘要： 介绍了一种应用在静态交通中最短路径规划的改进启发式A-star算法,首先对该算法中的关键步骤进行了描述和分析,然后针对传统采用数组或链表模式实现算法时占用资源过多或效率不高的情况,提出采用哈希表来优化算法,最后以湖北省的路径规划为实例对算法进行了测试和分析,证明引入哈希表对路网数据进行存储和检索,能实现规划数据的快速查找和计算,大幅度提高算法执行效率,减少实现的复杂度.

摘要： 介绍了一种应用在静态交通中最短路径规划的改进启发式A-star算法,首先对该算法中的关键步骤进行了描述和分析,然后针对传统采用数组或链表模式实现算法时占用资源过多或效率不高的情况,提出采用哈希表来优化算法,最后以湖北省的路径规划为实例对算法进行了测试和分析,证明引入哈希表对路网数据进行存储和检索,能实现规划数据的快速查找和计算,大幅度提高算法执行效率,减少实现的复杂度.

摘要： 本发明公开了一种基于启发式搜索算法来缩短智能汽车路径规划搜索时间的方法，该方法能够应用在智能汽车由于突发情况而偏离最初设定最优路径的情况下。针对上述情况，本发明提出了一种具有动态启发函数的路径搜索算法。首先需要通过差分技术的全球定位系统和激光雷达实时地提取环境信息，然后通过将环境信息均匀栅格化，建立包含障碍区域与自由区域的环境地图。之后在智能汽车发生偏离原定路径的情况时，触发偏离机制，调取该动态搜索算法并快速实时地搜索可行路径。此发明可有效处理全局路径规划搜索路径的最优性和搜索效率之间的矛盾，为无人驾驶的路径规划提供技术支持。

摘要： 一种基于启发式搜索的标注云服务器分配方法，利用启发式信息来改进差分演化算法，并利用改进后的差分演化算法来实现标注云服务器的分配。在改进的差分演化算法中，利用正弦启发式扰动权值策略来调整差分演化算法的控制参数，并利用个体的适应值的排序序号作为启发式信息来选择种群中的个体执行变异操作，提升算法的收敛速度，从而提高所分配的标注云服务器的综合运算性能。

摘要： 并发式蛙跳启发式搜索算法，在网络搜索过程中，首先设置一个初始训练集特征向量矩阵和阈值集合，对每个节点提取特征向量，将其与初始训练集的特征向量矩阵进行行列式比较(具体比较方法见下面实施方式)，哪一行的值最小并且小于该行对应的阈值，就将该节点放入相应的搜索结果集合中去；否则若行列式比较结果值大于阈值集合中的所有阈值，则该节点被抛弃，并按照一定的跳数进行“蛙跳”式跳转。对大规模空间并发搜索提供了一种可以被用户控制的新型启发式搜索技术，相关节点命中率较高同时大大提高了搜索速度和效率，降低了搜索成本，容易编程实现，并具有一定人工智能。也为分布式搜索提供了算法上的参考。

摘要： 本发明公开了一种基于启发式搜索算法来缩短智能汽车路径规划搜索时间的方法，该方法能够应用在智能汽车由于突发情况而偏离最初设定最优路径的情况下。针对上述情况，本发明提出了一种具有动态启发函数的路径搜索算法。首先需要通过差分技术的全球定位系统和激光雷达实时地提取环境信息，然后通过将环境信息均匀栅格化，建立包含障碍区域与自由区域的环境地图。之后在智能汽车发生偏离原定路径的情况时，触发偏离机制，调取该动态搜索算法并快速实时地搜索可行路径。此发明可有效处理全局路径规划搜索路径的最优性和搜索效率之间的矛盾，为无人驾驶的路径规划提供技术支持。

摘要： 本发明涉及一种用于配电网消除拓扑孤岛的启发式搜索法及搜索系统。该方法包括下述步骤：循环遍历死断开关数组中的所有开关；判断死断开关数组中的所有开关是否已遍历完；选取其中置信水平最低且一端在有源岛，另一端在孤岛的开关i，闭合开关i；沿着馈线段和闭合开关向孤岛方向给所有经过的节点设置深度；删掉死断开关数组中所有复活的开关；删掉死节点数组中所有复活的节点；将循环迭代器重置为指向死断开关数组的首个开关；遍历边界死开关集合，删掉边界死开关集合所有复活的开关；I、遍历过程结束，使配电网消除孤岛且不产生环网。本发明所涉及的方法以启发式搜索自动检测嫌疑的开关遥信错误，并予以修正，从而消除孤岛而不产生环网。

摘要： 本发明提供了一种基于启发式搜索的周期纳米结构形貌参数测量方法及装置，其方法包括：获取待测周期纳米结构的测量信号；基于待测周期纳米结构的三维形貌参数设计值以及光学散射特性建模方法构建仿真信号数据库和雅克比矩阵数据库；建立启发式搜索模型，并基于启发式搜索模型、仿真信号数据库、雅克比矩阵数据库确定与测量信号对应的目标仿真信号；基于仿真信号数据库确定与目标仿真信号对应的目标三维形貌参数离散值，并将目标三维形貌参数离散值作为待测周期纳米结构的三维形貌参数。本发明通过启发式搜索，在保证周期纳米结构形貌参数测量准确性的同时，可极大提升测量周期纳米结构形貌参数的效率。

摘要： 本发明公开了一种基于Apache Spark和启发式搜索的航空器最优路径规划方法，其特征在于：根据不确定性动态空域环境，采用Apache Spark并行计算框架实现A*算法规划并选择最佳路径,包括下列步骤：步骤1、获取动态碎片信息，对其进行风险评估，根据民航可接受的风险概率确定碎片危险区边界，构建空域环境网格以及碎片风险等级图；步骤2、在传统A*算法的基础上，空域环境中的所有网格节点增设节点信息属性，根据风险等级图和危险区边界信息，建立启发式评价函数；步骤3、在Apache Spark并行计算框架下实现步骤2所提供的并行A*算法，找到最佳路径。本发明基于ApacheSpark和启发式搜索的航空器最优路径规划方法，提高算法的运行效率，实现实时性动态规划。

摘要： 本发明提供一种基于启发式搜索算法的多测距仪选站方法，针对多测距仪进行选站，增加了对地面测距仪工作频率的考虑，将工作频率落入约束频段范围内的地面测距仪作为备选，并在确定地面测距仪的个数和频率后，采用启发式搜索算法对以水平几何精度因子(HDOP)表征的几何分布情况进行地面测距仪的补充和剔除，从而可以在选站的同时减少地面测距仪信号对GNSS造成的信号衰减，在保证地面测距仪接收机跟踪能力、实时性和导航精度的同时，尽量减少了地面测距仪信号对GNSS信号的干扰。

摘要： 本发明公开了一种特高压直流控保系统中基于启发式搜索分析的故障预测方法，包括：1对特高压直流控保系统的故障信息进行采集，并选取指标较高的故障事件形成事故链的初始故障集；2第j个故障线路中发生的节点故障信息在特高压直流控保系统中传递，得到各条线路的潮流值；3根据各条线路的潮流值，对特高压直流系统进行区域潮流值的再平衡控制：4根据系数，计算综合性指标；5在第j个故障节点后，将j+1赋值给j并返回步骤2；6记录整个事故链相关数据并输出。本发明能利用启发式搜索分析提取特高压换流站直流控保系统的核心报警信息，降低报警信息所需的人员处理压力，从而实现特高压换流站故障的快速处置。

摘要： 本发明公开了一种基于启发式搜索的卫星集群构形设计方法，该方法包括：根据大规模卫星集群总卫星数，将大规模卫星集群分为组，将大规模卫星集群在轨快速构形设计问题可转化为给出分组中心集的配置方法和分组内卫星集的配置方法；将每个分组视为一个整体进行设计，通过建立Rmax/Rmin和N之间的关系来确定各组中心点卫星相对E/I矢量的启发式搜索原则；在完成确定各组中心卫星的配置后，依据每组内卫星被动安全距离rmin、最大距离rmax和组内卫星数目K的相互关系来确定每组内卫星相对E/I矢量的启发式搜索原则。进而实现大规模卫星集群构形在轨快速设计的目的。本发明可以广泛应用于卫星集群构形设计领域。