搜索算法

摘要： 亚马逊棋AI搜索算法包括蒙特卡洛搜索算法、改进后的α-β剪枝算法,极大极小搜素算法,经检验发现蒙特卡洛搜索算法取得较好的成果,但原有的搜索算法由于搜索的博弈树层数为固定值,会产生超时或搜索层数过少造成搜索不完全的问题,尝试使用CNN模型优化原有的亚马逊棋搜索算法。设计一个基于CNN模型的优化器,该优化器将当前棋盘的权值作为输入层,进行三层卷积,输出层为当前局面下的最优层数。在同等计算力条件下,采用蒙特卡洛与α-β剪枝算法,令采用CNN模型优化后的搜索算法与固定搜索层数的算法进行对弈,前者的不败率为73.4%。

摘要： 为了提高基于压缩感知的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)稀疏信道估计性能,提出以互相关矩阵元素之间的距离立方和作为新的导频设计准则,更加准确地评价采样矩阵整体互相关性;针对传统导频搜索算法效率慢的问题,提出一种基于树的顺序替换导频间隔搜索(Tree-based Sequential Replacement Pilot Interval Search,TSS)算法,避免了间隔过大和过小的导频入选候选集,优化了导频搜索效率。仿真结果表明,与现有的导频设计方案相比,采用新准则设计的导频能够有效减小约4 dB的信道均方误差。同时,新提出的导频搜索算法复杂度更低,且具有更好的收敛效果。

摘要： 回流焊炉温曲线记录了印刷电路板元件焊接过程的温度变化,是焊接质量的主要影响因素。为提高焊接质量,对各温区的温度及传送带的速度进行分析,建立一维的热传导模型,采用差分及最小二乘法,得到电路板中心区域的温度变化情况;进一步设立合理的指标,设计优化模型及搜索算法寻找全局最优。最终得到满足约束条件下的各温区对应的最优温度及最优传送带过炉速度。

摘要： 搜索问题在各类程序设计竞赛中常常出现。文章首先简单介绍了搜索算法,阐述了利用搜索解决实际问题的流程,并通过实例进一步探讨了如何运用枚举、深度优先搜索、广度优先搜索、记忆化搜索、二分搜索算法解决问题。

摘要： 在量子计算科学中,如何更好地构建量子搜索算法一直以来受到学者们的广泛关注,并且基于量子行走寻找新的搜索算法也仍吸引着学者们不断深入研究与探索.本文从减少搜索过程中的时间消耗、增加算法搜索的准确性和可控性等多方面进行考虑,提出了一种基于置换群的多粒子量子行走搜索算法.首先分析得到置换群在空间中可看成一个闭环,定义了置换集合,并且通过同构映射将数据点所在数据集映射到定义的置换集,使得置换集合中元素数据点形成一一对应的关系.其次,根据给定初始态和硬币算符,在数据点集与置换集合张成的搜索空间中利用多粒子的量子行走在环上进行目标数据搜索.最后,根据函数Φ(w)=1找到目标数据,并用量子态存储数值,用于形成搜索算法的反馈控制;同时通过控制硬币算符从而控制量子行走在环上的行走方向,增加搜索的可操作性与准确性.本文利用多粒子的量子行走进行搜索,分析得到粒子数量参数j与时间复杂度呈非线性负相关;提出的量子行走搜索算法符合零点条件与下确界条件,且不受变量数j的影响;通过数值分析得到量子行走搜索算法的时间复杂度等价于O(3√N),相比于Grover搜索算法提高了搜索效率.

摘要： 针对存在动态和静态障碍物环境中的智能车运动规划问题,本文提出一种基于三维搜索的方法。该方法首先在笛卡尔坐标系中增加时间维度以建立时间-空间栅格,构建不同车速下的车辆运动基元;将智能车转化为多个圆心组成的线段,采用膨胀静态障碍物的方法进行不规则障碍物碰撞检测,运用时间间隔法将动态障碍物碰撞检测简化为线段交叉性检测;构建包含最大速度和加速度约束的速度启发式函数,用于引导搜索树在时空空间中快速到达目标位置和速度;最后基于启发式方法和局部运动规划方法在时空栅格中进行搜索,获取融合时间信息和“停止-等待”等决策信息的运动轨迹。实验结果表明:本文运动规划方法在动静态混合环境中能够引导智能车安全行驶,相比速度障碍方法,安全行驶的平均成功率提升23%;相比混合A*方法,平均成功率提升19%,行驶耗时缩短21%。

摘要： 一、引言法兰是一种常见的密封接头,容易出现表面缺陷,导致连接和泄漏故障。由于其在连接中的关键作用,法兰的质量检查至关重要。目前的检测方法通常是手动执行的,然而,由于工作疲劳等影响因素可能会导致故障检测的结果并不理想。此外,每天对大量法兰类产品进行检查既会耗费昂贵的人力物力又会造成劳动密集,且目前还未有合适的自动化方法来取代手工工作,因此迫切需要一种法兰表面质量自动检测方法。

摘要： 我国铁路建设规模日益扩大,路网连接关系错综复杂,在满足铁路运营条件基础上,快速制定出合理、有效的列车行车径路方案变得更加困难。传统径路搜索方法如深度优先算法、广度优先算法和A*搜索算法等已不能满足大规模复杂路网条件下径路的快速搜索。为了解决大规模复杂路网条件下最优径路的快速搜索问题,对比分析传统的径路搜索方法优缺点,选择基于双向搜索算法的基础上,引入限定车站属性搜索、优化车站节点搜索、向量限定搜索、限定节点分支递归深度、建立现行列车径路库等优化策略来提升搜索算法的执行效率,双向搜索优化算法能够快速规划列车径路方案,保证算法的良好性能,为开行方案、运行图计划提供理论支撑,对优化运力资源配置、提升路网管理水平具有重要意义。

摘要： Apache Spark分布式大数据计算框架应用广泛,但是其配置参数繁多导致使用难度较大,且不合理的配置将严重影响作业执行性能,研究Spark参数对性能的影响并进一步对参数进行自动优化具有重要意义.该文分析了 Spark作业中影响系统行为的关键参数,建立了性能模型,并进一步探索了 Spark参数自动优化的方法和策略.通过提取作业执行过程中对性能有影响的参数,对主流的19种回归模型进行了对比测试,获得通用性和拟合效果都比较好的6种回归模型,并针对不同类型的Spark任务在特定集群上建立性能模型,最后依据建立的性能模型在参数空间中利用改进的多起点爬山搜索算法寻找最优的参数组合.实验证明经参数优化后Spark作业性能有较大提升.

摘要： 本文首先就实际问题阐述博弈搜索问题的由来,并就问题的解决方案提出一些基本思路。参照该基本思路,以及结合已有的算法进行实现,并在阐述每一个算法后给出其局限性,并进行优化,给出性能相对高一级的算法。最后,结合挑夹棋实际应用的情况,提出了一种伪搜索策略对目标算法进行优化。该算法对诸多博弈过程均有重要应用,为进一步进行研究提供了很好的总结指导作用。

摘要： 词语对齐旨在计算平行文本中词语之间的对应关系，对机器翻译、双语词典构造等多项自然语言处理任务都具有重要的影响。虽然近年来词语对齐在建模和训练算法方面取得了显著的进展，但搜索算法往往都采用简单的贪心策略，面临着搜索错误较大的问题。本文提出了一种基于对偶分解的词语对齐搜索算法，将复杂问题分解为两个相对简单的子问题，迭代求解直至收敛于最优解。由于对偶分解能够保证求解的收敛性和最优性，本文提出的搜索算法在2005年度863计划词语对齐评测数据集上显著超过GIzA++和判别式词语对齐系统，对齐错误率分别降低4.2％和1.1％。

摘要： 针对巷道环境下的移动机器人路径规划问题,传统的广度优先搜索算法生成的路径存在斜率和曲率的突变,难以被实时跟踪.本文提出了一种巷道环境下的移动机器人平滑路径生成方法.首先,使用双向广度优先搜索算法进行移动机器人路径规划;然后使用二分法对路径进行优化,将全局路径简化为若干个关键点;再基于关键点应用圆切线法将路径化为直线段与圆弧的连接;最后引入对称极多项式曲线,替换掉圆弧部分.仿真实验表明,最终生成的路径曲率连续且有界,满足移动机器人对于平滑路径的要求.

摘要： 本文根据南京市1951-2011年逐日的温度观测资料与南京市GDP增长率,采用灰色关联分析方法,研究极端温度事件与GDP的关联作用.同时通过构建短时间序列中的改变点搜索算法,确定南京市极端温度时间序列与GDP增长率的改变点,能够有效地帮助政府及相关部门有针对性的根据气候状况和经济发展的要求,制定有效的应对措施并且做出及时的经济政策调整.

摘要： 动态网络系统拓扑结构异常与故障呈对应关系,在拓扑结构不确定时,通过自组织算法能准确地实现动态网络拓扑结构的识别,是实现故障诊断的一种有效途径.提出了一种基于多Agent系统原理的动态网络系统拓扑结构识别方法,建立了故障诊断系统结构模型,提出了一种具有容错协调机制的邻居Agent搜索算法.以16节点动态网络系统为对象进行了仿真分析.结果证明,该方法能够有效地识别动态网络系统拓扑结构.

摘要： 海洋模式的现有插值算法精度低、网格适用性差,无法满足其未来的发展需求.提出了一种插值算法分类方法,既可表示现有算法,还可通过选择适当的两个算法灵活构造出局部的高精度的新算法.根据此模型并利用径向基函数良好的插值效果提出了两个新的插值算法.基于球面Voronoi图的搜索算法可有效优化插值算法的实现.实验结果表明新算法具有良好的插值效果.

摘要： 公交换乘客流量是确定公交枢纽规模的主要依据,也是公交线网评价的主要指标.本文提出一种推算公交网络站点换乘客流量的算法.本文算法思想分为两部分,首先,考虑换乘次数的限制定义了公交有效路径的概念,设计了有效路径的搜索算法;搜索算法不需要对每个站点进行标号,而是利用每条公交线路的站点序列及可换乘站点集合判断站点对的关系,得到换乘次数限制内的路径,以提高路径的搜索速度.其次,利用基于有效路径的公交网络客流分配结果对公交站点的换乘客流量进行推算.最后,利用算例对算法进行了分析.

摘要： Hadoop作为大规模分布式数据处理框架已经在工业界得到广泛的应用,优化Hadoop的性能一直是研究重点.面对Hadoop复杂的运行流程和庞大的参数空间,手动调优或基于经验调优充满了挑战,本论文基于Hadoop参数自动优化问题,提出一种优化问题的描述方法和分析框架,通过定义微操作解耦MapReduce运行过程,再利用微操作对其进行重构,建立参数和作业执行时间关系的模型.在此模型的基础上,可以应用各类搜索优化算法高效快速地搜索得出优化参数.通过实验发现,该方法高效准确,可移植性强,可以很好地完成参数自动优化,大幅提高作业执行效率,本论文的方法对terasort和wordcount两种类型作业的执行时间分别提高了至少41％和30％.

摘要： Hadoop作为大规模分布式数据处理框架已经在工业界得到广泛的应用,优化Hadoop的性能一直是研究重点.面对Hadoop复杂的运行流程和庞大的参数空间,手动调优或基于经验调优充满了挑战,本论文基于Hadoop参数自动优化问题,提出一种优化问题的描述方法和分析框架,通过定义微操作解耦MapReduce运行过程,再利用微操作对其进行重构,建立参数和作业执行时间关系的模型.在此模型的基础上,可以应用各类搜索优化算法高效快速地搜索得出优化参数.通过实验发现,该方法高效准确,可移植性强,可以很好地完成参数自动优化,大幅提高作业执行效率,本论文的方法对terasort和wordcount两种类型作业的执行时间分别提高了至少41％和30％.

摘要： Hadoop作为大规模分布式数据处理框架已经在工业界得到广泛的应用,优化Hadoop的性能一直是研究重点.面对Hadoop复杂的运行流程和庞大的参数空间,手动调优或基于经验调优充满了挑战,本论文基于Hadoop参数自动优化问题,提出一种优化问题的描述方法和分析框架,通过定义微操作解耦MapReduce运行过程,再利用微操作对其进行重构,建立参数和作业执行时间关系的模型.在此模型的基础上,可以应用各类搜索优化算法高效快速地搜索得出优化参数.通过实验发现,该方法高效准确,可移植性强,可以很好地完成参数自动优化,大幅提高作业执行效率,本论文的方法对terasort和wordcount两种类型作业的执行时间分别提高了至少41％和30％.

摘要： Hadoop作为大规模分布式数据处理框架已经在工业界得到广泛的应用,优化Hadoop的性能一直是研究重点.面对Hadoop复杂的运行流程和庞大的参数空间,手动调优或基于经验调优充满了挑战,本论文基于Hadoop参数自动优化问题,提出一种优化问题的描述方法和分析框架,通过定义微操作解耦MapReduce运行过程,再利用微操作对其进行重构,建立参数和作业执行时间关系的模型.在此模型的基础上,可以应用各类搜索优化算法高效快速地搜索得出优化参数.通过实验发现,该方法高效准确,可移植性强,可以很好地完成参数自动优化,大幅提高作业执行效率,本论文的方法对terasort和wordcount两种类型作业的执行时间分别提高了至少41％和30％.

摘要： 本发明公开了一种基于蒙特卡洛树搜索算法的群体机器人协同搜索方法，属于多智能体目标搜索技术领域。包括：根据地面移动机器人群体的目标监视区域设定目标位置；地面移动机器人轨迹规划作为二维轨迹规划问题解决，基于蒙特卡洛树搜索算法确定地面移动机器人协同搜索过程中可能的访问节点序列，利用概率下降法优化该机器人访问序列对应的概率分布；与其他地面机器人通信，更新地面机器人群体访问序列的联合概率分布，选择概率最高的访问序列中的第一个节点作为该机器人的下一个访问节点；结合地面机器人运动约束，利用分段平滑曲线实现地面移动机器人的平滑闭环轨迹规划，解决时间约束下地面移动机器人群体协同区域目标搜索的最优观测问题。

摘要： 本发明公开了一种基于量子禁忌搜索算法的波束赋形码本搜索方法，根据分别储存有模拟型预编码器和组合器的两个码本P和C，设定量子禁忌搜索算法所需的量子矩阵Q(t)，并对量子矩阵Q(t)进行初始化操作；通过量子测量得到相邻解集合N，对集合中每个超出范围的解进行修剪操作，并计算每个解对应的目标函数值；检测算法循环过程中是否陷入局部最优解，并对已陷入局部最优解的算法运用量子非门X操作，跳出局部最优解；在相邻解集合N中确定最优解sb和最差解sw，对两矩阵间相异处运用量子旋转门R(Δθ)。本发明采用量子禁忌搜索算法以及量子非门操作降低了传统的基于码本的波束赋形方法搜索预编码器、组合器最优配对问题的复杂度，并且使陷入局部最优解的算法跳出局部最优解。

摘要： 本发明提出一种基于引力搜索算法的MUSIC谱峰搜索方法，该方法将GSA算法和MUSIC算法相结合，具体方法是将MUSIC算法中的空间谱函数设为GSA算法的适应度函数，利用GSA算法优秀的全局寻优能力，迅速地找到空间谱函数的极值点，完成了对谱函数的空间搜索。仿真表明，该方法取得了较好的估计效果，在实验条件相同的情况下，与MUSIC算法中常用的均匀遍历法相比，该方法使得计算量大大降低。

摘要： 本发明公开一种基于禁忌搜索算法的工程用禁忌搜索装置及搜索方法，包括；数据组合模块，预存若干组信息数据组合；数据存储模块，采集并存储数据；禁忌模块，封存数据存储模块中与一组预设信息数据组合中数据相同的数据；搜索模块，对数据存储模块中未封存数据进行搜索处理；比较模块，进行搜索数据和预设数据的比较。本发明设计了在工程技术领域中用于产品检测或工作操作中的搜索方法，避免出现检测遗漏和工作繁琐，提高在工程技术领域对产品检测的高效性或在工作过程中执行操作的精准性。

摘要： 本发明公开了一种基于混合的组合测试用例生成算法，包括以下步骤：1)生成满足要求的覆盖数组，后续的操作以覆盖这个数组为判别标准。2)在覆盖率较低的情况下，根据贪婪算法特性，使用贪婪算法来生成测试用例。3)在覆盖率达到比例K后，贪婪算法遇到瓶颈，选择搜索算法替代，以期达到更优的效果。本发明的基于混合算法的组合测试用例生成算法，即保证了贪婪算法生成测试用例前期的高效，又能避免后期陷入局部最优的情况，为从业人员在做测试用例生成方向的工作时，提供一个可以思考的角度。

摘要： 本发明公开了一种基于混合的组合测试用例生成算法，包括以下步骤：1)生成满足要求的覆盖数组，后续的操作以覆盖这个数组为判别标准。2)在覆盖率较低的情况下，根据贪婪算法特性，使用贪婪算法来生成测试用例。3)在覆盖率达到比例K后，贪婪算法遇到瓶颈，选择搜索算法替代，以期达到更优的效果。本发明的基于混合算法的组合测试用例生成算法，即保证了贪婪算法生成测试用例前期的高效，又能避免后期陷入局部最优的情况，为从业人员在做测试用例生成方向的工作时，提供一个可以思考的角度。

摘要： 本发明公开了一种基于天牛须搜索算法的多无人机协同目标搜索方法，该方法包括：将任务区域划分为多个栅格单元；构建栅格单元的目标存在概率及目标存在概率更新机制；构建栅格单元的信息素及信息素更新机制；构建能够同时考虑环境收益、目标搜索收益、避免重复搜索收益和避障收益的适应度函数；针对无人机，随机生成探测主方向；分别计算探测主方向所指的邻域栅格单元及其两侧的邻域栅格单元对应的适应度函数值，选取适应度函数值最高的栅格单元；将选取的栅格单元作为无人机下一个进行搜索的栅格单元，控制无人机向选取的栅格单元运动。本发明能够利用环境信息、无人机自身物理特性和历史搜索信息，实现任务区域的高效覆盖搜索和目标搜索。

摘要： 本发明公开了一种基于搜索资源管理的机载机会阵雷达目标搜索算法。首先，对重要搜索参数进行了讨论，根据先验知识，确定各个分区优先级，将第i分区内机载机会阵雷达的平均功率p

摘要： 本发明公开了一种基于蒙特卡洛树搜索算法的群体机器人协同搜索方法，属于多智能体目标搜索技术领域。包括：根据地面移动机器人群体的目标监视区域设定目标位置；地面移动机器人轨迹规划作为二维轨迹规划问题解决，基于蒙特卡洛树搜索算法确定地面移动机器人协同搜索过程中可能的访问节点序列，利用概率下降法优化该机器人访问序列对应的概率分布；与其他地面机器人通信，更新地面机器人群体访问序列的联合概率分布，选择概率最高的访问序列中的第一个节点作为该机器人的下一个访问节点；结合地面机器人运动约束，利用分段平滑曲线实现地面移动机器人的平滑闭环轨迹规划，解决时间约束下地面移动机器人群体协同区域目标搜索的最优观测问题。

摘要： 本发明公开了一种基于量子禁忌搜索算法的波束赋形码本搜索方法，根据分别储存有模拟型预编码器和组合器的两个码本P和C，设定量子禁忌搜索算法所需的量子矩阵Q(t)，并对量子矩阵Q(t)进行初始化操作；通过量子测量得到相邻解集合N，对集合中每个超出范围的解进行修剪操作，并计算每个解对应的目标函数值；检测算法循环过程中是否陷入局部最优解，并对已陷入局部最优解的算法运用量子非门X操作，跳出局部最优解；在相邻解集合N中确定最优解sb和最差解sw，对两矩阵间相异处运用量子旋转门R(Δθ)。本发明采用量子禁忌搜索算法以及量子非门操作降低了传统的基于码本的波束赋形方法搜索预编码器、组合器最优配对问题的复杂度，并且使陷入局部最优解的算法跳出局部最优解。