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最优搜索

  • 改进后的算法大大减少了对于那些运动矢量为零的块的搜索冗余

    改进后的算法大大减少了对于那些运动矢量为零的块的搜索冗余,同时对于运动比较剧烈的块直接进入大范围搜索。这样即提高了搜索效率,又不会使搜索结果陷入局部最优。

    标签: 算法 冗余 搜索

    上传时间: 2015-08-07

    上传用户:fnhhs

  • 回溯(b a c k t r a c k i n g)是一种系统地搜索问题解答的方法。为了实现回溯

    回溯(b a c k t r a c k i n g)是一种系统地搜索问题解答的方法。为了实现回溯,首先需要为问题定义一个解空间( solution space),这个空间必须至少包含问题的一个解(可能是最优的)。在迷宫老鼠问题中,我们可以定义一个包含从入口到出口的所有路径的解空间;在具有n 个对象的0 / 1背包问题中(见1 . 4节和2 . 2节),解空间的一个合理选择是2n 个长度为n 的0 / 1向量的集合,这个集合表示了将0或1分配给x的所有可能方法。当n= 3时,解空间为{ ( 0 , 0 , 0 ),( 0 , 1 , 0 ),( 0 , 0 , 1 ),( 1 , 0 , 0 ),( 0 , 1 , 1 ),( 1 , 0 , 1 ),( 1 , 1 , 0 ),( 1 , 1 , 1 ) }。

    标签: 搜索

    上传时间: 2014-01-17

    上传用户:jhksyghr

  • 遗传算法的程序 遗传 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一种大规模并行搜索优化算法

    遗传算法的程序 遗传 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一种大规模并行搜索优化算法,它模 拟了达尔文“适者生存”的进化规律和随机信息交换思想,仿效生物的遗传方式, 从随机生成的初始解群出发,开始搜索过程。解群中的个体称为染色体,它是一 串符号,可以是一个二进制字符串,也可以是十进制字符串或采用其他编码方式 形成的码串。对父代(当前代)群体进行交叉、变异等遗传操作后,根据个体的 适应度〔fitness)进行选择操作,适应度高的个体有较高的概率被选中并复制到下 一代,如此产生的子代通常优于父代,这个过程称为进化。上述过程循环执行直 至满足停机条件,最终使优化过程以大概率趋于全局最优解

    标签: GeneticA lgorithm 算法 程序

    上传时间: 2015-09-25

    上传用户:lili123

  • 局部搜索法求解N皇后问题。这个算法的特点是引入随机因素

    局部搜索法求解N皇后问题。这个算法的特点是引入随机因素,每次运行并不能保证求得问题的最优解,但经过运行之后,一般总能得到一个与最优解相差不大的满意解。

    标签: 局部 搜索 算法 随机

    上传时间: 2014-11-16

    上传用户:xauthu

  • 黄金搜索发也叫0.618法

    黄金搜索发也叫0.618法,该程序功能是黄金搜索算法求区间上的无约束最优化解。

    标签: 0.618 搜索

    上传时间: 2016-06-13

    上传用户:顶得柱

  • 插值算法是一类重要的线性搜索方法

    插值算法是一类重要的线性搜索方法,其基本思想是在搜索区间中不断用低次插值多项式来近似目标函数。该程序是用二次插值算法求区间上的无约束最优化解。

    标签: 插值 算法 搜索 线性

    上传时间: 2016-06-13

    上传用户:我们的船长

  • Dijkstra算法是典型的最短路算法

    Dijkstra算法是典型的最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。Dijkstra算法是一种逐步搜索算法,通过为每个顶点n保留目前为止所找到的从m到n的最短路径来工作的。

    标签: Dijkstra 算法 典型 短路

    上传时间: 2017-01-12

    上传用户:sdq_123

  • Dijkstra算法是典型的最短路算法

    Dijkstra算法是典型的最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。Dijkstra算法是一种逐步搜索算法,通过为每个顶点n保留目前为止所找到的从m到n的最短路径来工作的。 c#实现算法

    标签: Dijkstra 算法 典型 短路

    上传时间: 2014-12-06

    上传用户:sardinescn

  • 遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择与遗传学机理的计算模型, 它是由美国Michigan 大学的Holland教授于1975年首次提出的. 这是一种新的全局优化搜索算法, 其基本特征是利用群体进化

    遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择与遗传学机理的计算模型, 它是由美国Michigan 大学的Holland教授于1975年首次提出的. 这是一种新的全局优化搜索算法, 其基本特征是利用群体进化,即在求解过程中, 通过使种群不断优化, 从而找到满意解或最优解. 该算法具有简单通用、鲁棒性强的优点, 适于并行处理, 已经广泛地应用于计算机科学、优化调度、运输问题及组合优化等领域

    标签: Michigan Holland 1975 算法

    上传时间: 2017-02-07

    上传用户:lindor

  • 这是一个典型的产生式系统的算法题.用的是有界深度优先的递归算法,是用C++Builder4.0写的.这也是人工智能或者程序设计竞赛题中最基本最常用的算法.如果自己动手编程实现了一个这样的题目,那么很多

    这是一个典型的产生式系统的算法题.用的是有界深度优先的递归算法,是用C++Builder4.0写的.这也是人工智能或者程序设计竞赛题中最基本最常用的算法.如果自己动手编程实现了一个这样的题目,那么很多相关的题目也就都一样可以做了,比如"四皇后问题","推箱子问题","传教士和野人问题"等等。   利用深度优先的算法都是不一定能找到最优路径的,而且如果解路径过长的话还可能会搜索失败.如果保证要找到最优路径需要用另一些算法,比如宽度优先算法.无论是哪一种算法,如果问题稍微复杂一点的话,都要解决"组合爆炸"问题,即有几乎无穷种组合走法的问题,这种空间的复杂度往往是难以想象的,要求计算机的速度往往也就是体现在这方面.   所以我们每一次搜索都要以某种控制策略来决定下一步的走法,以最快的速度达到目标,减少搜索的范围.这也是人工智能的核心问题.可以说,人工智能的精髓就是穷举,人工智能的关键就是控制策略.

    标签: Builder 算法 4.0 典型

    上传时间: 2017-04-10

    上传用户:franktu