启发式函数相关论文
针对A*算法在路径规划中存在遍历节点数过多、转折角度较大的问题，提出一种能自适应场景地图的改进A*算法。通过量化地图场景信息和......
针对蚁群算法在无人机航路规划中存在收敛速度慢、在处理复杂环境的情况下容易陷入局部最优的情况，设计了一种基于改进人工鱼群优化......
针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优问题，提出一种基于分组教学优化改进蚁群算法。该算法从3个角度对蚁群算法进行改进。首先，......
采用物联网网络架构，基于Dijstar算法中引入的启发式函数A*算法，将农业无人机的航迹放大细化，在航迹存在明显夹角的情况下对A*算法进......
资源分配系统是指存在资源分配和资源竞争的动态系统。在生产生活中十分常见,如自动制造系统,智能交通系统,分布式数据库系统等。......
路径规划是移动机器人领域的关键问题之一,主要涉及移动机器人在工作空间中,从当前位置运动到目标位置的可行路径搜索。路径规划问......
为了提高复杂环境下移动机器人路径的安全性,缩短搜索时间和路径长度,文中提出一种调和A*算法与七次样条插值曲线融合的路径规划方......
围棋AI的发展历史可以追溯到上世纪六十年代,美国人Albert L Zobrist开发出了第一个围棋A1程序,并完成了博士论文。几十年来,计算......
针对产品装配序列规划问题,提出了一种基于蚁群算法的装配序列规划方法。通过充分研究装配过程中的几何约束关系以及机械产品装配......
并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题。提出了一种用于解决并行测试任务调度问题的改进蚁群算法,通过该算法可以获得......
为了让救护车准确快速地到达指定地点，简单的地图导航已经无法满足实时性变化快速的道路交通环境要求。本文提出了运用A*算法，采......
RFID(Radio Frequency Identification)作为物联网技术的新潮有效地解决了物联网感知层面的难题,通过将物质世界与信息网络互联为......
ASP(Answer set Programming)已从一个纯理论的知识表示和推理形式体系，发展成为一个具有很强的形式化支持的计算方法。目前，ASP方法......
随着半导体技术和计算机体系结构技术的发展，分片式处理器逐渐成为多核领域的一个发展方向。分片式处理器有效解决和缓解了线延迟、......
寻径技术一直是人工智能中比较重要的研究内容,广泛应用于游戏、虚拟现实、导航、机器人等领域。随着计算机图形学技术的发展,场景......
本文首先对传统的路径规划算法进行了简要的介绍,随后在广泛使用的图搜索算法中,提出了障碍物作用力,并将其运用到Lazy Theta*中。......
针对云计算领域的资源调度这一问题,国内外学者提出了多种云资源调度模型对其进行求解,但是在实际应用过程中会存在不确定性,因此......
机器人自主移动导航是近年来研究的热点。针对蚁群优化(ACO)算法存在收敛速度慢以及易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的ACO算......
本文基于A*算法原理,在Unity3D引擎下,对NavMesh寻路功能进行重新设计优化,并将后续引入到校园场景漫游系统中。......
本文利用时间Petri网对FMS调度问题进行建模,满足约束条件的Petri网模型将调度问题限制在可行调度区域内.利用能够发现最优解的启......
虚拟战场仿真软件中的路径规划是战术式路径规划,即在寻找最短路径的基础上更要考虑路径的安全性,要避开敌方的火力点的威胁.A*算......
本文提出了决策表算法中涉及知识约简的两个算法WORC和WOPP,基于属性和属性值都是知识这一事实,采用既有较高区分度又无过高计算复......
本文叙述了在IBM-PC/XT个人计算机上,使用LISP语言研制的人机对奕一字棋程序中,如何成功地运用了启发式搜索法来设计该智能程序。......
Q_learning算法在实际应用过程中出现了许多问题,比如维数灾难、收敛缓慢等问题,通过对Q_learning算法进行改进,以期提升Q_learnin......
期刊
该文讨论了传统的数据库模式在表达能力上的不足之处，并提出了一个新的模式：启发式语义模型HSM。它将组成数据库的基关系的语义信息......
该文提出了一种基于扫描法在线构造环境拓扑图的路径规划算法。与传统路图法相比,该算法利用扫描的方法搜索障碍物切点,并构造环境......
引入适用于非负权图的启发函数评估潜在偏离节点的代价,优先产生代价低的节点对应的候选路径;在迭代计算过程中,当候选偏离节点的......
对复杂网络进行社团挖掘和分析是很多领域和学科的重要问题，结合海量数据通联矩阵稀疏的特点，提出了一种基于启发式函数合并的快速社......
针对单优先级数据分发任务调度算法存在的缺陷,依据网格任务分发服务质量（QoS）效益函数理论,运用加权法将网格系统的性能指标转化为......
提出了一种基于相关性模型的机内测试诊断策略。首先根据机内测试系统的诊断策略模型,以相关性矩阵为基础,综合考虑可靠性和测试代......
为准确描述大连市道路交通阻抗,在美国BPR函数的基础上,引入影响车流通行时间的交叉口密度、道路限速、公交站点密度、饱和度等主......
研究了多模式系统的测试顺序优化问题基于不同模式下测试与故障之间的依赖关系，结合系统故障的先验概率、可用测试的成本以及不同模......
测点选择是故障诊断的前提。通过对信号和故障模式之间关系的分析,建立了武器发控通道系统关系模型和相关性矩阵,以构造衡量测点优......
对测试选择优化算法进行了深入的研究，提出了一种基于改进的启发式遗传算法进行不可靠测试点选择优化方法，用检测度、隔离度和可靠度......
针对电子系统中多值测试条件下的测试排序问题,提出了一种诊断策略优化方法;首先,以相关性矩阵模型为基础,将已有的二值测试的优化......
针对复杂层次系统的故障隔离问题,提出了一种分层顺序测试优化方法。首先基于层次系统故障与测试之间的关联关系,以及故障与不同层......
本文对Ｐｅａｒｌ提出的Ａ算法所使用的可采纳性启发式函数ｈ的准确性和期望代价之间的精确关系的两个定理做了介绍，并提出了和证明了为确保这两个......
为提高机器人主动全局定位问题中的精度和效率,利用RoboCup足球机器人仿真平台,结合改进的粒子滤波算法,提出一种具有鲁棒性的启......
针对飞机总装过程中部分狭窄区域存在装配路径仿真困难,提出三维空间下改进A*算法,进行装配路径规划。将A*算法由二维平面推广到三......
为克服传统二叉树防碰撞算法搜索效率低的缺点,提出了一种基于启发式函数的自适应多叉树防碰撞算法。新算法通过定义和计算启发式......
针对电子系统的可测试性设计和故障诊断中测试排序问题,提出了一种改进的优选测试点和故障诊断树生成算法。在相关性矩阵模型的基......
针对基于随机采样的路径规划缺乏确定性的问题，提出一种具有启发式的多自由度机器人路径规划算法。该算法在快速扩展随机树算法的基......
车辆路径问题是一个NP难题，蚁群算法是求解诸如车辆路径安排等组合优化问题的有效工具，为此利用启发式函数对传统的蚁群算法进行改进......
特征选取的目的是为了减少分类规则中不必要的特征数。在启发式特征选取方法中,特征是用必要性来测量的。在文献中,粗糙集被用于定......
最短路径搜索问题是智能交通技术应用中的一个关键问题,而A*算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法。传统的A*算......
