启发式搜索技术探讨

使用搜索技术解决难题。是人工智能的一个古老课题．在搜索中利用启发式信息。是目前控制搜索方向的主要方法．设计合理的评价函数。将对搜索过程产生重大影响．     

一维搜索的程序实现

对于不可微的一元目标函数，我们用一维搜索去解决。本文给出了一维搜索中的三个算法：二分法，三等分算法，黄金分割法各自的C语言源程序，从而可以求出目标函数比较精确的近似最优点。     

一种求解多峰函数优化问题的全局与局部搜索相结合的演化算法

搜索多极值点问题是遗传算法研究领域内的一个新的方向，本在郭涛算法^[1]的基础上引入梯度算子、单亲繁殖、小生境分离和全局与局部演化相结合的混合演化算法．实例测试表明，该算法能够快速求出多峰函数的所有全局最优解，得到令人满意的结果．     

基于禁忌搜索的模糊规则自动获取

本文采用集中性和多样性策略对禁忌搜索进行改进,提出了一种基于模糊神经网络的混合禁忌搜索优化算法(FNN-based Hybrid Tabu Search Algorithm,FNN-HTS),用于同时优化模糊神经网络的结构和参数以提取出一组尽量精练的模糊规则。在FNN-HTS中,禁忌搜索用于同时优化网络结构和隶属函数参数,结合最小二乘法快速求解规则后件的线性参数。非线性函数逼近的实验结果表明所提出的方法能获得一组更精练的规则和更小的误差。     

基于差分的和声搜索算法

研究了一种新的进化算法--和声搜索算法,针对其在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种改进的和声搜索算法,算法利用和声记忆库中其他解的有利信息,修正了其搜索机制,维持了和声记忆库的多样性,从而提高了对复杂问题的搜索效率.与同类算法相比,提出的和声搜索算法全局搜索能力强,收敛速度快,数值实验结果验证了算法的有效性争鲁棒性.     

一种基于克隆选择与多父体杂交的函数优化算法

提出了一种基于克隆选择与多父体杂交操作的函数优化算法。算法通过克隆选择、高频变异与多父体杂交操作对多个可行解进行搜索，提高了克隆选择算法在解决函数优化问题的全局寻优性能。     

O-1规划的填充函数算法

文章首先给出搜索0-1规划局部极小解的邻域搜索算法。在此基础上给出了填充函数算法，该算法的思想是在求得总体优化问题的一个局部极小点后。构造填充函数。通过极小化该填充函数找到比当前局部极小解更好的解，该方法是一种直接算法，我们通过具体的数值实验证实了该算法是有效的。     

Taylor公式在最优化中的应用

为了解Taylor公式在最优化理论和最优算法中进一步的应用,通过分析、讨论一些基本理论和算法中Taylor公式的作用,得到了无约束局部最优解问题的最优条件以及修正、加强了最优化算法中寻求搜索方向和函数逼近式的几个方法。     

五子棋中的博弈问题

人机对战五子棋程序设计，分为知识库设计和博弈树搜索两个方面．其中五子棋博弈树搜索包括产生子结点顺序与访问结点的具体操作．通过α-β剪枝求解产生子结点顺序问题．访问结点的具体操作即是五子棋的静态估值函数求值．系统中博弈问题用产生式系统描述．     

粒子群算法在多峰值函数优化中的应用

粒子群算法是一种基于群体的智能算法,具有较强的全局搜索能力,并能通过对一定数量粒子的迭代运算获得问题的全局最优解。将粒子群算法应用于多峰值函数优化中可以避免常规方法难以同时搜索出多个极值而陷于局部极值的问题。基于matlab平台的仿真实验中,引入粒子群初始化位置拥挤距离检测,并在peaks函数上进行测试,可以有效实现全局和局部搜索,并能较好地保持粒子的多样性,从而获得多峰值函数的最优解。     

一维搜索的二次样条插值法

给出了一维搜索中的二次样条插值法，并给出了数值试验结果，结果表明该算法比同类型的抛物型插值法更明显地好。     

视觉搜索不对称性研究的发展历程

早在十八世纪，研究者就开始探讨视觉注意问题，二十世纪五十年代则更为重视。二十世纪后期，Treisman等人提出注意的特征整合理论，其中，视觉搜索是该理论研究的主要组成部分。在探究视觉搜索的过程中，Treisman等人于1985年发现了视觉搜索不对称性，即在A中搜索B不同于在B中搜索A。目前研究者采用各种各样的刺激依然发现视觉搜索不对称性。针对产生视觉搜索不对称性原因，笔者认为，两种条件的搜索困难性程度不同可能是最根本的原因；若相同。则可能出现视觉搜索对称性。     

Bezier曲线与曲面极值问题的研究

由于Bezier曲线与曲面的特性,它在计算机的辅助几何设计方面得到广泛的应用。本文在分析Bezier曲线与曲面的基础上,提出了Bezier曲线与曲面极值问题,即最短Bezier曲线与最小Bezier曲面问题,并提出了用模式搜索法与在matlab中用变量极值函数来解决该问题的解法,最后通过实例验证了该解法。     

基于多父体杂交的小生境演化算法

在分析了简单遗传算法求解带约束的多峰值函数优化中存在的问题的基础上,提出了利用小生境技术和多父体杂交的演化算法,对复杂的多峰值函数优化问题进行了测试,证实该算法能够快速求出多峰函数的所有全局最优解,而且搜索效率高,达到了令人满意的效果.     

待搜目标几种规避过程的定量分析

待搜目标的运动规律是建立最优搜索计划的基本依据。为了实施最优搜索，应用概率论和随机过程的理论，研究了待搜目标的几种规避方式，导出了有关运动规律和微分方程，为制定最优搜索计划、优化搜索过程和提高搜索效率提供了一定的理论基础。     

Coogle的特别搜索功能

Google因其出色的搜索功能，已被越来越多的人接受。如果你有兴趣认真研究一下Coogle，就会发现它的一些非常特别的搜索功能。     

一种新的闭合环自动搜索算法

在测量控制网数据自动化处理过程中,搜索闭合环是平差程序设计首先要解决的问题.探讨最小独立闭合环自动搜索的一种新算法——"余枝搜索法",并提出"正向搜索,反向提取"的方法来解决在搜索时不易记录路线的问题.基于MATLAB编写闭合环自动搜索的函数,经过实践验证,该算法切实可行.     

Internet环境下的信息搜索策略

本文按照信息搜索的过程，分析了Intemet环境下的信息搜索策略。主要介绍了确定搜索主题、制定搜索计划、选择搜索工具、实施搜索过程、评价信息质量、存储搜索结果等基本的信息搜索方法。     

基于博弈论的启发式搜索算法的改进研究

基于博弈理论提出了一种路径搜索问题的优化算法,将路径搜索问题的搜索空间映射为博弈的策略组合空间,而路径搜索问题的目标函数映射为博弈的效用函数,通过遍历博弈支持集搜索纳什均衡解,并利用启发思想根据博弈的结构制定搜索策略,以期望用最小的代价减少搜索节点数、提高应用系统的性能及效率。     

界约束非线性方程组的非单调线搜索法

提出一种用非单调线搜索方法求解简单界约束非线性方程组,算法采用不精确线搜索技巧,并使用非单调结构,将当前函数最大值的下降改进为函数平均值的下降,推广了算法的适用范围.进行了数值试验,结果表明算法十分有效.