FIFO分支定界算法初探

分支定界(brarch and b叫d)算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。与回溯算法不同的是，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中．每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。     

有保证调度算法的研究

有保证的调度对硬实时系统是必须的 ,这是因为系统中每个进程必须满足它们的截止时间 ,否则后果不堪设想 .本文讨论了两种有保证的调度算法 ,它们是分支限界法和回溯法 ,给出了用这两种算法寻找最优解的过程 ,提出逻辑结点和物理结点的概念 .通过对多个进程集合寻找最优解的实验 ,对两种算法在产生的结点个数、比较次数、搜索树的拓扑结构及占用的内存空间等方面进行了比较     

分枝限界法的MID回溯搜索

回溯算法、分枝限界算法都是组合搜索的常用方法,以4皇后为具体实例介绍了这2种算法的基本思想,并在此基础上讨论分枝限界法的MID回溯搜索。     

分类分段回溯试探算法在计算机基础在线考试系统中的应用

组卷算法有很多,回溯试探法结合分类分段算法,有效缩小回溯搜索范围,能解决试题重复率高、知识点覆盖面小的问题,提高了组卷效率。采用分类法,按照不同题型把题库分为5类,缩小了搜索范围,解决了知识点覆盖面问题。将试题按照章节、难度系数分段,将具有相同属性的试题分配到一个集合中,再从每段中随机抽取满足约束条件的一定数量试题组卷,解决试题重复率问题。将这种算法应用到在线考试系统中,生成满足需求的试卷。     

图的纯搜索算法

异步网络的数学模型可抽象为图，研究图的搜索技术具有重要意义，因为网络通信的异步性，每个网络点只知道与它邻接结点这一局部信息，要了解网络全貌，就必须通过向网络发送消息，对网络进行搜索，这样，通过应签消息才能知识网络的情况，如网络中的结点数目，网络的连通性等，这就等价于图的搜索问题，本文给出图的一种ＰｕｒｅＳｅａｒｃｈｉｎｇ（纯搜索）算法的基本原理和用Ｐａｓｃａｌ语言描写的算法。     

初识回溯算法

回溯算法也叫试探法，它是一种系统地搜索问题的解的方法：回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。用回溯算法解决问题的一般步骤为：     

回溯算法

回溯算法是程序设计中最重要的基础算法之一,也是搜索算法中的一种控制策略,回溯算法的基本思想是：从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,选择另外一条路再走。它是从初始状态出发,运用题目给出的条件、规则,     

一种回溯算法入门教学思路

回溯法是信息学奥赛中学生必须掌握的重要算法思想,对如何进行回溯法入门教学提出了一种新的思路。将基本回溯问题区分为子集和排列两类问题,调整传统教学中的算法步骤为：（1）确定问题类型;（2）写出固定回溯算法;（3）根据问题进行优化。避免了回溯法教学中相对模糊的概念和步骤,有利于学生掌握回溯法的基本思想。     

改进的蚂蚁遗传混合算法及应用

车间作业调度问题是一个典型的NP-hard问题。分析了蚂蚁算法和遗传算法的特点,就遗传算子、交叉概率和变异概率上对传统遗传算法进行了改进;同时为了加速蚂蚁的搜索效率、减少迭代次数,重构了传统蚂蚁算法的下一个结点选择策略、信息素的局部更新策略,并将改进后的两个算法进行混合求车间作业调度的最优解。试验表明,算法的改进和混合提高了搜索效率及搜索结果的准确性。     

网络考试系统中组卷算法比较及应用

根据网络考试系统中,智能组卷相关算法的比较和应用,对回溯试探法、随机选取法和遗传算法等三种经典算法进行比较分析,认为遗传算法在组卷过程中,其优化搜索方法和整体搜索策略方面,可以不用依靠其它辅助信息,只要构造出相应的适应值评价函数,就可以求解出来一般约束优化问题,并可以克服算法随机性及盲目性等缺点。同时,遗传算法还能够应对网络考试系统随时更新的试题题库以及相关组卷要求,所以在网络考试系统中,组卷模块选择遗传算法能够实现科学公正的组卷目的。     

SXKS:一种基于栈的XML关键词查询算法

随着XML在数据交换和发布等领域的广泛应用,XML数据的查询问题变得越来越重要,尤其是对于XML数据的关键词查询更是当今数据处理领域的一个难点.本文提出了一种基于栈的XML关键词查询算法SXKS,该算法依照关键词对XML文档进行搜索,返回的结果是叶子结点分别取值为各个关键词的带权值的最小关键树DMKT,DMKT中包含所有的关键词并且这些关键词与叶子结点是一一对应的.那么,每一个DMKT就对应一个符合搜索条件的查询记录.     

曲面最短路径的粒子群优化算法研究

求两点沿自由曲面最短路径的关键是正确选择两点间沿曲面的路径.粒子群优化算法(PSO)是一种全局性的概率搜索算法,它在整个问题空间实施搜索,可以得到问题的全局最优解.将粒子群优化算法的思想引入到路径寻优中,采用圆弧逼近法进行初始逼近,提出了解决自由曲面最短路径的随机搜索算法.最后给出了数值实例,结果表明该算法具有容易实现、运算量小等特点.     

基于图搜索策略的数独问题算法与实现

图搜索策略是解决传统人工智能问题的有效方法．该文使用状态空间表示方法以及图搜索策略,提出了一种有效的解决数独问题（Sudoku）的算法,采用递归和回溯,进一步提高了算法的效率,并结合Excel和VBA给出了算法的具体实现。     

对等网二叉模型构造及搜索算法研究

针对P2P网络中资源查找及其自身存在的问题,本文提出了一种分布式二叉树索引模型,通过度量网络中结点属性相似性,对所有结点进行渐近分组,形成层次性逻辑二叉树覆盖网络。在信息搜索时,查询只路由到相关的结点上,减少了信息搜索时的平均搜索路径长度,从而改善搜索效率。     

基于语义叠加网的对等网搜索机制

针对目前超结点叠加网络研究中的不足,将语义信息引入到超节点的组织过程中,提出了一种新的对等网搜索模型———SSP2P.模型中结点依据小世界理论在物理上形成自然的区域自治系统(AAS),各AAS依据幂规律选取各域内的超结点,超结点再根据语义关系形成多个超结点语义网(SSN),从而形成一个层次化的超结点叠加网络模型.实验结果表明:该模型在保证系统扩展性的基础上有效地提高了搜索效率,减少了通信开销.证明在超节点叠加网络的构建过程中语义信息的引入有利于对等网搜索性能的提高.     

基于回路结点收缩的有向图强连通判定算法

介绍了一种将有向图中形成回路的结点进行收缩的方法来判断有向图是否连通。在有向图的邻接矩阵中,使用深度优先搜索(DFS)算法,找到一条回路后,将该回路中的结点收缩为一点,生成新的邻接矩阵,继续进行DFS搜索,直到没有回路。如果所有结点都收缩成一点,则该有向图是强连通的。     

基于混沌思想的可多步搜索的新型粒子群优化算法

针对基本PSO算法在全局优化中收敛精度低和易陷入局部极值的不足,提出一种基于混沌思想的多步搜索的新型的粒子群优化算法（CMPSO）。该算法先引入混沌思想对粒子种群进行位置初始化,然后再引入多步搜索,最后引入概率条件的选择性重新初始化。通过与其它三个改进算法比较,结果表明CMPSO算法的有效性。     

基于带容量约束Memetic算法的动态车辆调度问题研究

针对物流配送过程中带容量约束的动态车辆调度问题,提出一种Memetic算法,旨在最小化成本。Memetic算法中采用量子与遗传算法混合进行全局搜索,并根据搜索点目标函数变化率,设计了一种自适应量子旋转门更新方式,通过子代种群适应度变化确定量子旋转角大小与方向,明确了种群进化方向,扩展了全局搜索范围,引入了一种变异操作,使算法种群多样性得以保持,提高全局搜索宽度,采用2-opt法结合swap法增强算法局部搜索能力。仿真实验验证了所提算法的有效性与优越性。     

回溯算法求解TSP问题的改进

回溯法构成的解空间树中存在着大量的重复解,降低了搜索的效率．该文在阐述回溯算法基本思想的基础上,运用解路径反转。找出其重复解,然后从解空间树中将其删除的方法对四溯算法加以改进,改进后的算法空间复杂度只有O（n）,并省掉了重复路径的权值计算,节省了搜索时间,提高了搜索效率．     

回溯法及《八皇后问题》的算法设计

在人一机对奕问题、决策问题、人工智能、组合数学等等一系列非数值问题的算法设计中，回溯法是经常采用的一种重要而有效的方法。