搜索资源列表
8numbers.rar
- *算法属于一种启发式搜索,它扩展结点的次序类似于广度优先搜索,但不同的是每生成一个子结点需要计算估价函数F,以估算起始结点的约束经过该结点至达目标结点的最佳路径代价;每当扩展结点时,意是在所有待扩展结点中选择具有最小F值的结点做为扩展对象,以便使搜索尽量沿最有希望的方向进行.A*算法只要求产生问题的全部状态空间的部分结点及关系,就可以求解问题了,搜索效率较高。当然由于A*算法中没有回溯,因此某些情况下可能会找不到正确的解过程。
tanxin
- 这是一个贪心算法的c程序。贪心算法(也叫贪婪算法)不是某种特定的算法,而是一类抽象的算法,或者说只是一种思想,它的具体表现在,对解空间进行搜索时,不是机械地搜索,而是对局部进行择优选取,贪心算法的目的不是为了找到全部解,也当然找不出最优解,而只是找出一种可行解,这样就会得到惊人的高效性。因此,贪心算法也叫启发式搜索,这种启发就是所谓的“贪心策略”。-This is a greedy algorithm c procedures. Greedy algorithm (also known as t
c++buildermaze
- 用C++BUILDER做的一个迷宫,可以实现深度优先,广度优先和启发式搜索算法-C BUILDER do a maze, can achieve priority depth, breadth priority and heuristic search algorithm
stochastic_opt
- 一个启发式搜索算法 给初学者用的 随便参考着用 提供了多种策略-a heuristic search algorithm for beginners with the casual reference to using a variety of strategies
EightPuzzle
- A*算法属于一种启发式搜索,它扩展结点的次序类似于广度优先搜索,但不同的是每生成一个子结点需要计算估价函数F,以估算起始结点的约束经过该结点至达目标结点的最佳路径代价 每当扩展结点时,意是在所有待扩展结点中选择具有最小F值的结点做为扩展对象,以便使搜索尽量沿最有希望的方向进行.A*算法只要求产生问题的全部状态空间的部分结点及关系,就可以求解问题了,搜索效率较高
artificial
- 八数码 VC源程序 人工智能经典题目 使用A*启发式搜索算法。
spath
- 有关启发式搜索的经典算法:A*最短路径算法的实例和对应程序。关注的朋友可以留意一下。(比传统的Dijistra算法效率高很多哦!^_^)-the heuristic search algorithm of the classic : A * shortest path algorithm examples and the corresponding procedures. Concerned friends can look. (Dijistra than the traditional alg
amaze32v3
- 2. 设计一个启发式函数(最好是A*搜索函数)并编程实现,设计报告中必须给出函数的具体形式并说明设计思想(或分析为什么是A*算法)-2. Design a heuristic function (A * is the best search function), and Programming, design report must be given to the specific function and state forms design (or analyze why is A * al
SY0915129
- 野人过河问题,本实验研究了用人工智能的理论求解传教士(Missionaries)与野人(Cannibals)过河问题(M-C问题)。实验设计采用产生式系统的概念,将问题用状态空间表示,搜索技术采用状态空间启发式搜索的A算法,规则设计采用产生式规则,用C语言实现了A算法求解M-C问题,加深了对人工智能的认识与理解。-Savage river problems, this experimental study the theory of using artificial intelligence t
MC_3points
- 蒙特卡罗启发式搜索算法,在平面内的多个点找到任意三点组成对大三角形的面积-Monte Carlo heuristic search algorithm, a number of points in the plane to find any of three large triangular area formed
FullyAutomaticlusteringSystem
- 这是一篇结合启发式搜索的聚类算法研究的文章 改进了聚类算法的一些典型缺点 值得参考-This is a combination of heuristic search algorithm for the clustering of articles improved clustering algorithm to some typical shortcomings worth considering
TS_TSP
- 禁忌搜索法对初始解、邻域个数及禁忌列表的大小等参数有比较严格的要求, 这些参数直接影响着算法的优化能 力。文章提出了一种改进的禁忌搜索法, 它用有效空间来压缩搜索范围, 这样可以提高搜索效率和全局搜索能力。用短期 和长期禁忌列表存储器来保证算法能搜索到全局空间的每一点, 并且不重复搜索。经过验算和分析, 证明它是一种较好的 全局启发式搜索法-Tabu search method, the initial solution, neighborhood and tabu list siz
A--althrisom
- A星算法,启发式搜索,寻找节点间的最短路径-A star algorithm
蛙跳程序
- 蛙跳算法(SFLA)是一种全新的启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述,针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大,降低收敛速度这一问题,提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略,减小了个体空间差异,从而改善了算法的性能。数值实验证明了该改进算法的有效性,并对改进算法的阈值参数进行了率定。(Leapfrog algorithm (SFLA) is a new heuristic p
Astar-KO
- A *算法用于轨迹规划程序,启发式搜索算法,用于寻找最优路径(A * algorithm is used for trajectory planning program, heuristic search algorithm is used to find the optimal path)
差分进化算法
- 是一种高效的全局优化算法。它也是基于群体的启发式搜索算法,群中的每个个体对应一个解向量(It is an efficient global optimization algorithm. It is also a swarm based heuristic search algorithm, and each individual in the swarm corresponds to a solution vector)
免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用
- 免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法,是一种确定性和随机性选择相结合并具有"勘探"与"开采"能力的启发式随机搜索算法。 算法主要的步骤: (1)抗原识别与初始抗体产生。 (2)抗体评价 (3)免疫操作 免疫算法的特点: (1)全局搜索能力 (2)多样性保持机制 (3)鲁棒性强 (4)并行分布式搜索机制(A new intelligent i
蚁群算法
- 蚂蚁算法 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征,本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)是由意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于20世纪90年代首先提出来的。他们在研究蚂蚁觅食的过程中,发现单个蚂蚁的行为比较简单,但是蚁群整体却可以体现一些智能的行
AStarPath
- A*搜寻算法俗称A星算法。A*算法是比较流行的启发式搜索算法之一,被广泛应用于路径优化领域[。它的独特之处是检查最短路径中每个可能的节点时引入了全局信息,对当前节点距终点的距离做出估计,并作为评价该节点处于最短路线上的可能性的量度。(The A* search algorithm is commonly known as the A-star algorithm. The A* algorithm is one of the more popular heuristic search algor
antColonyAlgorithm
- 利用蚁群算法解决车间调度问题,这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征,本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法(Using ant colony algorithm to solve job shop scheduling problem.This algorithm has the characteristics of distributed computing, positive information feedback and heuristic search. In ess