启发式搜索算法论文_苗晓燕,陈昌富

导读:本文包含了启发式搜索算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:启发式,算法,路径,栅格,货机,阈值,万有引力。

启发式搜索算法论文文献综述

苗晓燕,陈昌富^[1]（2019）在《基于B样条曲线逼近的边坡临界滑动面的混合启发式搜索算法》一文中研究指出采用叁次均匀B样条函数模拟边坡任意形状滑动面,探讨了B样条曲线的端点处理方法和有效滑动面生成策略。将万有引力算法(GSA)与粒子群算法(PSO)两种启发式算法相融合,同时引入雁阵效应、非线性惯性权重进行改进,提出一种新的混合启发式搜索算法(HHA)。该算法增加了粒子的记忆性与群体信息交流功能,协调了全局和局部寻优能力。数值试验表明:HHA能有效克服GSA易陷入局部最小的不足,具有更好的优化精度、效率与稳定性。结合Morgenstern-Price法,对生成的有效滑动面计算安全系数,并以安全系数为目标函数,采用HHA搜索临界滑动面。4道标准考题分析验证发现:叁次均匀B样条曲线能合理逼近任意形状临界滑动面;HHA对临界滑动面的搜索优于GSA,对非均质、含软弱夹层及考虑地震效应的复杂边坡均具有适用性。(本文来源于《中外公路》期刊2019年05期）

谢坤霖,李宗根,代宇航,周敏,曾晟珂^[2]（2019）在《基于启发式搜索算法的扫地机器人路径规划》一文中研究指出扫地机器人逐渐进入到越来越多的普通家庭,这对扫地机器人的路径规划和定位水平提出了更严格的要求。文章在目前已成熟的栅格法、子区域划分法、模板模型法基础上,提出了一种新的扫地机器人基本路径规划方案,并基于启发式搜索算法对该方案加以实现。该方案通过建立一个二维栅格地图并结合适当的子区域划分方法,将全局清扫问题转化为子区域清扫问题以使清扫更高效、便捷;再通过构造合理的评价函数及利用传感器设立沿边清扫机制对基本方案进行优化。基本路径规划方案与启发式搜索算法、沿边机制结合后,解决了机器人在各子区域之间转移带来的高重复率、复杂路径的寻路低效率、不规则障碍物周围清扫低覆盖率等问题。该方案使扫地机器人在整体清扫工作上覆盖率能达到99%,重复率能控制在10%～18%。(本文来源于《西华大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）

李明东,姜飞,胡昊东^[3]（2019）在《基于启发式搜索算法的并行性Map Reduce框架研究》一文中研究指出为了能够迅速在状态空间中找寻到位置目标信息,设计采用Hadoop中的并行性MapReduce框架。该数据处理框架采用的是核心层封装的MapReduce操作,通过SolutionFilter组件将待处理数据的个体与用户层对接,实现实时数据与启发式搜索算法结合在MapReduce框架上的并行性批量处理。该系统设计流程主要为集群平台及MapReduce框架的设计及其搭建、启发式搜索算法最优解的获取、TSP问题在系统平台上的处理等。启发式搜索算法通过评估得到位置参数信息,利用MapReduce框架下的并行计算方式,设计启发式搜索算法更有力的运行环境。(本文来源于《鄂州大学学报》期刊2019年03期）

郑琰,李鹏^[4]（2018）在《求解非标准货物货机群装载问题的启发式搜索算法》一文中研究指出货机装载问题属于叁维装箱问题,是一类NP-hard组合优化问题。而与传统车辆装箱问题不同,货机装载后的重心位置是要考虑的重要约束条件,以重心偏移率和货舱空间利用率为目标函数,针对非标准货物的货机群叁维装载问题进行启发式算法研究。该算法基于空间管理思想,将"砌墙"式建构算法与一种四规则深度优先搜索法相结合,排除大量不可行解,缩短了可行解的搜索时间。最后实验结果表明,本算法可以在满足各项约束条件下正确地为货机群叁维装载问题找出可行装载结果,对解决实际货机群装载问题具有现实意义。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年23期）

吕志刚,李琳,宇文超朋,郜辉^[5]（2018）在《启发式搜索算法路径规划研究》一文中研究指出通过对启发式搜索算法和盲目式搜索算法的对比分析,选择作为启发函数的A*算法作为本文的研究对象。A*算法因为其搜索效率高,一直受到专家学者的关注和研究,在传统A*算法的基础上对其进行了改进,来改善A*算法的规划出的路径。通过仿真验证了A*算法,总结出A*算法的缺点,然后针对A*算法的缺陷进行了相应的改进。并对启发函数距离计算方法进行了改进,通过修改启发函数中的权值,使得在使用A*算法进行路径搜索时,搜索的点数减少了50%,同时规划出的路径长度并没有发生太大的变化。然后对传统A*算法规划出的路径进行了平滑处理,最后通过MATLAB仿真验证了改进的A*算法的可行性和有效性。(本文来源于《国外电子测量技术》期刊2018年06期）

郑玮鸽^[6]（2018）在《基于新型启发式搜索算法的图像多阈值分割技术研究》一文中研究指出随着人工智能和人工生命持续不断地发展,许多新型的启发式搜索算法应运而生。例如,烟花算法、鸡群优化算法和扩展人工雨滴算法等。目前,这些新型算法应用于图像分割中相对较少。因此,本文重点研究2010年以来出现的3种新型启发式搜索算法,分析和理解其思想和方法,并尝试将它们应用到图像的多阈值分割技术中。本文的主要创新性成果包括以下几个方面:(1)我们针对基本烟花算法,深入分析烟花的爆炸过程,改进爆炸算子,加快算法的收敛速度,并将改进算法应用到图像多阈值分割中,提出一种基于改进烟花算法的图像多阈值分割方法。该方法把叁级平稳小波变换作为图像降噪工具,对待分割图像进行预处理,选取最大类间方差法作为评价烟花个体优劣的目标函数,利用改进烟花算法找出最优解。实验结果表明,与烟花算法相比,改进烟花算法明显加快了收敛速度,并减少了图像分割所需时间。(2)我们针对基本鸡群优化算法,深入分析鸡群优化算法中公鸡、母鸡和小鸡3种不同角色的行为模式,提出基于鸡群优化算法的自适应图像多阈值分割方法。该方法利用待分割图像的直方图自适应地确定阈值个数,以最大类间方差法作为目标函数,利用鸡群个体分工中的3种角色的不断更新和迭代,搜索到最优解。实验结果表明,该方法可以获得理想的阈值个数,并且在分割速度方面优于基于蛙跳算法和人工鱼群算法的图像多阈值分割方法。(3)我们针对扩展人工雨滴算法,深入分析扩展人工雨滴算法中雨滴的5个基本变化过程,提出一种基于扩展人工雨滴算法的图像多阈值分割方法。该方法以最大类间方差法作为目标函数,利用多个子种群共同协作来寻找最优解。实验结果表明,该方法在稳定性和收敛性两个方面均优于基于蛙跳算法和人工鱼群算法的并行分割方法。(本文来源于《陕西师范大学》期刊2018-05-01）

付旭云,田亚鹏,钟诗胜,林龙祥^[7]（2017）在《一种多寿命件机会更换策略启发式搜索算法》一文中研究指出针对多寿命件机会更换问题缺乏快速有效求解算法的难题,提出了一种启发式搜索算法。以全生命周期寿命件总成本最低为优化目标,建立了多寿命件机会更换问题优化模型,将问题解空间表达为树结构;为了提高搜索算法的效率,提出了子节点生成方法和单层节点数量控制方法;在此基础上,提出了启发式搜索算法;最后,采用数值实验和应用案例对提出算法进行了评估和验证。结果表明:算法的消耗时间、求解效果与子节点生成系数α、单层节点最大数量β存在关系;当选取合适的α和β时,算法能够在较短时间内取得较好的效果;算法能够适用于设备总寿命为200000时间单位、包含100个寿命件的较大规模的多寿命件机会更换问题。(本文来源于《航空动力学报》期刊2017年08期）

张洪,龚勇,潘志松,胡谷雨^[8]（2017）在《结合遗传算法与启发式搜索的卫星频谱资源动态规划》一文中研究指出为了提高蜂窝式卫星移动通信的通信质量和频谱使用效率,必须对各波束载波频率的选取进行合理规划.为此,将频谱资源动态规划问题形式化,提出一种基于遗传算法和启发式搜索的频谱动态规划算法,综合考虑同频复用距离、波束分组类约束、动态变化的可用频谱资源、用户业务频谱需求等,动态地将可用频谱资源分配至各波束,以最大效用地利用卫星频谱资源.(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2017年S1期）

吴宏^[9]（2016）在《增维启发式搜索路径规划算法》一文中研究指出在智能无人车路径规划研究中,路径规划算法的效率一直是重要的研究问题。搜索状态空间过大、时间复杂度过高以及低效率一直是路径规划算法的瓶颈。本论文提出一种增维启发式搜索算法来解决的这一问题。该方法通过多阶段增加搜索空间维度,降低了搜索算法的状态空间从而提高算法效率。仿真实验结果显示,与一般的高维启发式搜索算法相比,该方法减少了87%的搜索状态,执行效率提高了近10倍。实验结果表明,该算法在算法效率与生成轨迹质量两方面取得一个非常好的平衡。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2016年36期）

王雪阳,苑侗侗,苑迎春^[10]（2016）在《改进的启发式搜索算法求解农机调度问题》一文中研究指出针对农村土地流转形成的大规模土地,提出基于轮盘的启发式搜索(Heuristic search based on roulette,HSBOR)算法和基于最小值的启发式搜索(Heuristic search based on minimum,HSBOM)算法,求解跨区域农机调度问题;构建农机调度模型,设计HSBOR和HSBOM算法的核心思想,并通过模拟试验比较HSBOR、HSBOM算法与基于优先级规则的启发式(Heuristic based on priority rules,HBOPR)算法在调度成本、运行效率上的优劣。结果表明,HSBOM算法在调度成本和运行效率上最优。(本文来源于《湖北农业科学》期刊2016年16期）

启发式搜索算法论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

扫地机器人逐渐进入到越来越多的普通家庭,这对扫地机器人的路径规划和定位水平提出了更严格的要求。文章在目前已成熟的栅格法、子区域划分法、模板模型法基础上,提出了一种新的扫地机器人基本路径规划方案,并基于启发式搜索算法对该方案加以实现。该方案通过建立一个二维栅格地图并结合适当的子区域划分方法,将全局清扫问题转化为子区域清扫问题以使清扫更高效、便捷;再通过构造合理的评价函数及利用传感器设立沿边清扫机制对基本方案进行优化。基本路径规划方案与启发式搜索算法、沿边机制结合后,解决了机器人在各子区域之间转移带来的高重复率、复杂路径的寻路低效率、不规则障碍物周围清扫低覆盖率等问题。该方案使扫地机器人在整体清扫工作上覆盖率能达到99%,重复率能控制在10%～18%。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

启发式搜索算法论文参考文献

[1].苗晓燕,陈昌富.基于B样条曲线逼近的边坡临界滑动面的混合启发式搜索算法[J].中外公路.2019

[2].谢坤霖,李宗根,代宇航,周敏,曾晟珂.基于启发式搜索算法的扫地机器人路径规划[J].西华大学学报(自然科学版).2019

[3].李明东,姜飞,胡昊东.基于启发式搜索算法的并行性MapReduce框架研究[J].鄂州大学学报.2019

[4].郑琰,李鹏.求解非标准货物货机群装载问题的启发式搜索算法[J].科学技术与工程.2018

[5].吕志刚,李琳,宇文超朋,郜辉.启发式搜索算法路径规划研究[J].国外电子测量技术.2018

[6].郑玮鸽.基于新型启发式搜索算法的图像多阈值分割技术研究[D].陕西师范大学.2018

[7].付旭云,田亚鹏,钟诗胜,林龙祥.一种多寿命件机会更换策略启发式搜索算法[J].航空动力学报.2017

[8].张洪,龚勇,潘志松,胡谷雨.结合遗传算法与启发式搜索的卫星频谱资源动态规划[J].北京邮电大学学报.2017

[9].吴宏.增维启发式搜索路径规划算法[J].电脑知识与技术.2016

[10].王雪阳,苑侗侗,苑迎春.改进的启发式搜索算法求解农机调度问题[J].湖北农业科学.2016

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