导读:本文包含了启发式搜索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,结构,路径,栅格,货机,万有引力。
启发式搜索论文文献综述
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）
徐易杰,夏小云,袁建中,庄鹤林,刘会娟[4]（2019）在《基于启发式搜索的快递员配送路径规划Android端设计与实现》一文中研究指出随着电子商务及物流业的快速发展,快递的需求不断旺盛,快递行业也获得空前发展,对快递配送也提出更高的要求。快递不仅要快,更要让成本降到最低。研究并设计基于Android在移动终端设备上运行的快递配送路径规划应用程序,有助于实现快递信息管理与配送优化,如快递数据入库、配送信息显示、快递员实时配送任务调度与路线优化等,从而在提高服务质量的同时降低快递配送的成本。(本文来源于《现代计算机》期刊2019年16期）
李亚玲,郭洁,詹万志[5]（2019）在《基于启发式搜索的气象服务产品功能配置研究》一文中研究指出本文首先简单介绍了启发式搜索的概念,并由此基础上阐述将功能需求配置进行细分并用与或树来表示每种功能需求配置划分方案,再由气象服务产品研发与客户共同制定相应的评价因素及权重后,通过状态空间的启发式探索策略来得到气象服务产品功能需求配置划分的最优方案,最后举例证明四川省重大气象灾害全媒体直播产品的需求转换成为功能需求配置划分方案,并利用启发式搜索策略来得到最优方案的可行性。(本文来源于《高原山地气象研究》期刊2019年01期）
姜国崧[6]（2019）在《基于启发式搜索策略的RNA空间结构预测》一文中研究指出近年来,随着现代生命科学的发展,生物学家发现RNA不仅仅参与基因的表达活动,而且在组织细胞中的各项生命活动中都扮演重要的角色。如何利用已知的RNA序列信息,预测RNA分子结构,对于研究RNA的生物学功能有重要意义。RNA二级结构预测是RNA结构预测的第一步,也是至关重要的一步。目前主流的RNA二级结构预测方法,包括序列比对法和最小自由能法,分别存在适应性差和计算量大的缺点。本文致力于开发一种全新的预测算法,通过模拟RNA形成中的折迭过程,来预测RNA的二级结构,以此提升现有算法的预测质量和效率。本文提出的RNA二级结构预测算法基于这样的事实:RNA在被转录形成链状结构之后,会在很短的时间内迅速折迭完成碱基配对。影响碱基配对方式的主要因素有两种,一种是碱基的匹配类型,一种是碱基之间的距离。本文首先从现有的RNA数据库出发,对RNA结构中的配对碱基进行统计分析。在此基础之上,构造出关于匹配类型和匹配距离的RNA序列折迭得分公式。随后依照得分公式,对目标序列进行递归搜索,输出得分合格的梯子结构,最终预测出目标序列的二级结构。通过与目前优秀的RNA二级结构预测算法的结果进行对比,可以看出本文提出的算法具有出色的预测能力,但由于使用了相对简单的折迭模型,算法的时间复杂度更低,效率更高。后期再通过对参数的优化以及算法过程的优化,其预测质量和执行效率,还具有一定的提升潜力。(本文来源于《天津工业大学》期刊2019-01-22）
魏桐,童向荣[7]（2018）在《基于加权启发式搜索的鲁棒性信任路径生成》一文中研究指出在社交媒体中,信任传递在用户交互关系的建立上发挥着至关重要的作用.实际应用中,通常将信任传递过程应用于推荐系统来预测起始用户对特定目标用户的信任程度,从而更好地作出下一步决策.选择的信任路径是否较优与预测的准确性息息相关.针对路径长度和信任值在整条路径上的值分布,提出一种新的加权启发式搜索信任预测模型.该模型将改进的经典A*算法应用于信任网络进行路径寻找,其中,改进的A*算法在寻路过程中使用了二次启发并将启发函数设置为筛选条件进行路径筛选.该模型最终得到的信任路径具有相对较好的鲁棒性,相对提高了预测的准确性,而且在信任累加计算中融入了信任的衰减.最后,通过对比实验验证该模型的有效性,并分析了参数的变化对结果预测的影响.(本文来源于《南京大学学报(自然科学)》期刊2018年06期）
肖玲玲[8]（2018）在《基于过滤和启发式搜索的语音情感特征选择》一文中研究指出语音情感识别是人工智能领域的人机交互和机器的智能化研究中的一个重要分支。语音情感识别主要包含语音库的建立,情感特征的提取,语音特征选择,情感识别。情感特征的提取和语音情感特征选择是重要的环节,对于语音情感识别率的高低有着重要的影响。对语音情感的特征进行选择可以有效减少冗余数据选择出更好的表征语音情感的特征,以提高语音情感的识别率。本文主要研究工作如下:首先,是建立语音情感库,根据电视剧《空巢姥爷》视频,获得语音情感语料,建成老人语音情感库。其次,特征选择方法根据评价函数的不同可以分为过滤式和封装式,本文选择了过滤式中的信息增益来获得一部分特征集,然后根据搜索策略由于进一步筛选特征。搜索策略包含全局最优搜索类、随机搜索类和启发式搜索类。因为全局最优搜索时间复杂度很高,在实际中难以应用,而随机类搜索策略的结果不确定性较大,因此本文选择了启发式搜索算中的序列前向选择算法。本文结合信息增益与序列前向选择算法在两个不同的语料库上进行语音情感特征提取得到叁组原始特征集,然后分别在信息增益,序列前向算法,以及信息增益加序列前向选择算法下,采用支持向量机进行语音情感识别。实验结果表明本文提出的特征选择方法能够显着降低特征子集的维度,识别率较原始数据有所提高。(本文来源于《安徽建筑大学》期刊2018-10-01）
郑琰,李鹏[9]（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）
赵锋,陈潇一,钱文姝[10]（2018）在《采用启发式搜索的含分布式电源配电网供电恢复策略研究》一文中研究指出文中基于深度编码技术,根据配电网的运行特点提出了启发式搜索方法,是一种适用于实时控制配电网的供电恢复计算方法。该方法利用联络开关消除母线电压越限问题,大幅减少了供电恢复问题的搜索空间,结合具有调节能力的分布式电源,以孤岛运行的方式实现恢复供电。通过台湾86节点配电系统的实例分析结果可知,文中所提出的策略可以较好地解决含分布式电源配电网的供电恢复问题。(本文来源于《电网与清洁能源》期刊2018年06期）
启发式搜索论文开题报告
（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].徐易杰,夏小云,袁建中,庄鹤林,刘会娟.基于启发式搜索的快递员配送路径规划Android端设计与实现[J].现代计算机.2019
[5].李亚玲,郭洁,詹万志.基于启发式搜索的气象服务产品功能配置研究[J].高原山地气象研究.2019
[6].姜国崧.基于启发式搜索策略的RNA空间结构预测[D].天津工业大学.2019
[7].魏桐,童向荣.基于加权启发式搜索的鲁棒性信任路径生成[J].南京大学学报(自然科学).2018
[8].肖玲玲.基于过滤和启发式搜索的语音情感特征选择[D].安徽建筑大学.2018
[9].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
[10].赵锋,陈潇一,钱文姝.采用启发式搜索的含分布式电源配电网供电恢复策略研究[J].电网与清洁能源.2018
论文知识图
