人工智能的搜索策略在物料管理系统中的应用

人工智能中的搜索策略广泛地应用在许多领域，在分析人工智能的搜索策略一宽度优先搜索算法的基础上，在开发的物料管理系统中采用了该算法，物料管理系统是某工厂CIMS工程的一个子系统，采用人工智能的搜索技术对大型数据库的数据进行处理，大大提高了程序的执行效率和速度，优化了程序设计，该系统已投入实际应用。     

一种改进的求解QoS多播路由问题的蚂蚁算法(英文)

为了克服基本蚂蚁算法收敛速度慢、容易早熟和陷入局部最优解的缺陷,提出了一种求解QoS多播路由问题的改进型蚂蚁算法.该算法采用相遇蚂蚁策略来加快搜索速度,采用最优解更新和信息素自适应控制策略来避免出现停滞现象.仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

大规模同时集散货物路线问题的新禁忌搜索算法设计

提出了一种新的禁忌搜索算法.该方法集成大量的邻域搜索方法,采用基于线路集合的分解策略,以及重起和扰动策略,将当前解分解成几个独立的路线子集合,用禁忌搜索法求解每个路线子集合,再将求得的子集合最好路线组成新的当前解.与记录更新法和传统禁忌搜索算法的最好目标值相比,在14组测试数据中,取得8个新的最好目标值,其余的误差值不超过2.41%,且有2组数据的车辆数减少了1辆.     

基于路网分层策略的高效路径规划算法

为解决路网规模过大导致的路径规划算法计算效率低的问题,通过引入路网分层预处理的思想,采用方向诱导搜索策略、双向搜索策略和数据结构改进策略,提出了一种新的路径规划算法——分层A*算法,并在广东省大规模路网上进行了实验.实验结果表明:与A*算法和Highway Hierarchical算法相比,A*算法的计算效率分别平均提高11.7倍和2.4倍,搜索空间分别平均缩小5.7倍和2.8倍,且新算法的计算效率和搜索空间都更为稳定.     

求解拆卸线平衡问题的改进人工蜂群算法

大规模拆卸线平衡问题（disassembly line balancing problem,DLBP）是NP完全问题。为克服传统算法求解DLBP搜索过于随机、易于早熟,且求解难度随任务规模的增加呈指数级增长等不足,构建了基于最小化工作站、均衡负荷、尽早拆卸有危害和高需求零部件的DLBP多目标优化模型,在此基础上,提出了改进人工蜂群算法。该算法包括以下4个阶段:在初始解生成阶段,引入危害指标和需求指标,提升算法收敛性能;在雇佣蜂搜索阶段,采取可变步长搜索策略,增加对较优解的搜索深度,加速淘汰劣解;在观察蜂搜索阶段,采用常规搜索与蠕动搜索相结合的混合搜索策略;在侦察蜂搜索阶段,构造了基于分布估计的搜索策略,引导搜索过程。应用本文算法对70个测试问题进行求解,其中65个求得了最优解,寻优率为92.86%;对10个任务实例求得最优解的需求指标为9730个,比蚁群算法减少了360个;52个任务实例的开启工作站数目、平滑率和拆卸成本3项指标均取得了更优的结果,求解较大规模问题的性能显著提升。      

基于广义规则的知识表示方法

大型AI系统的知识表示方法是人工智能应用的难点．在提高知识表示能力和降低系统复杂性之间，提出基于广义规则的知识表示模式以及该模式知识的存储策略，统一了确定性知识和不确定性知识的表示模式．实验分析表明该方法具有较强的实际应用价值．     

用于结构可靠指标计算的随机梯度算法

提出了一种基于几何原理求解结构可靠指标的高效实用算法,即随机梯度算法.该算法根据随机搜索方向的梯度反馈信息,采取有效的优化策略对随机搜索方向加以调整,缩短搜索路径,使目标的搜索方向更为准确,搜索效率更高.编制了相应程序对该算法的计算过程进行跟踪演示,以便直观形象地了解程序执行运作情况和算法性能,便于进行参数分析.经3个工程算例验证,该算法适用于结构可靠指标计算,计算精度令人满意.     

内河航道图档计算机管理系统开发初探

从图纸档案管理系统的应用开发,探讨了内河航道图档计算机管理系统的特点。提出了在微机环境下采用MapInfo和Visual C 联合开发该管理系统的设想。     

基于铁路客票价格问题的混合优化策略算法

混合智能算法和双层规划模型在城市交通领域已得到了广泛的应用,且实际效果显著。本文采用基于遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）的GASA混合优化策略求解铁路客票价格问题的双层规划模型,并用一个简单的算例表明：本算法在求解该双层规划方面更好发挥了智能搜索的优势,具有更高的效率和可信度。     

多机并行模糊调度带回溯追踪结构的禁忌搜索算法

对多机并行模糊调度问题以及禁忌搜索算法的邻域、禁忌表和搜索策略进行研究,提出一种求解该问题的带回溯追踪结构的禁忌搜索算法,该算法带有回访跟踪功能,对未访问的历史解的邻域继续搜索.仿真结果证明了算法的有效、可行.     

基于AI原理的牵引供电远动系统线路带电推导算法

结合ＡＩ原理，采用启发式深度优先算法实现了牵引供电远动系统线路带电推导，对该算法进行了理论分析，并给出了实现该算法的控制策略及软件框架。     

多机并行模糊调度带回溯追踪结构的禁忌搜索算法

对多机并行模糊调度问题以及禁忌搜索算法的邻域、禁忌表和搜索策略进行研究,提出一种求解该问题的带回溯追踪结构的禁忌搜索算法,该算法带有回访跟踪功能,对未访问的历史解的邻域继续搜索.仿真结果证明了算法的有效、可行.     

动态交通路网中有效路径的确定方法

动态路径搜索是动态交通分配与动态车辆路径导行系统的关键技术，是建立智能交通系统的基础之一。本文给出了动态有效路径的明确定义，并将深度优先搜索的树搜索算法、寻路定向性、层次空间推理策略以及A^＋算法中的定向估价函数相结合，提出了动态有效路径的一种有效算法。在新算法中通过对交叉口延误的特殊处理，使得城市交通路网中的分向交叉口延误得以充分体现，并有利于将交通导行系统与交通控制系统相融合．文中同时对动态有效路径搜索在动态车辆路径导行和动态交通分配的应用作了初步分析。     

模糊交货期下置换Flow Shop调度的禁忌搜索算法

实际生产过程中由于各种客观因素的影响，交货期往往具有不确定性．对模糊交货期下置换Flow Shop调度问题以及禁忌搜索算法的邻域、禁忌表和搜索策略进行研究，提出一种求解该问题的禁忌搜索算法．仿真结果表明，此算法不仅可以解决模糊交货期下的最小满意度最大化问题，而且具有较高的效率。     

旅行商问题推广及其混合智能算法

旅行商问题(TSP)是典型的NP-hard问题,是组合优化研究领域中的热点问题之一.全体旅行商问题(CTSP)是TSP的变形推广,它是比TSP更复杂的一个问题,而且有着广泛的应用.遗传算法(GA)具有随机全局搜索能力,但对于系统反馈信息利用能力差,且收敛慢,求解效率低.蚁群系统(ACS)算法具有并行全局搜索能力,且在很...     

一种改进的GPS模糊度白化滤波算法

在深入分析白化滤波去相关算法的基础上,对白化滤波算法进行了改进,以改善GPS模糊度解算中的去相关效果.在改进算法中,对模糊度协方筹矩阵的元素进行排序处理,以保证矩阵分解的有效性,改善去相关效果,提高模糊度离散搜索效率和质量.数值模拟结果表明,该算法不受维数限制,对低维和高维都能成功解算,具有较强的适用性和良好的去相关效果,能提高动态模糊度解算的效率.     

智能搜索技术在船舶导航系统中的应用研究概述

新形势下船舶导航系统显示信息的全面性与功能操作的复杂性要求系统具有进行快速检索、查找导航数据的能力。通过建立整个系统的综合数据库,应用智能搜索技术,融入盲目搜索算法、启发式算法,设计一套综合智能搜索系统子系统融入船舶导航系统中,可方便使用者快速检索所需信息,增加导航系统的实际操作能力,节约操作时间,提高工作效率。     

并联式混合动力汽车能量管理的马尔可夫决策

为研究同轴并联式混合动力汽车的能量管理策略,建立了同轴并联式动力系统动态方程,分析了转矩需求无后效性的马尔可夫特性.在维持电池容量不变的条件下,以燃油消耗最小为优化目标,采用马尔可夫决策实施能量管理策略,并采用策略迭代方法求解了马尔可夫能量管理的转矩决策过程,在J1015工况和昆明工况进行了仿真,实现了能量管理的在线实施.结果表明,与基于动态规划的能量管理策略相比,马尔可夫决策的能量管理策略能在线实施,且电池容量变化更为平稳;在燃料消耗方面是全局次优的,在J1015行驶工况下100 km燃油消耗增加了1.32 L,在昆明行驶工况下100 km燃油消耗增加了1.59 L.      

适于营运车辆超速时空特征分析的改进DBSCAN算法

营运车辆的超速违法行为具有较大的危害性,分析其超速的时间和空间分布规律,对于加强道路运输安全管理具有重要意义.鉴于此,提出一种适于营运车辆超速时空特征分析的改进DBSCAN算法,通过添加时间半径达到对时间维度的支持,对营运车辆超速多发点在时空维度上进行聚类,揭示营运车辆超速违法行为的时空分布特征.然后在广东省重点车辆监控平台上对算法进行验证.实验结果表明,该算法能够快速对超速数据进行时间和空间维度的聚类分析,有效完成超速路段和时段的排查,为查找营运车辆超速常发路段和时段提供了新的分析方法.