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-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.     

遗传程序设计——计算机自动程序设计的新途径

遗传程序设计作为演化计算的分支，具有概率搜索的本质和结构优化的特征，已成为研究计算机自动程序设计的重要工具。文中对遗传程序设计的研究进展作了综述，着重比较了遗传程序设计与传统的人工智能方法在本质上的差异，并展望了今后遗传程序设计在计算机自动程序设计方面的应用前景。     

缸套活塞环设计专家系统的知识获取和知识库建设（Ⅱ）：dBASEⅢ支…

建筑机械设计专家系统支撑数据库应着重解决好两个问题，对大量数据的维护和利用。本文采用ｄＢＡＳＥⅢ建筑机械设计专家系统的支撑数据库管理系统，并通过ＦＯＲＴＲＡＮ程序设计语言实现ｄＢＡＳＥⅢ支撑数据库同ＩＢＭ－ＰＣ计算机人工智能程序设计语言ＧＣＬＩＰＳ的数据接口，较好地解决了这两上问题。     

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．     

基于路径搜索的格值命题逻辑自动推理方法

提出一种基于路径搜索的自动推理算法．除了采取预处理外，还采用了动态的删除策略，使对大部分路径的搜索变成对一条路径搜索．可快速地完成对一类格值命题逻辑中的任何一个子句集可满足性与不可满足性的判定．文中还讨论了该算法计算的复杂性．     

国际工程现场施工材料管理系统

针对中国企业涉外工程的特点，按照信息系统建立的一般程序，从现场施工材料管理系统特点、流程分析、功能设计入手，对采用MS-Office办公套件中的Excel、Access两种常用软件构建现场施工材料管理系统的过程、要点进行了分析，并对两者应用过程中的注意事项、特点、适用情况等做了总结．     

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.     

路基边坡稳定计算及图形处理技术

采用简化毕肖甫法编制主机程序进行路在边坡圆弧滑动时的整体稳定性计算，并用专业数据处理软件和ＣＡＤ软件将最危险滑动面的圆心和半径的搜索过程以及有关的计算结果进行图形处理，增强了计算和分析有直观性，通过大量的实例计算表明，该程序及相关的图形处理使用方便、直观，结果精确可靠，在道路设计中具有较大的实用性。     

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最短径路是网络优化中的一个经典问题，Dijkstra算法被公认为是一种十分有效的最短径路的搜索求解算法．本在研究网络一般结构特点的基础上，发现传统Dijkstra算法在每次迭代过程中都需要搜索所有节点的这一缺陷，通过向搜索节点中引入“度”的信息，提出了基于“度搜索”的改进算法，并根据网络的特点，给出了有向网络和无向网络两种情况下存在“度”差异的算法设计方法；算法的整体结构与Dijkstra保持了一致性，没有算法结构的突变，因而通过修改原有Dijkstra程序和重新设计“度搜索”程序都十分容易实现．该算法提高了最短径路的搜索效率，特别是对稀疏网络，算法效率更为明显，其复杂度小于O(｜V｜^2)．     

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.     

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。     

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。     

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.