注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 利用启发式搜索解决八数码难题程序及实验报告

  2. 实验中采用全局择优的广度优先搜索方式，并以启发函数作为指引，进行启发式搜索，搜索的效率很高！还附有实验报告一份，希望对大家有用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-02
    • 文件大小：191488
    • 提供者：tshxuan

  1. 人工智能启发式图搜索算法

  2. 摘　要：启发式搜索策略概述和有序搜索。启发式搜索弥补盲目搜索的不足，提高搜索效率。一种方法用于排列待扩展节点的顺序，即选择最有希望的节点加以扩展，那么，搜索效率将会大为提高。进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息。 关键词：启发式搜索；估价函数；有序搜索；A*算法； 正文： 启发式图搜索的意义因为无信息图搜索算法的效率低，耗费过多的计算空间与时间，这是组合爆炸的一种表现形式。所以引入了启发式图搜索算法。 启发式图搜索算法就是进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息，把

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-16
    • 文件大小：100352
    • 提供者：y06480509

  1. 浅析计算机人工智能启发式搜索函数

  2. 浅析计算机人工智能启发式搜索函数 阐述了人工智能的核心问题及启发式搜索函数的基本概念，介绍了4种经典问题启发式搜索函数的选择及其研究中遇到的难题，并从中求解来探讨解决问题的思路。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-11
    • 文件大小：128000
    • 提供者：cctshiyu

  1. 启发式函数解决八数码问题

  2. 人工智能实验报告，启发式解决八数码问题的实验报告

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-06-04
    • 文件大小：35840
    • 提供者：u010956409

  1. 为什么函数式编程至关重要(中文版)

  2. 随着软件变得越来越复杂，良好的软件结构也越来越重要。结构良好的软件易于编写，易于调试，同时提供可复用模块以降低未来开发的成本。常见的语言在对问题进行模块化方面具有理念上的局限性，而函数式语言超越了这些局限。在本文中我们将特别展示函数式语言的两大特性——高阶函数与惰性求值，它们能够极大地促进模块化。作为例证，我们运用列表和树编写了一些数值算法，并实现了alpha-beta启发式搜索（一个人工智能算法，用于游戏系统中）。由于模块化是成功程序设计的关键，所以函数式语言对现实世界而言便极其重要了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-10-10
    • 文件大小：387072
    • 提供者：yaos

  1. 人工智能第一次实验报告 图搜索策略

  2. 以九宫问题/八数码问题为例，以某种搜索策略编程演示其搜索过程，最好能采用全局择优搜索，其中的启发式函数自己设计

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-05-15
    • 文件大小：69632
    • 提供者：u011606158

  1. 人工智能基于启发式搜索的八皇后问题

  2. 人工智能基于启发式搜索的八皇后问题，根据定义的启发式函数来快速的搜索八皇后问题，与一般的盲目搜索不同

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-11-08
    • 文件大小：2048
    • 提供者：u014046168

  1. 启发式算法

  2. 组合式优化问题 组合式优化问题 „ 七桥问题 „ 最短路径问题 „ 公路连接问题 „ 旅行商问题 „ 函数优化问题 „ 无约束函数优化问题 无约束函数优化问题 „ 有约束函数优化问题 有约束函数优化问题 „ 混合优化问题 „ 函数优化+组

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-09-19
    • 文件大小：694272
    • 提供者：weixin_38965762

  1. 3位数表示法中的自由共形场的分区函数

  2. AdS / CFT对偶的最简单示例对应于d维的自由CFT，其中矢量或场的场表示内部对称群在大N限内对偶，这是AdS d +1中无质量或无质量加大量高自旋的理论。 当保形场属于高维表示时，即携带两个以上的内部对称指数时，人们可能还会研究泛化。 在这里，我们考虑3-基本（“ 3-plet”）表示的情况。 一种动机是与多个M5膜理论的推测联系：启发式论点表明，它可能与具有AdS的大N对称组的3 ple表示中的6d（2,0）张量多重峰的（相互作用）CFT有关。 7双。 我们针对U（N）的三重表示中的自

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-21
    • 文件大小：975872
    • 提供者：weixin_38720997

  1. 人工智能基于启发式搜索的八皇后问题

  2. 人工智能基于启发式搜索的八皇后问题，根据定义的启发式函数来快速的搜索八皇后问题，与一般的盲目搜索不同 人工智能基于启发式搜索的八皇后问题，根据定义的启发式函数来快速的搜索八皇后问题，与一般的盲目搜索不同

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-06
    • 文件大小：973
    • 提供者：yuwenhuawinner

  1. 人工智能基于启发式搜索的八皇后问题

  2. 人工智能基于启发式搜索的八皇后问题，根据定义的启发式函数来快速的搜索八皇后问题，与一般的盲目搜索不同 人工智能基于启发式搜索的八皇后问题，根据定义的启发式函数来快速的搜索八皇后问题，与一般的盲目搜索不同

  3. 所属分类：讲义

  1. 中国象棋python实现 Alpha-beta剪枝+GUI+历史启发式+有普通人棋力

  2. 不用神经网络强化学习，只用alpha-beta剪枝和搜索实现的下象棋！我们的中国象棋使用python实现，总共2000+行代码，分为走法计算、评估函数与搜索和UI三部分，并采用历史启发算法进行优化，有着不错的效果。可以实现正常的人机对战，有着普通人的棋力。详细信息（有惊喜）可以查看博客https://blog.csdn.net/weixin_43398590/article/details/106321557

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-09
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_43398590

  1. 启发式搜索问题研究

  2. 探讨了问题空间中的启发式搜索技术，给出了构造启发式函数的基本方法，指出提高启发能力的措施和影响启发式搜索效率的主要因素。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-26
    • 文件大小：133120
    • 提供者：weixin_38670501

  1. A*算法求解迷宫寻路问题（启发式算法）

  2. 入口坐标和出口坐标分别为(startx,starty)和(endx,eny)，每一个坐标点有两种可能：0或1，其中0表示该位置允许通过，1表示该位置不允许通过。以寻路问题为例实现A*算法的求解程序，设计两种不同的估价函数。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-04
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_36949278

  1. 利用JavaScript在网页实现八数码启发式A*算法动画效果

  2. 最近人工智能课老师布置了一个八数码实验，网上看到很多八数码的启发式A*算法，但是大多数都是利用C或者C++在控制台实现的，于是我用js在网页中做了一个类似的。 首先八数码就是一个九宫格，其中有一个空格，其他八个对应数字1-8， 移动空格，使得最后状态为有序，如下图 启发式算法是指在求解时，利用启发函数将不符合规则的解节点去掉，从而缩小问题的解空间。 A*算法是利用评价函数的启发式算法，在本例中，利用当前节点状态与最终节点状态所不同的格子数来评估节点的优劣，将优越节点储存并在之后展开，将劣质节

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-28
    • 文件大小：206848
    • 提供者：weixin_38652058

  1. 基于启发式搜索的移动机器人主动定位

  2. 提出了一种基于启发式搜索的主动定位算法.首先利用自适应粒子聚类算法对粒子进行聚类;然后分别构造路径规划树和解空间树,并根据优先级评估函数计算解空间树中所有节点的优先级,利用优先队列式分支限界法解决路径搜索问题;最后针对单个粒子簇分散问题提出了一种定位精度主动提升方法.仿真实验验证了所提出方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：690176
    • 提供者：weixin_38689223

  1. mealpy:PYthon中最先进的MEta启发式算法的集合（渐进式）-源码

  2. PYthon中最先进的MEta启发式算法的集合（渐进式） “知识就是力量，分享是生活进步的前提。对某人来说，这似乎是一种负担，但这是实现永生的唯一途径。” --- 快速通知 嘿，在收到有关如何使用此库解决多个（许多）目标优化问题的许多问题之后？ 不好意思告诉您，该库仅用于解决单（单）目标优化问题。 由于处理多个目标函数与单个目标函数完全不同（更难）。 （查找Pareto前沿（参考前沿-真正的Pareto前沿）是NP难题。 因此，我目前正在制作一个新的库“ momapy”-（PYthon中最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：294912
    • 提供者：weixin_42106299

  1. 定性空间表示中的启发式最短路径算法

  2. 定性空间表示和最短路径是许多研究领域中的重要问题。 本文首先提出了一种定性的空间表示方法。 具体地，在Voronoi图中定义空间相邻关系，并且进一步将其用作空间分解的标准，然后可以定性地表示空间。 其次，基于本文提出的定性空间表示，定义了启发式函数，然后设计并实现了最短路径的启发式算法。 最后，进行了实验，结果表明：（1）本文提出的定性空间表示方法是可行的；（2）与Dijkstra最短路径算法相比，该启发式最短路径算法更为有效。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：752640
    • 提供者：weixin_38715831

  1. ConnectFour-AI-Based-Game:连接四是一个确定性的棋盘游戏。 我们为此游戏创建了战略性AI模型。 我们使用了minimax算法和启发式函数来改进我们的策略-源码

  2. 基于ConnectFour-AI的游戏 连接四是一个确定性的棋盘游戏。 我们为此游戏创建了战略性AI模型。 我们使用minimax算法和启发式函数来改进我们的策略。 Minimax搜索树 启发式1，启发式2和启发式3解释 评估启发式1（AI1）：对于AI（最大化玩家），我们认为拥有很多顺序的双组和三组组是一个优势。 这就是为什么每组双打的得分都增加10分的原因。 每个三人组的得分都增加了1000分。 对于最小化的玩家，每组双打的得分都减去10分，而每三组的得分都减去1000分。 评估启发式2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：104448
    • 提供者：weixin_42102933

  1. 使用可允许的启发式函数和不可允许的启发式函数同时调度柔性制造系统的搜索策略

  2. 使用可允许的启发式函数和不可允许的启发式函数同时调度柔性制造系统的搜索策略

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：359424
    • 提供者：weixin_38608378
« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 »