启发式信息相关论文
装配线是现代制造业将产品的零件进行组装的重要生产方式,而装配线平衡问题是指将具有优先关系操作分配到各个工位,使得装配线某些......
依据说服理论,审判人员在科学证据审查认定过程中,存在中央路径与外围路径两种不同的决策路径选择,当审判人员选择中央路径时会依......
在非常规突发事件背景下，社会互动与心理的耦合对情绪健康和心理定势产生一系列影响，局内外因素在其中发挥了自我参照效应的作用，其中......
整个Web的规模和资源正在不断扩大、深化，其中Web数据库资源难以通过传统搜索引擎索引到，所以被称之为“DeepWeb”，其蕴含的信息量更......
以双加工模型为理论基础,通过经济学实验分别探讨启发式和理性分析式两类信息处理系统和决策框架与个体策略选择之间的关系。研究......
路径搜索是许多游戏的核心组成部分,路径搜索的算法有很多,不同的搜索算法有其不同的搜索策略、时间效率、空间消耗与应用场合。本......
电子商务网站以查询接口的方式提供商务信息,查询接口也是隐藏在后端的Deep Web数据库模式信息的载体.有效解析查询接口是访问Deep......
针对故障树分析法在故障搜索中存在的不足,应用多目标优化决策论和序贯决策论研究了设备故障诊断中的最优搜索策略的求解算法,并以......
获取模式信息是深入研究Deep Web数据的必要步骤,针对Deep Web结果模式结构信息的丢失问题,提出了一种基于启发式信息的Deep Web结......
本文结合二次分配问题（quadratic assignment problem,QAP）的特点,通过分析传统蚂蚁算法在解决QAP问题时收敛过快,精度不高的缺点,提......
ACO_R算法是一种应用于连续域实值优化的蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）。ACO_R算法可用于训练神经网络。与常规的蚁群算法......
针对蒙特卡罗可见性采样开销大的问题,提出了一种基于自适应迭代面光源采样的3D场景柔和阴影绘制算法。首先为每个可视场景点产生......
社区发现问题近年来成为网络挖掘领域研究的热点问题。提出了一种基于蚁群算法的社区发现模型,将社区发现问题转化为一个优化问题,......
传统的图规划技术在处理规模较大的智能规划问题时,由于计算量的递增爆炸,导致算法在规划问题上容易出现效率瓶颈。对图规划技术进......
分析了人工鱼群算法求解组合优化问题的不足,提出一种改进人工鱼群算法。该算法针对背包问题的特点,采用随机键方法对待装载物品进......
针对传统的蚁群边缘检测算法存在耗时长和易受噪声影响的缺点,提出了一种改进的蚁群边缘检测算法.该算法对蚂蚁路径选择中的启发式......
在介绍了一般搜索策略的前提下,对盲目搜索和启发式搜索进行了探讨,进而介绍了几种常用的搜索策略,并对各种搜索策略进行了比较.最......
讨论一种基于MBS搜索的启发式算法——蚁群优化(ACO)算法,ACO算法的求解以信息素为前提进行,阐述了信息素值的初始化方法,对信息素......
可疑交易监测分析是反洗钱研究的一个重要分支。图中存在一种非常重要的结构—有向圈。金融交易数据可以用有向图表示，称为金融交易......
在对基于区分矩阵的值约简算法进行了分析发现，这些算法在区分矩阵构造时或数据处理时，忽略了对于同在一个决策属性类对象集包含的信......
属性约简是粗糙集应用于数据分析中的重要概念。文章提出了一种以属性的关联度作为启发式信息的属性约简方法，并用实例分析说明了该......
现有的无线传感器网络室内轨迹跟踪算法是通过定位形成轨迹的,没有利用一定空间范围内相邻信标节点RSSI定位信息在一段时间内的启......
服务机器人仿真属于非经典规划的范畴,主要研究基于真实场景中服务机器人在完成多个任务时的最优行动路径和行动序列规划。将全局......
针对极小化总加权延迟指标下的单机调度问题研究,提出一种基于信息素差异更新的改进蚁群算法。采用基于工件序列的编码方式,并结合......
单一结构和机制的算法一般难以得到满意的解。为此,提出一种新型的启发式人工鱼群算法。将进化策略、粒子群算法中的信息策略加入......
使用粗糙集中的等价关系来刻画粒度,粗糙集结合粒度计算方法,给出信息决策表的粒度表示,并将信息决策表中的属性重要度值作为启发......
粗糙集作为一种处理不精确、不确定与不完全数据的新的数学理论，同模糊集、神经网络、证据理论一起成为不确定性理论计算的一个重要......
针对卫星数传调度问题，提出了基于任务一资源关联结点的新型解构造图模型，人工蚁群通过任务边和资源弧分阶段进行任务调度序列和资源......
使用搜索技术解决难题,是人工智能的一个古老课题.在搜索中利用启发式信息,是目前控制搜索方向的主要方法.设计合理的评价函数,将......
属性约简是知识发现中的提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法.首先,通过构造一个新的算子,将信息论角度......
分辨矩阵为属性约简与求核运算提供了一种规范精确的数学模型,通过分辨矩阵模型可方便地获取决策系统全体属性约简.本文基于分辨矩......
从非线性无约束问题的最优化方法出发，讨论了BP算法及其改进算法的数学本质和其中蕴含的最优化思想，总结了其中的数学思想和基本规律......
针对复杂集装箱装载问题(CLP),应用启发式信息与蚁群算法求解了最优装载方案。首先,建立了复杂集装箱装载问题的数学模型,利用蚁群......
结合拆卸线平衡问题的特性，建立了相应的数学模型。该模型在以最小化工作站数、均衡各工作站空闲时间为目标函数的基础上，考虑了尽可......
特征选取是一个NP-Hard问题。为了快速完成信息系统的一个最小特征选取，引入了类扩张矩阵的定义。通过类扩张矩阵的元素表示对象的......
数字水系网提取是数字地形分析的重要研究领域,也是通用GIS软件的重要功能模块和研究内容之一,在沉积物分析、土壤侵蚀分析、环境......
当今,阅读理解问题研究已成为问答系统研究的热点问题。与以往的问答系统在大规模文档集合中检索答案不同,阅读理解问题更侧重于对......
粗集理论是一种处理不确定、不一致数据的新的数学工具。属性约简是粗集理论研究的重要内容,是在保持信息系统分类能力不变的基础......
最大频繁项集的挖掘在关联规则挖掘中起着非常重要的作用，将其抽象为带约束条件的子集问题，利用蚁群算法进行求解。实验结果表明，与传......
属性约简是粗糙集理论研究的主要内容之一,为了能够有效地获取决策表中属性最小约简,在分析属性约简的方法与遗传算法的基础上,将......
汽车保险欺诈在全球范围内逐步蔓延,车险欺诈识别越来越受到社会关注。本文针对实际汽车保险索赔数据中样本数量大且不平衡的特点,......
测试数据的自动生成,是提高软件测试效率的重要手段.从软件测试工程实践的角度提出快速生成测试数据的完整模型,更有利于提高测试......
期刊
针对传统K_means聚类方法采用随机选择初始聚类中心而导致的收敛速度慢的问题,本文结合空间中的距离度量提出一种改进的K_means聚......
通过引入标识特征集，把信息系统分解为独立的信息子系统。各个信息子系统逐一转变为类扩张矩阵和浓缩类扩张矩阵。以每个类扩张矩阵......
数据挖掘是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。近年来,数据挖掘受到了普遍关注,已经成为信息系统和计算机科学......
计算机博弈是人工智能领域一个极其重要且最具挑战性的研究方向之一,它的研究为人工智能带来了很多重要的方法和理论,产生了广泛的......
粗糙集理论是一种能有效分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息的工具,目前已广泛应用于知识发现领域。粗糙集理论能......
