二进制布谷鸟搜索算法_冯登科
利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏
利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏南京信息工程大学研究生实验报告 课程名称人工智能与专家系统 实验名称利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏 学生姓名王灿田 学号 20111221332 院系信息与控制学院 专业系统分析与集成 任课教师梅平 2012年6月10日 1利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏 1.α-β搜索过程 在极小极大搜索方法中，由于要先生成指定深度以内的所有节点，其节点数将随着搜索深度的增加承指数增长。这极大地限制了极小极大搜索方法的使用。能否在搜索深度不变的情况下，利用已有的搜索信息减少生成的节点数呢, 设某博弈问题如下图所示，应用极小极大方法进行搜索。假设搜索的顺序为从下到上，从左到右。当计算完a的值为0后，由于b是极大节点，马上就可以知道b的值大于等于0。接下来求c的值。由于c是极小节点，由d的值为-3，知道c 的值小于等于-3。而a和c都是b的子节点，所以即便不扩展节点e，也可以知道b的值一定为0了。所以在这种情况下，没有生成节点e的必要。同样，在知道b 的值为0后，由于k是极小节点，所以立即知道k的值要小于等于0。而通过节点f、g，知道h的值至少为3。这样即便不扩展A所包围的那些节点，也能知道k的值一定为0。所以A包围的那些节点也没有生成的必要，不管这些节点取值如何，
都不影响k的值。如果在搜索的过程中，充分利用这些信息，不就可以少生成很多节点，从而提高搜索的空间利用率吗,α-β过程正是这样一种搜索方法。 图1 MINIMAX过程是把搜索树的生成和格局估值这两个过程分开来进行，即先生成全部搜索树，然后再进行端节点静态估值和倒推值计算，这显然会导致低效率。如图1中，其中一个MIN节点要全部生成A、B、C、D四个节点，然后还要逐个计算其静态估值，最后在求倒推值阶段，才赋给这个MIN节点的倒推值,?。其实，如果生成节点A后，马上进行静态估值，得知f(A),,?之后，就可以断定再生成其余节点及进行静态计算是多余的，可以马上对MIN节点赋倒推值,?，而丝毫不会影响MAX的最好优先走步的选择。这是一种极端的情况，实际上把生成和倒推估值结合起来进行，再根据一定的条件判定，有可能尽早修剪掉一些无用的分枝，同样可获得类似的效果，这就是α-β过程的基本思想。 22.利用α-β搜索过程的一字棋的实例 图2一字棋第一阶段α-β剪枝方法 为了使生成和估值过程紧密结合，采用有界深度优先策略进行搜索，这样当生成达到规定深度的节点时，就立即计算其静态估值函数，而一旦某个非端节点有条件确定其倒推值时就立即计算赋值。从图2中标记的节点生成顺序号(也表示节点编号)看出，生成并计算完第6个节点后，第1个节点倒推值完全确定，可立即赋给倒推值,1。这时对初始节点来说，虽然其他子节点尚未生成，但由于s属极大值层，可以推断其倒推值不会小于,1，我们称极大值层的这个下界值为α，即可以确定s的α,,1。这说明s实际的倒推值决不会比,1更小，还取决于其他后继节点的倒推值，因此继续生成搜索树。当第8个节点生成出来并计算得静态估值为,1后，就可以断定第7个节点的倒推值不可能大于,1，我们称极小值层的这个上界值为β，即可确定节点,的β,,1。有了极小值层的β值，很容易发现若α?β时，
基于优化问题的多目标布谷鸟搜索算法
基于优化问题的多目标布谷鸟搜索算法 关键字：布谷鸟搜索、元启发式算法、多目标、最优化 摘要：在工程设计方面，很多问题都是典型的多目标问题，而且，都是复杂的非线性问题。现在我们研究的优化算法就是为了解决多目标化的问题，使得与单一目标问题的解决有明显的区别，计算结果和函数值有可能会增加多目标问题的特性。此时，元启发式算法开始显示出自己在解决多目标优化问题中的优越性。在本篇文章中，我们构造了一个新的用于解决多目标优化问题的算法——布谷鸟搜索算法。我们通过一系列的多目标检验函数对其的有效性已经做出来检验，发现它可以应用于解决结构设计等问题中去，例如：光路设计、制动器设计等。另外，我么还对该算法的主要特性和应用做了相关的分析。 1.简介 在设计问题中经常会考虑到很多多重的复杂问题，而且这些问题往往都具有很高的非线性性。在实际中，不同的目标之间往往会有分歧和冲突，有时候，实际的最优化解决方案往往不存在，而一些折中的和近似的方案往往也可以使用。除了这些挑战性和复杂性以外，设计问题还会受到不同设计目标的约束，而且还会被设计代码、设计标准、材料适应性、和可用资源的选择，以及
设计花费等所限制，甚至是关于单一目标的全局最优问题也是如此，如果设计函数有着高度的非线性性，那么全局最优解是很难达到的，而且，很多现实世界中的问题经常是NP-hard的，这就意味着没有一个行之有效的算法可以解决我们提出的问题，因此，对于一个已经提出的问题，启发式算法和科学技术与具体的学科交叉知识经常被用于其中，用来作为解决问题的向导。 另一方面，元启发算法在解决此类优化问题方面是非常有效的，而且已经在很多刊物和书籍中得以运用，与单一目标的优化问题相反的是，多目标优化问题具有典型的复杂性和困难性，在单一目标的优化问题中我们必须去找出一个最优化的解决方法，此方法在问题的解决中存在着一个单一的点，并且在此问题中不包括那些多重的、平均优化的点，对于一个多目标的优化问题，存在着名为Pareto-front的多重的复杂的优化问题，为了了解我们所不熟悉的Pareto-front问题，我们需要收集并整理很多不同的方法，从而，此计算结果将会随着近似解的变化、问题的复杂度和解决方法的多样性而有所变化甚至增加。在理论上，此类解决方法应包括问题并且应相对的有一致无分歧的分布情况，然而，还没有科学的方法可以证明这种解决方法可以在实际中得以应用。 从问题的出发点我们可以得知，算法可以在单一目标优化问题中运行的很好，但是却不能在多目标的优化问题中直接的运用，除非是在特殊的环境与条件下才可以应用。例如，使用一些
基于优化问题的多目标布谷鸟搜索算法
基于优化问题的多目标布谷鸟搜索算法
基于优化问题的多目标布谷鸟搜索算法 关键字：布谷鸟搜索、元启发式算法、多目标、最优化 摘要：在工程设计方面，很多问题都是典型的多目标问题，而且，都是复杂的非线性问题。现在我们研究的优化算法就是为了解决多目标化的问题，使得与单一目标问题的解决有明显的区别，计算结果和函数值有可能会增加多目标问题的特性。此时，元启发式算法开始显示出自己在解决多目标优化问题中的优越性。在本篇文章中，我们构造了一个新的用于解决多目标优化问题的算法——布谷鸟搜索算法。我们通过一系列的多目标检验函数对其的有效性已经做出来检验，发现它可以应用于解决结构设计等问题中去，例如：光路设计、制动器设计等。另外，我么还对该算法的主要特性和应用做了相关的分析。 1.简介 在设计问题中经常会考虑到很多多重的复杂问题，而且这些问题往往都具有很高的非线性性。在实际中，不同的目标之间往往会有分歧和冲突，有时候，实际的最优化解决方案往往不存在，而一些折中的和近似的方案往往也可以使用。除了这些挑战性和复杂性以外，设计问题还会受到不同设计目标的约束，而且还会被设计代码、设计标准、材料适应性、和可用资源的选择，以及
设计花费等所限制，甚至是关于单一目标的全局最优问题也是如此，如果设计函数有着高度的非线性性，那么全局最优解是很难达到的，而且，很多现实世界中的问题经常是NP-hard的，这就意味着没有一个行之有效的算法可以解决我们提出的问题，因此，对于一个已经提出的问题，启发式算法和科学技术与具体的学科交叉知识经常被用于其中，用来作为解决问题的向导。 另一方面，元启发算法在解决此类优化问题方面是非常有效的，而且已经在很多刊物和书籍中得以运用，与单一目标的优化问题相反的是，多目标优化问题具有典型的复杂性和困难性，在单一目标的优化问题中我们必须去找出一个最优化的解决方法，此方法在问题的解决中存在着一个单一的点，并且在此问题中不包括那些多重的、平均优化的点，对于一个多目标的优化问题，存在着名为Pareto-front的多重的复杂的优化问题，为了了解我们所不熟悉的Pareto-front问题，我们需要收集并整理很多不同的方法，从而，此计算结果将会随着近似解的变化、问题的复杂度和解决方法的多样性而有所变化甚至增加。在理论上，此类解决方法应包括问题并且应相对的有一致无分歧的分布情况，然而，还没有科学的方法可以证明这种解决方法可以在实际中得以应用。 从问题的出发点我们可以得知，算法可以在单一目标优化问题中运行的很好，但是却不能在多目标的优化问题中直接的运用，除非是在特殊的环境与条件下才可以应用。例如，使用一些
RFID中基于动态二进制的改进树型搜索算法及其实现
【摘要】rfid技术作为物联网应用的核心关键技术，已经普及到生产和生活的各个领域，而如何提高rfid系统防冲突能力，减少总识别时间已成为当前急需解决的关键。本文提出的基于动态二进制的改进树型搜索算法通过简化阅读器发送的指令和冲突检测过程，并利用栈来保存已经被阅读器接收到的标签epc数据，能最大化的降低阅读器与标签之间的通信量，有效的提高标签的识别速度。仿真结果表明，相比于常规的确定性标签防冲突算法，该算法显著提高了性能，尤其在待识别标签数量较大的情况下，具有良好的应用前景。 【关键词】rfid；物联网；防冲突；树型搜索；epc 引言 随着由物联网引领的第三次全球信息化产业浪潮的不断推进，rfid（射频识别）技术已成为制造全球化、贸易全球化和物流全球化的核心推动力。无线射频识别技术（radio frequency identification，rfid）是一种利用无线射频方式在阅读器和标签之间进行非接触双向数据传输，以达到目标识别和数据交换目的的技术[1]。由于其具有非接触识别、可识别高速运动物体、抗恶劣环境、保密性强、可同时识别多个识别对象等优点，射频识别技术已成为当今自动识别数据收集行业发展最快的一种技术，目前其在交通管理、仓储管理和生产线自动化管理等诸多领域得到了越来越广泛的应用。 在rfid系统中，当有多个电子标签进入一个或多个阅读器感应区域的时候，阅读器与多个电子标签的同时通信会使得无线通信信号互相干扰，以致阅读器无法接收到正确的信息，这种情况一般称之为“冲突”或“碰撞”等。为了避免冲突的影响，rfid系统定义了一系列当冲突发生时的操作，而基于这些操作的方法就是防冲突算法[2]。 一、典型防冲突算法 对于要求低复杂度、低功耗以及低成本的rfid系统，最为通用的防冲突机制是时分多址复用（tdma）。目前流行的两类标签防冲突算法，主要包括随机性算法中的纯aloha、时隙aloha、动态帧时隙aloha算法等，确定性算法中的二进制树型搜索算法、bbt算法、qt算法等[3]。随机性防冲突算法由于随机性大，当大量标签读取时，帧冲突严重，正确率难以达到100%。相比而言，确定性防冲突算法的识别精度和识别效率有较大提高，因此被广泛应用。本文主要研究和分析基于tdma的确定性防冲突算法，但是目前的二进制算法由于存在较大的通信量和识别延时，因此有进一步改进的空间，本文的动态二进制的改进树型搜索算法便是为此而改进设计的。 二、确定性标签防冲突算法 确定性标签防碰撞算法是以阅读器为主动控制器，进入射频场的所有标签同时由阅读器进行控制和检查。阅读器依据标签的id号首先向标签发射不同的询问信号或指令，阅读器根据冲突的信号，按照二叉树深度优先搜索的思想，逐步缩小搜索范围，搜索符合条件的标签，直到找到规定的射频标签。该方法杜绝了随机性算法中的标签“饿死”的情况，具有100%的高识别率[4]。最典型的是二进制树型搜索算法，在此基础上，又出现了逐位比较的二进制树搜索算法[5]（bit-by-bit binary tree algorithm，bbt），问询树算法[6]（query binary treealgorithm，qt）等。 1.二进制树型搜索算法 二进制树型搜索算法中为了能辨认出阅读器中数据碰撞的比特位的准确位置，采用的是manchester编码[1]，该编码约定逻辑‘1’表示发送信号由1到0的转变即下降沿跳变，而逻辑‘0’表示发送信号由0到1的转变即上升沿跳变。若无状态跳变，视为非法数据，作为错误被识别。当两个或多个标签同时返回的某一数位有不同的值，则接收到的上升沿和下降沿相互抵消，以致出现“没有变化”的状态，阅读器由此可判断该位出现了碰撞。假设标签
基于动态二进制的二叉树搜索结构RFID反碰撞算法_李兴鹤
收稿日期:2005-10-26 基金项目:山东省自然科学基金(Y2004G05) 作者简介:李兴鹤( 1981-),男,硕士研究生,主要研究领域:自动识别技术,嵌入系统,物流系统。 文章编号:1002-4026(2006)02-0051-05 基于动态二进制的二叉树搜索结构RFID 反碰撞算法 李兴鹤1 ,胡咏梅1 ,王华莲2 ,付延安1 ,郭春花 1 (1.山东大学控制科学与工程学院,济南250061;2.山东劳动职业技术学院,山东济南250022) 摘要:针对RFID 系统中最常见的反碰撞问题,提出一种基于动态二进制的二叉树搜索结构RFID 反碰撞算法,并用反证法证明整个搜索过程符合满二叉排序树结构,然后对比二进制及动态二进制算法,证明本算法的优越性,仿真结果表明本算法比已有的动态二进制反碰撞算法更具优势,而且随着标签数目与标签EPC 位数的增多,优势更明显。 关键词:RFID 反碰撞;二进制搜索;二叉树中图分类号:TP301.6 文献标识码:A 射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)是从20世纪90年代兴起并逐渐走向成熟的一项自动识别技术。它利用射频(Radio)方式进行非接触双向通信,以达到目标识别和数据交换目的。因为其自身优点,正被广泛应用于物流、跟踪、定位等领域。 1 RFID 系统的工作原理 RFID 系统的基本模型如图1所示。应答器又称标签,其中存储了需要识别、交互的数据;阅读器又称读头等。应答器与阅读器之间通过耦合实现射频信号的空间(无接触)耦合;在耦合通道内,根据时序关系,实现能量的传递和数据的交换。 2 RFID 系统反碰撞问题 在RFID 系统工作时,可能会有一个以上的标签处于阅读器的作用范围内,当它们同时向阅读器返回信息时,可能出现互相干扰,称为碰撞。解决碰撞的算法称为反碰撞算法。目前对于此问题有空分多址(SD MA)法、频分多址(FDMA)法、码分多址(C DMA)法、时分多址(TD MA)法,其中以TD MA 时分多址法最为常用,较成熟的ALOHA 、时隙ALOHA 法、动态时隙ALOHA 法、二进制搜索算法、动态二进制搜索算法等[1] 都属于TDMA 时分 多路法。 3 二叉树搜索结构算法 图1 RFID 系统的基本模型 3.1 算法约定 (1)阅读器对区域内所有标签处于未知状态,并且需要与所有标签进行通讯,阅读器作用范围内标签能在同一时刻开始传送其电子产品代码,以便准确地监测碰撞位的发生; 第19卷 第2期2006年4月 山东科学 S HANDONG SCIENCE Vol 119 No 12 Apr 12006
布谷鸟算法
今天我要讲的内容是布谷鸟算法，英文叫做Cuckoo search (CS algorithm)。首先还是同样，介绍一下这个算法的英文含义，Cuckoo是布谷鸟的意思，啥是布谷鸟呢，是一种叫做布谷的鸟，o(∩_∩)o ，这种鸟她妈很懒，自己生蛋自己不养，一般把它的宝宝扔到别的种类鸟的鸟巢去。但是呢，当孵化后，遇到聪明的鸟妈妈，一看就知道不是亲生的，直接就被鸟妈妈给杀了。于是这群布谷鸟宝宝为了保命，它们就模仿别的种类的鸟叫，让智商或者情商极低的鸟妈妈误认为是自己的亲宝宝，这样它就活下来了。Search指的是搜索，这搜索可不是谷歌一下，你就知道。而是搜索最优值，举个简单的例子，y=(x-0.5)^2+1，它的最小值是1，位置是(0.5,1)，我们要搜索的就是这个位置。 现在我们应该清楚它是干嘛的了吧，它就是为了寻找最小值而产生的一种算法，有些好装X的人会说，你傻X啊，最小值不是-2a/b吗，用你找啊? 说的不错，确实是，但是要是我们的函数变成y=sin(x^3+x^2)+e^cos(x^3)+log(tan(x) +10，你怎么办吶？你解不了，就算你求导数，但是你知道怎么解导数等于0吗？所以我们就得引入先进的东西来求最小值。 为了使大家容易理解，我还是用y=(x-0.5)^2+1来举例子，例如我们有4个布谷鸟蛋（也就是4个x坐标），鸟妈妈发现不是自己的宝宝的概率是0.25，我们x的取值范围是[0,1]之间，于是我们就可以开始计算了。 目标：求x在[0,1]之内的函数y=(x-0.5)^2+1最小值 （1）初始化x的位置，随机生成4个x坐标，x1=0.4，x2=0.6，x3=0.8，x4 =0.3 ——> X=[0.4, 0.6 ,0.8, 0.3]
基于有界k_d树的最近点搜索算法_刘宇
第36卷 第7期2008年 7月 华 中 科 技 大 学 学 报(自然科学版) J.H uazhong U niv.o f Sci.&T ech.(N atural Science Edition)Vo l.36N o.7 Jul. 2008 收稿日期:2007-04-05. 作者简介:刘 宇(1976-),男,博士研究生,E -ma il:headheat@163.co m. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(5035020,50405032);国家重点基础研究发展计划资助项目 (2003CB716207). 基于有界k -d 树的最近点搜索算法 刘 宇 熊有伦 (华中科技大学机械科学与工程学院;数字制造装备与 技术国家重点实验室,湖北武汉430074) 摘要:提出了一种基于有界k -d 树的最近点搜索算法.算法的原理是:由根节点中的包围盒确定树中数据的空间范围,并在搜索过程中不断划分包围盒来缩小搜索范围,同时递归地计算查询点到包围盒的距离.结合优先级队列,基于有界k -d 树的最近点搜索算法拓展到搜索按距离远近排列的多个最近点.实测和仿真分析表明,本搜索算法的计算效率高于传统的搜索算法. 关 键 词:逆向工程;最近点搜索;有界k -d 树;包围盒 中图分类号:T P391 文献标识码:A 文章编号:1671-4512(2008)07-0073-04 Algorithm for searching nearest -neighbor based on the bounded k -d tree L iu Yu X iong Youlun (Colleg e of M echanical Science and Engineer ing;St ate Key Labor ator y o f Dig ital M anufacturing Equipment and T echno log y,H uazhong U niv ersity of Science and T echnolog y,W uhan 430074,China) Abstract :An alg orithm for searching nearest -neighbo r is proposed based on the bounded k -d tree of w hich the spatial range o f the data is restricted by the bounded box of the r oot node.The search area in the searching pr ocess is reduced by continually dividing bo unded bo xes.T he distance fr om a query point to a bounded bo x is also co mputed recursively.Co mbined w ith a pr io rity queue,the clo sest po int query alg orithm can be generalized to search mult-i nearest -neig hbor s o rdered by their distances to a query point.T he ex perim ents on bo th real and synthetic data sets show that the query alg orithm based on the bounded k -d tree is com putationally m ore efficient than some traditional alg orithm s.Key words :reverse engineering;nearest -neighbo r searching;bounded k -d tree;bounded box 在逆向工程中,基于离散坐标点的操作通常需要查询一点的相邻点[1,2].随着数据获取技术的飞速发展,需处理的数据点数目动辄数十万或上百万,提高相邻点查询算法的效率能有效提高逆向工程中数据处理的效率.k 维二叉搜索树(k -dimensional binary search trees ,简称k -d 树 [3] ), 是对k 维数据进行空间查询的有效数据结构,受到关注和研究[4~7],已在矢量量化、数据压缩、数据库匹配查询等方面得到了广泛应用. 本文将k -d 树与空间包围盒相结合,构造了有界k -d 树,提出了相应的最近点搜索算法. 1 有界k -d 树 与以往文献中不同的是,本文在有界k -d 树的内部节点中,定义了左右划分平面L l 和L r 来 表示对该节点中数据的划分(见图1),在整个树的根节点中还存储了一组主对角点的坐标来表示k -d 树中数据的包围盒.因此,有界k -d 树的内部节点由2个指向其他节点或者为空的指针、维数辨别量、2个划分值组成.有界k -d 树的叶节点则由指向该叶节点中所包含的数据点列的指针和表示该数据点列大小的值组成.
查找一个图中所有树算法
思路： 1.使用堆栈列出所有可能的支路，因为树中支路个数为n-1。 2.判断支路是否包含所有节点，包含则为树。 核心函数： /** * 功能：获得图的所有树 * 参数：图的关联矩阵 * 返回：所有树的数组（以节点形式存放） */ Matrix GetAllTrees(const Matrix& m) { Matrix AllTrees; vector
#include 布谷鸟算法 1、概述 布谷鸟搜索算法[CuckooSearch（CS）],也叫杜鹃搜索,是由剑桥大学Xin-SheYang(杨新社)教授和S.Deb于2009年提出的一种新兴启发算法CS算法通过模拟某些种属布谷鸟(CuckooSpecies)的寄生育雏(BroodParasitism)来有效地求解最优化问题的算法.同时，CS也采用相关的Levy飞行搜索机制。 2、优点 全局搜索能力强、选用参数少、搜索路径优、多目标问题求解能力强，以及很好的通用性、鲁棒性等特点，同时其特有的莱维特性能够有效地扩大搜索范围，是一种高效的全局随机搜索算法．并且实例测试结果证明了它比遗传算法、粒子群算法、萤火虫算法具有更高寻优性能。 布谷鸟搜索算法凭借参数少，算法简单，易于实现的特点被广泛应用在各个领域，是群体智能算法中的一个新亮点 3、应用领域 布谷鸟算法自提出之后引起了许多学者的关注，并在许多项目调度、工程优化问题、求解置换流水车间调度和计算智能方面得到了应用。 在工程设计领域，布谷鸟算法对于一系列连续优化问题如弹簧设计和焊接梁设计等问题有着优于其他算法的性能。Vazquez利用布谷鸟算法训练脉冲神经网络模型，Chifu等人利用布谷鸟算法优化语义 Web服务组合流程, Bhargava等人在求解复杂相平衡问题中，用布谷鸟算法获得了可靠的热力学计算。 在组合优化问题方面，Tein和Ramli针对护士调度问题提出了离散化的布谷鸟算法，布谷鸟算法还成功的应用于软件测试中数据生成程序问题独立路径的产生。Speed修改了CS并成功应用于处理大规模问题。Moravej和Akhlaghi用CS研究了分布式网络中的DG分配问题。 对于多目标问题的研究，Deb针对工程应用提出了多目标CS算法，Simon等人则利用CS算法针对多目标调度问题取得了很好的效果。 综上所述，虽然布谷鸟算法于2009年才刚刚提出，但己经被成功应用到各个领域的优化问题中，布谷鸟算法可以求解大部分优化问题，或者是可以转化为优化问题进行求解的问题。 4、应用延伸 4.1车辆调度、路径最优 《求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法》文中提出：基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法，设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法。该算法首先对客户位置进行聚类分析，然后再进行各区域的路径优化。混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作，同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度。 4.2 项目调度 布谷鸟搜索算法 维基百科，自由的百科全书 布谷鸟搜索（Cuckoo Search，缩写 CS），也叫杜鹃搜索，是由剑桥大学杨新社（音译自：Xin-She Yang）教授和S.戴布（S.Deb）于2009年提出的一种新兴启发算法[1]。 CS算法是通过模拟某些种属布谷鸟的寄生育雏（Brood Parasitism），来有效地求解最优化问题的算法。同时，CS也采用相关的Levy飞行搜索机制。研究表明，布谷鸟搜索比其他群体优化算法更有效。 布谷鸟搜索 布谷鸟搜索（CS）使用蛋巢代表解。最简单情况是，每巢有一个蛋，布谷鸟的蛋代表了一种新的解。其目的是使用新的和潜在的更好的解，以取代不那么好的解。该算法基于三个理想化的规则： ?每个杜鹃下一个蛋，堆放在一个随机选择的巢中； ?最好的高品质蛋巢将转到下一代； ?巢的数量是固定的，布谷鸟的蛋被发现的概率为。 实际应用 布谷鸟搜索到工程优化问题中的应用已经表现出其高优效率，经过几年的发展，为了进一步提高算法的性能，CS算法的很多变体与改进逐步涌现。瓦尔顿（Walton）等提出了修正布谷鸟搜索（Modified Cuckoo Search，缩写 MCS）；伐立安（Valian）等提出了一种可变参数的改进CS算法，提高了收敛速度，并将改进算法应用于前馈神经网络训练中；马里切尔凡姆（Marichelvam）将一种混合CS算法应用于流水车间调度问题求解中；钱德拉塞卡兰（Chandrasekaran）等将集成了模糊系统的混合CS算法应用于机组组合问题。 杨（Yang）和戴布（Deb）提出多目标布谷鸟搜索（Multiobjective Cuckoo Search，缩写 MOCS），应用到工程优化并取得很好的效果；詹（Zhang）等通过对种群分组，并根据搜索的不同阶段对搜索步长进行预先设置，提出了修正调适布谷鸟搜索（Modified Adaptive Cuckoo Search，缩写 MACS），提高了CS的性能。 南京信息工程大学 研究生实验报告 课程名称人工智能与专家系统 实验名称利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏学生姓名王灿田 学号 20111221332 院系信息与控制学院 专业系统分析与集成 任课教师梅平 2012年6月10日 利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏 1.α-β搜索过程 在极小极大搜索方法中，由于要先生成指定深度以内的所有节点，其节点数将随着搜索深度的增加承指数增长。这极大地限制了极小极大搜索方法的使用。能否在搜索深度不变的情况下，利用已有的搜索信息减少生成的节点数呢？ 设某博弈问题如下图所示，应用极小极大方法进行搜索。假设搜索的顺序为从下到上，从左到右。当计算完a的值为0后，由于b是极大节点，马上就可以知道b的值大于等于0。接下来求c的值。由于c是极小节点，由d的值为-3，知道c的值小于等于-3。而a和c都是b的子节点，所以即便不扩展节点e，也可以知道b的值一定为0了。所以在这种情况下，没有生成节点e的必要。同样，在知道b的值为0后，由于k是极小节点，所以立即知道k的值要小于等于0。而通过节点f、g，知道h的值至少为3。这样即便不扩展A所包围的那些节点，也能知道k的值一定为0。所以A包围的那些节点也没有生成的必要，不管这些节点取值如何，都不影响k的值。如果在搜索的过程中，充分利用这些信息，不就可以少生成很多节点，从而提高搜索的空间利用率吗？α-β过程正是这样一种搜索方法。 图1 MINIMAX过程是把搜索树的生成和格局估值这两个过程分开来进行，即先生成全部搜索树，然后再进行端节点静态估值和倒推值计算，这显然会导致低效率。如图1中，其中一个MIN节点要全部生成A、B、C、D四个节点，然后还要逐个计算其静态估值，最后在求倒推值阶段，才赋给这个MIN节点的倒推值－∞。其实，如果生成节点A后，马上进行静态估值，得知f（A）＝－∞之后，就可以断定再生成其余节点及进行静态计算是多余的，可以马上对MIN节点赋倒推值－∞，而丝毫不会影响MAX的最好优先走步的选择。这是一种极端的情况，实际上把生成和倒推估值结合起来进行，再根据一定的条件判定，有可能尽早修剪掉一些无用的分枝，同样可获得类似的效果，这就是α-β过程的基本思想。 基于K―means和布谷鸟算法的流程模型聚类 摘要：流程模型聚类是流程管理领域的一个热门话题。本文提出一种基于布谷鸟算法的K-means算法，该算法弥补了K-means算法的依赖初始解、易陷入局部最优等缺点。本文从流程模型结构性能、成本、效率、顾客满意度以及质量等五个方面模拟数据集，并选择权重较高的属性进行试验操作，结果表明算法的具有较高的可行性和有效性。 Abstract：Process model clustering is a hot topic in the field of process management. This paper presents a new K-means algorithm based on cuckoo algorithm，which compensates drawbacks of traditional K-means algorithm，such as relying on initial solution and being easily trapped in local optimums. In this paper，simulated data sets consist of five features （process model structure performance，cost，efficiency，customer satisfaction and quality），but experiments are conducted by only two indicators with higher weight. Experimental results show that the method has relatively higher feasibility and effectiveness. 关键词：布谷鸟算法;K-means算法;流程模型聚类 Key words：cuckoo algorithm;K-means;process model 改进二进制布谷鸟搜索算法求解TSP问题 ：According to the characteristics TSP problem ，we design an improved TSP problem solving binary cuckoo algorithm. The algorithm uses a binary code string showing the location of the nest ，the nest of the cuckoo to find a new flight path of Levi binary code conversion ，this paper introduces the binary coded control coefficient transform binary coding mixed update ，the paper retains the cuckoo egg method being eliminated mechanisms ，and introduces greedy thought ，this article will search for new and efficient cuckoo （CS）algorithm to improve a binary search cuckoo （BCS）algorithm. The BCSalgorithm for solving TSP. By testing multiple sets of data ，compared to "TSP problem of data collection catalog （standard test set ），" The results show that better than tabu search algorithm ，genetic algorithm ，ant colony algorithm ，particle swarm optimization. Keywords：Binary ；Cuckoo search algorithm ；traveling salesman problem ；greedy algorithm 1 引言 TSP（旅行商）问题是指已知n个城市之间的相互距离，寻 南阳理工学院本科生毕业设计（论文） 学院（系）：计算机与信息工程学院 专业：通信工程 学生：乔军惠 指导教师：路新华 完成日期 2012 年 4 月 南阳理工学院本科毕业设计（论文）RFID二进制树防碰撞算法设计 学院（系）：计算机与信息工程学院 专业：通信工程 学生姓名：乔军惠 学号：104060820064 指导教师（职称）：路新华（讲师） 评阅教师： 完成日期：2012年4月 南阳理工学院 Nanyang Institute of Technology RFID二进制树防碰撞算法设计 【摘要】射频识别技术RFID是目前正快速发展的一项新技术，它通过射频信号进行非接触式的双向数据通信，从而达到自动识别的目的。随着RFID技术的发展，如何实现同时与多个目标之间的正确的数据交换，即解决RFID系统中多个读写器和应答器之间的数据碰撞，成为了限制RFID技术发展的难题，采用合理的算法来有效的解决该问题，称为RFID系统的防碰撞算法。在各种算法当中，二进制树算法因为它识别应答器的确定性，成为了应用最广泛的一种，多个国际标准均对其进行了规定，这推动了防碰撞算法的发展，但是也带来了解决思路不统一的矛盾。在传统思路中，一般是通过单片机来进行算法处理，随着RFID技术的发展，未来的一个重要方向是现场可编程门阵列FPGA，做为一种现场可编程的专用集成电路，FPGA拥有高速度，可编程等多个适应于算法处理的优点，从而为RFID防碰撞算法问题开辟了新的有效途径根据上述分析，全文针对RFID 系统二进制树防碰撞算法，进行了理论与实践方面的探讨，主要分为三个方面，首先是二进制树算法的理论研究，将现有的二进制树算法进行了归纳，汇总为基本算法，动态算法，退避式算法三类，阐述了各个算法的思路，对其进行了性能评价；其次，在现有的三类防碰撞算法的基础上，提出了一种新的改进型二进制树算法，该算法识别速度快，执行效率高，极大的改进了识别效果。 【关键词】：射频识别；防碰撞算法；读写器；应答器；现场可编程门阵列 Abstract RFID is anewly developedtechnologywhich communicates through the—contact RF signal，so asto achieve objective automatic identification．Along with the development of RFID technology，how to realize Data Exchange accurately amongMultiple Targets at the same time becomes the key problem of RFID technology．RFID anti-collision algorithm is the solution to the above mentioned problems．In all the algorithms，binary algorithm is most widely used as an international standard fbr its exactness ofidentincation．International standards have put forward manyregulations on binary algorithm．It not onlypromotes the development of anti．coUision algorithm，but also b“ngs the conflict to a unilFied solution．Traditionalideas in general are handled byMCU．Along with the development ofRFID technology，an imponant direction in the f．uture is the field programmable gates arrayFPGA．As kindof integrated circuitsthatcanbe programmed in the field，FPGA is fast and programmable．All these adVantagesopenup anewef active way ofRFIDanti．collisionarithmetic．In viewof the above problems，this paperprobes into the RFID systembinary prevent collisionf．rom the perspectives ofboth theory and practice．It canbediVided into three aspects：6rstly，theoretical researchon binary algorithm．It sums up all thebinary algorithms in being and gather to three categorys suchas Basic algorithm，Dynamic algorithm and Backoff algorithm．MoreoVer，it Expounds the idea of the various algorithms and evalues their perf6rmance；secondary，it introduces an improved version of algorithm onthe basis of specinc standard．This algorithm has f．ast recognition，high efnciency and greatly improved the identification results． Key Words：RFID；Anticollision；Read／Write DeVices；Transponders；FPGA 深度优先搜索算法（Depth First Search），是搜索算法的一种。是沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。 当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。 如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。 如右图所示的二叉树： A 是第一个访问的，然后顺序是B、D，然后是E。接着再是C、F、G。 那么，怎么样才能来保证这个访问的顺序呢？ 分析一下，在遍历了根结点后，就开始遍历左子树，最后才是右子树。 因此可以借助堆栈的数据结构，由于堆栈是后进先出的顺序，由此可以先将右子树压栈，然后再对左子树压栈， 这样一来，左子树结点就存在了栈顶上，因此某结点的左子树能在它的右子树遍历之前被遍历。 深度优先遍历代码片段 //深度优先遍历 void depthFirstSearch(Tree root){ stack布谷鸟算法
布谷鸟搜索算法简介
利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏
基于K―means和布谷鸟算法的流程模型聚类
改进二进制布谷鸟搜索算法求解TSP问题
RFID二进制树防碰撞算法的研究与实现修改123
树的深度广度优先搜索算法