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改良型威胁空间搜索算法(2010年)

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简介：
本文提出了一种改进的威胁空间搜索算法，针对原有方法在处理动态变化环境中效率低下的问题进行了优化。通过实验验证了其有效性和优越性。 研究了五子棋游戏开发过程中极大极小搜索框架计算量过大及无用计算过多的问题。在传统经典极大极小搜索和alpha-beta剪枝的基础上，采用了判重技术，并引入启发式优化策略，每次选择最有“前途”的若干个决策进行搜索以减少搜索范围。同时结合了五子棋专业棋手的下棋策略，改进威胁空间搜索算法，使计算机的思考过程更接近人类思维模式，从而大幅降低了算法复杂度。经过测试后发现，最终编写的程序具备高响应度和智能性。

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  • 改良型威胁空间搜索算法(2010年)
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    本文提出了一种改进的威胁空间搜索算法，针对原有方法在处理动态变化环境中效率低下的问题进行了优化。通过实验验证了其有效性和优越性。 研究了五子棋游戏开发过程中极大极小搜索框架计算量过大及无用计算过多的问题。在传统经典极大极小搜索和alpha-beta剪枝的基础上，采用了判重技术，并引入启发式优化策略，每次选择最有“前途”的若干个决策进行搜索以减少搜索范围。同时结合了五子棋专业棋手的下棋策略，改进威胁空间搜索算法，使计算机的思考过程更接近人类思维模式，从而大幅降低了算法复杂度。经过测试后发现，最终编写的程序具备高响应度和智能性。
     
  • 改良的状态空间模型遗传算法源码
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    本作品提供了一种改进的状态空间模型下的遗传算法源代码，优化了传统遗传算法的搜索效率和准确性，在复杂问题求解中表现出色。 “改进的状态空间模型遗传算法及全局收敛性分析”论文的MATLAB源码已提供。下载并解压文件后，主程序为“MAINGABS”，运行该程序即可开始执行。两个mat文件包含了构造状态进化矩阵G的结果，在程序中直接调用使用。此外还提供了论文中提及的16个测试函数，如需测试特定函数，请根据需要更改相应名称。
     
  • 改良版二维ESPRIT算法的研究（2010年）
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    本研究聚焦于改进传统二维ESPRIT算法，通过优化参数估计与计算效率，提升信号处理性能。探讨了新方法在雷达、通信等领域的应用潜力及其优势。 针对二维旋转不变子空间算法（ESPRIT）在求解信号参数时协方差矩阵存在阵列冗余的问题，提出了一种改进的二维ESPRIT算法。该算法利用阵列结构原理构造两个互相关矩阵，并通过合并后的特殊大矩阵进行奇异值分解来估计信号子空间，最后采用2D-ESPRIT方法实现二维测向。此改进算法具有较高的估计精度和较小的计算量，在经过空间平滑处理后，既能对相干信号进行准确估计，也能同时有效地估计非相干信号。
     
  • GSO群搜索优化算法及其改良版本
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    《GSO群搜索优化算法及其改良版本》一文深入探讨了基于群体智能的GSO算法原理、应用及改进策略，旨在提升复杂问题求解效率与精度。 GSO群搜索优化算法（Group Search Optimizer）及其改进版本SGSO算法（Simplified Group Search Optimizer Algorithm），适用于解决高维优化问题。
     
  • 改良的混沌粒子群优化算法 (2010年)
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    本研究提出了一种改进的混沌粒子群优化算法，旨在提高搜索效率和求解精度，特别适用于复杂问题的全局寻优。 为了克服传统简单粒子群算法(SPSO)容易陷入早熟状态及局部最优解的问题,提出了一种改进的混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法利用混沌映射遍历性特征，选择合适的初始种群分布策略，使SPSO中的粒子能够均匀地分布在搜索空间中。当遇到SPSO易陷于局部最优点的情况时,CPSO在最优解附近的区域进行混沌搜索,通过替换部分原有群体成员以引导整个群体逃离局部极值陷阱。实验结果显示，在七个标准测试函数上的寻优性能对比表明，CPSO算法无论是在精度、速度还是稳定性方面都优于SPSO算法。
     
  • 采用改良网格搜索法的SVM参数优化（2012年）
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    本研究提出了一种基于改良网格搜索算法支持向量机(SVM)的参数优化方法，显著提升了模型在分类任务中的性能。发表于2012年。 本段落比较了目前应用较为广泛的三种支持向量机（SVM）参数优化方法，并详细分析了网格法、遗传算法以及粒子群算法在SVM参数优化方面的性能及其优缺点，同时提出了一种改进的网格搜索法。该方法首先在一个较大的范围内进行初步搜索，在找到最优解附近的区域后再进行精确搜索。实验结果表明，这种改进后的网格搜索法耗时较短，并且更适合需要满足时间要求的应用场景，如说话人识别等应用中使用。
     
  • 改良版Tent混沌万有引力搜索算法研究
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    本研究聚焦于改进Tent混沌映射在万有引力搜索算法中的应用，旨在提升算法优化效率与精度，适用于复杂问题求解。 万有引力搜索算法（GSA）相较于传统的优化算法具有更快的收敛速度以及更强的探索性能等特点，但同时也存在容易陷入早熟收敛及局部最优解的问题，并且其搜索能力较弱。为此，本段落提出了一种基于改进Tent混沌映射的万有引力搜索算法（ITC-GSA）。首先通过改善Tent混沌映射来初始化群体，利用该映射序列所具有的随机性、遍历性和规律性的特性使初始群体在可行域内具备更好的随机分布和探索能力；其次引入动态调整策略以优化引力常数G的设置，从而提升算法的整体收敛速度与精度；再次设计了一套成熟度指标用于评估种群状态，并利用Tent混沌映射进行搜索操作来有效抑制早熟现象的发生，帮助群体摆脱局部最优解的问题。最后通过在10个基准函数上开展仿真实验验证了所提方法的有效性，结果表明该算法能够克服GSA容易陷入早熟收敛和局部最优的缺点，并且提高了其寻优效率及精度。
     
  • binglianjigoukongjian.rar_MATLAB工作空间_机构工作空间_边界搜索法
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    本资源包含使用MATLAB实现机构工作空间分析的代码和示例，采用边界搜索法进行求解。适合机械工程与自动化领域的研究人员和技术人员参考学习。 本段落介绍了使用边界搜索法来确定工作空间的边界，并计算出相应的体积。该机构采用的是传统的六自由度平台。
     
  • 基于改良邻域搜索策略的人工蜂群算法
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    本研究提出了一种改进的人工蜂群算法，通过引入新型邻域搜索机制增强探索与开发能力，有效提升了复杂优化问题求解效率和精度。 为了克服人工蜂群算法在局部最优解中的易陷性以及收敛速度慢的问题，本段落提出了一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法。首先，在初始化阶段引入混沌思想与反向学习方法设计出一种混沌反向解的初始策略，以提高种群多样性，并增强跳出局部最优的能力；其次，在跟随蜜蜂阶段通过量子行为模拟人工蜂群获取最佳解决方案，利用交叉率更新个体先前的最佳位置，并运用势阱模型中的控制参数来调节探索和开发之间的平衡。改进后的观察者蜜蜂邻域搜索策略提高了算法的收敛速度与精度；最后，将该改进的人工蜂群算法与其他几种优化方法（包括粒子群算法、蚁群算法及其他人工蜂群算法）进行了比较，并通过12个标准测试函数进行仿真分析。实验结果表明，这种新的改进方式在提高收敛速度和准确性的同时，在处理高维函数的优化问题上也表现出显著的优势。
     
  • 改进型A*双向预处理搜索算法
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    本研究提出了一种改进型A*双向预处理搜索算法，通过优化启发式函数和搜索策略，显著提升了路径规划效率与准确性，在复杂地图数据中表现出色。 本段落针对传统A*算法存在的冗余路径点较多及单向搜索耗时较长的问题，提出了一种改进的A*算法。该算法采用双向预处理结构来减少冗余节点的数量，并通过归一化处理以及增加节点标记信息进一步优化估价函数以提高遍历速度。利用仿真软件对这一改进后的A*算法进行了实验测试，并与其它经典路径规划算法进行了比较。仿真实验结果表明，相较于传统A*算法，改进的A*算法能够在较低的搜索节点数和较短的时间内较好地完成全局路径规划任务。