基于可靠性分析的公交出行路径启发式搜索算法
万方数据
万方数据
万方数据
万方数据
１０２交通运输系统工程与信息２００９年６月
头时距大于１５ｒａｉｎ的地面公交线路的换乘边及等
候边被视为高风险边．高风险边可靠度参数取值为
０．６—０．８范围内的随机赋值．非高风险边为０．８。
１．０范围内的随机赋值．
在本例中，任取一起始点及目的地点，分别进
行平均出行时间最短路径搜索及在绕行约束口取
１．０５时，进行出行时间可靠路径搜索．
图３中粗线显示的是平均出行时间最短路径，
平均出行时间为９１ｍｉｎ．换乘一次，涉及两个地面
普通公交线路，换乘点用圆圈表示．图４中粗线显
示的是出行时间可靠的路径，平均出行时间为９４
ｍｉｎ．换乘３次，换乘点用圆圈表示．
图３平均出行时Ｉ司最短路径图
Ｆｉｇ．３Ｓｈｏｒｔｅｓｔａｖｅｒａｇｅｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｐａｔｈ
在该例中，平均出行时间最短路径虽然在正常条件下平均出行时间最短，但经过了５处高风险边，路径时间可靠度为０．１４，而出行时间可靠路径仅经过１处高风险边，路径时间可靠度为０．７５，虽换乘较多，但因主要是换乘地铁，耗时较少，且地铁的运行速度较快，时间可靠度较高，因此也是合理路径．出行者可根据个人喜好进行最终选择．
６研究结论
本文考虑大规模多层次公交线网存在的换乘延误以及行驶时间及换乘时间的随机性，提供一种
图４出行时间可靠路径图
Ｆｉｇ．４Ｒｅｌｉａｂｌｅｔｒａｖｅｌｔｉｍｅｐａｔｈ
公交出行路径寻优方法．该方法在没有实时信息条件下，通过在路径寻优过程中对延误高发线路及换乘点进行启发式规避，可实现在出行时间许可范围内有效减少延误风险的可靠路径的快速搜索．从而向用户提供高效准确的出行路径及换乘信息．
参考文献：
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１９４４（１）：２５—２９．万方数据
地图中最短路径的搜索算法研究综述 (1)
地图中最短路径的搜索算法研究 学生:李小坤导师：董峦 摘要：目前为止, 国内外大量专家学者对“最短路径问题”进行了深入的研究。本文通过理论分析, 结合实际应用，从各个方面较系统的比较广度优先搜索算法(BFS)、深度优先搜索算法(DFS)、A* 算法的优缺点。 关键词:最短路径算法；广度优先算法；深度优先算法；A*算法； The shortest path of map's search algorithm Abstract:So far, a large number of domestic and foreign experts and scholars on the" shortest path problem" in-depth study. In this paper, through theoretical analysis and practical application, comprise with the breadth-first search algorithm ( BFS ), depth-first search algorithm ( DFS ) and the A * algorithms from any aspects of systematic. Key words: shortest path algorithm; breadth-first algorithm; algorithm; A * algorithm; 前言： 最短路径问题是地理信息系统（GIS）网络分析的重要内容之一，而且在图论中也有着重要的意义。实际生活中许多问题都与“最短路径问题”有关, 比如: 网络路由选择, 集成电路设计、布线问题、电子导航、交通旅游等。本文应用深度优先算法，广度优先算法和A*算法，对一具体问题进行讨论和分析，比较三种算的的优缺点。 在地图中最短路径的搜索算法研究中，每种算法的优劣的比较原则主要遵循以下三点:[1] (1)算法的完全性：提出一个问题，该问题存在答案，该算法能够保证找到相应的答案。算法的完全性强是算法性能优秀的指标之一。 (2)算法的时间复杂性: 提出一个问题，该算法需要多长时间可以找到相应的答案。算法速度的快慢是算法优劣的重要体现。 (3)算法的空间复杂性:算法在执行搜索问题答案的同时，需要多少存储空间。算法占用资源越少，算法的性能越好。 地图中最短路径的搜索算法: 1、广度优先算法 广度优先算法(Breadth-First-Search)，又称作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型,Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽
通用的可靠性设计分析方法
通用的可靠性设计分析方法 1.识别任务剖面、寿命剖面和环境剖面 在明确产品的可靠性定性定量要求以前，首先要识别产品的任务剖面、寿命剖面和环境剖面。 （1）任务剖面“剖面”一词是英语profile的直译，其含义是对所发生的事件、过程、状态、功能及所处环境的描述。显然，事件、状态、功能及所处环境都与时间有关，因此，这种描述事实上是一种时序的描述。 任务剖面的定义为：产品在完成规定任务这段时间内所经历的事件和环境的时序描述。它包括任务成功或致命故障的判断准则。 对于完成一种或多种任务的产品，均应制定一种或多种任务剖面。任务剖面一般应包括：1）产品的工作状态； 2）维修方案； 3）产品工作的时间与程序； 4）产品所处环境（外加有诱发的）时间与程序。 任务剖面在产品指标论证时就应提出，它是设计人员能设计出满足使用要求的产品的最基本的信息。任务剖面必须建立在有效的数据的基础上。 图1表示了一个典型的任务剖面。 （2）寿命剖面寿命剖面的定义为：产品从制造到寿命终结或退出使用这段时间内所经历的全部事件和环境的时序描述。寿命剖面包括任务剖面。 寿命剖面说明产品在整个寿命期经历的事件，如：装卸、运输、储存、检修、维修、任务剖面等以及每个事件的持续时间、顺序、环境和工作方式。 寿命剖面同样是建立产品技术要求不可缺少的信息。 图2表示了寿命剖面所经历的事件。
（3）环境剖面环境剖面是任务剖面的一个组成部分。它是对产品的使用或生存有影响的环境特性，如温度、湿度、压力、盐雾、辐射、砂尘以及振动冲击、噪声、电磁干扰等及其强度的时序说明。 产品的工作时间与程序所对应的环境时间与程序不尽相同。环境剖面也是寿命剖面和任务剖面的一个组成部分。 2.明确可靠性定性定量要求 明确产品的可靠性要求是新产品开发过程中首先要做的一件事。产品的可靠性要求是进行可靠性设计分析的最重要的依据。 可靠性要求可以分为两大类：第一类是定性要求，即用一种非量化的形式来设计、分析以评估和保证产品的可靠性；第二类是定量要求，即规定产品的可靠性指标和相应的验证方法。 可靠性定性要求通常以要求开展的一系列定性设计分析工作项目表达。常用的可靠性定性设计工作项目见表1。
《人工智能基础》实验报告-实验名称：启发式搜索算法
实验名称:启发式搜索算法 1、实验环境 Visual C++ 6.0 2、实验目的和要求 （复述问题）使用启发式算法求解8数码问题 （1）编制程序实现求解8数码问题A*算法，采用估价函数 f(n)=d(n)+p（n） 其中：d(n)是搜索树中结点n的深度；w(n)为节点n的数据库中错放的旗子个数； p(n)为结点n的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 （2）分析上述（1）中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是p(n)的上界h(n)的定义，并测试该估价函数是否使算法失去可采纳性。 实验目的：熟练掌握启发式搜索A*算法及其可采纳性。 3、解题思路、代码 3.1解题思路 八数码问题的求解算法 （1）盲目搜索 宽度优先搜索算法、深度优先搜索算法 （2）启发式搜索 启发式搜索算法的基本思想是：定义一个评价函数f，对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。 先定义下面几个函数的含义： f*(n)=g*(n)+h*(n) (1) 式中g*(n)表示从初始节点s到当前节点n的最短路径的耗散值；h*(n)表示从当前节点n到目标节点g的最短路径的耗散值，f*(n)表示从初始节点s经过n到目标节点g的最短路径的耗散值。 评价函数的形式可定义如(2)式所示： f(n)=g(n)+h(n) (2) 其中n是被评价的当前节点。f(n)、g(n)和h(n)分别表示是对f*(n)、g*(n)和h*(n)3个函数值的估计值。 利用评价函数f(n)=g(n)+h(n)来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为算法A。在A算法中，如果对所有的x，h(x)<=h*(x) (3)成立，则称好h(x)为h*(x)的下界，它表示某种偏于保守的估计。采用h*(x)的下界h(x)为启发函数的A算法，称为A*算法针对八数码问题启发函数设计如下： F(n)=d(n)+p(n) (4)
基于人工智能的路径查找优化算法【精品毕业设计】(完整版)
毕业设计[论文] 题目：基于人工智能的路径查找优化算法 学生姓名： Weston 学号：090171021XXX 学部（系）：信息科学与技术学部 专业年级：计算机应用技术 指导教师：XXX 职称或学位： XX 2012 年 5 月 18 日
目录 摘要............................................................... II ABSTRACT ........................................................... III KEY WORDS .......................................................... III 1.前言 (1) 2.概述 (2) 2.1遗传算法优缺点 (2) 2.2遗传算法应用领域 (3) 2.3遗传算法基本流程 (3) 3.传统遗传算法解决旅行商问题 (5) 3.1常用概念 (5) 3.2基本过程 (5) 3.3关键步骤 (5) 3.4总结 (8) 4.改进后的遗传算法 (9) 4.1编码、设计遗传算子 (9) 4.2种群初始化 (9) 4.3评价 (10) 4.4选择复制 (10) 4.5交叉 (11) 4.6变异 (12) 4.7终结 (13) 5.系统设计与实现 (14) 5.1系统设计 (14) 5.2系统实现 (17) 5.3结果分析 (20) 6.总结 (21) 参考文献 (22) 致谢 (23)
基于人工智能的路径查找优化算法 摘要 旅行商是一个古老且有趣的问题它可以描述为：给定n个城市以及它们之间的距离（城市i到城市j的距离），求解从其中一个城市出发对每个城市访问，且仅访问一d ij 次，最后回到出发的城市，应当选取怎样的路线才能使其访问完所有的城市后回到初始的城市且走过的路程最短。 旅行商问题已被证明是属优化组合领域的NP难题，而且在现实中的许多问题都可以转化为旅行商问题来加以解决。解决旅行商问题最一般的方法就是枚举出所有可能的路线然后对每一条进行评估最后选取出路程最短的一条即为所求解。 解决旅行商问题的各种优化算法都是通过牺牲解的精确性来换取较少的耗时，其他一些启发式的搜索算法则依赖于特定的问题域，缺乏通用性，相比较而言遗传算法是一种通用性很好的全局搜索算法。 遗传算法GA( genetic algorithm) 最早由美国密歇根大学的John Holland 提出。具有自组织、自适应、自学习和群体进化功能有很强的解决问题的能，在许多领域都得到了应用。 遗传算法以其广泛的适应性渗透到研究与工程的各个领域，已有专门的遗传算法国际会议，每两年召开一次，如今已开了数次，发表了数千篇论文，对其基本的理论、方法和技巧做了充分的研究。今天，遗传算法的研究已成为国际学术界跨学科的热门话题之一。 关键词：人工智能；遗传算法；TSP；旅行商问题
可靠性数据分析的计算方法
可靠性数据分析的计算方法
PROCEEDINGS,Annual RELIABILITY and MAINTAINABILITY Symposium（1996） 可靠性数据分析的计算方法 Gordon Johnston, SAS Institute Inc., Cary 关键词：寿命数据分析加速试验修复数据分析软件工具 摘要&结论 许多从事组件和系统可靠度研究的专业人员并没有意识到，通过廉价的台式电脑的普及使用，很多用于可靠度分析的功能强大的统计工具已经用于实践中。软件的计算功能还可以将复杂的计算统计和图形技术应用于可靠度分析问题。这大大的便利了工业统计学家和可靠性工程师，他们可以将这些灵活精确的方法应用于在可靠度分析时所遇到的许多不同类型的数据。 在本文中，我们在SAS@系统中将一些最有用的统计数据和图形技术应用到例子的当中，这些例子主要包涵了寿命数据，加速试验数据，以及可修复系统中的数据。随着越来越多的人意识到创新性软件在可靠性数据分析中解决问题的需要，毫无疑问，计算密集型技术在可靠性数据分析中的应用的趋势将会继续扩大。 1.介绍 本文探讨了人们在可靠性数据分析普遍遇到的三个方面： 寿命数据分析 试验加速数据分析 可修复系统数据的分析 在上述各领域，图形和分析的统计方法已被开发用于探索性数据分析，可靠性预测，并用于比较不同的设计系统，供应商等的可靠性性能。 为了体现将现代统计方法用于结合使用高分辨率图形的使用价值，在下面的章节中图形和统计方法将被应用于含有上述三个方面的可靠性数据的例子中。2.寿命数据分析 概率统计图的寿命数据分析中使用的最常见的图形工具之一。Weibull 图是最常见的使用可靠性的概率图的类型，但是当Weibull概率分布并不符合实际数据的时候，类似于对数正态分布和指数分布这一类的概率图在寿命数据分析中也能够起到帮助。 在许多情况下，可用的数据不仅包含故障时间，但也包含在分析时没有发生故障的单位的运行时间。在某些情况下，只能够知道两次故障发生之间的时间间隔。例如，在测试大量的电子元件时，如果记录每一个发生故障的元件的故障时间，那么这可能不经济。相反，在固定的时间间隔内
启发式搜索算法解决八数码问题(C语言)
1、程序源代码 #include
游戏路径算法
A*寻路初探 译者序：很久以前就知道了A*算法，但是从未认真读过相关的文章，也没有看过代码，只是脑子里有个模糊的概念。这次决定从头开始，研究一下这个被人推崇备至的简单方法，作为学习人工智能的开始。 这篇文章非常知名，国内应该有不少人翻译过它，我没有查找，觉得翻译本身也是对自身英文水平的锻炼。经过努力，终于完成了文档，也明白的A*算法的原理。毫无疑问，作者用形象的描述，简洁诙谐的语言由浅入深的讲述了这一神奇的算法，相信每个读过的人都会对此有所认识（如果没有，那就是偶的翻译太差了--b）。 原文链接：https://www.360docs.net/doc/0e6010638.html,/reference/articles/article2003.asp 以下是翻译的正文。(由于本人使用ultraedit编辑，所以没有对原文中的各种链接加以处理(除了图表)，也是为了避免未经许可链接的嫌疑，有兴趣的读者可以参考原文。 会者不难，A*(念作A星)算法对初学者来说的确有些难度。 这篇文章并不试图对这个话题作权威的陈述。取而代之的是，它只是描述算法的原理，使你可以在进一步的阅读中理解其他相关的资料。 最后，这篇文章没有程序细节。你尽可以用任意的计算机程序语言实现它。如你所愿，我在文章的末尾包含了一个指向例子程序的链接。压缩包包括C++和Blitz Basic两个语言的版本，如果你只是想看看它的运行效果，里面还包含了可执行文件。 我们正在提高自己。让我们从头开始。。。 序：搜索区域 假设有人想从A点移动到一墙之隔的B点，如下图，绿色的是起点A，红色是终点B，蓝色方块是中间的墙。
[图1] 你首先注意到，搜索区域被我们划分成了方形网格。像这样，简化搜索区域，是寻路的第一步。这一方法把搜索区域简化成了一个二维数组。数组的每一个元素是网格的一个方块，方块被标记为可通过的和不可通过的。路径被描述为从A 到B我们经过的方块的集合。一旦路径被找到，我们的人就从一个方格的中心走向另一个，直到到达目的地。 这些中点被称为“节点”。当你阅读其他的寻路资料时，你将经常会看到人们讨论节点。为什么不把他们描述为方格呢？因为有可能你的路径被分割成其他不是方格的结构。他们完全可以是矩形，六角形，或者其他任意形状。节点能够被放置在形状的任意位置－可以在中心，或者沿着边界，或其他什么地方。我们使用这种系统，无论如何，因为它是最简单的。 开始搜索 正如我们处理上图网格的方法，一旦搜索区域被转化为容易处理的节点，下一步就是去引导一次找到最短路径的搜索。在A*寻路算法中，我们通过从点A开始，检查相邻方格的方式，向外扩展直到找到目标。 我们做如下操作开始搜索： 1，从点A开始，并且把它作为待处理点存入一个“开启列表”。开启列表就像一张购物清单。尽管现在列表里只有一个元素，但以后就会多起来。你的路径可能会通过它包含的方格，也可能不会。基本上，这是一个待检查方格的列表。 2，寻找起点周围所有可到达或者可通过的方格，跳过有墙，水，或其他无法通过地形的方格。也把他们加入开启列表。为所有这些方格保存点A作为“父方格”。当我们想描述路径的时候，父方格的资料是十分重要的。后面会解释它的具体用途。 3，从开启列表中删除点A，把它加入到一个“关闭列表”，列表中保存所有不需要再次检查的方格。
不确定条件下的交通网络最优路径搜索算法及其应用
不确定条件下的交通网络最优路径搜索算法及其应用 最优路径搜索问题是算法研究领域长期关注的问题,其在交通、通信以及地理信息系统中有着广泛的应用。从不确定性的角度研究最优路径搜索问题,是近年来新的热点研究问题。 本文基于考虑交通网络中通行时间相关性的最优路径搜索算法,重点探讨了在不确定条件下,如何考虑车辆在路口的等待时间模型、不同路网中的电动汽车能耗模型、交通配流模型以及基于车牌识别技术的OD(Origin-Destination)均值和协方差的估计模型。具体如下:第一章绪论部分主要介绍了不确定条件下的可靠路径搜索问题、电动汽车能源消耗问题、交通配流问题以及OD均值和协方差估计问题的研究背景和意义,并且探讨了不确定条件下的可靠路径搜索算法的一些研究历史与现状,论述了部分经典的路径搜索算法和交通配流模型。 第二章研究了在不确定条件下,同时考虑路段的随机通行时间、路段通行时间相关性和路口等待时间三个因素的可靠路径搜索问题,现有的研究中很少有算法能够同时考虑这三个因素。由于本章中所提出的新的有效通行时间模型具有不可加性,因此传统的路径搜索算法并不适用。 据此,本章提出了一个新的基于不等式放缩技巧的算法,通过给出有效通行时间模型的上界和下界,并以最小的有效通行时间的上界为阈值,通过阈值,可以直接判断某条路径是否有可能成为最优的可靠路径,节约了计算量。给出的数值结果表明,若忽略不同路段之间的通行时间相关性或信号交叉口的随机延迟会导致寻找可靠最短路径的结果存在偏差。 最后,我们证明了所得到的可靠最短路径可以避免由于网络不确定性和信号交叉口延迟而导致的意外延迟,从而为通行者提供更好的行程规划支持。第三章
启发式搜索算法在N数码问题中的应用
编号 南京航空航天大学毕业论文 题目启发式搜索算法在N数码问 题中的应用 学生姓名 学号 学院 专业 班级 指导教师 二〇一三年六月
南京航空航天大学 本科毕业设计（论文）诚信承诺书本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）（题目：启发式搜索算法在N数码问题中的应用）是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。尽本人所知，除了毕业设计（论文）中特别加以标注引用的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。 作者签名：年月日 （学号）：
启发式搜索算法在N数码问题中的应用 摘要 N数码问题是人工智能领域中的经典问题，N数码可以有效的判断一个搜索算法的优劣。在低阶数码问题中，使用简单的宽搜或深搜就可以解决问题，但在高阶数码中，由于其巨大的搜索规模，我们必须采用更加智能的算法才能解决问题。与传统搜索相比，启发式搜索当前搜索过程中的信息，选择最为可行的状态进行拓展，从而大大提高了搜索的质量和效率。 本文通过建立N数码问题的存储机制和移动规则，使得N数码问题转化为了一个标准的搜索问题。并着重分析了A*算法和遗传算法在N数码中的应用，在A*算法中使用了两种不同的估价函数，目的是比较不同估价函数在N数码问题中的表现。在最后，本文进行了大量实验，综合分析了A*算法和遗传算法在不同规模数据下的优劣。 关键词：启发式搜索，数码问题，A*算法，遗传算法
The Application of Heuristic Search Algorithm on N-Puzzle Problem Abstract N-puzzle problem is a classic problem in artificial intelligence. N-puzzle problem can effectively judge the merits of a search algorithm. In the low order puzzle problem, using a Depth-First-Search or Breadth-First-Search can solve the problem, but in the higher order digital, because of the huge search space area,we must adopt a more intelligent https://www.360docs.net/doc/0e6010638.html,pared with the traditional search method, heuristic search uses the information in the search process, and it will choose the most feasible state, thus greatly improves the search quality and efficiency. This paper designs the storage mechanism and movement rules of N-puzzle problem, making the N-puzzle problem transforms to a standard search problem. This paper focuses on the application of A* algorithm and genetic algorithm in N-puzzle problem, and two different evaluation function used in A* algorithm. The objective is to compare the performance of different valuation function in N digital problem. In the end, this paper carries out a large number of experiments, a comprehensive analysis of the A* algorithm and genetic algorithm in different scale of data. Key Words：Heuristic Search;N-puzzle Problem;A* algorithm; Genetic algorithm
有关路径搜索的一个算法
有关路径搜索的一个算法 由各个直线组成的路网，求一点到另一点的所有路径： FindRateWay.h文件代码如下： #include #include
可靠度分析方法的一般概念
精心整理基于性能的设计过程为分为三个步骤： ①按照建筑物的用途以及用户对建筑物的需求来确定性能的要求，从而建立一个目标性能； ②根据建立好的目标性能选用一种合适的结构设计方法； ③对各项性能指标进行综合评定，判断所设计的建筑物能否满足目标性能的要求。一般采用风险率 （1 （2 （3 （4 在实际工程中，极限状态函数往往是很难用显式表达出来，响应面法是在设计验算点附近用多项式来拟合复杂的极限状态函数，然后用一般的可靠度计算方法计算结构可靠度，因此响应面法在实际工程的计算当中得到广泛应用。 蒙特卡洛法的原理是： 对所研究的问题建立相似的概率模型，根据其统计特征值（如均值、方差等），采用某种特定方法
产生随机数和随机变量来模拟随机事件，然后对所得的结果进行统计处理，从而得到问题的解。（1）根据待求的问题构造一个合适的随机模型，所求问题的解应该对应于该 模型中随机变量的均值和方差等统计特征值；在主要特征参数方面，所构造的模 型也应该与实际问题相一致。 （2）根据模型中各个随机变量的统计参数和概率分布，随机产生一定数量的 随机数。通常我们先产生服从均匀分布的随机数，然后通过某种变换转化为服从 （3 （4 （5 1 2 3 4、重复2、3过程过程N次(N=600)。 5、统计分析上述过程产生的组抗力，得到偏压柱在偏心距为时的抗力 平均值和标准差。 6、给出一组偏心距值，重复以上步骤，便可得到混凝土偏心受压柱截面抗 力—曲线，平均值及标准差。
验算点法(JC)： 洛赫摩和汉拉斯在研究荷载组合时提出了按当量正态化条件，将非正态随机变量当量为正态随机变量进行可靠度计算的新方法。该方法较为直观、易于理解，是国际安全度联合会推荐（JCSS）推荐使用的方法，又称为JC法。 需要已知验算点的坐标值，但对于非正态随机变量和非线性极限状态方程，其坐标值不能预先求得，所以需进行迭代计算。 JC （2）BP 1957 则应对边界条件具 有“最小偏见”的，这实际上是个优化问题，即最大熵原理的定义。 随机有限元法 采用有限元法分析具有确定性物理模型的结构可靠度，可先确定极限状态函数中每项参数如作用效应和结构抗力等的统计参数和概率分布；再通过有限元分析求出结构的随机反应，如结构反应的平
实验一 启发式搜索算法
实验一启发式搜索算法 学号：2220103430 班级：计科二班 姓名：刘俊峰
一、实验内容： 使用启发式搜索算法求解8数码问题。 1、编制程序实现求解8数码问题A *算法，采用估价函数 ()()()()w n f n d n p n ??=+??? ， 其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 2、 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是()p n 的上界 的()h n 的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。 二、实验目的： 熟练掌握启发式搜索A * 算法及其可采纳性。 三、实验原理： （一）问题描述 在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可以在棋盘上移动，其移动规则是：与空格相邻的数码方格可以移入空格。现在的问题是：对于指定的初始棋局和目标棋局，给出数码的移动序列。该问题称八数码难题或者重排九宫问题。 （二）问题分析 八数码问题是个典型的状态图搜索问题。搜索方式有两种基本的方式，即树式搜索和线式搜索。搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。盲目搜索就是无“向导”的搜索，启发式搜索就是有“向导”的搜索。 启发式搜索:由于时间和空间资源的限制，穷举法只能解决一些状态空间很小的简单问题，而对于那些大状态空间的问题，穷举法就不能胜任，往往会导致“组合爆炸”。所以引入启发式搜索策略。启发式搜索就是利用启发性信息进行制导的搜索。它有利于快速找到问题的解。 由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零。所以，这个
地铁供电系统可靠性和安全性分析方法研究(通用版)
( 安全论文 ) 单位：_________________________ 姓名：_________________________ 日期：_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改 地铁供电系统可靠性和安全性分析方法研究(通用版) Safety is inseparable from production and efficiency. Only when safety is good can we ensure better production. Pay attention to safety at all times.
地铁供电系统可靠性和安全性分析方法研 究(通用版) 摘要：随着社会的快速发展，地铁也渐渐的融入了人们的生活，为人们提供了便利的出行条件。地铁的供电系统是否安全和可靠运行直接影响到地铁的安全运行和稳定性能。随着地铁线路不断增设，地铁的供电系统也越来越复杂化，出现故障的可能性也在不断提高。如果地铁的供电系统出现故障，会直接导致城市地铁运输功能的失灵，可能会危及乘客的生命和安全。因此，本文重点对地铁供电系统的可靠性和安全性进行分析，旨在提高地铁的运行效率和安全性能。 关键词：地铁供电系统；可靠性；安全性；分析方法；研究 一、地铁供电系统的概述 随着社会和经济的迅速发展，我国的城市人口密度也在不断增
加，人们对地铁的需求也随之不断增强，地铁已经成为人们生活中不可或缺的交通工具，由于地铁具有运行速度快、旅客运送量大、车次多、方便舒适等优点，所以被众多国家所使用，缓解了城市大部分的交通压力。因此，我们对地铁可靠性、安全性的要求也越来越高。地铁供电系统的安全可靠运行，对地铁列车的安全可靠运行起着至关重要的作用。供电系统是地铁运行的重要组成部分，供电系统的安全可靠是地铁正常运行的前提和重要保障。 二、地铁供电系统的组成部分 地铁供电系统是为地铁车辆提供电能运行动力的系统。地铁供电系统是由两部分内容组成。第一部分是高压的供电系统，高压供电的系统的供电方式有三种：集中式供电、分散式供电和混合式供电。集中式供电具有可靠性高、便于统一调度管理、施工方便、维护简单、计费便捷等优点，但投资比较大。分散式供电方式一般会受外部电网影响，可靠性相对差一些。混合供电方式集中了前两者共同的优点，但是增大了复杂性。所以，三种供电方式各有其自身的优点和缺点，需要根据地铁运行及管理的实际情况进行选择；而
交通网络有效路径的一种搜索算法
交通网络有效路径的一种搜索算法 摘要：基于图论中Dijkstra算法的思想，建立了一种搜索交通网络OD对间所有有效路径的方法。当不考虑有效路径的限制时，该方法可按路径长度递增的顺序依次搜索出有向图中的所有通路。针对具有24个节点、77条路段的某交通网络，我们进行了大量仿真，结果表明该算法是十分有效的。本文提出的方法可用于简化交通网络OD估计中监测点定位的算法。 关键词：OD矩阵；路径搜索；仿真 A Search Algorithm for Effective Paths in Traffic Networks LIN Yong, CAI YuanLi, HUANG YongXuan ( School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049,China ) Abstract:Based on the Dijkstra methodology in graph theory, an algorithm to search all the effective paths between OD pairs in traffic networks is proposed. This algorithm is also generalized to determine all the paths in a directional graph in the ascending order of paths length. A lot of simulations have been conducted on a traffic network with 24 nodes and 77 links. It is shown that the search algorithm is effective and efficient. The algorithm can be applied to simplify the surveillance points positioning in the OD matrix estimate of traffic networks. Keywords: OD matrix; path search; simulation 1 引言 OD矩阵，或称OD表，是交通网络中所有起点（Origin）与终点（Destination）之间出行交换数量的表格，其中的每个元素反映了特定OD对间在一定时间段内的出行量。它是交通网络规划和交通管理的重要依据。历史上，OD矩阵是作大量的交通调查得到的，代价十分高昂。1978年，Vdnzuylon 和Wllumsen通过交通网络中一定数量的路段流量观测值来估计OD矩阵，使OD估计的研究有了一个突破口[1]。之后，经过国内外学者的不断努力，建立了各种OD估计模型[2]。然而，几乎所有的OD估计模型均未讨论如何设置交通量观测点，使得任意OD 对间的出行量均能被某个观测点检测到。文献[3~5]对此进行了专门研究，提出观测点设置应当满足的4个规则，并建立0-1整数规划模型进行求解。但上述方法需已知各OD 对间的有效出行路径。文献[6]为避免列举这些有效路径，根据检测点应当满足的规则，建立了关于其分布的非线性规划模型。在已知极点间转移概率的前提下，将检测点的分布问题描述成一个平均报酬Markov决策过程，并通过转化为一个等价的整数线性规划问题求解。为此，本文运用仿真的思想来搜索OD对间的所有有效路径，以简化上述的OD量观测点定位算法。 2 有效路径的搜索算法 2.1 有效路段与有效路径[7] 有效路段) ,(j i定义为路段终点j比路段起点i更靠近出行目的地s的路段，即沿该路段前进能更接近出行终点。因此，有效路段的判别条件为：对于路段) ,(j i，若 ) ,( ) , ( mi n mi n s i L s j L ，则为有效路段。
最优路径算法
9.4.3 寻路算法 路径选择问题是游戏开发中经常遇到的问题，比如热门的Android游戏《crystallight》，游戏中的敌人需要寻找到一条路径前进，直到被杀死或者是到达终点；又如，棋类游戏中，需要为棋子选择最"理智"的行进路径，以达到最佳棋面；再如，9.3.5节中提到的复杂游戏AI，其核心就是为"飞机"寻找一条最理想的逃生路线。此外，在非规则实体的碰撞检测中，也需要选择较优的路径到达碰撞边缘。类似的路径选择问题经常出现，但是如何合理地实现寻路算法，是很多程序员需要解决的难题。 1. A*算法知多少 很多游戏开发者一提到寻路算法，就想到A*算法；一提到A*算法，就望而却步。下面将揭开A*算法的神秘面纱。 A*算法确实是最高效、最流行的寻路算法，是搜索算法最深层的延伸。A*算法由4个要素组成：A*=估价函数+并查集+堆+广搜。A*算法必须有强大的算法功底和长年累月的实战积累方能实现。另外，A*也并非总是最适合的算法，它仅仅是在不同运用领域表现出更强的通用性，仅仅是在数据统计范畴内性能期望值最高。 那么，A*是否适合移植到Android平台呢？我们需要进一步分析它的特点与专长。A*算法的精髓是以空间换取时间，它的运用前提是：解空间充分大，运算时间受到刚性限制，而存储空间(一般是内存)相对充足。如果将它移植到Android平台上，其一，手机系统的内存资源弥足珍贵，A*算法将完全失去用武之地；其二，手机游戏的寻路空间相对较小，解空间相对狭隘。因而，搜索算法的瓶颈不再是冗余的搜索尝试，而估价函数的开销以及冗长的代码将成为新的瓶颈。因此，A*算法并不是Android手机游戏的唯一选择，针对不同的路径选择需要，应该定制不同的搜索算法。 2. 量身定制寻路算法 设计寻路算法应该基于两个原则：开发者力所能及、算法力所能及。 算法功底不是很雄厚的开发者，不必追求华丽的A*算法，可根据实际需要写一个普通的宽搜或者广搜算法。毕竟手机游戏的解空间与PC游戏差了不止一个数量级，常规搜索的时间开销也不会庞大。游戏开发者需要认真做好的是优化。其实，开发寻路算法的大门一直都敞开着，只要开发者能够找准游戏的定位，选准突破的方向。例如，热门塔防游戏--《Robo Defense》，它的搜索空间很小，对常规的搜索算法做一些优化，即能实现即时寻路。 具备深厚算法功底的开发者可以根据不同的路径选择需求，选择最恰当的寻路算法。对于解空间较小、实时性较高的游戏，A*算法将是最恰当的选择，设计高效的估计函数将成为算法性能的关键；如果解空间较大，内存空间紧缺，那么采用迭代加深搜索算法效果更佳，
启发式搜索A星算法
启发式搜索——初识A*算法
A*在游戏中有它很典型的用法，是人工智能在游戏中的代表。 A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法，为了说清楚A*算法，先说说何谓启发式算法。 一、何谓启发式搜索算法 在说它之前先提提状态空间搜索。状态空间搜索，如果按专业点的说法，就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程。通俗点说，就是在解一个问题时，找到一个解题的过程，应用这个过程可以从求解的开始得到问题的结果。由于求解问题的过程中分支有很多，主要是求解过程中求解条件的不确定性、不完备性造成的，使得求解的路径很多，这样就构成了一个图，我们说这个图就是状态空间。问题的求解实际上就是在这个图中找到一条路径可以从开始到结果。这个寻找的过程就是状态空间搜索。常用的状态空间搜索有深度优先和广度优先。广度优先是从初始状态一层一层向下找，直到找到目标为止。
深度优先是按照一定的顺序，先查找完一个分支，再查找另一个分支，直至找到目标为止。这两种算法在数据结构书中都有描述，可以参看这些书得到更详细的解释。 前面说的广度和深度优先搜索有一个很大的缺陷就是：他们都是在一个给定的状态空间中穷举。这在状态空间不大的情况下是很合适的算法，可是当状态空间十分大，且不可预测的情况下就不可取了。他们的效率实在太低，甚至不可完成。在这里就要用到启发式搜索了。 启发式搜索就是在状态空间中搜索时，对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直至找到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。我们先看看估价是如何表示的。 启发中的估价是用估价函数表示的，如： f(n) = g(n) + h(n) 其中f(n)是节点n的估价函数，g(n)是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n)是从n节点到目标节点最佳路径的估计代价。在这里主要是h(n)体现了搜索的启发信息，因为g(n)是已知的。
可靠性失效分析常见方法
可靠性失效分析常见思路 失效分析在生产建设中极其重要，失效分析的限期往往要求很短，分析结论要正确无误，改进措施要切实可行。 1 失效分析思路的内涵 失效分析思路是指导失效分析全过程的思维路线，是在思想中以机械失效的规律(即宏观表象特征和微观过程机理)为理论依据，把通过调查、观察和实验获得的失效信息(失效对象、失效现象、失效环境统称为失效信息)分别加以考察，然后有机结合起来作为一个统一整体综合考察，以获取的客观事实为证据，全面应用推理的方法，来判断失效事件的失效模式，并推断失效原因。因此，失效分析思路在整个失效分析过程中一脉相承、前后呼应，自成思考体系，把失效分析的指导思路、推理方法、程序、步骤、技巧有机地融为一体，从而达到失效分析的根本目的。 在科学的分析思路指导下，才能制定出正确的分析程序;机械的失效往往是多种原因造成的，即一果多因，常常需要正确的失效分析思路的指导;对于复杂的机械失效，涉及面广，任务艰巨，更需要正确的失效分析思路，以最小代价来获取较科学合理的分析结论。总之，掌握并运用正确的分析思路，才可能对失效事件有本质的认识，减少失效分析工作中的盲目性、片面性和主观随意性，大大提高工作的效率和质量。因此，失效分析思路不仅是失效分析学科的重要组成部分，而且是失效分析的灵魂。 失效分析是从结果求原因的逆向认识失效本质的过程，结果和原因具有双重性，因此，失效分析可以从原因入手，也可以从结果入手，也可以从失效的某个过程入手，如“顺藤摸瓜”，即以失效过程中间状态的现象为原因，推断过程进一步发展的结果，直至过程的终点结果“;顺藤找根”，即以失效过程中间状态的现象为结果，推断该过程退一步的原因，直至过程起始状态的直接原因“;顺瓜摸藤”，即从过程中的终点结果出发，不断由过程的结果推断其原因“顺;根摸藤”，即从过程起始状态的原因出发，不断由过程的原因推断其结果。再如“顺瓜摸藤+顺藤找根”、“顺根摸藤+顺藤摸瓜”、“顺藤摸瓜+顺藤找根”等。 2 失效分析的主要思路 常用的失效分析思路很多，笔者介绍几种主要思路。 “撒大网”逐个因素排除的思路 一桩失效事件不论是属于大事故还是小故障，其原因总是包括操作人员、机械设备系统、材料、制造工艺、环境和管理6个方面。根据失效现场的调查和对背景资料(规划、设计、制造说明书和蓝图)