基于IEEE标准的电脑鼠走迷宫的智能算法研究
算法分析与设计 查找迷宫的最短路径(深度算法)
算法分析与设计 查找迷宫的最短路径(深度算法) 计算机科学与技术12级 16班 2012/12/16
【摘要】：迷宫求解是一个古老的游戏，要在迷宫中找到出口，需要经过一连串的错误尝试才能找到正确的路径，有的时候甚至找不到路径。类似于给定一个m*n的矩形网格，设其左上角为起点S。一辆汽车从起点出发驶向右下角终点T。在若干网格处设置了障碍，表示该网格不可到达。设计一个算法，求汽车从起点S出发到达终点T的一条路线。用计算机求解这个问题时，我们通常采用的是回溯方法，即从入口出发，顺某方向向前探索，若能走通，则继续往前走；否则沿原路退回。换一个方向再继续探索，直至所有可能的通路都探索到为止。为了保证在任何位置上都能沿原路退回，显然需要用一个后进先出的结构来保存从入口到当前位置的路径。因此，在求迷宫通路的算法中应用“栈”也就是自然而然的事。当然还有其他的方法来解决，例如顺序表，深度优先遍历，广度优先遍历等。 【关键词】:最短路径; 时间复杂度;深度优先搜索 【Summary】Maze solving is an ancient game , you want to find the exit in the maze , need to go through a series of trial and error to find the right path , and sometimes not even find the path . A m * n rectangular grid , similar to a given set its upper-left corner as the starting point S . A car from the starting point towards the bottom right corner of the end of T . Set up barriers at certain grid , indicates that the grid is unreachable . Design an algorithm , find the car starting to reach the end point T, route from the starting point S . Use the computer to solve this problem , we usually use the backtracking method , that is, starting from the entrance , Shun forward to explore a direction , if we go through , and continue to move forward ; otherwise return along the same route . Continue to explore another direction , until all possible paths to explore to far . In order to ensure that in any position along the same route back , it is clear that the need to use a LIFO structure to save the path from the entrance to the current position . Therefore , in seeking labyrinth path algorithm application "stack" is the natural thing to do . Of course , there are other ways to solve , for example, the sequence table , depth-first traversal , breadth -first traversal . 【Key phrase】Shortest path ; time complexity ; deep-first search
群智能算法教学讲义
第六章群智能算法 智能优化计算 6.1 群智能 6.1.1 群智能的概念 6.1.2 群智能算法 6.2 蚁群优化算法原理 6.2.1 蚁群算法的起源 6.2.2 蚁群算法的原理分析 6.3 基本蚁群优化算法 6.3.1 蚂蚁系统的模型与实现 6.3.2 蚂蚁系统的参数设置和基本属性 6.4 改进的蚁群优化算法 6.4.1 蚂蚁系统的优点与不足 6.4.2 最优解保留策略蚂蚁系统 6.4.3 蚁群系统 6.4.4 最大－最小蚂蚁系统 6.4.5 基于排序的蚂蚁系统 6.4.6 各种蚁群优化算法的比较 智能优化计算 6.5 蚁群优化算法的应用 6.5.1 典型应用 6.5.2 医学诊断的数据挖掘 6.6 粒子群算法的基本原理 6.6.1 粒子群算法的提出 6.6.2 粒子群算法的原理描述 6.7 基本粒子群优化算法 6.7.1 基本粒子群算法描述 6.7.2 参数分析 6.7.3 与遗传算法的比较 6.8 改进粒子群优化算法 6.8.1 离散二进制PSO 6.8.2 惯性权重模型 6.8.3 收敛因子模型 6.8.4 研究现状 智能优化计算 6.9 粒子群优化算法的应用 6.9.1 求解TSP问题 6.9.2 其它应用 6.10 群智能算法的特点与不足 智能优化计算 6.1 群智能 智能优化计算 群智能（Swarm Intelligence, SI ） 人们把群居昆虫的集体行为称作“群智能”（“群体智能”、“群集智能”、“集群智能”
等） 特点 个体的行为很简单，但当它们一起协同工作时，却能够突现出非常复杂（智能）的行为特征。 6.1.1 群智能的概念 6.1 群智能 智能优化计算 描述 群智能作为一种新兴的演化计算技术已成为研究焦点，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的关系。 特性 指无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性，在没有集中控制且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础。 6.1.2 群智能算法 6.1 群智能 智能优化计算 优点 灵活性：群体可以适应随时变化的环境； 稳健性：即使个体失败，整个群体仍能完成任务； 自我组织：活动既不受中央控制，也不受局部监管。 典型算法 蚁群算法（蚂蚁觅食） 粒子群算法（鸟群捕食） 6.1.2 群智能算法 6.2 蚁群优化算法原理 智能优化计算 蚁群的自组织行为 “双桥实验” 通过遗留在来往路径 上的信息素 （Pheromone）的挥 发性化学物质来进行 通信和协调。 6.2.1 蚁群算法的起源 6.2 蚁群优化算法原理 智能优化计算 蚁群的自组织行为 “双桥实验” 6.2.1 蚁群算法的起源 6.2 蚁群优化算法原理 智能优化计算 提出蚁群系统 1992年，意大利学者M. Dorigo在其博士论文中提出 蚂蚁系统（Ant System）。
课程设计_老鼠走迷宫
HUNAN CITY UNIVERSITY 数据结构课程设计报告 设计题目：老鼠走迷宫 专业：计算机科学与技术 学生姓名：邓宇 班级学号： 0906401-23 指导教师：杨格兰、胡奇光 2011 年 6 月 18 日
一、设计时间 2011年6月20日——24日 二、设计地点 湖南城市学院第一实验楼计算机系机房509 三、设计目的 1.培养实际工作所需要的动手能力，进一步熟悉基本概念； 2.熟练掌握对实际问题的抽象技能，了解程序基本的流程； 3.培养查阅资料，独立思考问题的能力。 四、设计人 邓宇 五、指导老师 杨格兰、胡奇光 六、设计课题 老鼠走迷宫 开发环境：Visual Studio 2010 Ultimate UML Activity Diagram Visual C # 2008 Express Editions Adobe Photoshop CS4 七、基本思路及关键问题的解决方法 技术要求： 程序开始运行时显示一个迷宫地图，迷宫中央有一只老鼠，迷宫的右下方有一个粮仓。游戏的任务是使用键盘上的方向键操纵老鼠在规定的时间内走到粮仓处。 要求： 1、老鼠形象可辨认，可用键盘操纵老鼠上下左右移动； 解决方案：老鼠图片形象可以用Photoshop来制作，通过键盘按键事件发送消息到对象（老鼠），实现老鼠的移动。 2、迷宫的墙足够结实，老鼠不能穿墙而过； 解决方案：在老鼠每一步的移动中检测是否撞墙，若是则停止走动。
由于地图是图片，要检测就需要取出墙壁那点的颜色（显然不是白色），然后作比较来作碰撞检测。 3、若老鼠在规定时间内走到粮仓处，提示成功，否则提示失败； 解决方案：加载定时器，设定60秒钟，若在规定的时间，及时间变成0时，弹出对话框提示用户游戏失败。 4、添加编辑迷宫功能，可修改当前迷宫。 解决方案：备用一张地图图片资源，可以用于更换地图。 八、算法及流程图 Visio流程图：
实验四：A星算法求解迷宫问题实验
实验四：A*算法求解迷宫问题实验 一、实验目的 熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解迷宫问题，理解求解流程和搜索顺序。 二、实验内容 迷宫问题可以表述为：一个二维的网格，0表示点可走，1表示点不可以走，点用（x，y）表示，寻找从某一个给定的起始单元格出发，经由行相邻或列相邻的单元格(可以通过的)，最终可以到达目标单元格的、所走过的单元格序列。在任一个单元格中，都只能看到与它邻近的4个单元格(如果位于底边，则只有3个；位于4个角上，则只有2个是否能通过)。 A*算法是人工智能中的一种搜索算法，是一种启发式搜索算法，它不需遍历所有节点，只是利用包含问题启发式信息的评价函数对节点进行排序，使搜索方向朝着最有可能找到目标并产生最优解的方向。它的独特之处是检查最短路径中每个可能的节点时引入了全局信息，对当前节点距终点的距离做出估计，并作为评价节点处于最短路线上的可能性的度量。 A*算法中引入了评估函数，评估函数为：f（n）=g（n）+h（n）其中：n是搜索中遇到的任意状态。g(n)是从起始状态到n的代价。h(n)是对n到目标状态代价的启发式估计。即评估函数f ( n) 是从初
始节点到达节点n 处已经付出的代价与节点n 到达目标节点的接近程度估价值的总和。 这里我们定义n点到目标点的最小实际距离为h（n）*，A*算法要满足的条件为：h（n）<=h（n）* 迷宫走的时候只能往上下左右走，每走一步，代价为1，这里我们采用的估价函数为当前节点到目标节点的曼哈顿距离，即：h（n）=|end.x –n.x|+ |end.y –n.y| 这里end表示迷宫的目标点，n表示当前点，很明显这里h（n）<=h（n）*。 g（n）容易表示，即每走一步的代价是1，所以利用f（n）=g（n）+h（n）这种策略，我们可以不断地逼近目标点，从而找到问题的解。 时间复杂度：m行n列的迷宫矩阵实现算法的时间复杂度为O(m*n). 实验结果：
群智能优化算法综述
现代智能优化算法课程群智能优化算法综述 学生姓名： 学号： 班级： 2014年6月22日
摘要 工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍，在求解过程中，人们创造与发现了许多优秀实用的算法。群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。群智能优化是智能优化的一个重要分支，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为，利用群体中个体之间的信息交互和合作实现寻优。本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。 关键词：群智能；最优化；算法
目录 摘要 (1) 1 概述 (3) 2 定义及原理 (3) 2.1 定义 (3) 2.2 群集智能算法原理 (4) 3 主要群智能算法 (4) 3.1 蚁群算法 (4) 3.2 粒子群算法 (5) 3.3 其他算法 (6) 4 应用研究 (7) 5 发展前景 (7) 6 总结 (8) 参考文献 (9)
1 概述 优化是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。很多实际优化问题往往存 在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。 因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够“突现”出非常复杂的行为特征。基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 和粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)。 2 定义及原理 2.1 定义 群集智能优化算法源于对自然界的生物进化过程或觅食行为的模拟。它将搜索和优化过程模拟成个体的进化或觅食过程，用搜索空间中的点模拟自然界中的个体；将求解问题的目标函数度量成个体对环境的适应能力；将个体的优胜劣汰过程或觅食过程类比为搜索和优化过程中用好的可行解取代较差可行解的迭代过程。从而，形成了一种以“生成+检验”特征的迭代搜索算法，是一种求解极值问题的自适应人工智能技术。各类优化算法实质上都是建立问题的目标函数，求目标函数的最优解，因而实际工程优化问题均可转化为函数优化问题。其表达形式如下： 求： ,,2,1,0)(..), (min , ,,2,1,),,,(21Lm j X g t s X f n L i x L x x X i T n i =≤== 。Ω∈X 其中， i X 为设计变量；)(X f 为被优化的目标函数；0)(≤X g j 为约束函数；Ω为设计变量的 可行域。
电脑鼠走迷宫死区排除算法
电脑鼠走迷宫大赛探索过程算法优化研究 ——死路排除算法 ——死区域算法1摘要 电脑鼠走迷宫大赛是由国际电工和电子工程学会（IEEE）举办的人工智能领域的一项国际性赛事，集机械、电子、控制、光学、程序设计和人工智能等多方面科技知识于一体[1]，具有很高的知名度。迷宫算法的优劣直接影响比赛的最终成绩。本文从经典迷宫算法入手，先后提出了能排除单行当列死路的“死路排除算法”和能够排除任意形状死区域的“渗透法”，然后通过测试验证两种改进算法的优越性。改进算法的核心思想是通过已经获得的迷宫信息排除不包含最短路径信息的死区域。同时，文中创造性的将“渗透思想”用于迷宫算法当中，很好的实现了死区域的判定与排除。与经典算法相比，改进算法在时间、空间方面都有良好的优化效果。 2背景简介 电脑鼠走迷宫大赛是国际电工和电子工程学会（IEEE）每年都会举办的一项国际性赛事，于1972年由美国机械杂志发起。比赛中的电脑鼠是一个小型的由微处理器控制的机器人车辆，在复杂迷宫中具有译码和导航功能。该比赛自推出以来，受到了世界各国师生的青睐。2007年和2008年，上海市计算机学会率先在中国主办了两次IEEE标准电脑鼠走迷宫邀请赛（长三角地区），有三十多所院校参加，反响强烈。2009年比赛范围扩展到全国，共有9个赛区的52所高校参赛[2]。 2.1电脑鼠走迷宫大赛规则[3] 电脑鼠的基本功能是从起点开始走到终点，这个过程称为一次“运行”，所花费的时间称为“运行时间”；电脑鼠从第一次激活到每次运行开始所花费的时间称为“迷宫时间”；电脑鼠在比赛时手动辅助的动作称为“碰触”。竞赛使用这3个参数，从速度、求解迷宫的效率和电脑鼠的可靠性三个方面来进行评判。 电脑鼠的得分是通过计算每次运行的“排障时间”来衡量的，即将迷宫时间的1/30加一次运行时间；如果未被碰触过，则再减去10s（奖励时间），这样得到的就是排障时间。电脑鼠在迷宫中停留或运行的总时间不可超过15min，在限时内允许运行多次。如果进入迷宫是为了进行探测和记忆，则这次运行就称为“试跑”；如果进入迷宫是根据先前的记忆和经验，按照智能算法确定最佳路径，并以最快的速度到达目的地，则这次运行就称为“冲刺”。 2.2迷宫、电脑鼠规格 迷宫由256个方块组成，每个方块18 平方厘米，排成16行×16列。迷宫的隔板沿方块的四周布设，形成迷宫通道。如图1为迷宫照片。图2为电脑鼠样例照片，该电脑鼠采用ARM7处理器——LM3S615作为主控芯片。五组可测距的红外线传感器按照某固定频率对迷宫格周围障碍进行采样，获取迷宫隔板信息。 图1 迷宫照片图2 电脑鼠样例照片 2.3已有算法
时空数据分析算法及其应用研究
时空数据分析算法及其应用研究 空间和时间是现实世界最基本、最重要的属性，许多空间应用系统都需要表 达地学对象的时空属性，例如在地理位置变更、环境监测、城市演化等领域都需 是 术 对象的技 要管理历史变化数据，以便重建历史、跟踪变化、预测未来。面向 实体 用在软件设计中的一种方法，它用在时空数据[1]表达中主要是为了克服给定 题[2] 。下面从 的空间或非空间属性在不同时间不同频率变化而出现的复杂问 KNN、RNN、SkyLine三种时空数据分析算法出发，论述时空数据分析算法的应用。 1、KNN分析算法的基本概述及应用分析 KNN算法是非参数回归模型的基本算法之一，通过在状态空间中搜索与待测 点X相近的k个样本(X i ，Y i ) 估计g n(x) ，因此又称为k最近邻非参数回归，其预测函数[3]可表示为 k k Y=g(X)= W i （X；X k1，?，X k k）Y i = k i Y i （1） i 1 i 1 其中X k1．表示与x距离最近的点，并赋予权值k1；X k2则被赋予权值k2；以此 k个权函数k1，k2，?，k k，满足 类推，得到 k k1≥k2≥?≥k k≥0，k =1 （2） i i 1 KNN算法通过计算样本个体之间的距离或者相似度来寻找与每个样本个体最 相近的K个个体，在这个过程中需要完成一次样本个体的两两比较，所以算法的 。 时间复杂度，跟样本的个数直接相关 K最近邻算法通常情况下是用于分类的，这只是对K近邻算法用途的本质说明[4]。从实际来看，K近邻算法可以应用的地方还有很多，比如系统推荐等等。简 单的讲 ，就是挖掘出客户喜欢的相同商品，来进行相似物品的推荐。另外区分客 户群体，从而使我们更好的为客户服务。 下面是KNN分类器构建实例。KNN的实现分训练和识别两步。训练时，把每类样本降维后的结果作 为KNN的输入。如图1所示，圆圈表示待识别数据所处的位置， 表的类；选择 K 圆中的3个数据，识别结果为三角形代 为3时，选中实线 选择 K值 圆中的5个数据，识别结果为正方形代表的类。 值 为5时，选中虚线 - 1 -
智能小车中的迷宫算法
智能小车中的迷宫算法 2008-10-27 15:20 智能小车中的迷宫算法 看了周立功上面的电脑鼠走迷宫的视频感觉非常有趣，一直都做个小车玩，可没材料，只能看着视频上的小车路行轨迹整出来了这个算法，我不知道真正的算法是怎么实现的，这只是我自己想的一个算法，而且没有完整的小车程序，有空买了小车的再整理总程序。 https://www.360docs.net/doc/7c13180466.html,/pro_ydkz/MicroMouse615.asp这是视频地址。 先看看那大体的迷宫图，随便画的，不是很准确，红色的是小车的运行轨迹，蓝色小圈表示要保存的节点，右下角是起始点： 首先是数据结构，对于整个程序来说，首先要做的是把整个图存下来，有过数据结构基础的这个应该不难，图一般是以结点的方式存储，也就是图中的蓝色小圈，结点的存储格式也是很重要的，我前后尝试了好几种才确定下来。节点有两中逻辑相连方式，一个是图形连接，对应* lt_north,*lt_west,*lt_south,*lt_east，一个是线性连接，对应*frontpoint和*nextpoint，线性连接是为了容易判断当前小车所到结点是否已经记录，也为了后面迷宫算法的树形实现。如下：Struct mappoint { Float point_x,point_y; //我是以坐标形式存储，这事相对坐标 Bool ltb_north,ltb_west,ltb_south,ltb_east; //这是记录每个结前后左右 是否有相通结 Mappoint * lt_north,*lt_west,*lt_south,*lt_east; //这是前后左右相通节点的地址
粒子群优化算法及其应用研究
摘要 在智能领域，大部分问题都可以归结为优化问题。常用的经典优化算法都对问题有一定的约束条件，如要求优化函数可微等，仿生算法是一种模拟生物智能行为的优化算法，由于其几乎不存在对问题的约束，因此，粒子群优化算法在各种优化问题中得到广泛应用。 本文首先描述了基本粒子群优化算法及其改进算法的基本原理,对比分析粒子群优化算法与其他优化算法的优缺点，并对基本粒子群优化算法参数进行了简要分析。根据分析结果,研究了一种基于量子的粒子群优化算法。在标准测试函数的优化上粒子群优化算法与改进算法进行了比较,实验结果表明改进的算法在优化性能明显要优于其它算法。本文算法应用于支持向量机参数选择的优化问题上也获得了较好的性能。最后,对本文进行了简单的总结和展望。 关键词：粒子群优化算法最小二乘支持向量机参数优化适应度
目录 摘要...................................................................... I 目录....................................................................... II 1.概述. (1) 1.1引言 (1) 1.2研究背景 (1) 1.2.1人工生命计算 (1) 1.2.2 群集智能理论 (2) 1.3算法比较 (2) 1.3.1粒子群算法与遗传算法(GA)比较 (2) 1.3.2粒子群算法与蚁群算法(ACO)比较 (3) 1.4粒子群优化算法的研究现状 (4) 1.4.1理论研究现状 (4) 1.4.2应用研究现状 (5) 1.5粒子群优化算法的应用 (5) 1.5.1神经网络训练 (6) 1.5.2函数优化 (6) 1.5.3其他应用 (6) 1.5.4粒子群优化算法的工程应用概述 (6) 2.粒子群优化算法 (8) 2.1基本粒子群优化算法 (8) 2.1.1基本理论 (8) 2.1.2算法流程 (9) 2.2标准粒子群优化算法 (10) 2.2.1惯性权重 (10) 2.2.2压缩因子 (11) 2.3算法分析 (12) 2.3.1参数分析 (12) 2.3.2粒子群优化算法的特点 (14) 3.粒子群优化算法的改进 (15) 3.1粒子群优化算法存在的问题 (15) 3.2粒子群优化算法的改进分析 (15) 3.3基于量子粒子群优化(QPSO)算法 (17) 3.3.1 QPSO算法的优点 (17) 3.3.2 基于MATLAB的仿真 (18) 3.4 PSO仿真 (19) 3.4.1 标准测试函数 (19) 3.4.2 试验参数设置 (20) 3.5试验结果与分析 (21) 4.粒子群优化算法在支持向量机的参数优化中的应用 (22) 4.1支持向量机 (22) 4.2最小二乘支持向量机原理 (22)
电脑鼠机器人迷宫竞赛规则
第四届青少年机器人活动暨亚洲机器人锦标赛中国区选拔赛 电脑鼠机器人迷宫竞赛规则 竞赛要求使用东莞市博思电子数码科技有限公司的电脑鼠机器人器材。如下图所示： （一）场地尺寸及环境要求 1.迷宫场地由8×8个边长为180.00×180.00mm 的正方形单元组成（见图1 ）。 电脑鼠机器人迷宫竞赛是一种利用嵌入式微控制器、传感器和机电运动部件构成的一种智能的小型机器人比赛，它要求机器人在指定的迷宫中自动探索并找出通往终点的路径，赛中机器人需随时掌握自身的位置信息，准确获取墙壁信息并做记录，最终依靠记忆找出最佳路径并以最短的时间走出迷宫，赢得比赛。 一、简述 二、规则
2.图2示例场地图 3.四周的隔墙将整个迷宫封闭，迷宫隔墙的侧面为白色，顶部为红色。迷宫的地面为木质， 用于隔开每个单元格的围板称为墙壁，迷宫场地的墙壁高50.00mm，厚12.00mm，因此两堵隔墙所构成的通道其实际宽度为168.00mm（示例场地图见图2）
使用油漆漆成黑色。迷宫地面上印有墙壁的定位线，作组装场地时定位墙壁的标记，隔墙侧面和顶部的涂料需能反射红外线，地板的涂料需能吸收红外线。 4.迷宫的起始单元必须有三面隔墙，余下一个出口。例如，若没有隔墙的出口端为“北”向时，那么迷宫的外墙就构成“东”、“南”、“西”方位的隔墙。 5.6.迷宫场地中，将每个正方形单元的四角每两边相交的位置的点我们定义为“格点”。除了停泊区域中心的格点外，其余每个格点至少要延伸出一面隔墙或与一面隔墙相接触。由格点延伸出去的墙壁的组合方式多种多样，以迷宫左下角的一个格点为例，如下图中黑色部分为格点，示例场地图见图 2 A 、从格点处延伸出一块墙壁后，与该节点有关的墙壁的几种布置位置如下： B 、从格点处延伸出两块墙壁后，与该节点有关的墙壁的几种布置位置如下： 符合本规则的迷宫场地设计方案数量众多，但迷宫的格数始终是8×8格，四边的围墙不变，变化的是围墙内部的各个墙壁，比赛时具体使用场地,由比赛现场公布。
迷宫算法求解
/* ****************迷宫算法求解***************** */ /* bc++3.1和vc++6.0下调试通过* */ /*********设计目标：教学演示**********************/ #include
int StackEmpty(SqStack s) //栈空判别 {return(s.top==s.base); } int Pop(SqStack &s,SElemType &e)//弹栈 {if(s.top==s.base)return 0; e=*--s.top; return 1; } int Push(SqStack &s,SElemType e)//将元素压入堆栈 {if(s.top-s.base>=s.stacksize) {s.base=(SElemType *)realloc(s.base,(s.stacksize+10)*sizeof(SElemType)); if(!s.base)exit(-2); s.top=s.base+s.stacksize; s.stacksize+=10; } *s.top++=e; return 1; } static int maze[rows][cols]= {{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}, {0,1,1,0,1,1,1,0,1,0}, {0,1,1,0,1,0,1,0,1,0}, {0,1,1,0,1,0,0,1,1,0}, {0,1,1,0,0,1,1,1,1,0}, {0,1,1,1,0,1,1,1,1,0}, {0,1,0,1,1,1,0,1,1,0}, {0,1,0,0,0,1,0,0,1,0}, {0,0,1,1,1,1,1,1,1,0}, {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}, }; //初始迷宫数据（1－通，0－不通）
哈夫曼算法及其应用研究
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/7c13180466.html, 哈夫曼算法及其应用研究 作者：张荣梅 来源：《电脑知识与技术》2013年第13期 摘要：该文首先分析了赫夫曼算法，给出了一种赫夫曼算法的实现方法，然后研究了赫 夫曼算法在压缩编码，判定树，在外部文件排序中的最佳归并树等中的应用。 关键词：赫夫曼树；算法；编码；判定树；归并树 中图分类号： TP301 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）13-3062-04 赫夫曼树是一类带权路径长度最短的树，称为最优树，有着广泛的应用。联系到不同的计算机算法，可以赋予带权外部路径长度不同的含义。例如，在解某些判定问题时，利用Huffman树可以得到最佳判定算法[1-2]；在进行快速远距离通信时，利用Huffman树，可以得到Huffman编码，它是一种无损的压缩编码；在外部排序中，对多个不等长的有序记录的二路归并时，利用Huffman树可以得到最佳合并顺序，即最佳归并树。该文主要讨论赫夫曼算法的一种实现方法及其不同的应用。 1 赫夫曼算法 3.2 判定树 在解某些判定问题时，如果将不同情况出现的频度作为权重的话，利用Huffman算法可以构建最佳判定树。在编制一个将百分制转换成优、良、中、及格、不及格五级分制的程序时，一般学生的成绩呈正态分布，各级别的比例分别为：优秀10%，良好30%，中等40%，及格15%，不及格占5%左右。利用上述Huffman算法构建的判定树如图3所示。按最佳判定树编写程序，可提高比较的效率，显著降低操作时间。 3.3 最佳归并树 4 结论 Huffman树与Huffman编码有着广泛的应用，例如对Huffman编码进行改进可用于软件测试数据进化生成 [3]、SVM 多分类器构造[4]、超光谱图像分层无损压缩[5]、基于稀疏分解的 交通图像压缩中[6]等等。因此，正确理解Huffman算法的实质，对有关的研究工作提供有益 的启示。 参考文献： [1] 严蔚敏，吴伟民.数据结构（C语言版）[M]. 北京：清华大学出版社，2010：144-148.
混合群智能优化算法研究及应用
混合群智能优化算法研究及应用 优化问题广泛地存在于科学研究和工程实践中。群智能优化算法是优化算法中最新的一个分支,也是最热门的发展方向。群智能优化算法是通过模拟自然界中生物间相互合作、共享信息等群体行为而建立起来的随机搜索算法,相较于经典优化算法具有结构简单、易于实现等优点。不同的群智能优化算法是模拟不同生物行为形成的,所以它们各具特点和适用场景。然而,单一的群智能优化算法均有其局限性,如搜索精度不够高、收敛速度慢、性能受参数影响较大和容易陷入局部最优等。将不同群智能优化算法有机结合,设计混合群智能优化算法是一种提高算法性能的有效方法,具有重要的研究意义。本文的主要研究内容及创新点包括以下几个方面:(1)针对单目标数值优 化问题提出了一种基于跟随蜂搜索的自适应粒子群算法(Follower Bee Search Based Adapitve Particle Swarm Optimization,F-APSO)。首先在经典粒子群算法粒子飞行轨迹分析的基础上提出了一种自适 应的粒子群算法(Adapitve Particle Swarm Optimization,APSO), 提高了算法在求解单峰问题时的性能。然后提出了一种针对自适应粒子群算法的稳定性分析方法,基于该方法对APSO进行了稳定性分析,给出了能够保证算法稳定的参数取值条件。接着通过引入人工蜂群算法中的跟随蜂搜索,提高了算法的开拓性,并将APSO的稳定性条件拓展到了 F-APSO中。仿真实验表明F-APSO在求解单目标数值优化问题时在解的质量和时间消耗上都具有良好表现。将F-APSO用于解决矿山生产排程优化问题,与原有生产方案相比优化后的方案在不同铁
迷宫问题的C++算法实现
#ifndef MMIGONG_H #define MMIGONG_H #define MAX_SIZE 100 #include
cin>>row>>colm; if(row<=0||colm<=0) { cout<<"输入错误!请重新输入:"< 北京科技大学实验报告 学院：自动化学院专业：智能科学学技术班级： 姓名：学号：实验日期：2017年11月6日 实验名称：人工智能电脑鼠搜迷宫实验 实验目的：掌握电脑鼠的基本操作及智能搜索算法操作。 实验仪器：KEIL MDK、电脑鼠、J-Link、VS 实验原理：所谓“电脑鼠”，英文名叫做Micromouse，是一种具有人工智能的轮式机器人，是由嵌入式微控制器、传感器和机电运动部件构成的一种智能行走装置的俗称。当电脑鼠放入起点，按下启动键之后，他就必须自行决定搜索法则并且在迷宫中前进，转弯，记忆迷宫墙壁资料，计算最短路径，搜索终点等功能。电脑鼠更结合了机械、电机、电子、控制、光学、程序设计和人工智能等多方面的科技知识。本实验中，通过红外传感器检测电脑鼠所处位置状态，通过智能算法保存地图并实现地图的搜索，通过pid等控制算法控制电机，达到电脑鼠搜索迷宫并计算最短路径等功能。 实验内容与步骤： 实验内容 1）KEIL MDK的安装 2）电脑鼠硬件的检查及调整 3）智能搜索算法的编写 4）算法的调试与优化 5）实验结果 实验步骤 （一）KEIL MDK的安装 1双击运行Ke i l MDK 4.12 安装程序，出现软件安装界面，如图所示： 2点击Next，勾选安装协议； 3选择安装路径，建议安装在C 盘，运行速度快些 4 填入用户信息，个人用户随意填入即可； 点击Next 就进入实质的安装过程了，Wait for a Whle… 5点击Finish，Keil MDK 就完成安装了，可以发现桌面上生成了名为“Keil uVis ion4”的可执行文件快捷方式。 （二）检查和调整电脑鼠的硬件 1.电机检查：在电脑鼠程序文件中找到Motor.c文件，直接为两侧电机赋相同的速度值，用G-link连接电脑鼠和电脑，传入程序，打开电脑鼠放在地面上，如果电脑鼠能正常直线行进，即证明两侧电机正常工作。如果有电机有问题，拆下原来的电机换新的再次进行电机检查即可。 2.传感器检查：用G-link连接电脑鼠和电脑，打开传感器查询模式，用手逐渐靠近每一个传感器，如果相应的传感器值由小变大，那么此传感器工作正常。且每个传感器在手指位于相同距离时，回传的传感器值近似相等即证明传感器都正常工作，如果有传感器有问题，拆下原来的传感器换新的再次进行传感器检查即可。 传感器回传值查询界面 （三）智能搜索算法的编写 在含底层驱动的程序的基础上加上算法，实现智能搜索，把电脑鼠变成一只真正的智能的老鼠。 现代智能优化算法课程群智能优化算法综述学生姓名: 学号: 班级: 2014年6月22日 摘要 工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍,在求解过程中,人们创造与发现了许多优秀实用的算法。群智能算法就是一种新兴的演化计算技术,已成为越来越多研究者的关注焦点,智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。群智能优化就是智能优化的一个重要分支,它与人工生命,特别就是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为,利用群体中个体之间的信息交互与合作实现寻优。本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。 关键词:群智能;最优化;算法 目录 摘要 0 1 概述 (2) 2 定义及原理 (2) 2、1 定义 (2) 2、2 群集智能算法原理 (3) 3 主要群智能算法 (3) 3、1 蚁群算法 (3) 3、2 粒子群算法 (4) 3、3 其她算法 (5) 4 应用研究 (6) 5 发展前景 (6) 6 总结 (7) 参考文献 (8) 1 概述 优化就是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。很多实际优化问题往往存 在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。 因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够“突现”出非常复杂的行为特征。基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 与粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)。 2 定义及原理 2、1 定义 群集智能优化算法源于对自然界的生物进化过程或觅食行为的模拟。它将搜索与优化过程模拟成个体的进化或觅食过程,用搜索空间中的点模拟自然界中的个体;将求解问题的目标函数度量成个体对环境的适应能力;将个体的优胜劣汰过程或觅食过程类比为搜索与优化过程中用好的可行解取代较差可行解的迭代过程。从而,形成了一种以“生成+检验”特征的迭代搜索算法,就是一种求解极值问题的自适应人工智能技术。各类优化算法实质上都就是建立问题的目标函数,求目标函数的最优解,因而实际工程优化问题均可转化为函数优化问题。其表达形式如下: 求: ,,2,1,0)(..), (min , ,,2,1,),,,(21Lm j X g t s X f n L i x L x x X i T n i =≤== 。Ω∈X 其中,i X 为设计变量;)(X f 为被优化的目标函数;0)(≤X g j 为约束函数;Ω为设计变量的可行 電腦鼠走迷宮比賽規則 一、電腦鼠的規定 1.電腦鼠必須以紅外線光感測器偵測迷宮路徑行走；不得以機械式的感測裝置 (包含導輪)碰觸迷宮路徑的牆板行走。 2.電腦鼠必須為自立型，不得以無線電波遙控。 3.電腦鼠不得躍過、攀登、損傷或破壞迷宮壁面。 二、迷宮的規定 1.電腦鼠迷宮，如[圖一]所示，單位方塊壁面的側面為白色，頂部為紅色，平 面為黑色。 2.電腦鼠迷宮以一定大小的正方形單位方塊構成，整個迷宮的外圍也是正方 形。所有的迷宮方塊至少有一個方向被壁面擋住。某些迷宮的路徑寬度為兩個迷宮方塊的寬度，如黃色部分所示。 3.電腦鼠迷宮的單位方塊為18cmX18cm，整個迷宮由16X16個迷宮方塊組 成，面積為288cmX288cm。電腦鼠迷宮的外圍全部相連接起來，壁面的高度為5cm，厚度為1.2cm。 4.迷宮是以一般的精度製作，有可能產生某種程度上的尺寸誤差(約1mm)。 三、比賽規則 1.參加隊伍於比賽前由各隊選手(或選手代表)抽籤決定出賽次序。每隊限一個 操控手下場比賽。 2.比賽開始前，所有參賽的電腦鼠均須以大會提供的塑膠袋封起來，貼上裁判 簽名的封條。輪到下場比賽的隊伍，操控手須在裁判示意下打開塑膠袋，操控電腦鼠下場比賽。當裁判發出哨聲後，操控手即可啟動電腦鼠。 3.電腦鼠由迷宮的一角出發，以達到終點(在迷宮的中心)時間短者為第一名， 餘依次類推。 4.電腦鼠最多可擁有6分鐘，比賽期間最多可行進6次，以這段時間內最快到 達迷宮終點的時間為比賽成績。如在比賽時間內無法達到終點者，以比賽時間到時，電腦鼠距離終點的距離為比賽成績，此項距離越短者成績越高。 5.電腦鼠在比賽中碰觸迷宮牆壁達到3次或一次碰觸超過3秒卡住者即須退 場，其成績依未到達終點者之方法計算，以退場時之位置為行走距離的量測點。 6.操控手不得在迷宮路徑公開之後，把迷宮的路徑資料輸入電腦鼠，即比賽中 不得從事程式的置入(loading)及ROM的更換。 迷宫电脑鼠的硬件设计简介应用科技 Ｎ●ｌ 吴曼展 （同济大学中德学院上海市２０００９２） ｆ摘要】人工智能技术是一门融合了众多学科的新星科学，它被广泛地应用于勘探、侦察、医疗救援、抢险以及日常生活的各个方面。智能机器人竞赛则是～项旨在开发人工智能技术而举行的比赛，它集科学、娱乐和比赛于＿ｔ体，在各国引起了广泛关注和极大兴趣。目前豳际上有很多针对机器人技术的比赛，两ＩＥＥＥ迷宫鼠竞赛鬻楚其中的一个典羹代表。本文首先辩近年来在国际上迅速开矮的迷宫槐器入竞赛作了简簧介绍，簿要说碉了迷宫鬣竞赛的竞赛规则以及发展历史，同时也分析了国内外关于此课题的研究现状。其次，本文对迷寓鼠的硬件设计作了一个擞体规划，将迷宫鼠的设计分为微控制器模块、马达驱动模块、传感器模块、人工智能模块移数据存镳及佼埝模块。最嚣还瓣参据ＩＥＥＥ迷寥甄竞赛弱餐毵毫｝ｌＩ嚣久雩筝了～些溅试。 【关键词】人工智能迷宫电脑鼠智能传感器嵌入式系统 中期分类号：ＴＰ文献标识码：Ａ１００９－９１毒ｘ（２００９）２７—００２５－０２ １．引言 人工智能楚一门由诗算机科学、控制谂、信息论、聿搴经生理学、心理学、落害学等多种学科互相渗透而发震起来的综合性学科。它所研究的是如何制造出入造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们的智能。智能枫器入竞赛是一项罄在秀发人王餐戆技零焉举办麓毙赛，宅融合７众多最薅沿领域的研究技术，是一颈集科学、娱乐和比赛于一体的活幼，近年来在世界各国引起了广泛关注和极大兴趣。 ２‘遮塞电麓纛蠢奏餐务 ＭｉｃｒｏｍｏｕｓｅＣｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ，鼢迷宫鼠竞赛，起源于上世纪７０年代。该竞赛要求一智能机器人在一个指定１６．１６格迷宫中自动寻找到规定的目标地点，然质疑指定熊落基发剃达强熬逵，曩辩短老获魅。困其终形醚｛羰老鼠，爱黻褥名迷塞电脑鼠竟赛。 第一次迷宫电脑鼠竞赛是在１９７２年由《ＭａｃｈｉｎｅＤｅｓｉｇｎ｝发起的，参赛的迷塞撬器入是撬壤雏，矮弹簧辍裁力。在疆悉瓣卡豆年孛，该院赛穗继在英国、荧国、日本、新加坡、澳大利弧等国家举办，吸引了众多国家和地区的参赛者参加。而随着迷宫设计和竞赛规则的不断完善、电脑鼠的不断智能化发展，目前ＩＥＥＥ迷富毫瓣鬣竞赛瑟经戒鸯掘嚣久镶域懿有趣懿、其蠢攘战性豹、技术先进翡耋瑟研究方向。在国内的迷宫机器人研究方面，尽管起步较晚（迷宫机器人进入中闼麓不多是上世纪九十年代），但随着各方面按术的不断完善，特别是微控制器技术、铸惑器技本、入工智能技术的发鼹，国内黪班嚣入巍赛也褒翅必鲤蒙建开最。而迷宫鼠竞赛在台湾、香港等发达地区也已缀举办过多次。 ３．迷寓■的硬件设计思想 迷宫鬣夔硬黪设谤是一瑗系统瓣工程。‘玄涉及到诲多方裁，毽括微控镧嚣攒块、马达驱动模块、传感器模块以及备模块间的相互连接。在设计之前，设计者岿须要对照个电脑鼠的各部分构造有一个大致的了解，由于迷宫是由２５６块１８ｃｍＸｌ８ｃｍ夔单元接缀戒，除去墙体辱度１。２ｃｍ，嚣壤淹熬实赫距离兔１６．８ｃｍ，因此可以考虑将整个电脑鼠就设计在一块ｌＯｃｍ见方的底板上，以使其能能方便、灵活地转向。 迷宫鬣戆电路援缕梅分必上下辩层。上瓣隽挖嗣援，其孛镪捂镞控穰器ＭＣＵ、传感器检测电路和一些数据存储与连接模块。下层为驱动板，主要包括左右两侧的车轮、驱动马达、两翼的ＣＮＹ７０光电传感器、万向轮、Ｈ桥驱动芯片等。两层之间经震蠡壤镧柱用予支撑。这样的设诗安簿，栽够燕诧迷富鬣各部分的稳造、继分备模块的功能，同时也有利于拆装和臼后保养维护。 ３．１微控制器模块 徽控稍嚣单元，帮ＭｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒＵｎｉｔ，或称单片税（Ｍｃｕ），悬指将中央处理单元ＣＰＵ、程序存储嚣ＲＯＭ、数据存储嚣ＲＡＭ以及输入输出端口（ｉ／０口）等 单独翘囊两者缀合成不阏性能的交换黼络结构来实现。根据交换网络入端信道数与出端倍道数的不同，可以把交换网络分成集线器、扩线器和分配嚣。 集线器的功能是将用户电路的串行码进行串并转换，经过话存进入交换网络，通常采用“顺序写入、控制读出”的控制方式。Ｔ级话存的功能主要耀来完成话音的交换，邋常采霜“随机写入、控翻读出”静控稍方式。扩线器的功能是将Ｔ级话存的话音信息，经过扩线器话存后进行并串转换，送鬣苓疆戆ＰＣｍ蝼口。扩线爨话存遴褰采援“控铡写入、蹶彦读遗”戆羧刳方式。 ４时分交换网络中元器件的接口、驱动和改进措施 ４。１根据所需容量来选择掰型的存健器芯片 由上可知，在对分交换弼络中，话音存储器和控制存储器都是由存储器芯片米实现的，现代程控交换机中将用到大量的存储芯片，实现使用中逶常鬏攥爨纛鸯墨来选择存键嚣蕊冀，焚整戆芯片襄选麓ＳＹＳＴＥＭＳ公司豹ＳＲＭ２０１６、Ｓ０１ｉｄＴａｔｅＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃ公词的ＳＣＭ６１１６以及ＨＩＴＡＣＨＴ公司的ＨＭ６２６４等系列。 ４．２采用先进的ＢｉＣＭＯＳ技术 传统的存储器芯片通常是通过ＣＭＯＳ工艺实现，随糟微电子技术的发震，塞瑗了毅型瓣ＢｉＣＭＯＳ器锌，臻ＢｉＣＭＯＳ器ｌ孛实现熬存德器芯片与ＣＭＯＳ实现的存储器相比，性能指标将大大优化，反映猩衡量速度性能的传输她迟时阀搬标将缩小，传输速度明鼹提高，德量其舆效率搜能的功耗指标将大大减小，只有几磷大小。 先进的ＢｉＣＭＯＳ技术集中了双极型晶体管和ＣＭＯＳ器件的优点，两者互枣｝，在数字程控交换懿交换网络瓣实瑗中占有翡驻霞势。麓ＣＭＯＳ工艺实现的存储器芯片构成的交换网络，在实现使用中，会因为其速度指标问题而如现数搬码流丢失的误鼹现象，这说明，利用ＣＭＯＳ工艺缀难进一步生产遽信发展所需的速度更高、驱动能力更强的存储器芯片，而先进的ＢｉＣＭＯＳ技术在存储器芯片的速度、容量和功耗等性能指标上提供了数据交换所要求瓣哥靠戆。铡翔瓣予典黧戆六管静态存镰器，稠麓ＢｉＣＭＯＳ菝术，胃菝壤葵在较低的电源电压（３．３Ｖ）下工作，同时可提高存取速度，缩短读碍时间，功耗也可降副较低承平。 此外，交换网络及ＳＰＣＥ中的其它元器件也可以选用ＢｉＣＭＯＳ器件来实现。ＢｉＣＭＯＳ逻辑门在逶髂数字部传（翔编鹚器、译诲嚣秘摸／数转羧器等）和门阵列的应用中极为广泛，因为它的扇出数一般为５～８，如此大的扇出数意味着具有较强的带负载能力，而且ＢｉＣＭＯＳ门比ＣｍＯＳｆ１能更快速地驱动这些负载。另矫，ＢｉＣＭＯＳｆｊ中的器件尺寸可以怒一致的，这就降低了通信数字部件在物理设计上的难度；不同的ＣＭＯＳ电路对减小单位负载的舆惩送往缝不溺，对予ＢｉＣＭＯＳ电爨，蠹予双稷墅捺捷ＢＪＴ嚣俘隔开了ＣＭＯＳ电路的主体与负载，使得不同电路中负载的状况变差都是相同的，这样就简化了通信和信感处理用数字逻辑部｛牛和电路的设计任务，提毫了工作效寨。 ５结论 交换阏络是数字程控交换橇翡关键缝成部分之一，其髋能壹羧影豌着稷控交换机的技术指标和通话质墩。随着计算机技术、超大规模集成电路投本、微激子技本鞍半导体存德按零懿进～步发震，震瑟黪麦透静ＢｉＣＭＯＳ工艺制作的器件用于程控交换机交换网络的实现将成为现实，这将使通信成璧褥到可靠的保证，同时将会有越来越多鲍裹毅暹售技术窝电子元器侈＿暾用于交换网络的实现中。目前，已有专用集成电路芯片朋于程羧交换机按续（典型的如用户电路芯片）。面利用ＢｉＣＭＯｓ工艺制作稷控交换机内部的交换弼络元器件，使之集成记并应孺子电信工稷实践中，关于这一方面的研究和腹用，将是我们今后继续进行的研究方向之一。 参考文献 ［１］叶敏．糕控数字交换与交换网［Ｍ］．北京：北京邮电学院出版技，１９９３。 （２］躲正友，杨为理．程控数字交换机硬件软件及应用［Ｍ］．北京：清华大学出舨社，１９９５。 【３］成立，陈照章，董索玲，等．一种低压耗快闪式静态随机读写存储器［Ｊ］．微电子学。２００３■ 科技博览ｌ２５人工智能电脑鼠搜迷宫实验
群智能优化算法综述
电脑鼠走迷宫比赛规则
迷宫电脑鼠的硬件设计简介