a算法演示系统设计大学本科毕业论文
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算法论⽂排版要求:本科毕业论⽂格式(理科)说明:⼀、论⽂的内容及顺序(⼀)中⽂论⽂的内容及顺序为: 1、论⽂封⾯ 2、中⽂摘要 3、英⽂摘要 4、论⽂主体部分 5、参考⽂献6、致谢(中⽂论⽂的致谢)7、附录其中1不编页码,2--7⽤阿拉伯数字编排页码。
⼆、除封⾯外每页都要有页眉,页眉在每⼀页的最上⽅,页眉内容为“河南师范⼤学本科毕业论⽂(设计)”。
⽤⼩五号宋体,居中排列,论⽂、设计⼆选⼀。
三、论⽂全⽂要求单⾯打印。
(⼆)外⽂论⽂的内容及顺序为: 1、论⽂封⾯2、致谢(外⽂论⽂的致谢)3、中⽂摘要4、英⽂摘要5、论⽂主体部分6、参考⽂献7、附录学号:XXXXXXXX(四号⿊体)/doc/67b8b1fd59eef8c75ebfb3b8.html /view/73db06dd5022aaea998f0f69.html/doc/67b8b1fd59eef8c75ebfb3b8.html /p-899573694458.htmlSn(IV)掺杂纳⽶TiO2/AC降解橙黄G的动⼒学与机理研究(20磅字号,华⽂中宋,加粗,居中)学院名称:化学与环境科学学院专业名称: XXXX年级班别: XXXX级XXXXX姓名: XXX指导教师: XXX(⿊体,⼩三,居中,上⾯横线上内容要居中)XXXX年XX⽉Sn(IV)掺杂纳⽶TiO2/AC降解橙黄G的动⼒学与机理研究(⿊体⼩三,1.5倍⾏距,居中)摘要(⿊体,⼩四,1.5倍⾏距)采⽤溶胶-凝胶法制备了掺杂Sn(IV)的TiO2/AC 光催化剂,以⽣物染料橙黄G为⽬标降解物,研究了多相光催化降解橙黄G的动⼒学规律┅┅┅(300字左右)(宋体,⼩四,1.5倍⾏距)关键词(⿊体,⼩四,1.5倍⾏距)Sn(IV)+ TiO2/AC;橙黄G;动⼒学;┅┅┅(3-6个)(宋体,⼩四,1.5倍⾏距)Research on the Degrdation Kinetics and Mechanism of OG over Sn(IV)Doped TiO2/AC(Times New Roman,⼩三号,单倍⾏距,加⿊,⾸字母⼤写)Abstract(Times New Roman,⼩四号,1.5倍⾏距,加⿊)Sn(IV) doped TiO2/AC photocatalyst was prepared by Sol-gel method. The different initial concentration of OG were used to study the degration kinetics of Orange G. The results showed that, the kinetics of this reaction was in accordance with Langmuir-Hinshelwood equation┅┅(Times New Roman,⼩四号,1.5倍⾏距)Keywords(Times New Roman,⼩四号,1.5倍⾏距,加⿊)Sn(IV)+ TiO2/AC;Orange G;kinetics;┅┅┅(Times New Roman,⼩四号,1.5倍⾏距)前⾔(⿊体,⼩三,1.5倍⾏距,居中)染料废⽔的处理是⼤家颇为关注的课题之⼀,⽽偶氮染料是染料中品种最多的⼀类,约占染料总量的50%以上。
毕业设计(论文)说明书学院软件学院专业软件工程年级2007 级姓名刘佳指导教师张亚平年月日毕业设计(论文)任务书题目:网络安全评估模型设计学生姓名刘佳学院名称软件学院专业软件工程学号3007218010指导教师张亚平职称副教授一、原始依据在全球范围内的数字化快速发展,各种计算机技术、互联网技术迅猛发展的环境下,社会各方面的信息化进程都逐步加快,各行各业也都在随着技术的进步,不断改善管理方式和手段。
目前,为了适应快速的网络发展,更好的为社会、经济和公众服务,我国近年来对网络安全管理系统的发展给予了越来越多的关注。
网络安全管理系统是整个网络系统非常重要的组成部分,其安全性、稳定性、一致性等各个方面的要求比一般的信息系统要高很多,它在确保网络安全的工作中有很重要的地位和意义。
1999年发布的GB17859-1999(计算机信息系统安全保护等级划分准则),规定了计算机信息系统安全保护能力的五个等级:第一级-用户自主保护级,第二级-系统审计保护级,第三级-安全标记保护级,第四级-结构化保护级,第五级-访问验证保护级。
该标准适用于计算机信息系统安全保护技术能力等级的划分,计算机信息系统安全保护能力随着安全保护等级的增高逐渐增强。
2001年3月,发布了GB18336-2001(信息技术安全技术信息技术安全性评估准则),该标准等同于采用国际标准ISO/IEC15408研究条件:求权重的整个过程,充分结合区间AHP,粒子群算法,区间数广义x^ 2 法三种方法的优点,而且对于一致性的问题也做了详细的判断和调整,比以往单纯使用某一种算法或者对一致性问题的忽略,能得到更贴近实际而有效的权重结果,并相应减少运算时间。
二、参考文献[1 ] Richard Steven W. TCP/ IP 详解(卷1) :协议. 范建华,胥光辉译. 北京:机械工业出版社,2000. 9~10[2 ] (美) 匿名. 网络安全技术内幕. 前导工作室译. 北京:机械工业出版社,1999. 105[3 ] 杨守君. 黑客技术与网络安全. 北京:中国对外翻译出版公司,2000. 145~207[4 ] Levary R , Wan K. An analytic hierarchy process based simulation model for entry mode decision regarding foreign direct investment[J ] . Omega ,1999 ,27(6) :661 - 677.[ 5 ] Finan J , Hurley W. Analytic hierarchy process : Does adjusting a pair wise comparison matrix to improve the consistency ratio help ? [J ] . Computers &Operations Research ,1997 ,24(8) :749 - 755.[6 ] Kennedy J , Eberhart R. Particle swarm optimization[A] . Proc. IEEE Int’l. Conf . on Neural Networks , IV , Piscataway , NJ :IEEE Service Center , 1995. 1942 - 1948.[7 ] Eberhart R , Shi Y. Particle swarm optimization : developments , applications and resources[A] . Proc. Congress on Evolutionary Computation 2001 , Piscataway , NJ : IEEE Service Center , 2001. 81 - 86.三、设计(研究)内容和要求具体的研究内容如下:(1)信息系统安全评估相关标准的发展状况、应用情况,以及本文中采用的安全标准的介绍。
摘要电力系统的接地网是维护电力系统安全可靠运行、保障运行人员和电气设备安全的重要设备,但往往由于接地网的导体腐蚀、断裂等故障,引起或者扩大事故,带来巨大的经济损失和不良的社会影响。
因此,诊断接地网的断点和腐蚀情况已经成为电力部门的一项重大反事故措施。
根据地网接地引下线之间电阻或者转移电阻的测量值,建立合适的模型,求出地网各段导体的电阻值,进而判断地网是否有断裂或者被腐蚀的导体存在以及它们的位置。
但是受到可及节点数目总是小于地网支路数目的限制,得到的故障诊断方程都是欠定的,而且方程还没有显式的解析表达式,直接求解困难很多。
针对上述问题,本文从模型和求解两方面接地网故障诊断方法做了深入详细的分析和研究。
分析了故障诊断模型的特点,根据矩阵分析的基本理论,考虑用基于遗传算法的最小二乘法来求解诊断方程。
避免了由与简化过程所带来的误差,从而使地网故障诊断方程的以直接求解。
本文建立和求解的数学模型的过程可以分为三步:首先,根据可及节点的数目建立非线性隐式方程;其次,求解非线性约束规划问题,以能量达到最小构造目标函数;最后,将遗传算法引入对非线性故障诊断方程的求解过程中,用遗传算法求出满足目标函数的全局最优解,并收到了良好的效果。
关键词:接地网,故障诊断,遗传算法ABSTRACTThe grounding grids of substations are important equipment to keep stable operation of power system and safety to operator and power apparatus. But the grounding faults due to corrosion of substation grounding grid often take place. The corrosion of these grounding grid and electromotive force of grounding current, can induce grounding grid fault. These grounding grid faults often bring huge economical lost and bad society effect. So how to diagnosis the corrosion condition of grounding grid and its location is a very important measure remained to electric power system to guard against grounding faults.If the relationship between port resistances and conductor resistance is given, conductor resistance can be computed from port resistances through mathematical analysis. Comparing these results with the initial values that they are designed to be, the accurate current corrosion status of all grounding conductors under ground can be known. But the number of those touchable nodes is always fewer than that of the branches, the function we obtain according electric circuit theory is a function which number is fewer than its variable, and they have no explicit analytic expression. To solve the function straightly become very difficult.From above problems, this thesis gives some in-depth and detailed analysis about corrosion of substation grounding grid from its model and solution. After analyzing the characteristics of model, and based on matrix analysis theory, one solution is proposed. That is, we can use implicit function to satisfy all demands from optimization a rithmetics, such as differential coefficient, grids or determinant, which makes sure that simplified errors can be prevent and our model can be solved too. The mathematic models in this thesis can be divided into three parts: part one, to sum up solving the implict equation; part two, to sum up solving a nonlinear constrained optimization problem; part three, bring Genetic Algorithms into solving the model of nonlinear implict equation, and get a good result.KEY WORDS: grounding grid,corrosion diagnosis, Genetic Algorithms目录第1章绪论 (1)1.1 研究问题的工程背景 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.3 本文的主要工作 (3)1.3.1 主要研究内容 (3)1.3.2 论文章节编排 (4)第2章矩阵知识和遗传算法概述 (5)2.1 函数矩阵的基本运算及其性质 (5)2.2 函数矩阵的导数 (7)2.3 遗传算法概述 (9)第3章接地网故障诊断原理及其数学模型 (13)3.1 接地网故障诊断原理 (13)3.2 数学模型 (16)3.2.1 约束规划模型 (16)3.2.2 工程简化模型 (17)3.3 模型分析 (18)3.4 基于遗传算法的非线性最小二乘优化算法 (21)3.4.1 遗传算法的主要实现技术 (22)3.4.2 本文中遗传算法的实现 (24)3.3 本章小结 (25)第4章地网故障诊断实例研究 (27)4.1 算例1 (27)4.2 算例2 (33)4.3 算例3 (36)4.4 本章小结 (39)第5章结论与展望 (41)致谢 (42)参考文献 (43)附录 (45)附录1 (45)附录2 (48)附录3 (53)第1章绪论1.1研究问题的工程背景发电厂、变电站的接地网是保证电力系统安全可靠运行的重要措施。
目录第一部分摘要与关键词 (2)1 摘要 (2)2 关键词 (3)第二部分正文 (3)1 引言(绪论) (3)1.1 引言(绪论)的结构 (4)1.2 研究背景的写法 (4)1.3 国内外研究现状的写法 (5)1.4 研究内容的写法 (5)1.5 论文组织结构的写法 (5)2相关工作与理论基础 (6)2.1 相关工作 (6)2.2 理论基础 (8)2.3 本章小结 (8)3 ***算法的设计 (8)3.1 问题描述 (9)3.2 ***算法 (11)4 实验(仿真)分析 (14)4.1 实验环境 (14)4.2 实验数据 (14)4.3 实验结果 (14)5 结论 (15)6 参考文献 (16)算法类论文的写作要求算法类论文的写作主要是围绕某个科学问题设计解决方案并进行实验验证的过程描述,除摘要外,其正文主要包括引言、相关工作、问题描述、算法设计、实验分析、结论、参考文献7个部分。
本文仅对论文写作的结构进行说明,不涉及到论文的排版格式。
有关排版格式,请参考其他文献。
第一部分摘要与关键词1 摘要(1)需要提供中英文版本。
(2)文章摘要应具有独立性和自明性,拥有同正文同等量的主要信息,其述叙语言应简洁,准确。
摘要应附和以下要求:●四要素要完整,应说明研究工作的目的、实验方法、技术成果和最终结论,而其重点是成果和结论;●删除在本学科领域已成为常识的内容,一般不要做自我评价;●不得简单重复文章题目;●慎用长句;●使用第3人称;●采用规范化术语;●新术语可使用原文或在译名后加括号注明原文;●缩略语、略称、代号,在首次出现时也应说明;●不得出现正文中的图号、表号、公式、章节号以及参考文献等。
(3)摘要的具体写法:摘要一般分为2-3段,字数在300~500之间。
不要出现第一人称我或我们的字样,要从客观的角度来阐述。
第一段:一般以3行为宜,简述你的论文背景,引出为什么要研究该项目(意义)。
第二段:是摘要的主要内容,对全文进行总概。
数据结构算法演示系统线性表和树的算法演示毕业论文目录1 绪论 (1)2 需求分析 (2)2.1 解决问题 (2)2.2 具备功能 (2)3 系统设计 (3)3.1 开发及使用环境 (3)3.2 系统结构 (10)3.3 详细设计 (12)4 系统操作 (28)4.1 主菜单操作 (28)4.2 线性表操作 (28)4.3 树操作 (29)4.4 算法说明操作 (30)结束语 (30)谢辞 ................................................................................... 错误!未定义书签。
参考文献 (32)附录 (33)附录A 外文翻译-原文部分 (33)附录B 外文翻译-译文部分 (39)附录C 源代码 (45)1 绪论数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。
它用来反映一个数据的内部构成,即一个数据由那些成分数据构成,以什么方式构成,呈什么结构。
数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。
逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系,而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。
数据结构是数据存在的形式。
数据结构是信息的一种组织方式,其目的是为了提高算法的效率,它通常与一组算法的集合相对应,通过这组算法集合可以对数据结构中的数据进行某种操作。
数据结构课程的主要目的是介绍一些常用的数据结构,阐明数据结构内在的逻辑关系,讨论它们在计算机中的存储表示,并结合各种数据结构,讨论对它们实行的各种运算的实现算法。
很多算法实际上是对某种数据结构施行的一种变换,研究算法也就是研究在实施变换过程中数据结构的动态性质。
数据结构,作为计算机学科的基础性专业课程,其在计算机科学中的及其重要,课程学习的好坏,直接关系到学员后期计算机水平的高低。
而这门课程一直因为过于抽象,难以理解,而让人望而止步。
如果能够把这门抽象的课程变得具体而生动,必将提高学习人员兴趣,增加其积极性和主动性,也有利于人员的对此课程的学习。
封面(在学校统一印制的封皮上打印相应的内容,以下为填写举例)论文题目 简化的姓名刘刚学院 东北大学东软信息学院 专 业指导教师 张三备 注2011年——作者指导教师: 张三 教授 李四 单位名称: 嵌入式系统工程系 专业名称: 电子信息工程东北大学东软信息学院2011年6月Northeastern University Neusoft Institute of InformationJune 2011Supervisor:Professor Liu Hongyi Associate Supervisor:毕业设计(论文)任务书………………………。
-Ⅱ-东北大学东软信息学院毕业设计(论文) Abstract-Ⅲ-computer network for a long time.This article mainly discusses the QoS architecture, the principle of V oIP and the two related protocols: H.323, SIP. And then, introduce some QoS control mechanisms: packet classification, admission control, QoS route and queue management.………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….Key words: V oIP QoS, H.323 SIP RSVP Diffserv RTCP, dynamic control admission-1-任务书 .......................................................................................................... I 摘 要 .........................................................................................................II .. (III)第1章 ...................... 1 1.1 .. (1)1.2 (1)第2章 关键技术介绍 (2)2.1 简 ......................................2 2.2 .. (2)第3章 (3)3.1 (3)3.1.1 软件功能构架 ···············································3.1.2 硬件功能框图 ··············································· 3.2 系统开发环境3.3 ·3.3.1 (4)3.3.2 (4)第4章 系统设计 (6)4.1 设计指导思想和原则 (6)4.1.1 指导思想 ................................................................................................................ 6 4.1.2 设计原则 . (6)4.2 系统概述 (6)东北大学东软信息学院毕业设计(论文)目录4.3系统功能结构设计 (6)4.3.1实现单片机与外围存储器的技术连接 (6)4.3.2LED数码管的电路设计 (6)4.3.3rs232串行接口电路设计 (6)4.3.4键盘接口电路设计 (6)4.4系统UI界面设计 (6)4.5系统控制流程 (6)第5章系统实现 (7)5.1系统软件的实现 (7)5.1.1系统软件框图 (7)5.1.2系统程序流程图 (10)第6章系统测试 (12)6.1测试方案及测试用例 (12)6.1.1LED显示 (12)6.1.2键盘响应 (12)6.1.3串口收发 (12)6.1.3UI界面测试 (12)第7章结论 (13)附录1原理图 (14)附录2PCB图 (15)附录3实物图 (16)参考文献 (17)致谢 (18)-2-1章 绪论 说明:在绪论中简要说明设计(论文)工作的目的、意义、范围、研究设想、方法、选题依据等。
河北农业大学本科毕业论文(设计)题目:A*算法演示系统摘要本次课程设计的题目是“A星算法的演示系统”,A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法。
常用于游戏中的NPC的移动计算,或在线游戏的BOT的移动计算上。
本次课程设计要求能够演示出整个算法的执行过程,能够进行单步演示,动态演示,把算法的执行过程的精髓演示出来。
在对算法充分了解的基础上,演示算法的执行过程,就要涉及到图像的绘制,而对于图像的编程,显然高级语言有其开发效率高的特点,java强大的运算和图形展示功能,使图像编程变得更加的简单和直观。
本课题基于eclipse的java集成开发环境,设计并实现了A星算法的演示系统,展示A星算法如何进行启发式搜索和寻路的过程。
实现了设置起点、设置终点、设置障碍、清除障碍、直接寻路、单步寻路、动态寻路、重新寻路、添加默认障碍这些功能的操作。
使用者能够通过自己的要求进行A星算法的演示和使用,本软件充分展示A星算法的执行过程。
关键字:A*算法,启发式搜索,javaAbstractThe topic of the course design is"A star algorithm demo software", A * algorithm in artificial intelligence is A kind of typical heuristic search algorithm, this is A graphics in the plane ,have more than one node path, the algorithm of minimum through cost.it often be used in the game of mobile computing of NPC, or online games on mobile computing of BOT.The course design requirs to demonstrate the implementation process of the whole algorithm, can be single step demo, dynamic demonstration, the essence of the execution process of algorithm demo.on the basis of full understanding of the algorithm, Demonstrateing the algorithm implementation process will involve the Graph drawing, and the programming on image, obviously a high-level language has the characteristics of its development of high efficiency, Java powerful computing and graphics display function, make the image programming more simple and intuitive.This project is based on eclipse's Java integrated development environment, A star algorithm demo software was designed and implemented, showing how A star algorithm of heuristic search and pathfinding.Implements set the starting point and end point, barriers, clear obstacles, directly pathfinding, single step pathfinding, dynamic pathfinding, pathfinding again, add default barrier function of these operations.the user can use the software according to their requirments, the software fully shows the execution of A star algorithm.Keywords:AStar arithmetic ,heuristic search,java目录摘要 0Abstract (1)目录 (2)1 需求分析 (3)1.1 编写目的 (3)1.2 背景 (3)1.2.1 A*搜索算法介绍 (3)1.2.2 Dijkstra算法 (5)1.2.3 java语言介绍 (5)1.2.4 java图形化编程的知识 (7)1.3 任务概述 (8)1.4 运行环境规定 (8)1.5 其他A星软件的优劣 (8)(1)软件一 (9)(2)软件二 (10)2 概要设计 (11)2.1 界面设计 (11)2.1.1 软件的进入界面设计 (11)2.1.2 软件的进入界面的分析 (11)2.1.3 软件主题界面的设计 (12)2.1.4 软件主体界面的分析 (12)2.2 程序需要实现的功能 (13)3 详细设计 (14)3.1 类图的设计 (14)3.2 类之间的关系说明 (14)3.3 类图的分析 (15)3.4 程序的实现 (16)3.4.1 程序逻辑的设计 (16)3.3.2 找到link中结点的F值最小的结点 (20)3.4.3 响应绘制方块paint的参数与getGraphics( ) (23)3.4.4 程序主体界面MyPanel中paint函数做的工作 (24)3.4.5 主体界面类做的工作 (24)3.3.6 鼠标监听mouseClicked OR mousePressed (25)3.3.7 动态寻路的演示 (25)3.3.8 设置起点的工作 (25)3.3.9 设置终点的工作 (25)3.3.10 找不到路径的提示 (26)4 总结 (27)5 致谢 (28)6 参考资料 (29)1 需求分析1.1 编写目的A*算法作为为基本寻路算法常出现在游戏设计中,刚刚接触A*算法,难免初学者会产生迷惑,为了使算法的执行步骤更加的清晰,是算法的思路完整的展现出来,此次课题的要求就是用图形化的方式,一步一步的展现A*算法的执行步骤,使想了解A*算法的人能够更清晰的理解此算法,等真正理解了,就会发现,原来游戏的寻路是这样的,从而也会是学习者有更大的兴趣深入其他算法的学习。
目录前言 (1)项目概况 (1)2.1开发工具简介 (1)2.2基本情况 (1)正文 (1)3.1设计的目的和意义 (1)3.2目标与总体方案 (1)3.2.1 设计目标 (1)2.2.2 工作进度安排 (1)3.3设计方法和内容 (2)3.3.1硬件环境 (2)3.3.2软件环境 (2)3.3.3设计算法的基本思想 (2)3.3.4 运行环境及所用函数解析 (4)3.4设计创新与关键技术 (5)3.5结论 (5)有关说明 (5)致谢 (5)参考文献 (6)附录: (7)前言人类已经跨入了新世纪,正在进入信息时代。
现在信息技术的应用越来越普及,不但促进了社会的高速发展,也改变着人们的工作、学习、生活和娱乐的方式以及思想观念。
随着计算机的日益普及,计算机软件无处不在。
软件在计算机的发展和应用中至关重要,在人类进入信息化社会时成为新兴信息产业的支柱。
随着人类社会的发展,随着计算机及网络技术的飞速发展,Internet应用在全球范围内日益普及,当今社会正快速向信息化社会前进,信息系统的作用也越来越大。
要熟练而又灵活的运用与操作计算机,就要用到一些程序,程序的强大又简练,主要是靠程序的思想与算法,合理的设计程序思想,运用算法,才能更加体现出程序对计算机的操作,更能体现出计算机的强大。
项目概况2.1开发工具简介C语言是国际上广泛流行的计算机高级语言,它适合作为系统描述语言,既可以用于编写系统软件,也可以用来编写应用软件。
它具有语言简洁,使用灵活,运算符丰富,数据类型丰富,生成目标代码质量高,程序执行效率高,程序可移植性好,此次设计的项目是在Microsoft Visual C++的环境下编辑。
2.2基本情况此次项目是在校机房408室和宿舍,用了14天的时间编辑出来的。
前7天在查阅资料,规划系统结构,后面的几天中,在编辑系统程序,并且调试次程序。
此项目是皇后算法,我们所学的知识有限,时间也有限,所编辑的系统比较简单。
a算法实验报告算法实验报告引言算法是计算机科学中的重要概念,它是解决问题的一种方法或步骤。
在本次实验中,我们将研究和分析一种名为a算法的搜索算法。
a算法是一种启发式搜索算法,用于在图形或网络中找到最短路径。
本文将介绍a算法的原理、实验设计和结果分析。
1. a算法原理a算法是一种基于贪心策略的搜索算法,它通过估计从起点到目标节点的距离来选择下一个要扩展的节点。
它使用两个函数来评估节点的优先级:g(n)表示从起点到节点n的实际代价,h(n)表示从节点n到目标节点的估计代价。
a算法通过计算f(n) = g(n) + h(n)来确定节点的优先级,选择f(n)值最小的节点进行扩展。
2. 实验设计为了验证a算法的性能和效果,我们设计了一个实验场景:在一个迷宫中,从起点到目标节点的最短路径。
我们使用Python编程语言实现了a算法,并将其应用于迷宫问题。
迷宫由一个二维矩阵表示,其中1表示墙壁,0表示可通行的路径。
我们随机生成了多个迷宫,并记录了a算法在每个迷宫上的运行时间和找到的最短路径。
3. 实验结果分析通过对多个迷宫进行测试,我们得到了以下实验结果。
首先,我们观察到a算法在大多数情况下能够找到最短路径。
然而,在某些特殊情况下,由于启发式函数的估计不准确,a算法可能无法找到最优解。
此外,我们还注意到a算法的运行时间与迷宫的规模和复杂度相关。
当迷宫较大或路径较长时,a算法的运行时间会显著增加。
4. 结论本次实验中,我们研究和分析了a算法的性能和效果。
通过实验结果分析,我们发现a算法在大多数情况下能够找到最短路径,但在某些特殊情况下可能无法找到最优解。
此外,a算法的运行时间与问题的规模和复杂度相关。
因此,在实际应用中,我们需要权衡算法的效果和运行时间,选择合适的搜索算法。
总结a算法是一种启发式搜索算法,用于在图形或网络中找到最短路径。
本次实验通过设计迷宫问题,验证了a算法的性能和效果。
通过实验结果分析,我们得出结论:a算法在大多数情况下能够找到最短路径,但在某些特殊情况下可能无法找到最优解。
大学毕业论文算法设计流程的创新与改进在大学毕业论文中,算法设计流程是一个重要的环节。
准确而高效的算法设计可以帮助解决各种实际问题,并提高计算机程序的性能。
然而,随着技术的不断发展和创新,传统的算法设计方法已经不能满足现代计算需求,因此需要探索并改进算法设计流程。
首先,创新和改进算法设计流程可以从需求分析开始。
传统的算法设计过程往往直接从问题定义开始,然后逐步优化以获得最终的解决方案。
然而,这种方法容易陷入局限思维,导致无法发现更优的解决方案。
创新的做法是在问题定义之前先进行深入的需求分析,了解用户的实际需求和期望。
这样可以开拓思维,寻找更多的解决思路,并使得最终的算法设计更加贴合用户需求。
其次,创新的算法设计流程应该注重算法思想的多样性。
在过去,算法设计往往以传统的分治、动态规划和贪婪算法为主。
然而,这些算法思想在某些特定情况下可能并不适用,或者无法达到最优解。
因此,我们需要从更广泛的算法思想中寻找灵感,例如遗传算法、模拟退火算法和人工神经网络等。
同时,我们还可以将不同算法思想进行组合,以获得更加强大和高效的算法设计。
第三,创新和改进算法设计流程需要注重算法的可复用性和可扩展性。
在过去,算法的设计往往是以特定问题为基础的,难以应用于其他类似问题。
而现在,我们可以使用一种通用的算法设计框架,通过参数化和模块化的方式实现算法的可复用性。
这样,我们可以将已有的算法设计模块进行组合和重用,而不需要从头开始设计算法。
这种创新的方法可以大大提高算法设计的效率和质量。
此外,创新和改进算法设计流程还需要注重算法的效率和优化。
在过去,算法设计中往往忽略了算法的时间复杂度和空间复杂度等性能指标。
然而,随着数据量的不断增加和计算能力的提高,算法的效率成为一个非常重要的问题。
因此,创新的算法设计流程应该注重对算法的效率进行评估和优化,以提高程序的运行速度和资源利用率。
这可以通过巧妙的数据结构选择、算法步骤的简化和并行计算等方法来实现。
摘要本次课程设计的题目是“A星算法的演示系统”,A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法。
常用于游戏中的NPC的移动计算,或在线游戏的BOT的移动计算上。
本次课程设计要求能够演示出整个算法的执行过程,能够进行单步演示,动态演示,把算法的执行过程的精髓演示出来。
在对算法充分了解的基础上,演示算法的执行过程,就要涉及到图像的绘制,而对于图像的编程,显然高级语言有其开发效率高的特点,java强大的运算和图形展示功能,使图像编程变得更加的简单和直观。
本课题基于eclipse的java集成开发环境,设计并实现了A星算法的演示系统,展示A星算法如何进行启发式搜索和寻路的过程。
实现了设置起点、设置终点、设置障碍、清除障碍、直接寻路、单步寻路、动态寻路、重新寻路、添加默认障碍这些功能的操作。
使用者能够通过自己的要求进行A星算法的演示和使用,本软件充分展示A星算法的执行过程。
关键字:A*算法,启发式搜索,javaAbstractThe topic of the course design is"A star algorithm demo software", A * algorithm in artificial intelligence is A kind of typical heuristic search algorithm, this is A graphics in the plane ,have more than one node path, the algorithm of minimum through cost.it often be used in the game of mobile computing of NPC, or online games on mobile computing of BOT.The course design requirs to demonstrate the implementation process of the whole algorithm, can be single step demo, dynamic demonstration, the essence of the execution process of algorithm demo.on the basis of full understanding of the algorithm, Demonstrateing the algorithm implementation process will involve the Graph drawing, and the programming on image, obviously a high-level language has the characteristics of its development of high efficiency, Java powerful computing and graphics display function, make the image programming more simple and intuitive.This project is based on eclipse's Java integrated development environment, A star algorithm demo software was designed and implemented, showing how A star algorithm of heuristic search and pathfinding.Implements set the starting point and end point, barriers, clear obstacles, directly pathfinding, single step pathfinding, dynamic pathfinding, pathfinding again, add default barrier function of these operations.the user can use the software according to their requirments, the software fully shows the execution of A star algorithm.Keywords:AStar arithmetic ,heuristic search,java目录摘要 0Abstract (1)目录 (2)1 需求分析 (3)1.1 编写目的 (3)1.2 背景 (3)1.2.1 A*搜索算法介绍 (3)1.2.2 Dijkstra算法 (4)1.2.3 java语言介绍 (5)1.2.4 java图形化编程的知识 (7)1.3 任务概述 (7)1.4 运行环境规定 (8)1.5 其他A星软件的优劣 (8)(1)软件一 (8)(2)软件二 (9)2 概要设计 (10)2.1 界面设计 (10)2.1.1 软件的进入界面设计 (10)2.1.2 软件的进入界面的分析 (10)2.1.3 软件主题界面的设计 (11)2.1.4 软件主体界面的分析 (11)2.2 程序需要实现的功能 (12)3 详细设计 (13)3.1 类图的设计 (13)3.2 类之间的关系说明 (13)3.3 类图的分析 (14)3.4 程序的实现 (15)3.4.1 程序逻辑的设计 (15)3.3.2 找到link中结点的F值最小的结点 (19)3.4.3 响应绘制方块paint的参数与getGraphics( ) (22)3.4.4 程序主体界面MyPanel中paint函数做的工作 (23)3.4.5 主体界面类做的工作 (23)3.3.6 鼠标监听mouseClicked OR mousePressed (24)3.3.7 动态寻路的演示 (24)3.3.8 设置起点的工作 (24)3.3.9 设置终点的工作 (24)3.3.10 找不到路径的提示 (25)4 总结 (26)5 致谢 (27)6 参考资料 (28)1 需求分析1.1 编写目的A*算法作为为基本寻路算法常出现在游戏设计中,刚刚接触A*算法,难免初学者会产生迷惑,为了使算法的执行步骤更加的清晰,是算法的思路完整的展现出来,此次课题的要求就是用图形化的方式,一步一步的展现A*算法的执行步骤,使想了解A*算法的人能够更清晰的理解此算法,等真正理解了,就会发现,原来游戏的寻路是这样的,从而也会是学习者有更大的兴趣深入其他算法的学习。
1.2 背景1.2.1 A*搜索算法介绍A*在游戏设计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在说启发式搜索之前先提状态空间搜索。
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,两点之间求一线路,这两点是求解的开始和问题的结果,而这一线路不一定是直线,可以是曲折的。
由于求解问题的过程中分枝有很多,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,以至找到目标为止。
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,且不预测的情况下就不可取了。
他的效率实在太低,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的搜索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。
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。
如果说详细点,g(n)代表了搜索的广度的优先趋势。
但是当h(n) >> g(n)时,可以省略g(n),而提高效率。
启发式搜索其实有很多的算法,比如:局部择优搜索法、最好优先搜索法等等。
当然A*也是。
这些算法都使用了启发函数,但在具体的选取最佳搜索节点时的策略不同。
像局部择优搜索法,就是在搜索的过程中选取“最佳节点”后舍弃其他的兄弟节点,父亲节点,而一直得搜索下去。
这种搜索的结果很明显,由于舍弃了其他的节点,可能也把最好的节点都舍弃了,因为求解的最佳节点只是在该阶段的最佳并不一定是全局的最佳。
最好优先就聪明多了,他在搜索时,并没有舍弃节点(除非该节点是死节点),在每一步的估价中都把当前的节点和以前的节点的估价值比较得到一个“最佳的节点”。
这样可以有效的防止“最佳节点”的丢失。
那么A*算法又是一种什么样的算法呢?其实A*算法也是一种最好优先的算法,只不过要加上一些约束条件罢了。
由于在一些问题求解时,我们希望能够求解出状态空间搜索的最短路径,也就是用最快的方法求解问题,A*就是干这种事情的!我们先下个定义,如果一个估价函数可以找出最短的路径,我们称之为可采纳性。
A*算法是一个可采纳的最好优先算法。
A*算法的估价函数可表示为:f'(n) = g'(n) + h'(n)这里,f'(n)是估价函数,g'(n)是起点到节点n的最短路径值,h'(n)是n到目标的最短路经的启发值。
举一个例子,其实广度优先算法就是A*算法的特例。
其中g(n)是节点所在的层数,h(n)=0,这种h(n)肯定小于h'(n),所以由前述可知广度优先算法是一种可采纳的。
实际也是。
当然它是一种最臭的A*算法。
再说一个问题,就是有关h(n)启发函数的信息性。
h(n)的信息性通俗点说其实就是在估计一个节点的值时的约束条件,如果信息越多或约束条件越多则排除的节点就越多,估价函数越好或说这个算法越好。