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搜索结果: 1-15 共查到计算机科学技术 动态规划相关记录31条 . 查询时间(0.121 秒)
2016年与2017年,Deepmind团队开发的AlphaGo战胜了世界围棋冠军李世石与柯洁,掀起了人工智能的研究热潮,其中,AlphaGo使用的重要技术为深度强化学习。强化学习能在环境未知的情况下,通过决策者与环境的互动,实现优化决策,在计算机科学、自动化、运筹学等领域得到广泛研究。顺应人工智能的发展的大热潮,中国自动化学会自适应动态规划与强化学习专业委员会(Technical Committ...
华南理工大学数据结构与算法课件第13章 动态规划
针对传感器提供的信息不可靠导致的节点部署问题,研究了4种不同的静态无线传感器网络(WSN)部署形式,并将这4个组合优化问题归纳为NP完全问题,提出了一种基于动态规划的不确定性感知节点部署算法进行求解。算法首先为感兴趣区域内的传感器节点找到其最佳的K个部署位置,然后从K个部署位置中选择最优部署方案。该算法能够在保证覆盖范围和连接性的前提下确定最小数量的传感器及其位置。仿真实验结果表明,相对于当前最新...
针对现有正交频分复用系统采用多播资源分配算法时效率较低的问题,提出了一种多重描述编码的多播资源分配算法.首先将系统的功率划分为等长的基本分配单元,之后使用动态规划算法计算每个子载波上的功率分配和用户分配.该算法可以从全局进行子载波分配和功率分配,从而提高了资源分配的效率,实现了系统总吞吐率的最大化.由于不需要重复计算相同子问题,因此算法能在很短的时间内完成资源的分配计算.仿真结果表明,所提动态规划...
提出了一种基于流演算的动态规划程序设计语言DPPLFC(dynamic planning programming language based on fluent calculus)。通过定义动作表达式来描述顺序、并发、非确定选择等复杂动作,解决了FLUX不方便用户编程的问题。DPPLFC的动态规划算子是当在线执行的状态与前一次离线执行相对应的状态不同时才进行再次离线执行,改进了基于情景演算的动态...
讨论矩形毛坯无约束二维剪切排样问题,提出层排样方式的动态规划算法,使板材所含毛坯总价值最大。排样时使用一组平行的剪切线将板材分割为多个层,层的长度等于板材的长度或宽度,宽度等于最左边主毛坯的高度。通过动态规划算法确定所有可能尺寸层的最大价值和板材中层的最优组合。实验结果表明,该算法在满足实际应用要求的同时,板材利用率和计算时间两方面都较有效。
研究了在给定截止期限(deadline)下的单机分批(batch)排序问题,目标函数是最大提前完工时间。由于工件不能延迟,因此先讨论了问题可行解的存在。当问题有可行解时,证明了工件按最早截止期限(Earliest Deadline,ED)规则的排序是一个最优排序,接着给出一个时间复杂度为O(n3)的动态规划算法来获得最优分批。
以往对动态规划法检测小目标算法的研究存在对中途入场和出场目标检测能力弱的问题 ,而且多数停留在对仿真图像的实验上,与实际应用还有一定差距。将动态规划算法应 用于空间小目标检测,并从三方面对其进行改进:第一,针对工程应用中人为增加光学散焦 导致目标信息丢失的问题,对递归方程进行修改,提高目标能量累积效率;第二,将各个速 度平面分别计算修改为速度更新,减少计算量;第三,增加对入场和出场目标的处理,克服...
针对P2P网络中节点共享存储资源时存在的“搭便车”问题,在节点存储资源分配时引入控制机制,节点根据请求者的贡献值分配其存储资源,以使贡献值小的节点获取资源少,从而抑制搭便车行为。仿真实验表明,该控制机制的动态规划算法能有效地实现P2P网络中存储资源分配的公平性,达到控制节点搭便车行为的目的。
针对无线传感器网络的能量有效路由问题,以及能量消耗通常不满足所谓的“三角不等式”的特点,通过建立动态规划的能量消耗模型,将传感器网络的路由转化为矩阵和向量的运算问题,在此基础上提出一个适合传感器网络的矩阵乘路由算法。仿真结果表明,提出的算法能显著地降低路由的能量消耗,有效地延长网络的生存周期。
东华大学算法分析与设计课件第3章 动态规划
提出一种基于动态规划提取信号小波脊和瞬时频率的方法,其基本思路是:对信号进行连续复Morlet小波变换,由变换得到的小波系数的局部模极大值初步提取其小波脊;为降低噪音影响,在初步提取的各小波脊附近选取部分小波系数,通过施加罚函数平滑噪音干扰引起的小波脊变化的不连续性,将小波脊的提取问题转变为最优化问题,采用动态规划方法计算得到新的小波脊;根据小波尺度与频率的关系由提取的小波脊识别出信号的瞬时频率。...
提出一种基于行列双动态规划的立体匹配算法,采用能量最小化立体匹配模型,其中包含数据项和平滑项,在求解能量最小化过程中,在行方向上利用动态规划的方法给出视差图的能量最小化解,利用行动态规划的求解结果给予对应数据项一个奖励,同时在列方向上对视差图进行动态规划求解,并将其作为最终求解结果。实验结果表明,该算法能够取得较理想的效果。

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