最優搜尋問題(optimal search problem)一種追求成功機率最大的隨機搜尋問題.它研究如何在總費用受約束的條件下,使探測到目標的機率達到極大。
基本介紹
- 中文名:最優搜尋問題
- 外文名:optimal search problem
- 類型:統計學術語
最優搜尋問題(optimal search problem)一種追求成功機率最大的隨機搜尋問題.它研究如何在總費用受約束的條件下,使探測到目標的機率達到極大。
最優搜尋問題(optimal search problem)一種追求成功機率最大的隨機搜尋問題.它研究如何在總費用受約束的條件下,使探測到目標的機率達到極大。.其形式定義如下:設被搜尋目標為固定,它可能處於某有限或可數的...
發展問題 搜尋引擎最佳化在國外發展迅速,國內也有眾多的最佳化愛好者。他們通過各種方式進行自己的最佳化工作與學習,不斷進步。國內的網站建設運營者對於搜尋引擎最佳化越來越重視,這塊市場非常大,相信會有越來越多的人加入到這個領域中。搜尋引擎最佳化技術隨著網際網路的發展迅速崛起,但是搜尋引擎最佳化到底路在何方,卻讓很多站長...
本項目以高維空間中的數據為研究對象,以全局最優特徵子集的搜尋方式為科學問題,深入挖掘特徵抽取中的投影方式與特徵選擇中最優搜尋之間的緊密聯繫,實現了兩者在特定條件下的可通行。本項目研究的預期成果是:(1)採用特殊的矩陣投影方式替代傳統特徵選擇流程中的逐漸增加(或刪除)特徵的搜尋路徑,力圖構造一個存在...
搜尋算法是利用計算機的高性能來有目的地窮舉一個問題解空間的部分或所有的可能情況,從而求出問題的解的一種方法。現階段一般有枚舉算法、深度優先搜尋、廣度優先搜尋、A*算法、回溯算法、蒙特卡洛樹搜尋、散列函式等算法。在大規模實驗環境中,通常通過在搜尋前,根據條件降低搜尋規模;根據問題的約束條件進行剪枝;利用...
搜尋策略,計算機科學領域術語,是人工智慧中的一個核心技術,是推理不可分割的一部分,它直接關係到智慧型系統的性能和運行效率。搜尋問題中,主要的工作是找到正確的搜尋策略。搜尋策略反映了狀態空間或問題空間擴展的方法,也決定了狀態或問題的訪問順序。搜尋策略的不同,人工智慧中的搜尋問題的命名也不同。過程 狀態...
求解方法是:先求出最優的必要條件,得到一組方程或不等式,再求解這組方程或不等式,一般是用求導數的方法或變分法求出必要條件,通過必要條件將問題簡化,因此也稱間接法。②直接法:當目標函式較為複雜或者不能用變數顯函式描述時,無法用解析法求必要條件。此時可採用直接搜尋的方法經過若干次疊代搜尋到最優點。
《具有時滯和遺失的容錯搜尋問題的最優方法》是依託河南師範大學,由劉文安擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 離散空間上的容錯搜尋理論與網路通訊和網路編碼有著密切的聯繫,作為多學科交叉領域已成為國際熱點研究方向之一。本項目將研究有限離散空間上'具有時滯和遺失的容錯搜尋'問題,它涵蓋已得到廣泛研究的'容錯...
1.2最優搜尋問題的構成要素 1.2.1一個小題目 1.2.2最優搜尋問題的構成要素 1.3最優搜尋問題的分類 1.4本書的內容安排 參考文獻 第2章搜尋理論的基本概念 2.1目標信息 2.1.1目標位置的機率分布 2.1.2確定性運動目標 2.1.3隨機運動目標的確定性函式描述 2.1.4運動目標的隨機過程描述 2.1.5離散...
第1章介紹搜尋理論的產生、發展過程及研究現狀。第2章討論針對靜止目標的最優搜尋策略及數學模型。第3章討論分布函式未知情況下的最優搜尋策略。第4章討論針對運動目標的最優搜尋策略,並嘗試將最優搜尋問題與最優控制理論結合起來進行討論。第5章介紹隨機系統的最優控制理論的一些基本原理以及與最優搜尋理論的交叉點...
4.1.1 強最優超矩形 55 4.1.2 漸近無效性的證據與分析 55 4.2 引進兩水平深度搜尋策略 56 4.2.1 兩重格線方法 57 4.2.2 兩水平深度搜尋策略 58 4.2.3 RDIRECT-b 算法 60 4.3 數值實驗(一) 61 4.3.1 對問題(4.1)的測試結果 62 4.3.2 對Jones 測試集的測試結果 62...
因此,有必要對CS算法的原理、算法改進、其各領域的套用、算法優缺點、使用範圍、存在的問題以及下一階段的研究方向等進行系統、全面的總結和評述,進而呈現CS算法的發展現狀,期望該算法能夠解決更多更有效的實際問題。布穀鳥搜尋 布穀鳥搜尋(CS)使用蛋巢代表解。最簡單情況是,每巢有一個蛋,布穀鳥的蛋代表了一...
(3)若此時圖中尚有頂點未被訪問,則從一個未被訪問的頂點出發,重新進行深度優先遍歷,直到圖中所有頂點均被訪問過為止。 當然,當人們剛剛掌握深度優先搜尋的時候常常用它來走迷宮.事實上我們還有別的方法,那就是廣度優先搜尋(BFS).窮舉 在我們遇到的一些問題當中,有些問題我們不能夠確切的找出數學模型,即找...
由於很多實際問題要求進一步精確化以及電子計算機的發展,使非線性規劃在近幾十年來得以快速發展。目前,它已成為運籌學的重要分支之一,並在最優設計、管理科學、系統控制等許多領域得到越來越廣泛的套用。在利用疊代法求函式的極小點時,常常要用到一維搜尋,即沿某一已知方向求目標函式的極小點。所以一維搜尋在求解...
1.域名註冊前的歷史問題 2.域名註冊時間的長短 3.外鏈網站的權重 4.外鏈、給出連結的相關度 5.是否使用歷史、連結形式 外鏈分數 1、連結域名權重 2、是否錨文本 3、.連結數量/連結權重(PR或其他參數)4、外鏈網頁的主題相關度 5、連結的時間 用戶數據 1.搜尋引擎結果頁面(SERPs)的點擊率 2.用戶在網頁上呆...
這就又包含了前文所說的“最小值”問題。一般的BP算法採用的是局部搜尋,比如最速下降法,牛頓法等,當然如果想要得到全局最優解,可以採用模擬退火,遺傳算法等。當前向網路採用模擬退火算法作為學習方法的時候,一般成為“波爾茲曼網路”,屬於隨機性神經網路。在學習BP算法學習的過程中,需要已經有一部分確定的值...
一般而言,特徵選擇可以看作一個搜尋尋優問題。對大小為n 的特徵集合, 搜尋空間由2n-1 種可能的狀態構成。Davies 等證明最小特徵子集的搜尋是一個NP 問題,即除了窮舉式搜尋,不能保證找到最優解。但實際套用中,當特徵數目較多的時候, 窮舉式搜尋因為計算量太大而無法套用,因此人們致力於用啟發式搜尋算法尋找...
當你的網站在搜尋引擎上最佳化的很好了,在接下來的很多年裡在搜尋引擎的結果頁里都會有你的一席之位。有了流量,也就有錢賺了。你花在SEO上的錢對你來說其實並不算什麼。2、丟掉那個電話本,你可以這樣想這個問題。在21世紀的今天你還見過有人還在使用電話本嗎?事實上人們都是通過網路來獲取他們所需要的業務...
很多人買了一個空間,速度很慢,能打開都不想等,搜尋引擎會願意等嗎?所以網站要放到好的IDC,選一個速度快的頻寬,最好是雙線機房的,服務要好,一出現問題,馬上能處理好的,不然等個幾天,你網站還打不開,搜尋引擎必定降權,還有就是伺服器配置要稍微高點,特別是記憶體要大,一般4G以上,當然根據你網站的訪問...
當然主要問題還是要把流量引到自己的網站來,讓更多人瀏覽自己的網站。搜尋引擎最佳化的特點在於不能用人的思維來考慮問題,而是要按搜尋機器人的訪問方式來考慮問題,如果機器人喜歡去的地方,你也要多去,發發貼子,寫寫文章,有些大入口網站的論壇搜尋引擎幾乎幾分鐘就抓取一次,這種如果操作得好,你的網站很快就給...
確定性算法是利用問題的解析性質,產生一確定的有限或無限點序列使其收斂於全局最優解。這類方法依據某一確定性策略搜尋局部極小,並試圖跳躍已獲得的局部極小而達到某個全局最優點,能充分利用問題的解析性質,從而計算效率高。如填充函式法、打洞函式法、D.C.規划算法、區間法、單調規劃、分支定界方法和積分水平...