1) probability search method
概率搜索算法
1.
Genetic Algorithm is a self-adapted probability search method used to solve optimisation problems, which has been applied widely in science and engineering.
遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法,在各种科学工程领域得到了广泛的应用,文幸介绍了遗传算法的发展历程、理论研究和应用研究状况。
2) search probability
搜索概率
1.
In order to validate them,two models are built for calculating search probability ,and the caculation results are analyzed for determining the correct method.
从反潜直升机的搜潜过程入手,通过吊放声纳搜索参数的分析,得出了计算有效搜索面积的两种方法,为了验证这两种方法,建立了计算搜索概率的两种模型,并分别举例进行了计算,通过对计算结果的分析,找出了计算吊放声纳搜索面积的正确方法,最后分析了用解析模型和模拟模型计算搜索概率的优缺点,得出了有用的结论。
2.
Based on the known probable moving course of submarine targets, to search target in the finite domain, the definite second time submarine search models of dipping sonar such as curve search and sector search, submarine moving models, search probability model were built.
针对已知目标的大概航向,需在有限范围内确定目标存在区的情况下,建立了利用吊放声纳的扇形和弧形应召搜潜模型、潜艇运动模型、搜潜概率模型,仿真分析了潜艇初始航向、吊放声纳间距、搜索样式等因素对应召搜索概率的影响。
3.
Firstly,the model of search probability of every search path was established.
首先建立每段搜索路径中的搜索概率模型,再利用遗传算法对此模型进行优化,选取满足搜索概率最大的搜索器转向角。
3) probability search
概率搜索
4) searching probability
搜索概率
1.
Simulate and analyze the influences of such elements as the detecting spacing of searchers,moving velocity of submarine targets and course variation range on the searching probability of the searchers,and lay the foundation for systematical analysis and comparison of the searching efficiency of all kinds of searching methods for submarine targets.
水下运动目标搜索是工程应用中急需解决的一个实际问题,在已知某一目标的可疑初始位置后,目标的航向、航速将随机变化且未知,搜索器按照哪种搜索方式才能有效实现对水下目标的搜索,其搜索概率随哪些因素变化,都是需要深入研究的问题。
2.
Basing on the models,it discussed the effects of different speeds and evasion strategies on searching probability of dipped sonar.
在对反潜机的螺旋线搜索模型、吊放声纳的探测模型、潜艇的规避策略模型深入研究的基础上,分析讨论了潜艇航速的变化及采用不同规避策略对吊放声纳搜索概率的影响,并进行了仿真比较。
5) search algorithm
搜索算法
1.
LPPDS:line prediction based pseudo-diamond search algorithm;
LPPDS:基于线性预测的准菱形搜索算法
2.
Cross-word search algorithm based on two-layer lexical tree for speech recognition;
语音识别中基于两层词法树的跨词搜索算法
6) searching algorithm
搜索算法
1.
Research on searching algorithm of products based on imilarity;
基于相似性的商品搜索算法研究
2.
Stator fault type analysis and searching algorithm design of a particularly giant hydraulic generator;
一种特大型水轮发电机定子故障形式分析及其搜索算法设计
3.
A searching algorithm for the distribution of simultaneous switching noise on the power/ground planes;
一种电源/地板系统中开关噪声分布搜索算法
补充资料：概率算法
概率算法
probabilistic algorithm
gail口suanfa概率算法《p均babilistlc al，dt加m)带有随机操作的一类算法，又称作随机算法。算法在计算的某一步或某些步产生符合规定要求的随机数，然后根据产生出的随机数决定下一步的计算。例如，在计算的某一步有两种选择:执行A或执行B。此时随机产生一个O或1。若产生的是O则执行A，若产生的是1则执行B。这相当于根据掷一枚硬币的结果(正面或反面)决定下一步的计算。 将概率的思想用到算法中始于数值计算，在计算方法中通常称作蒙特卡罗法，是在20世纪40年代中叶提出的。它的基本思想是建立概率模型，通过统计模拟或抽样得到间题的近似解。通常要求计算结果的期望值等于问题的精确解，并且计算误差的期望值随可供使用的时间增加而减小。近20年来概率算法在非数值计算中得到很好的应用。例如，已经设计出关于排序和搜索、素数判定、有限域上的多项式分解和求根、字符申的模式匹配等方面的有效概率算法。概率算法同样也应用到并行计算中，得到概率并行算法。 M.O.F滋bin在1976年提出一个判定素数的概率算法，其理论根据是:当n是合数时，在1到n一1的整数中有一半以上是n为合数的“见证人”。算法的基本做法是:随机地产生一个1与n一1之间的整数b，检查b是否是。为合数的“见证人”。若b是“见证人”，则计算结束，并得出n为合数的结论;否则重复这个过程。至多进行k次，若产生的k个随机数b都不是n为合数的“见证人”，则得出n为素数的结论。算法所需要的时间为O(1褚n)。当计算的结果是n为合数时，结果肯定是正确的。但是，“n为素数”的结果有可能是错误的。此时n为合数的概率，即得出错误结果的概率不超过1/2盛。当k足够大时，这是一个很小的数。譬如，取k二10，错误的概率小于0.001。这已经是在实验中不大可能发生的事件了。实验表明，算法在实际使用中几乎不会给出错误的结论。 这类概率算法对每一个实例的计算时间是确定的，计算结果服从某种概率分布。也就是说，不能保证算法给出的解总是正确的，只能保证得出非正确解的概率足够小。还有一类概率算法给出的解总是正确的，而执行时间服从某种概率分布。算法执行时间的期望值通常是输人规模的多项式，但不能排除运行很长时间的可能性甚至有可能给不出解。当然，出现这种坏情况的概率很小。 概率算法通常能大大地提高效率。但有迹象表明，对于NP完全问题很可能不存在有效的概率算法。用计算机执行概率算法时，要用伪随机数代替随机数。大多数程序设计语言都有伪语言随机数发生器，用来产生伪随机数。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条