2) metaheuristic search
元启发搜索技术
1.
This paper presents a method,which uses metaheuristic search techniques for test date generation,to improve test coverage for the part of low probability to be executed in the programme under test.
提出一种使用元启发搜索技术产生测试数据的方法。
3) search technology
搜索技术
1.
The Research of Grid Resource Search Technology Based on P2P
基于P2P的网格资源搜索技术研究
2.
Centering round the contrast and analysis of the research of electronic business pattern and the main characters of electronic business technology,this paper,which brought forward the research of search technology,RFID and facing service in a system,is a very important subject on the research of electronic business technology in the process .
文中通过对电子商务模式的演进、电子商务主要技术特点的比较分析,提出搜索技术、RFID、面向服务的体系架构研究是社会化阶段电子商务技术发展研究的重要课题。
3.
It is an ancient course to solve a difficult problem by use of search technology.
使用搜索技术解决难题,是人工智能的一个古老课题。
4) searching technology
搜索技术
1.
If this method and traditional sort algorithm is used in the same condition and the same question,the experiments show that it is very suitable to the large text and the method may be used in searching technology and data compression.
在搜索技术和各种流行的排序算法优缺点比较的基础上,给出了一种基于后缀数组的新的快速排序算法,该算法在时间和空间性能上均优于传统的快速排序算法;并在同等的条件下,用该方法与快速排序算法对相同的内容进行排序,结果表明:该算法特别适用于大文本的排序问题,可用于搜索技术和数据压缩中。
2.
This article explores a basic,intelligent,commanding and integrated searching technology and their applications of a new generation of Chinese Google and forecasts the prospective development of their applications.
文章探讨了新一代中文Google的基本搜索技术、智能型搜索技术、命令型搜索技术、综合型搜索技术及其应用。
5) search technique
搜索技术
1.
Search techniques such as Genetic Algorithms, Simulated Annealing, Tabu Search and Random Walk Algorithms have been used extensively for global optimization.
搜索技术,诸如遗传算法,模拟退火算法,禁忌搜索和随机移动算法,已经广泛应用于全局优化。
6) inner and outer particles searching method
内外单元粒子搜索技术
补充资料：启发式搜索
启发式搜索
heuristic search
q一fQ sh一sousuo启发式搜索《heuristic search)一种利用与待求解问题有关的信息，即所谓启发信息，对搜索路径的走向给予一定约束或选择的搜索方法。 搜索方法的目标是要在与间题有关的状态空间或图表示中，根据已知的初始状态(起始节点)、目标状态(满足目标状态描述的节点)以及从一种状态(节点)转换到另一种状态(节点)所允许的操作或算符，寻找一条从初始状态达到目标状态的途径。绝大多数问题求解技术最终都归结为状态空间或图的搜索问题。 一般说来，不同的问题求解类型需要不同的搜索策略。根据问题求解的任务和问题本身所存在的解的情况，问题求解可分为三种类型。一是问题只有唯一解或有多个解，但它们均处于同等地位，不涉及寻找最优解。这类问题要求搜索方法尽可能地减少搜索次数并保证完全性，即问题存在解的话，搜索一定能成功并找到问题的解。定理证明所面临的就是这类问题。二是问题有多个解，问题求解的目的是寻求其最优解。在问题的规模不太大，复杂性不甚高的情况下，这是可以做到的，但对大多数这类问题来说，需利用某些启发信息以提高搜索效率。A‘和献)’等启发式搜索算法所要解决的就是这一类问题。第三类与第二类相似，但间题是NP难解的(参见Np完全性理论)。在现实的存储资源和时间条件下很难或根本得不到最优解。同时，对于诸如推销员旅行问题等具体应用，令人满意的解也并非一定要最优解。因而在求解这类问题时可以放弃最优解而研究各种更加实用有效的启发式搜索方法。 50年代末期，A.N~11，J.C.Sllaw和H.A.Sin五〕n开始研究启发式搜索。60年代中期以后，随着计算机，尤其是人工智能应用领域的不断扩大，NP难解性问题又长期得不到解决，因而启发式搜索的研究越来越引起人们的重视与兴趣，并且取得了一批引人瞩目的成果。如J.D〕ran和D.Michie以及N.J.Nill以)n的利用搜索估价函数引导搜索的方法，P.E.Hart，Nillsoll和B.Raphad的A‘算法，与或图上的启发式搜索AO‘算法以及各种博弈树搜索等。 启发式搜索的最大特点就是在搜索过程中使用与问题有关的启发信息来缩减搜索量，其一般过程如下: 步骤1建立只含有初始节点S的搜索图G，把S放人名为()PEN的未扩展节点表中; 步骤2建立扩展节点表口丈EEI)，C以)SED初始为空表; 步骤3若01〕EN为空表，则搜索失败并退出; 步骤4把OPEN表上的第一个节点n〔xle移人CL(〕SEI〕表; 步骤5若n浏e为目标节点，则搜索成功并退出。
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参考词条