摘要：人工智能是通过智能机器延伸,增强人类改造自然和治理社会能力的新兴技术。近年来,人工智能技术已经被广泛应用于各行各业,并将在信息社会中发挥越来越重要的作用。人工智能诞生之初,以逻辑表达和启发式搜索算法为代表;20世纪80年代初,由于专家系统和神经网络技术的新进展,人工智能的浪潮再度兴起;当前,机器学习成为实现人工智能的主流方法,具体包括监督学习、无监督学习和强化学习三种方式。

摘要：为了提高教育资源的利用率,本文研究了自动排课系统中启发式搜索算法的应用,并重点分析了遗传算法的应用过程.给出了自动排课系统的设计、系统冲突建模、多目标函数.并结合自动排课系统详细描述了遗传算法的实现过程.

摘要：搜索引擎是互联网的信息检索工具,而信息的收集是搜索引擎的主要工作。随着国家电网公司广域网的发展以及内外网隔离规定的实施,企业内部用户很难检索到所需的信息。针对电力广域网的特点,笔者设计了网络爬虫数据收集框架,并给出了适用于该框架的深度-广度相结合的启发式算法,用Java语言来实现主体框架,快速地为搜索引擎提供了完整的数据源。

摘要：为了缓解城市道路交通中存在的停车困难问题,设计智慧立体停车库。对传统的停车库进行改造,设计了安全报警功能用来检测停车库环境温度防止发生火灾,采用分布式感温光纤、红外热释电传感器和温度传感器完成整个停车库的温度采集。系统根据用户的初始位置和停车时长的需求为用户分配合理的停车位,并使用启发式搜索算法计算最优路径,能够合理调度分配停车库的停车位资源。实验结果显示,系统的停车位周转率为8.1%,每个停车任务的平均停车路径长度最低为251.1 m。

摘要：集装箱装载是货物运输、加工调度过程中的重要前提,其属于NP-hard问题,本文采用启发式三空间分割搜索算法,解决三维装箱问题。问题背景源于2019年美国数学建模竞赛B题“无人机发送:开发空中救灾响应系统”,本文分别对两种、三种、四种货物往固定尺寸的ISO集装进行装箱,使集装箱的空间利用率最大,且要保证货物之间数量的比例要求,最后,为了推广模型的应用,设计了GUI界面,输入四种货物的尺寸,就能输出各种货物的数量以及空间利用率。

摘要：传统Voronoi场计算复杂度高,计算时间长,在空间变大、毛刺增多、栅格变密等情况下,基于Voronoi图的传统路径规划计算缓慢。为此提出了一种基于Voronoi_Obstacle场的移动机器人路径规划算法,采用分层思想构建Voronoi_Obstacle场,并使用启发式搜索算法规划路径。实验结果表明,Voronoi_Obstacle场比传统Voronoi场的复杂度降低O(n^(0.5)),且基于Voronoi_Obstacle场的路径规划时间比传统的基于Voronoi图的路径规划时间缩短34.53%,比改进的基于Voronoi图的路径规划时间缩短31.76%。研究结果表明,基于Voronoi_Obstacle场的移动机器人路径规划算法具有一定的可行性和优越性。