一种分层寻路算法中的域值放弃策略.pdf
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一种改进的群体智能寻路算法.pdf
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A星寻路算法.doc
会者不难，A*(念作A星)算法对初学者来说的确有些难度。 这篇文章并不试图对这个话题作权威的陈述。取而代之的是，它只是描述算法的原理，使你可以在进一步的阅读中理解其他相关的资料。 最后，这篇文章没有程序细节。你尽可以用任意的计算机程序语言实现它。如你所愿，我在文章的末尾包含了一个指向例子程序的链接。 压缩包包括C++和Blitz Basic两个语言的版本，如果你只是想看看它的运行效果，里面还包含了可执行文件。 我们正在提高自己。让我们从头开始。 序：搜索区域 假设有人想从A点移动到一墙之隔的B点，如下图，绿色的是起点A，红色是终点B，蓝色方块是中间的墙。 [图1] 你首先注意到，搜索区域被我
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B-WA_算法在游戏地图寻路中的深度剖析与优化策略.docx
一、引言
1.1研究背景与意义
在现代游戏开发中，游戏地图寻路算法是至关重要的组成部分，其性能直接影响着游戏的流畅性、趣味性以及玩家的沉浸体验。随着游戏行业的迅猛发展，游戏场景日益复杂，对寻路算法的效率和准确性提出了更高要求。从早期简单的2D游戏到如今逼真的3D大型多人在线游戏（MMO），玩家可探索的游戏地图规模不断扩大，地图元素也愈发丰富多样，包括各种地形地貌、障碍物以及动态变化的场景等。在这样的环境下，如何让游戏角色（如玩家控制的角色、NPC等）能够快速、准确地找到从当前位置到目标位置的最优路径，成为游戏开发中亟待解决的关键问题。
传统的寻路算法，如广度优先搜索（BFS）、深度
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基于A的矢量寻路算法.pdf
基于A* 的矢量寻路算法
谌显，杨克俭
武汉理工大学计算机科学与技术系，武汉 (430063)
E-mail：iron1982@
摘 要：最短路径搜索是路径分析中的热点问题，也是物流运输系统中的关键技术之一。
A*算法是一种经典的最短路径搜索算法。本文在分析和研
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寻路算法的优化探讨.doc
游戏编程中寻路算法的优化探讨
1背景
近年来，游戏产业的快速发展带动了游戏中人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展，越来越多的游戏采用人工智能技术提高游戏的可玩性。
一个在市场上畅销的成功的游戏，必须既要有华丽的画面视觉效果和悦耳的听觉感受，又要有高超逼真的人工智能控制系统。游戏开发者把 AI 应用在计算机或者游戏机的游戏中，就会使广大玩家感到他们所面对的由电脑 AI 系统控制的敌人(即 NPC)跟现实中的敌人一样拥有人类智能，让玩家留下如临实境的体验。如果一个游戏的人工智能做得一团糟的话，那么绝大多数游戏玩家宁愿在网络上跟真人进行对战了，或者就转投向其他拥有更
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EBS R12.2新特性：弹性域值集安全策略EBS R12.2新特性：弹性域值集安全策略.pdf
2014/09/02 Yiyuan Long Create
R12.2 新特性：弹性域值集安全策略 .
弹性域值集安全策略允许系统管理员限制用户访问、添加或者更新特定的值集里的值。值集
安全策略使 基于角色的分类职责分离 键弹性域，描述性弹性域和report 参数。
举例来说，你可以设置值集安全性策略，比如特定用户可以查看、插入值到任何值集，这些
值集被用来做账户弹性域。一些其他用户可以访问、更新Oracle Human Capital Management
applica
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一种能够进行风险预测的寻路算法的研究与实现的开题报告.docx
一种能够进行风险预测的寻路算法的研究与实现的开题报告
一、研究背景和意义
寻路算法已经被广泛应用于各种应用领域，如游戏、导航和路线规划等。但在现实情况中，寻路过程中存在着各种不确定性和风险，例如：路面状况、交通情况、天气状况等。这些因素都会影响到寻路的结果，进而对后续的行为产生影响。因此，如果能够在寻路算法中考虑到这些因素，并进行风险预测，就可以使寻路算法更具实用性和高效性。
二、研究内容和方法
本研究旨在研究一种能够进行风险预测的寻路算法，并进行实现。具体的研究内容和方法如下：
1.研究现有的寻路算法，比较其优缺点，分析其适用范围。
2.分析寻路过程中所涉及的风险因素，包括路面状况、交通情况
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A-star和第k短路和次小生成树和Yen和MPS寻路算法.doc
A*算法
A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。
公式表示为： f(n)=g(n)+h(n),
其中f(n) 是节点n从初始点到目标点的估价函数，
g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，
h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。
保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数h(n)的选取：
估价值h(n)= n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。但能得到最优解。
如果 估价值实际值, 搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。
估价值与实际值越接近，估价函
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寻路算法 广度计算方法.docx
寻路算法广度计算方法
寻路算法中的广度优先搜索（Breadth-FirstSearch，简称BFS）是一种重要的图搜索算法，常用于解决迷宫问题、寻找最短路径等场景。
一、广度优先搜索算法的基本原理
广度优先搜索算法从图的某一顶点出发，首先访问所有与它相邻的顶点，然后再依次访问这些相邻顶点各自未被访问过的相邻顶点，如此反复进行，直到所有顶点都被访问到为止。这种逐层扩展的遍历方式保证了算法能够在最短的时间内找到从起点到目标节点的最短路径（在无权图中）。
二、广度优先搜索算法的计算方法
初始化：
创建一个队列，用于存储待访问的节点。
将起点节点加入队列，并标记为已访问。
遍历队列：
当队列不为空时，
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三维仿真地形中寻路算法优化研究.doc
三维仿真地形中的寻路算法优化研究
摘 要 路径规划和寻路问题主要是指在已有的原始地图路网中选出一条从起点到目标点之间的最佳路径，受到越来越多的计算机研究人员的重视，具有非常重要的实际意义。本文介绍了三维仿真地形中的寻路算法，并在构造寻路路网的基础上进行了寻路算法的优化。
【关键词】三维仿真地形 寻路算法优化 栅格表示
1 前言
路径规划和寻路问题主要是指在已有的原始地图路网中选出一条从起点到目标点之间的最佳路径，具有非常重要的实际意义[1]。本文介绍了三维仿真图形中的寻路算法，并在构造寻路路网的基础上进行了寻路算法的优化。
2 寻路算法理论与技术
到目前为
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一种新的分层聚类算法研究的开题报告.pdf
一种新的分层聚类算法研究的开题报告
开题报告
一种新的分层聚类算法研究
摘要：
分层聚类是现代数据分析领域中的一种重要工具，它可以将数据集
划分为若干个不同的类别。然而，传统的分层聚类算法在处理大规模数
据集时，效率较低且结果不够准确。本文提出了一种新的分层聚类算法，
该算法旨在解决现有算法的不足，并具有更高的效率和更好的聚类结果。
综合实验结果表明，所提出的算法在处理大规模数据集时，其效率确实
优于传统算法，且其聚类结果更加准确。
研究内容：
1.传统分层聚类算法的不足。
2.提出一种新的分层聚类算法。
3.设计算法的流程和计算细节，并进行实现。
4.使用真实数据集进行测试，比较新算法与传统
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一种分层实现的分布式告警融合算法.pdf
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放弃亦是一种美丽.doc
放弃亦是一种美丽
许多的事情，总是在经历过以后才会懂得。一如感情，痛过了，才会懂得如何保护自己；傻过了，才会懂得适时的坚持与放弃，在得到与失去中我们慢慢地认识自己。其实，生活并不需要这么些无谓的执着，没有什么就真的不能割舍。学会放弃，生活会更容易。
学会放弃，在落泪以前转身离去，留下简单的背影；学会放弃，将昨天埋在心底，留下最美好的回忆；学会放弃，让彼此都能有个更轻松的开始，遍体鳞伤的爱并不一定就刻骨铭心。这一程情深缘浅，走到今天，已经不容易，轻轻地抽出手，说声再见，真的很感谢，这一路上有你。曾说过爱你的，今天，仍是爱你。只是，爱你，却不能与你在一起。一如爱那原野的火面合，爱它，却不能携它归去
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也许放弃也是一种美丽- .doc
也许放弃也是一种美丽
每一份感情多很美丽，每一程相伴也多令人陶醉。不能拥有的遗憾，会让我们更绻缩；半夜无眠的思念，会让我们更觉留恋，感情是一份没有答案的问卷，苦苦追寻并不能让生活更圆满。也许有一点遗憾或一丝伤感，会让这份答卷跟隽永，也更永久。
也许该学会放弃，在落泪以前转身离开，留下简单的背影，
学会放弃，将昨天埋在心底，留下最美好的回忆；
学会放弃，让彼此多有一个更美好的开始，遍体鳞伤的感情不一定要刻骨
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放弃也是一种美丽.pptx
放弃也是一种美丽
阅读下面的文字，根据要求写一篇不少于800字的文章。1在辽阔的坦桑尼亚草原上，一只饥饿的鬣狗在四处觅食。它沿着灌木间的小路奔跑，来到一个岔路口。在两条岔路口的远方，各有一头山羊绊倒在灌木丛中挣扎不出。鬣狗的口水淌得老长，它想先走其中一条路，却又担心另一条路上的山羊被别的动物抢走。最后它决定左脚沿着左边的路走，右脚沿着右边的路走。但是两条路越分越开，相隔越来越远，最后鬣狗把自己的身体劈成了两半。由此一条古老的谚语在非洲广泛流传：“鬣狗难过岔路口。”2要求：全面理解材料，但可以选择一个侧面、一个角度构思作文；自主确定立意，确定文体，确定标题；不要脱离材料的含意作文，不要套作，不得