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fASR
- 以半连续隐含马尔可夫模型HMM 为例,分析了影响Viterbi算法效率的主要原因,讨论了提高该算法效率的3种实用策略,即码本剪枝、Beam剪枝及降低精度,在保证一定识别率的前提下,使得搜索处理更加有效,提高了搜索的速度-to semi-continuous HMM HMM example, Analysis of the impact on the efficiency of the Viterbi Algorithm main discussed increasing the efficien
jianzhisuanfa
- 这是博弈论算法全集第四部分:剪枝算法,其它算法将陆续推出.以便与大家共享
AlgorithemofC4.5
- 本论文深入浅出的讲解了C4.5算法，对算法的剪枝、缺省值的处理等方方面面进行了较为详细的讲解，很值得阅读。
五子棋的核心算法
- 五子棋是一种受大众广泛喜爱的游戏，其规则简单，变化多端，非常富有趣味性和消遣性。这里设计和实现了一个人机对下的五子棋程序，采用了博弈树的方法，应用了剪枝和最大最小树原理进行搜索发现最好的下子位置。介绍五子棋程序的数据结构、评分规则、胜负判断方法和搜索算法过程，
分支定界求解TSP问题
- 分支限界法求解TSP问题[15] 分支限界法类又称为剪枝限界法或分支定界法，它类似于回溯法，也是一种在问题的解空间树T上搜索问题解的算法。它与回溯法有两点不同：①回溯法只通过约束条件剪去非可行解，而分支限界法不仅通过约束条件，而且通过目标函数的限界来减少无效搜索，也就是剪掉了某些不包含最优解的可行解。②在解空间树上的搜索方式也不相同。回溯法以深度优先的方式搜索解空间树，而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。分支限界法的搜索策略是：在扩展结点处，先生成其所有的儿子结点（分支
acmfudaojiaocheng
- 问题规模化是近来信息学竞赛的一个新趋势，它意在通过扩大数据量来增加算法设计和编程实现的难度，这就向信息学竞赛的选手提出了更高层次的要求，本文试图探索一些解决此类问题的普遍性的策略。开始，本文给出了“规模化”一词的定义，并据此将其分为横向扩展和纵向扩展两种类型，分别进行论述。在探讨横向扩展问题的解决时本文是以谋划策略的“降维”思想为主要对象的；而重点讨论的是纵向扩展问题的解决，先提出了两种策略——分解法和精简法，然后结合一个具体例子研究“剪枝”在规模化问题中的应用。问题规模化是信息学竞赛向实际运用
m7-gameII
- 此文档研究人工智能中对抗搜索，并具体讲到阿尔法和贝塔剪枝算法实现过程。-This document is the study of artificial intelligence against search, and specifically about Alfa and Berta pruning algorithm implementation process.
BlackWhite
- 一个黑白棋，使用了极大极小剪枝方法。不过由于经验不足，vc使用的并不好。但是算法没有问题-A Reversi, using the Minimax pruning methods. However, due to lack of experience, vc used is not good
search_purning
- 人机博弈方面很好的讲义，主要详细介绍了各种剪枝算法的原理和算法-Human aspects of a good game handouts, mainly detailing the principles and algorithms of various pruning algorithm