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题名基于概率距离的电脑鼠走迷宫融合算法研究
被引量：4
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作者
袁臣虎
路亮
王岁
李海杰
刘奇
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机构
天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期9-14,共6页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51577133)
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文摘
针对传统电脑鼠迷宫搜索算法无法适应随机迷宫图搜索的问题,提出一种新的电脑鼠走迷宫融合算法。运用概率距离将迷宫划分为八区域,标定各区域概率距离特征并进行算法填充,实现概率距离向心算法和洪水算法的高效融合,提高迷宫搜索效率并降低对高性能CPU的依赖性。通过对6张迷宫的测试结果表明,与传统向心和洪水算法相比,该算法迷宫搜索时间可减少50%,搜索成功率达到100%,是一种高效的迷宫融合搜索算法。
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关键词
电脑鼠
向心算法
概率距离
区域划分
迷宫
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Keywords
micromouse
centripetal algorithm
probability distance
region division
maze
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于预测向心加速的生成对抗网络训练
被引量：1
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作者
李科科
杨新民
张柯
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机构
四川大学数学学院
重庆国家应用数学中心
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出处
《中国科学：数学》
CSCD
北大核心
2024年第4期671-698,共28页
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基金
国家自然科学基金(批准号:11991020,11991024)资助项目。
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文摘
为缓解生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)训练过程中的极限循环行为,本文受向心加速算法及Liang和Stokes(2019)的修正的预测方法(modified predictive method,MPM)的启发,基于对匀速圆周运动的几何观察提出了预测向心加速算法(predictive centripetal acceleration algorithm,PCA).首先,在二元线性博弈(特殊的GAN)上证明了PCA的最后一次迭代收敛性.然后,将PCA分别与随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)算法和自适应性矩估计(adaptive moment estimation,Adam)算法结合,提出了随机PCA(stochastic PCA,SPCA)和PCA-Adam用于实际训练GAN.最后,在二元线性博弈、多元Gauss分布以及CIFAR10和Celeb A数据集上的实验分别验证了所提出算法的有效性.
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关键词
生成对抗网络
预测向心加速算法
二元线性博弈
收敛性
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Keywords
generative adversarial networks
predictive centripetal acceleration algorithm
bilinear game
convergence
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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