蒙特卡洛树搜索
蒙特卡洛树搜索（；简称：MCTS）是一种用于某些决策过程的启发式搜索算法，最引人注目的是在游戏中的使用。一个主要例子是电脑围棋程序，它也用于其他棋盘游戏、即时电子游戏以及不确定性游戏。 历史 基于随机抽样的蒙特卡洛方法可以追溯到20世纪40年代。布鲁斯·艾布拉姆森（Bruce Abramson）在他1987年的博士论文中探索了这一想法，称它“展示出了准确、精密、易估、有效可计算以及域独立的特性。”他深入试验了井字棋，然后试验了黑白棋和国…
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启发式算法
计算机科学中所謂的heuristic，除了有經驗法則的意思外（見啟發式），它還有另外兩個技術上的意義。 啟發式演算法 電腦科學的兩大基礎目標，就是發現可證明其執行效率良好且可得最佳解或次佳解的演算法。而啟發式演算法則試圖一次提供一个或全部目標。例如它常能發現很不錯的解，但也沒辦法證明它不會得到較壞的解；它通常可在合理時間解出答案，但也沒辦法知道它是否每次都可以這樣的速度求解。 有時候人們會發現在某些特殊情況下，啟發式演算法會得到很壞的答…
社会认知优化
社会认知优化（Social Cognitive Optimization, SCO），又称社会认识优化算法、社会认知算法。它是一种基于社会认知理论的群体智能优化算法。 SCO算法已经被应用于非线性规划问题，布尔可满足性问题，软件可靠性分配问题，自动机制设计等。 算法 SCO算法可用于求解全局最小化问题f(x),其中x为属于问题空间S的一个问题状态（State），或称为知识点，而f为质量衡量函数。 在SCO中，由N_c个主体（Agent）…
涌现计算
涌现计算（Emergent computing），是一種包含以下特点的计算： 它能实现可预计的总体功能。 它的整体不要求全部可见，无论是计算者还是对象都无法看到他的全部。 它不受任何形式的全局控制（也不可能受到）。 它能实现自身稳定。 涌现计算被普遍认为是由一系列不确定的独立计算处理进程合作构成的计算过程的总体，既是高等级计算由低等级计算依照复杂的关系组合而成。“云计算”既是涌现计算的一个基本的例子：云计算由无数个基本个体进行运算，各个…
转弯限制路由
路由算法决定数据包从网络中的源路由器到目标路由器所遵循的路径。设计路由算法时要重点考虑的一个方面是避免死锁。转弯限制路由 是一种用于mesh拓扑系列的路由算法，它通过限制算法中允许的下一方向来避免死锁，同时确定网络中从源节点到目标节点的路由。 产生死锁的原因 死锁（如图 1 所示）是由于缓冲区或链接等网络资源饱和而无法进一步传输数据包的情况。死锁的主要原因是网络中信道的循环获取。 例如，考虑网络中有四个信道。四个数据包已经填满了这四个信…