钱程
- 作品数：2 被引量：11H指数：2
- 供职机构：四川大学计算机学院更多>>
- 发文基金：四川省科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 关联规则挖掘的PredictiveApriori算法的研究及改进被引量：4
- 2012年
- 在关联规则挖掘算法中,PredictiveApriori算法只需设定输出最好的N个规则,就可挖掘出N个预测精度最大的规则,从而极大地减轻用户参数设置的负担.但该算法需要不断对事务数据库进行扫描,如果事务数据库很大将会大大增加I/O时间,降低挖掘效率.本文融合事务压缩技术,提出一种称为Fast PredictiveApriori的改进版算法.实验结果表明,随着事务数据量的增大,改进后的算法只需扫描压缩事务集.因此,在事务数据库很大时,该算法能明显提高执行效率.
- 吴芝明钱程伍少梅
- 关键词：关联规则事务压缩
- 基于多目标A～＊算法的游戏NPC路径规划被引量：7
- 2014年
- 为游戏中非玩家控制角色(NPC)设计自动寻路算法是人工智能领域研究的一大热点,随着游戏环境的复杂化,仅仅将路径长度作为游戏NPC路径规划的目标已经不能满足真实游戏场景的寻路要求。实际的游戏寻路需要获得满足多个目标的折中最优路径,这才符合人工选择的路径结果。由此,提出了基于代价向量多目标A*算法的路径规划方法——MOVA*算法。通过将新方法寻路结果与人工选择路径进行实验对比,得出所提算法比传统路径规划算法实时性高、灵活性强,其获得更加智能、接近人工选择路径的寻路结果。
- 刘大瑞钱程林涛
- 关键词：多目标优化路径规划
