基于概率统计的多粒度搜索算法及其应用

本文主要探讨了在概率统计框架下研究的多粒度搜索算法。文章基于国家自然科学基金项目（Nos. 61472056, 61309014, 61379114）和重庆市自然科学基金项目（Nos. cstc2012jjA40047, cstc2013jcyjA40063）的资助，由重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室和理学院的张清华教授、郭永龙硕士研究生以及薛玉斌硕士研究生共同合作完成。他们借鉴了人脑处理复杂问题的多粒度机制和概率统计原理，提出了一个基于统计期望的多粒度高效搜索模型。 该模型的核心理念是利用粒计算的思想，将复杂问题分解为多个粒度层次，每个层次对应于问题的不同抽象级别。在多粒度商空间的背景下，研究者分析了统计概率期望随粒度变化的规律。实验结果显示，这种方法在搜索目标时，随着问题空间的细化，搜索效率呈现出先上升后趋于稳定的趋势。这种特性对于优化问题求解过程至关重要，尤其是在面对不同概率模型的问题时，能够显著减少问题解决的复杂性。 关键词包括粒计算、计算智能、期望值、商空间和多粒度，这些术语表明了论文的核心研究领域和技术路径。从技术层面看，这篇文章对粒计算理论进行了深化应用，并提供了实际问题求解中的实用工具。同时，它也对人工智能领域的多粒度决策和搜索策略有所贡献，为理解和改进复杂问题求解算法提供了新的视角和方法。 这篇研究论文深入探讨了概率统计与多粒度搜索算法之间的相互作用，旨在通过理论建模和实验验证，提升计算智能领域的搜索效率和问题求解能力，具有较高的学术价值和实际应用潜力。