概率统计下的多粒度搜索算法研究*

粒计算的主要思想是在不同粒度层次上对复杂问题进行求解，这在很大程度上体现人类问题求解过程中的智能.文中结合人脑处理复杂问题的多粒度机制和概率统计原理，从粒计算的角度提出一种基于统计期望的多粒度高效搜索模型，从不同粒度层次的商空间上分析统计概率期望的变化规律.通过实验发现，利用该方法搜索目标的效率会随问题空间的细分逐渐降低并趋于稳定，且在不同概率模型上可很大程度地减小不同概率模型问题求解的复杂度.