[发明专利]一种搜索系统、数据搜索方法及运行时间确定方法

说明书

本发明提供一种搜索方法和装置，该方法包括：获取各计算节点的优选结果；如果所有优选结果中存在比当前最优结果更优的优选结果，从所有优选结果中选择最优的优选结果作为当前最优结果；否则保持当前最优结果不变；判断指定参数是否满足到达设定的阈值；如果否，将当前最优结果发送给各计算节点，以使各计算节点利用当前最优结果进行启发式搜索，得到多个搜索结果，从多个搜索结果中确定优选结果，向汇聚节点发送优选结果；如果是，输出当前最优结果。通过本发明的技术方案，可以有效利用分布式计算优势，将启发式搜索任务分配到多个计算节点上，由每个计算节点进行启发式搜索，从而可以提升启发式搜索的性能、并提高启发式搜索的效率。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种搜索系统、数据搜索方法及运行时间确定方法。

背景技术

当机器代替人类执行人类活动中的某种任务时，就可以认为其具有一定的人工智能。人工智能自问世以来，已经得到了迅速的发展。在人工智能技术中，通常采用启发式搜索进行处理。其中，人类活动所涉及到的一些任务往往具有模糊性，可能并没有一个确定解，如医疗诊断等，也有一些任务可能有确定解，但是求解过程的计算量代价很大，如复杂的模糊比赛等。基于上述问题，可以采用启发式搜索进行处理，从而可以在可接受的时间内得到一个较优解。

启发式搜索就是在状态空间中的搜索，通过对每一个搜索位置进行评估，得到最好的位置，再从这个最好的位置进行搜索，以此类推，一直到搜索到目标，得到最优结果。这样，就可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。

在启发式搜索过程中，计算设备先基于初始数据进行搜索，假设搜索10次，得到10个搜索结果，比较这10个搜索结果，得到最优结果，假设最优结果为第2个搜索结果。则计算设备基于第2个搜索结果进行搜索，再次搜索10次，得到10个搜索结果，比较新的10个搜索结果与上述第2个搜索结果，得到最优结果，以此类推，一直到启发式搜索过程结束，得到一个最优结果。

在上述过程中，启发式搜索的效果和计算设备的性能有很大关系。计算设备频繁的进行搜索，搜索次数太多，导致性能变差，甚至导致计算设备出现运行变慢、死机等问题，计算设备无法搜索到更优的结果，搜索性能较差。

发明内容

本发明提供一种搜索方法，应用于包括汇聚节点和多个计算节点的系统中，所述汇聚节点与多个计算节点分别连接，各计算节点为具有CPU资源和内存资源的节点，且具有计算功能，所述汇聚节点为具有CPU资源和内存资源的节点，且具有控制功能，所述方法应用在所述汇聚节点上，所述方法包括：

步骤A、获取各计算节点的优选结果；

步骤B、如果所有优选结果中存在比当前最优结果更优的优选结果，则从所有优选结果中选择最优的优选结果作为当前最优结果；否则，保持当前最优结果不变；

步骤C、判断指定参数是否满足到达设定的阈值；如果是，执行步骤E；否则，执行步骤D；

步骤D、将所述当前最优结果发送给所述各计算节点，以使所述各计算节点利用所述当前最优结果进行启发式搜索，得到多个搜索结果，从所述多个搜索结果中确定优选结果，并向所述汇聚节点发送优选结果，返回步骤A；

步骤E、输出所述当前最优结果。

所述将所述当前最优结果发送给所述各计算节点后，所述方法进一步包括：

将总运行时间发送给所述各计算节点，以使所述各计算节点在启发式搜索时间达到所述总运行时间后，从多个搜索结果中确定优选结果；或者，

将循环运行次数发送给所述各计算节点，以使所述各计算节点在启发式搜索次数达到所述循环运行次数后，从多个搜索结果中确定优选结果；或者，

将所述总运行时间和所述循环运行次数发送给所述各计算节点，以使所述各计算节点在启发式搜索时间达到所述总运行时间、或者启发式搜索次数达到所述循环运行次数后，从多个搜索结果中确定优选结果。