定位导航算法高级框架设计

一、前言

在卫星和高端传感器的数据中。精通《设计模式》和算法，可以帮助您分析并做出更有力和知识渊博的决策，实现导航领域中搜索引擎的强大算法设计。

二、后端算法高级框架设计图

三、相关设计模式的类名词说明

1、蒙特卡罗树搜索 - 图形化模拟 Upper Confidence bound applied to Trees(UCT)

2、 calculation_time来控制时间

3、选举(selection)是根据当前获得所有子步骤的统计结果，选择一个最优的子步骤。

4、扩展(expansion)在当前获得的统计结果不足以计算出下一个步骤时，随机选择一个子步骤。

5、模拟(simulation)模拟决策过程，进入下一步。

6、反向传播(Back-Propagation)根据决策的结果，计算对应路径上统计记录的值。

7、置信区间(confidence intervals)是指由样本统计量所构造的总体参zhi数的估计区间，窄的置信区间比宽的置信区间能提供更多的有关总体参数的信息。越小的置信区间置信度就越高。

四、工具类设计

工具类：存在了某一类事物的工具方法的类。

工具类存在的包：工具包 tools 。

工具类起名：表示一类事物。比如：在tools包下的Sampler为取样器工具类。

该Sampler工具方法全部使用static修饰，只需要使用工具类名调用即可。

五、设计代码逻辑

注释：由于公开，已经去掉中文说明。该类为取样器，进行数据的计算逻辑封装。

package tools;import java.util.ArrayList;
import java.util.Calendar;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;import jdk.internal.dynalink.beans.StaticClass;public class Sampler {private static Random rng = new Random(Calendar.getInstance().getTimeInMillis() +Thread.currentThread().getId());public static Random getRandom() {return rng;}public static boolean sampleCoin() {return rng.nextBoolean();}public static double sampleBeta(double alpha, double beta) {double x, y;x = sampleGamma(alpha, 1);y = sampleGamma(beta, 1);return x / (x + y);}// Sample from the 1 - X where X ~ beta( alpha , beta)public static double one_minus_sampleBeta(double alpha, double beta) {double x, y;x = sampleGamma(alpha, 1);y = sampleGamma(beta, 1);return y / (x + y);}public static long nextPoisson(double lambda) {return (long) (-1.0 * Math.log(1.0 - rng.nextDouble() * 1.0) / lambda);}public static double nextExponential(double b) {double randx;double result;randx = rng.nextDouble();result = -1 * b * Math.log(randx);return result;}public static double sampleGamma(double k, double theta) {boolean accept = false;if (k < 1) {// Weibull algorithmdouble c = (1 / k);double d = ((1 - k) * Math.pow(k, (k / (1 - k))));double u, v, z, e, x;do {u = rng.nextDouble();v = rng.nextDouble();z = -Math.log(u);e = -Math.log(v);x = Math.pow(z, c);if ((z + e) >= (d + x)) {accept = true;}} while (!accept);return (x * theta);} else {// Cheng's algorithmdouble b = (k - Math.log(4));double c = (k + Math.sqrt(2 * k - 1));double lam = Math.sqrt(2 * k - 1);double cheng = (1 + Math.log(4.5));double u, v, x, y, z, r;do {u = rng.nextDouble();v = rng.nextDouble();y = ((1 / lam) * Math.log(v / (1 - v)));x = (k * Math.exp(y));z = (u * v * v);r = (b + (c * y) - x);if ((r >= ((4.5 * z) - cheng)) ||(r >= Math.log(z))) {accept = true;}} while (!accept);return (x * theta);}}public static Double[] subSampleNaive(List<Double> samples, int m) {int n = samples.size();int nm = Math.min(m, n);Double[] sub = new Double[nm];if (nm == n) {sub = samples.toArray(sub);return sub;}for (int k = 0; k < nm; k++) {int i = rng.nextInt(n);Double aux = samples.get(k);samples.set(k, samples.get(i));samples.set(i, aux);}sub = samples.subList(0, nm).toArray(sub);return sub;}public static Double[] subSample(List<Double> samples, int m) {//System.out.println(samples.size() +" " + m);int n = samples.size();int nm = Math.min(m, n);Double[] sub = new Double[nm];if (nm == n) {sub = samples.toArray(sub);return sub;}if (m < n / 2) {for (int k = 0; k < nm; k++) {int i = rng.nextInt(n);Double aux = samples.get(0);samples.set(0, samples.get(i));samples.set(i, aux);}sub = samples.subList(0, nm).toArray(sub);} else {for (int k = 0; k < n - nm; k++) {int i = rng.nextInt(n);Double aux = samples.get(0);samples.set(0, samples.get(i));samples.set(i, aux);}sub = samples.subList(n - nm, n).toArray(sub);}return sub;}}

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