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基于BDD的增量启发式搜索方法及其应用的中期报告
本项目的目标是开发一种基于行为驱动开发（BDD）的增量启发式搜索方法，并将其应用于一个实际应用领域。在本中期报告中，我们介绍了实施该方法的初步进展和计划。
首先，我们对BDD进行了研究，并确定了一些适用于搜索问题的BDD技术。我们选择了一种名为ZDD（Zero-suppressedBinaryDecisionDiagram）的BDD变种，因为它在处理大规模组合性问题时表现优异。
然后，我们研究了增量启发式搜索算法，并决定使用深度优先搜索（DFS）算法，因为它在搜索树的较深区域执行良好，并且与BDD相结合将具有更好的性能。
接下来，我们将BDD和DFS组合起来，开发了一种增量启发式搜索方法。该方法具有以下特点：
-它采用逐步构建解的策略，每次仅添加一个元素到解决方案中。
-它使用BDD来快速判断解决方案是可行的还是不可行的，从而减少搜索空间。
-它使用DFS算法来搜索解空间，并使用启发式函数来指导搜索，从而减少搜索时间。
我们还设计了一个实验来测试该方法的性能。实验结果表明，我们的方法在比较小的问题规模上表现出了比传统搜索算法更好的性能，但在大规模问题上效果不佳。因此，我们计划在接下来的工作中进一步改进该方法，以适用于更大规模的问题。
最后，我们将该方法应用于一个实际应用领域——旅行商问题（TSP）。我们实现了一个基于Web的TSP求解器，并使用我们的方法进行求解。初步结果表明，我们的方法在TSP问题中表现出了良好的性能，尤其是在处理大规模问题时。