人工智能算法——随机重启爬山法，模拟退火算法，遗传算法求解N皇后问题

三种人工智能算法求解N皇后问题
最新推荐文章于 2024-12-29 03:15:00 发布
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本文介绍了三种人工智能算法：随机重启爬山法、模拟退火算法和遗传算法，用于求解N皇后问题。爬山法通过不断优化寻找局部最优解，模拟退火算法利用概率接受更差状态以跳出局部最优，遗传算法模拟自然选择过程寻找全局最优解。适应度函数、选择策略和操作如交叉、变异等在文中均有详细说明。完整代码可在作者的GitHub仓库中查看。

一、爬山法

爬山法就是完全的贪心算法，每一步都选最优位置，可能只能得到局部最优解。本实验对普通爬山法进行了简单的优化，采用了传统爬山法的变种——随机重启爬山法，当爬山步数超过一定值时，会重新打乱棋盘，重新“爬山”。

  • 适应度函数：冲突皇后的总对数
  • “爬山”：每一步就是将棋盘的某一行的皇后移动到最优的位置，即该位置让冲突的皇后对数最少，即适应度函数值最小。
  • “不断地爬山”： 循环对棋盘的每一行进行爬山直到该棋盘状态下适应度函数值为0。

 爬山法基本算法框图如下：

 

                         核心代码实现如下：

                

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