9、Prolog实战:破解数独与八皇后谜题

Prolog实战:破解数独与八皇后谜题

1. 前置知识与回顾

在深入解决经典谜题之前,我们先回顾一些重要的Prolog基础知识。我们学会了如何使用列表,通过 [Head|Tail] 模式将列表的头部和剩余元素与变量匹配,这种技术可用于递归遍历列表。这些基础操作是解决复杂问题的基石。

此外,书中还给出了Day 2的自我学习任务:
- 查找类
- 查找斐波那契数列和阶乘的实现,并理解其工作原理。
- 寻找一个使用Prolog的现实社区,了解他们目前用Prolog解决的问题。
- 实践类
- 反转列表元素。
- 找出列表中的最小元素。
- 对列表元素进行排序。

2. 用Prolog解决数独谜题
2.1 数独谜题简介

数独是一种经典的逻辑谜题,常见的是9x9的网格,部分格子已填入数字,部分为空。解题者的任务是填充空格,使得每行、每列和每个3x3的子网格中都包含1 - 9的所有数字。为了简化,我们从4x4的数独开始。

2.2 定义查询形式

我们将查询形式定义为 sudoku(Puzzle, Solution) ,用户可以用列表表示谜题,未知数字用下划线替代,例如:

sudoku([_, _, 2, 3,
        _, _, _, _,
        _, _, _, _,
        3, 4,
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值