三只母狼,各带着一只小狼,这六只狼要渡河

本文探讨了一道经典的逻辑谜题——六只狼如何安全渡河。三只母狼及各自的小狼需借助一艘仅能容纳两只狼的小船过河,且在没有各自母亲的情况下小狼会被其他母狼攻击。通过定义状态、绘制状态图并采用图搜索算法,找到了所有可能的解决方案。

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有三只母狼,各带着自己的一只小狼。这六只狼要渡河,河上有一艘船,船上一次只能站两只狼。三只母狼都会划船,只有一只小狼会划船。如果小狼离开自己的母狼就会被别的母狼咬死。那怎么样才能让这六只狼都安全的渡过河呢?

 

此类问题的一般解法

画出状态图,可以转化为图搜索问题,然后可运用各种搜索算法求最优解或全部解。

具体做法

先定义状态,初始状态,A边6狼,目标状态B边6狼。
排列组合一下,画出每个可能的(不管是否能达到)状态。 
将不合法状态标记一下。
在能够互相转换的状态间,画上状态之间的连线。

到这里就完成了整个搜索空间的定义,
接下来无非是在一张(有向或无向)图上,求初始点到目标点的路径问题了。

技巧

某些问题的搜索空间很大,因此不宜或无法(由于物理限制)一下子生成整个搜索空间。
那么可以(按某种启发式算法)动态生成搜索空间,边查找边生成。

答案

母狼 A,B,C  都会划船
小狼 a,b,c  假设a会划船
ab过河,a回 对岸 b
ac过河,a回 对岸 bc
BC过河,Bb回 对岸 Cc
Aa过河,Cc回 对岸 Aa
BC过河,a回 对岸 ABC
ab过河,a回 对岸 ABbC 
ac过河完工


 

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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