八皇后问题

八皇后问题求解
本文通过深度优先搜索算法实现八皇后问题的解决方案,探讨如何在8×8的棋盘上放置八个皇后,使得它们不在同一行、列及对角线上。代码采用C++编写,并详细展示了递归过程。

大意:在一个8*8的棋盘上放八个皇后,要求他们不再同一行,不再同一列,不再同一个对角线上,总共有多少种不同的方案数。

代码:

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
using namespace std;

int col[10]= {0},sum=0;//col[i]=j表示第i行第j列放置皇后
int a[10][10]= {0};//存储图

void dfs(int row)
{
    if(row==9)
    {
        sum++;
        printf("case%d:\n",sum);
        for(int i=1; i<=8; i++)
        {
            for(int j=1; j<=8; j++)
                printf("%d",a[i][j]);
            printf("\n");
        }
        printf("\n");
        return;
    }
    for(int i=1; i<=8; i++)
    {
        bool flag=true;
        col[row]=i;
        a[row][i]=1;
        for(int j=1; j<row; j++)
        {
            if(col[row]==col[j]||j-col[j]==row-col[row]||j+col[j]==row+col[row])//判断是否可行
            {
                flag=false;
                break;
            }
        }
        if(flag)
            dfs(row+1);
        a[row][i]=0;
    }
}

int main(void)
{
    dfs(1);
    return 0;
}


基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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