N皇后问题描述 N皇后问题是一个经典的问题,在一个N*N的棋盘上放置N个皇后,每行一个并使其不能互相攻击(同一行.同一列.同一斜线上的皇后都会自动攻击). 遗传算法 遗传算法是局部束搜索的变形: 与自然选择过程相似,通过把两个父代结合产生后继(有性繁殖),而不是修改单一状态(无性繁殖). 1.通过结合两个状态来产生后继状态 2.从k个随机产生的状态开始(种群) 3.状态表示成字符串(染色体) 4.评估函数(适应值函数) 5.通过选择(轮盘赌选择法).交叉(杂交)和变异操作来产生新一代种群 6.半

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. 先解释下什么是8皇后问题:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法.在不考虑翻转和旋转等价的情况下,8皇后问题共有96个不同的解. 而n皇后问题就是将8*8的棋盘换为n*n的棋盘,同时摆放n个皇后使之不能相互攻击. 常用的解法是回溯法,通过不断递归的尝试来一个一个放置棋子,这种方法其实规避了很多不成立的情况,所以控制了一些解空间的范围,但是这种方法试图在一段程序当中将所

八皇后问题描述:在一个8✖️8的棋盘上,任意摆放8个棋子,要求任意两个棋子不能在同一行,同一列,同一斜线上,问有多少种解法. 规则分析: 任意两个棋子不能在同一行比较好办,设置一个队列,队列里的每个元素代表一行,就能达到要求 任意两个棋子不能在同一列也比较好处理,设置的队列里每个元素的数值代表着每行棋子的列号,比如(0,7,3),表示第一行的棋子放在第一列,第二行的棋子放在第8列,第3行的棋子放在第4列(从0开始计算列号) 任意两个棋子不能在同一斜线上,可以把整个棋盘当作是一个XOY平面,原点在

首先我们来看一下这个著名的八皇后问题 八皇后问题:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法. 在这个问题提出之后人们又将它扩展到了n×n格的棋盘摆放n个皇后有多少种摆法 其实这是只有在8×8出现这种问题吗?那显然不是嘛,只是发明国际象棋那哥们把棋盘设计成了8×8,再配合上下棋人的跳跃性思维于是乎产生了八皇后问题.如果当时把棋盘设计成了4×4,那现在可能就会叫4皇后问题了. 无论是几个皇后  道理都是一样的嘛.对吧 今

思维: 使用DFS. 坐标的一维阵列的表达,在标行,元素列.A[i]=j它表示第一i女王就行了j柱. 以穿越线,由线(从上到下),决定其列(左到右),所以,不要推断冲突的行,和主斜线副斜线冲突. (行-列)标识主斜线, (行+列)标识副斜线. 以下上代码. #coding=utf-8 #风格1 def queen(A, cur=0): if cur==len(A): print A else: for col in range(len(A)): A[cur] = col #表示把第cur行的皇后

最近看了一下遗传算法,使用轮盘赌选择染色体,使用单点交叉,下面是代码实现(python3) import numpy as np import random from scipy.optimize import fsolve import matplotlib.pyplot as plt import heapq # 求染色体长度 def getEncodeLength(decisionvariables, delta): # 将每个变量的编码长度放入数组 lengths = [] for de

ObjFunction.py import math def GrieFunc(vardim, x, bound): """ Griewangk function """ s1 = 0. s2 = 1. for i in range(1, vardim + 1): s1 = s1 + x[i - 1] ** 2 s2 = s2 * math.cos(x[i - 1] / math.sqrt(i)) y = (1. / 4000.) * s1 -

FAIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class FAIndividual: ''' individual of firefly algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardim self.bound

ESIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class ESIndividual: ''' individual of evolutionary strategy ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardim self.b

HSIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class HSIndividual: ''' individual of harmony search algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardim sel

CSAIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class CSAIndividual: ''' individual of clone selection algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardim

BFOIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class BFOIndividual: ''' individual of baterial clony foraging algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim =

BAIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class BAIndividual: ''' individual of bat algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardim self.bound = b

AIAIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class AIAIndividual: ''' individual of artificial immune algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardi

AFSIndividual.py import numpy as np import ObjFunction import copy class AFSIndividual: """class for AFSIndividual""" def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' se

ABSIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class ABSIndividual: ''' individual of artificial bee swarm algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = va

PSOIndividual.py import numpy as np import ObjFunction import copy class PSOIndividual: ''' individual of PSO ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardim self.bound

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DEIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class DEIndividual: ''' individual of differential evolution algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = va

看书看到迭代器和生成器了,一般的使用是没什么问题的,不过很多时候并不能用的很习惯 书中例举了经典的八皇后问题,作为一个程序员怎么能够放过做题的机会呢,于是乎先自己来一遍,于是有了下面这个ugly的代码 def table(m, lst): '''绘制m列的棋盘,每行有个皇后旗子''' head = '┌' + '─┬' * (m-1) + '─┐' row = lambda x: '│' + ' │' * x + '╳│' + ' │' * (m - x - 1) trow = '├' + '─