爬山演算法總結

Ⅰ 四子棋的AI演算法求助，懸賞500一分不少

我寫過五子棋程序，也思考過棋類程序的演算法，希望能給樓主參考

雙方對弈棋類演算法，其基本思想就是人工智慧中關於 最小-最大問題 的 alpha-beta 剪枝，樓主可搜索一下，這個隨便一本人工智慧書里都有講。

下面就是具體程序中該如何實現其思想

一般都要先有一個招法生成器，用於給出當前局面下所有可走的行棋可能。對四子棋來說就相當簡單了，只要看一下每一列，只要未滿即可。
然後要有一個局面評估函數，大體評價下雙方局勢的分數。此函數盡量簡單能反映優劣即可，因為後面的 alpha-beta 演算法要大量調用此函數
最後實現 alpha-beta 的演算法，採用迭代加深的廣度優先搜索能有效剪枝。(剪枝效率取決於前面的局面評估函數，如果評估函數能非常准確的估值，那麼將會大大減小搜索范圍，但復雜的評估函數又會增加開銷，這是一個兩難的抉擇)

不過對於四子棋由於非常簡單，樓主也可以嘗試僅用簡單的廣度優先搜索。按每個局面 7 列只有 7 種走法來算，5步深的全搜索也只有 1 萬多種情況。對一般人來說5步深也足夠強了。不滿意的話再考慮上面的正統演算法。

然後是一點小技巧，關於棋盤的存儲和運算，盡量採用位棋盤和位運算來完成，多利用位運算的並行性來提高效率

這里畢竟字數有限，如果還想更深入了解的話推薦來這里看看：http://www.elephantbase.net/computer.htm
一個相當好的棋類演算法網站
雖然是講象棋的，但基本思路都一樣，絕對能學到很多東西。

Ⅱ 爬山演算法 與A演算法有什麼不同

爬山演算法從當前的節點開始，和周圍的鄰居節點的值進行比較。
A*把所有節點分成2組，一組已訪問，一組未訪問，然後選擇其中最優點加入已訪問組。
爬山演算法速度比A*快，但會舍棄部分最優解。

Ⅲ c 語言知識清單

1.1 基本數據結構
1. 數組
2. 鏈表，雙向鏈表
3. 隊列，單調隊列，雙端隊列
4. 棧，單調棧
1.2 中級數據結構
1. 堆
2. 並查集與帶權並查集
3. hash 表
自然溢出
雙hash
1.3 高級數據結構
1. 樹狀數組
2. 線段樹，線段樹合並
3. 平衡樹
Treap 隨機平衡二叉樹
Splay 伸展樹
* Scapegoat Tree 替罪羊樹
4. 塊狀數組，塊狀鏈表
5.* 樹套樹
線段樹套線段樹
線段樹套平衡樹
* 平衡樹套線段樹
6.可並堆
左偏樹
*配對堆
7. *KDtree，*四分樹
1.4 可持久化數據結構
1. 可持久化線段樹
主席樹
2. * 可持久化平衡樹
3. * 可持久化塊狀數組
1.5 字元串相關演算法及數據結構
1. KMP
2. AC 自動機
3. 後綴數組
4. *後綴樹
5. *後綴自動機
6. 字典樹 Trie
7. manacher
1.6 圖論相關
1. 最小生成樹
prim
kruskal
2. 最短路，次短路，K短路
spfa
dijkstra
floyd
3. 圖的連通
連通分量
割點，割邊
4. 網路流
最大流
最小割
費用流
分數規劃
5. 樹相關
樹上倍增，公共祖先
樹鏈剖分
樹的分治演算法（點分治，邊分治，*動態？樹分治）
動態樹 （LCT，*樹分塊）
虛樹
*prufer編碼
7. 拓撲排序
8. 歐拉圖
9. 二分圖
*KM演算法
匈牙利演算法
1.7 數學相關
1. （擴展）歐幾里得演算法，篩法，快速冪
斐蜀定理
更相減損術
2. 歐拉函數與*降冪大法
3. 費馬小定理
4. 排列組合
lucas定理
5. 乘法逆元
6. 矩陣乘法
7. 數學期望與概率
8. 博弈論
sg函數
樹上刪邊游戲
9. *拉格朗日乘子法
10. 中國剩餘定理
11. 線性規劃與網路流
12. 單純型線性規劃
13. 辛普森積分
14. 模線性方程組
15. 容斥原理與莫比烏斯反演
16. 置換群
17. 快速傅里葉變換
18. *大步小步法（BSGS），擴展BSGS
1.8 動態規劃
1. 一般，背包，狀壓，區間，環形，樹形，數位動態規劃
記憶化搜索
斯坦納樹
背包九講
2. 斜率優化與* 四邊形不等式優化
3. 環 + 外向樹上的動態規劃
4. *插頭動態規劃
1.9 計算幾何
1. 計算幾何基礎
2. 三維計算幾何初步
3. *梯形剖分與*三角形剖分
4. 旋轉卡殼
5. 半平面交
6. pick定理
7. 掃描線
1.10 搜索相關
1. bfs，dfs
2. A* 演算法
3. 迭代加深搜索，雙向廣搜
1.11 特殊演算法
1. 莫隊演算法，*樹上莫隊
2. 模擬退火
3. 爬山演算法
4. 隨機增量法
1.12 其它重要工具與方法
1.模擬與貪心
2. 二分，三分法（求偏導）
3. 分治，CDQ分治
4. 高精度
5. 離線
6. ST表
1.13 STL
1. map
2. priority_queue
3. set
4. bitset
5. rope
1.14 非常見演算法
1. *朱劉演算法
2. *弦圖與區間圖
其實以上的演算法能學完1/3就已經很好了
望採納，謝謝

Ⅳ 什麼是爬山演算法求解答

假想將解空間依照深度搜索序列的順序為y軸，以解的權為x軸作圖
我們可以認為得到一系列山峰與峽谷的剖面圖。爬山演算法就是在這個圖上進行爬山，找到第一個山峰或者第一個符合要求高度的山峰就停止。具體來說，就是演算法迭代時，每次用臨近解空間內的更優解取代前解。
這一演算法是簡單的貪心演算法，僅能得到局部最優解，往往不能得到全局最優解。
可見上圖描述的搜索序列中，爬山演算法會在第一個山峰處停下搜索，以局部最優解作為演算法的結果。
這一演算法是相對於各種全局最優演算法在時間復雜度上的妥協，可以用於對最優情況不那麼敏感、只需要取得可行解即可的情況。

Ⅳ 遺傳演算法、數值演算法、爬山演算法、模擬退火 各自的優缺點

遺傳演算法：其優點是能很好地處理約束，跳出局部最優，最終得到全局最優解。缺點是收斂速度慢，局部搜索能力弱，運行時間長，容易受到參數的影響。

模擬退火：具有局部搜索能力強、運行時間短的優點。缺點是全局搜索能力差，容易受到參數的影響。

爬山演算法：顯然爬山演算法簡單、效率高，但在處理多約束大規模問題時，往往不能得到較好的解決方案。

數值演算法：這個數值演算法的含義太寬泛了，指的是哪種數值演算法，陣列演算法與爬山演算法一樣，各有優缺點。

(5)爬山演算法總結擴展閱讀：

注意事項：

遺傳演算法的機制比較復雜，在Matlab中已經用工具箱中的命令進行了打包，通過調用可以非常方便的使用遺傳演算法。

函數GA：［x，Fval，reason］＝GA（＠fitnessfun，Nvars，options）x為最優解，Fval為最優值，＠Fitnessness為目標函數，Nvars為自變數個數，options為其他屬性設置。系統的默認值是最小值，所以函數文檔中應該加上一個減號。

要設置選項，您需要以下函數：options＝GaOptimset（＇PropertyName1＇，＇PropertyValue1＇，＇PropertyName2＇，＇PropertyName3＇，＇PropertyValue3＇…）通過該函數，可以確定一些遺傳演算法的參數。

Ⅵ 解決問題的心理過程有哪些

問題解決過程中可採用哪些策略？ 問題解決是由一定的情景引起的，按照一定的目標，應用各種認知活動、技能等，經過一系列的思維操作，使問題得以解決的過程。採用什麼樣的策略解決問題，是影響問題解決效率的一個很重要的心理因素。好的策略有助於問題的解決。紐厄爾和西蒙認為，在問題解決過程中，有如下幾種通用的解決問題的策略： （1）演算法：演算法策略就是在問題空間中隨機搜索所有可能的解決問題的方法，直至選擇一種有效的方法解決問題。簡而言之，演算法策略就是把解決問題的方法一一進行嘗試，最終找到解決問題的答案。例如，一隻密碼箱有3個轉鈕，每一轉鈕有o一9十位數字，現要採用演算法策略找出密碼打開箱子，就要逐個嘗試3個數字的隨機組合，直到找到密碼為止。採用演算法策略的優點是它能夠保證問題的解決，但是採用這種策略在解決某些問題時需要大量的嘗試，因此費時費力。當問題復雜、問題空間很大時，人們很難依靠這種策略來解決問題。另外，有些問題也許沒有現成的演算法或尚未發現其演算法，對這種問題演算法策略將是無效的。 （2）啟發法：啟發法是人根據一定的經驗，在問題空間內進行較少的搜索，以達到問題解決的一種方法。啟發法不能完全保證問題解決的成功，但用這種方法解決問題較省時省力。下面是幾種常用的啟發性策略： 手段——目的分析：將需要達到的問題的目標狀態分成若乾子目標，通過實現一系列的子目標最終達到總目標它的基本步驟是：①比較初始狀態和目標狀態，提出第一個子目標；⑧找出完成第一個子目標的方法或操作；⑤實現子目標；④提出新的子目標。如此循環往復，直至問題的解決。這是人們日常生活常用的一種解題策略，它對解決復雜問題有重要的應用價值。逆向搜索：逆向搜索就是從問題的目標狀態開始搜索直至找到通往初始狀態的通路或方法。例如，人們要去城市的某個地方，往往是在地圖上先找到目的地，然後查找一條從目的地退回到出發點的路線。逆向搜索更適合於解決那些從初始狀態到目標狀態只有少數通路的問題，一些幾何問題較適合採用這一策略。 爬山法：爬山法是類似於手段——目的分析法的一種解題策略。它是採用一定的方法逐步降低初始狀態和目標狀態的距離，以達到問題解決的一種方法。這就好像登山者，為了登上山峰，需要從山腳一步一步登上山峰一樣。爬山法與手段——目的分析法的不同在於後者包括這樣一種情況，即有時人們為了達到目的，不得不暫時擴大目標狀態與初始狀態的差異，以有利於最終達到目標。

Ⅶ 逆向反推法和爬山法的區別

逆向反推法和爬山法的區別：含義不同，性質不同。

一、含義不同：爬山演算法是一種簡單的貪心搜索演算法，該演算法每次從當前解的臨近解空間中選擇一個最優解作為當前解，直到達到一個局部最優解。反推法，通俗來講，就是在計算性的試題中，根據給出的選項來反推出正確答案。

二、性質不同：反推法主要是根據選項延伸而來，一般來說，資料分析的4個選項，有兩個是很容易排除掉的，而剩餘的兩個比較接近，此時就可以採用此種方法。爬山演算法實現很簡單，其主要缺點是會陷入局部最優解，而不一定能搜索到全局最優解。

與中途法關系

爬山法與中途點法是彼此接近的方法。中途點法在實質上也就是通過一個個的中途點而向最終目標逼近的方法。同時，在問題求解活動中，這兩種方法也是緊密相聯．可以配合使用的。比如，有一個數學問題，要求決定兩個量v，u之間的關系。

可以把求出包含v，u的關系式(其中可以含有其他未知量)和求出只包含v，u和已知量的關系式作為兩個中途點，把整個求解過程區分為三個小階段。在每個小階段中又可分別應用爬山法來進行試探。

Ⅷ 例子:我早上6點起床。 7點吃飯。 8點爬山 理解成為一個演算法 用C語言語法將上述演算法寫出來

我的理解：
switch(clock)
{
case 6: /*起床*/ break;

case 7: /*吃飯*/ break;
case 8: /*爬山*/ break;
default: break;

}

Ⅸ 演算法式和爬山法的區別

爬山演算法是一種簡單的貪心搜索演算法，該演算法每次從當前解的臨近解空間中選擇一個最優解作為當前解，直到達到一個局部最優解。爬山演算法實現很簡單，其主要缺點是會陷入局部最優解，而不一定能搜索到全局最優解。

演算法式：把解決問題的方法一一進行嘗試，最終找到解決問題的答案。特點：問題解決的系列搜索，採用試誤的方式解決問題，優點：一定可以找到某種解決問題的方法，缺點：耗時耗力。

爬山法與手段目的分析法的區別：

使用爬山法的每一步都在逐漸接近最終目標，不存在中途折回的情況；在使用手段目的分析法時，人們有時為了達到目的，不得不暫時擴大目標狀態與初始狀態的差異，以有利於達到最終目標。

比如，兩兵交戰，若敵我力量懸殊，我軍可採取迂迴戰術曲線救國，先假裝投降，獲取情報，再一舉反攻。