爬山算法总结

Ⅰ 四子棋的AI算法求助，悬赏500一分不少

我写过五子棋程序，也思考过棋类程序的算法，希望能给楼主参考

双方对弈棋类算法，其基本思想就是人工智能中关于 最小-最大问题 的 alpha-beta 剪枝，楼主可搜索一下，这个随便一本人工智能书里都有讲。

下面就是具体程序中该如何实现其思想

一般都要先有一个招法生成器，用于给出当前局面下所有可走的行棋可能。对四子棋来说就相当简单了，只要看一下每一列，只要未满即可。
然后要有一个局面评估函数，大体评价下双方局势的分数。此函数尽量简单能反映优劣即可，因为后面的 alpha-beta 算法要大量调用此函数
最后实现 alpha-beta 的算法，采用迭代加深的广度优先搜索能有效剪枝。(剪枝效率取决于前面的局面评估函数，如果评估函数能非常准确的估值，那么将会大大减小搜索范围，但复杂的评估函数又会增加开销，这是一个两难的抉择)

不过对于四子棋由于非常简单，楼主也可以尝试仅用简单的广度优先搜索。按每个局面 7 列只有 7 种走法来算，5步深的全搜索也只有 1 万多种情况。对一般人来说5步深也足够强了。不满意的话再考虑上面的正统算法。

然后是一点小技巧，关于棋盘的存储和运算，尽量采用位棋盘和位运算来完成，多利用位运算的并行性来提高效率

这里毕竟字数有限，如果还想更深入了解的话推荐来这里看看：http://www.elephantbase.net/computer.htm
一个相当好的棋类算法网站
虽然是讲象棋的，但基本思路都一样，绝对能学到很多东西。

Ⅱ 爬山算法 与A算法有什么不同

爬山算法从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。
A*把所有节点分成2组，一组已访问，一组未访问，然后选择其中最优点加入已访问组。
爬山算法速度比A*快，但会舍弃部分最优解。

Ⅲ c 语言知识清单

1.1 基本数据结构
1. 数组
2. 链表，双向链表
3. 队列，单调队列，双端队列
4. 栈，单调栈
1.2 中级数据结构
1. 堆
2. 并查集与带权并查集
3. hash 表
自然溢出
双hash
1.3 高级数据结构
1. 树状数组
2. 线段树，线段树合并
3. 平衡树
Treap 随机平衡二叉树
Splay 伸展树
* Scapegoat Tree 替罪羊树
4. 块状数组，块状链表
5.* 树套树
线段树套线段树
线段树套平衡树
* 平衡树套线段树
6.可并堆
左偏树
*配对堆
7. *KDtree，*四分树
1.4 可持久化数据结构
1. 可持久化线段树
主席树
2. * 可持久化平衡树
3. * 可持久化块状数组
1.5 字符串相关算法及数据结构
1. KMP
2. AC 自动机
3. 后缀数组
4. *后缀树
5. *后缀自动机
6. 字典树 Trie
7. manacher
1.6 图论相关
1. 最小生成树
prim
kruskal
2. 最短路，次短路，K短路
spfa
dijkstra
floyd
3. 图的连通
连通分量
割点，割边
4. 网络流
最大流
最小割
费用流
分数规划
5. 树相关
树上倍增，公共祖先
树链剖分
树的分治算法（点分治，边分治，*动态？树分治）
动态树 （LCT，*树分块）
虚树
*prufer编码
7. 拓扑排序
8. 欧拉图
9. 二分图
*KM算法
匈牙利算法
1.7 数学相关
1. （扩展）欧几里得算法，筛法，快速幂
斐蜀定理
更相减损术
2. 欧拉函数与*降幂大法
3. 费马小定理
4. 排列组合
lucas定理
5. 乘法逆元
6. 矩阵乘法
7. 数学期望与概率
8. 博弈论
sg函数
树上删边游戏
9. *拉格朗日乘子法
10. 中国剩余定理
11. 线性规划与网络流
12. 单纯型线性规划
13. 辛普森积分
14. 模线性方程组
15. 容斥原理与莫比乌斯反演
16. 置换群
17. 快速傅里叶变换
18. *大步小步法（BSGS），扩展BSGS
1.8 动态规划
1. 一般，背包，状压，区间，环形，树形，数位动态规划
记忆化搜索
斯坦纳树
背包九讲
2. 斜率优化与* 四边形不等式优化
3. 环 + 外向树上的动态规划
4. *插头动态规划
1.9 计算几何
1. 计算几何基础
2. 三维计算几何初步
3. *梯形剖分与*三角形剖分
4. 旋转卡壳
5. 半平面交
6. pick定理
7. 扫描线
1.10 搜索相关
1. bfs，dfs
2. A* 算法
3. 迭代加深搜索，双向广搜
1.11 特殊算法
1. 莫队算法，*树上莫队
2. 模拟退火
3. 爬山算法
4. 随机增量法
1.12 其它重要工具与方法
1.模拟与贪心
2. 二分，三分法（求偏导）
3. 分治，CDQ分治
4. 高精度
5. 离线
6. ST表
1.13 STL
1. map
2. priority_queue
3. set
4. bitset
5. rope
1.14 非常见算法
1. *朱刘算法
2. *弦图与区间图
其实以上的算法能学完1/3就已经很好了
望采纳，谢谢

Ⅳ 什么是爬山算法求解答

假想将解空间依照深度搜索序列的顺序为y轴，以解的权为x轴作图
我们可以认为得到一系列山峰与峡谷的剖面图。爬山算法就是在这个图上进行爬山，找到第一个山峰或者第一个符合要求高度的山峰就停止。具体来说，就是算法迭代时，每次用临近解空间内的更优解取代前解。
这一算法是简单的贪心算法，仅能得到局部最优解，往往不能得到全局最优解。
可见上图描述的搜索序列中，爬山算法会在第一个山峰处停下搜索，以局部最优解作为算法的结果。
这一算法是相对于各种全局最优算法在时间复杂度上的妥协，可以用于对最优情况不那么敏感、只需要取得可行解即可的情况。

Ⅳ 遗传算法、数值算法、爬山算法、模拟退火 各自的优缺点

遗传算法：其优点是能很好地处理约束，跳出局部最优，最终得到全局最优解。缺点是收敛速度慢，局部搜索能力弱，运行时间长，容易受到参数的影响。

模拟退火：具有局部搜索能力强、运行时间短的优点。缺点是全局搜索能力差，容易受到参数的影响。

爬山算法：显然爬山算法简单、效率高，但在处理多约束大规模问题时，往往不能得到较好的解决方案。

数值算法：这个数值算法的含义太宽泛了，指的是哪种数值算法，阵列算法与爬山算法一样，各有优缺点。

(5)爬山算法总结扩展阅读：

注意事项：

遗传算法的机制比较复杂，在Matlab中已经用工具箱中的命令进行了打包，通过调用可以非常方便的使用遗传算法。

函数GA：［x，Fval，reason］＝GA（＠fitnessfun，Nvars，options）x为最优解，Fval为最优值，＠Fitnessness为目标函数，Nvars为自变量个数，options为其他属性设置。系统的默认值是最小值，所以函数文档中应该加上一个减号。

要设置选项，您需要以下函数：options＝GaOptimset（＇PropertyName1＇，＇PropertyValue1＇，＇PropertyName2＇，＇PropertyName3＇，＇PropertyValue3＇…）通过该函数，可以确定一些遗传算法的参数。

Ⅵ 解决问题的心理过程有哪些

问题解决过程中可采用哪些策略？ 问题解决是由一定的情景引起的，按照一定的目标，应用各种认知活动、技能等，经过一系列的思维操作，使问题得以解决的过程。采用什么样的策略解决问题，是影响问题解决效率的一个很重要的心理因素。好的策略有助于问题的解决。纽厄尔和西蒙认为，在问题解决过程中，有如下几种通用的解决问题的策略： （1）算法：算法策略就是在问题空间中随机搜索所有可能的解决问题的方法，直至选择一种有效的方法解决问题。简而言之，算法策略就是把解决问题的方法一一进行尝试，最终找到解决问题的答案。例如，一只密码箱有3个转钮，每一转钮有o一9十位数字，现要采用算法策略找出密码打开箱子，就要逐个尝试3个数字的随机组合，直到找到密码为止。采用算法策略的优点是它能够保证问题的解决，但是采用这种策略在解决某些问题时需要大量的尝试，因此费时费力。当问题复杂、问题空间很大时，人们很难依靠这种策略来解决问题。另外，有些问题也许没有现成的算法或尚未发现其算法，对这种问题算法策略将是无效的。 （2）启发法：启发法是人根据一定的经验，在问题空间内进行较少的搜索，以达到问题解决的一种方法。启发法不能完全保证问题解决的成功，但用这种方法解决问题较省时省力。下面是几种常用的启发性策略： 手段——目的分析：将需要达到的问题的目标状态分成若干子目标，通过实现一系列的子目标最终达到总目标它的基本步骤是：①比较初始状态和目标状态，提出第一个子目标；⑧找出完成第一个子目标的方法或操作；⑤实现子目标；④提出新的子目标。如此循环往复，直至问题的解决。这是人们日常生活常用的一种解题策略，它对解决复杂问题有重要的应用价值。逆向搜索：逆向搜索就是从问题的目标状态开始搜索直至找到通往初始状态的通路或方法。例如，人们要去城市的某个地方，往往是在地图上先找到目的地，然后查找一条从目的地退回到出发点的路线。逆向搜索更适合于解决那些从初始状态到目标状态只有少数通路的问题，一些几何问题较适合采用这一策略。 爬山法：爬山法是类似于手段——目的分析法的一种解题策略。它是采用一定的方法逐步降低初始状态和目标状态的距离，以达到问题解决的一种方法。这就好像登山者，为了登上山峰，需要从山脚一步一步登上山峰一样。爬山法与手段——目的分析法的不同在于后者包括这样一种情况，即有时人们为了达到目的，不得不暂时扩大目标状态与初始状态的差异，以有利于最终达到目标。

Ⅶ 逆向反推法和爬山法的区别

逆向反推法和爬山法的区别：含义不同，性质不同。

一、含义不同：爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。反推法，通俗来讲，就是在计算性的试题中，根据给出的选项来反推出正确答案。

二、性质不同：反推法主要是根据选项延伸而来，一般来说，资料分析的4个选项，有两个是很容易排除掉的，而剩余的两个比较接近，此时就可以采用此种方法。爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。

与中途法关系

爬山法与中途点法是彼此接近的方法。中途点法在实质上也就是通过一个个的中途点而向最终目标逼近的方法。同时，在问题求解活动中，这两种方法也是紧密相联．可以配合使用的。比如，有一个数学问题，要求决定两个量v，u之间的关系。

可以把求出包含v，u的关系式(其中可以含有其他未知量)和求出只包含v，u和已知量的关系式作为两个中途点，把整个求解过程区分为三个小阶段。在每个小阶段中又可分别应用爬山法来进行试探。

Ⅷ 例子:我早上6点起床。 7点吃饭。 8点爬山 理解成为一个算法 用C语言语法将上述算法写出来

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

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

}

Ⅸ 算法式和爬山法的区别

爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。

算法式：把解决问题的方法一一进行尝试，最终找到解决问题的答案。特点：问题解决的系列搜索，采用试误的方式解决问题，优点：一定可以找到某种解决问题的方法，缺点：耗时耗力。

爬山法与手段目的分析法的区别：

使用爬山法的每一步都在逐渐接近最终目标，不存在中途折回的情况；在使用手段目的分析法时，人们有时为了达到目的，不得不暂时扩大目标状态与初始状态的差异，以有利于达到最终目标。

比如，两兵交战，若敌我力量悬殊，我军可采取迂回战术曲线救国，先假装投降，获取情报，再一举反攻。