爬山算法
❶ 爬山算法为什么会在山脊的两面来回震荡，前进步伐很小
爬山算法是一种局部择优的方法，采用启发式方法，是对深度优先搜索的一种改进，它利用反馈信息帮助生成解的决策。 属于人工智能算法的一种。
❷ 用C语言编写三个算法，BFS或DFS，爬山算法，遗传算法实现八皇后问题
网络算法名，加上八皇后
比如
BFS 八皇后问题 C语言。
或者
遗传算法 八皇后问题 C语言
然后根据搜索结果 就可以得到算法和代码了。
❸ 你好能发我一份光伏爬山法模型和算法吗，谢谢了
不能
❹ 什么是爬山算法
爬山法: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。
❺ 你好能发我一份光伏爬山法模型和算法吗，[email protected]谢谢了
你是做什么的，452148911
❻ 设计一个用于解决八数码问题的爬山法搜索算法。请给出算法的伪代码。
是广搜吗？我以前做过的
#include<stdio.h>
#include<string.h>
int exist[363000];
int fac[10]={1};
int dir[4][2]={{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};
int rank(const int n[])
{
int sum,i,ans=0,j,used[10]={0};
for(i=0;i<9;i++)
{
sum=0;
for(j=1;j<n[i];j++)
if(used[j])
sum++;
ans+=(n[i]-1-sum)*fac[9-i-1];
used[n[i]]=1;
}
return ans;
}
void swap(int *a,int *b)
{
int temp;
temp=*a;
*a=*b;
*b=temp;
}
void BFS()
{
int front=-1,rear=0,i,size,step=0;
int queue[363000]={123456789},t,j;
int temp[3][3],k,matrix[3][3],x,y,tx,ty;
int n[10],ans,sum,u;
memset(exist,-1,sizeof(exist));
exist[0]=0;
while(front<rear)
{
size=rear-front;
step++;
while(size--)
{
front++;
t=queue[front];
i=0;
j=0;
while(t)
{
matrix[i][j]=t%10;
t/=10;
j++;
if(j%3==0&&j>0)
{
i++;
j=0;
}
}
swap(&matrix[0][0],&matrix[2][2]);
swap(&matrix[0][1],&matrix[2][1]);
swap(&matrix[0][2],&matrix[2][0]);
swap(&matrix[1][0],&matrix[1][2]);
for(i=0;i<3;i++)
for(j=0;j<3;j++)
if(matrix[i][j]==9)
{
x=i;
y=j;
break;
}
for(i=0;i<4;i++)
{
tx=x+dir[i][0];
ty=y+dir[i][1];
if(!(tx>=0&&tx<3&&ty>=0&&ty<3))
continue;
for(j=0;j<3;j++)
{
for(k=0;k<3;k++)
temp[j][k]=matrix[j][k];
}
k=temp[x][y];
temp[x][y]=temp[tx][ty];
temp[tx][ty]=k;
for(k=u=0;u<3;u++)
{
for(j=0;j<3;j++,k++)
n[k]=temp[u][j];
}
ans=rank(n);
if(exist[ans]>-1)
continue;
exist[ans]=step;
sum=0;
for(u=0;u<9;u++)
sum=sum*10+n[u];
rear++;
queue[rear]=sum;
}
}
}
}
main()
{
int i,n,temp[10],ans,j;
char s[100];
for(i=1;i<10;i++)
fac[i]=fac[i-1]*i;
BFS();
while(gets(s))
{
for(j=0,i=0;s[i]!='\0';i++)
{
if(s[i]!=' ')
{
if(s[i]!='x')
temp[j++]=s[i]-'0';
else
temp[j++]=9;
}
}
ans=rank(temp);
if(exist[ans]==-1)
printf("unsolveable\n");
else
printf("%d\n",exist[ans]);
}
}
❼ 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;
}
❽ 我想学一下爬山算法，能不能介绍本讲爬山算法的书给我。万分感谢。不好意思，没分了。
网络文库里就有：
http://wenku..com/view/08665e2abd64783e09122bc2.html
❾ 跪求一本介绍爬山算法的书
建议你看《算法导论》，很经典
看《人工智能复杂问题求解的结构和策略（原书第6版）》作 者：（美）卢格 着，郭茂祖 等译，出 版 社：机械工业出版社，出版时间：2010-1-1
❿ 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。
(10)爬山算法扩展阅读：
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。