언덕을 등반하는 검색을위한 알고리즘을하고 있는데, 어떤 이유로 루프의 끝에서 가지고 있어야하는 스택이 루프가 생성 한 상태의 마지막 반복으로 덮어 쓰여진 것처럼 보입니다. 이 알고리즘은 N 여왕 문제를 해결하는 데 사용되는 : 는 기본적으로, 여기에이 알고리즘이 무엇을하고 있는지의 개요입니다. 상태 클래스의 모든 기본 코드는 완벽하게 작동합니다. 이 알고리
언덕을 등반하는 알고리즘을 만들었습니다.이 알고리즘은 무작위로 솔루션을 생성 한 다음 해당 솔루션을 복사하고 조금 더 변형되어 더 나은 솔루션으로 끝나는 지 확인합니다. 그럴 경우 새 솔루션을 유지하고 이전 솔루션을 버립니다. 시뮬레이션 된 어닐링을이 알고리즘에 추가하려면 새로운 솔루션이 만들어 질 때마다 돌연변이 속도를 높이고 돌연변이 속도를 조금 낮추면
언덕 등반 알고리즘을 구현할 때 이웃을 생성하는 데 문제가 있습니다. 다음은 현재 작업중인 코드입니다. public ArrayList<Board> generateNeighbors(){
ArrayList<Board> neighborBoards = new ArrayList<Board>();
HashMap<Integer, Integer> in
나는 간단한 힐 클라이밍 알고리즘을 사용하여 여행 세일즈맨 문제를 해결하려고합니다. 나는 이것을하기 위해 자바 프로그램을 만들고 싶다. 나는 그것을 사용하는 것이 가장 좋은 일을하지 알고 있지만 주로는 결과를보고 한 후 나는 또한 생성됩니다 다음과 결과를 비교하려면 : 확률 힐 산악인 랜덤 다시 시작 힐 산악인 을 Simulated Annealing. 어쨌
Usaco 문제 "Electric Fences"에 대한 해결책을 쓰고 있습니다. 문제에서 많은 양의 선들 중에서 한 점에 대한 최적의 위치를 찾아야하므로 점 선분 거리의 합은 가능한 한 작습니다. 나는 힐 클라이밍을 할 수 있다는 아이디어가 있었으며, 모든 테스트 케이스에서 효과가있었습니다. 주어진 분석은 비슷한 방법을 사용했으나 왜 이것이 효과가 있는
두 개의 노드 이름 (예 : A 및 E)을 사용하는 기존 Hill-climb 함수를 수정하려고합니다. 재귀 적으로 사용됩니다 (대기열). 한 경로가 다른 경로보다 싼 경우 평가하는 '저렴한'함수를 정의하려고합니다. 또한 하나의 목표 노드 대신 목표 노드 목록을 전달하려고합니다. 목표 노드 중 하나에 도달하면 함수가 평가를 중단합니다. 문제는 내 함수가 입력
나는 확률 론적 등반가를 잠시 동안 이해하려고 노력해 왔지만 그걸로 운이 가지는 것은 아니었다. 나는 경험적 (heuristics)에 관한 책을보고 의사 코드를 얻었다. 나는 확률 함수가 어떻게 생겼는지 이해하지 못한다. 나는 새로운 솔루션이 무작위로 piked되고 어떤 확률에 따라 받아 들여지는 것을 이해한다. 내가 얻지 못하는 것은이 확률을 프로그래밍하
나는 아래의 7D 공간에서 (x = (x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7)) 함수를 가지고 있으며,이 함수의 최소 점을 matlab에서 등반하고 싶습니다. . 내가 유용한 this link을 찾았지만 어떻게 Matlab에서 내 기능을 구현할 수 있는지 모르겠다. 업데이트 : 내가 코드를 아래에 구현하지만이 맞다면 정말 모르겠어요. %%%%%%%
나는 임의의 돌연변이 힐 클라이밍 알고리즘을 내가 작업하고있는 프로젝트의 일부로 사용했지만 시뮬레이션 된 어닐링을 사용하여 모든 로컬 optima에 갇힐 확률을 최소화하는 것이 더 나은지 궁금해하고있었습니다. 내가 가진 질문은 일반적으로 당신의 경험에서 어느 정도 빠른 경향이 있는가? 분명히 두 알고리즘 모두에 대해 엄청난 응용 프로그램이 있습니다. 당신이