Я пишу две программы:
Но у меня не было никакой идеи сделать это быстро! Я хочу алгоритм для этого быстрее.
Я хочу быстрее решить проблему как можно быстрее за 1000 королев.
Это мой Кодекс восхождения на холм:
// N queen - Reset Repair Hill Climbing.cpp
// open-mind.ir
#include "stdafx.h"#include <vector>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <time.h>
#include <iomanip>using namespace std;
//print solution in console
void printBoardinTerminal(int *board, int len)
{
for (int i = 0; i < len; i++)
{
for (int j = 0; j < len; j++)
{
if (j == board[i])
{
cout << 1 << " ";
}
else
{
cout << 0 << " ";
}
}
cout << endl;
}
}
//print solution in File
void printBoardinFile(int *board, int len)
{
ofstream fp("output.txt", ios::out);
fp << "Answer for " << len << " queen: \n \n";
for (int i = 0; i < len; i++)
{
for (int j = 0; j < len; j++)
{
fp << "----";
}
fp << "\n|";
for (int j = 0; j < len; j++)
{
if (j == board[i])
{
fp << setw(4) << "* |" ;
}
else
{
fp << setw(4) << " |";
}
}
fp << "\n";
}
}
//The number of queens couples who are threatened themself
int evaluate(int *board, int len)
{
int score = 0;
for (int i = 0; i < len - 1; i++)
{
for (int j = i + 1; j < len; j++)
{
if (board[i] == board[j])
{
score++;
continue;
}
if (board[i] - board[j] == i - j)
{
score++;
continue;
}
if (board[i] - board[j] == j - i)
{
score++;
continue;
}
}
}
return score;
}
//generate new state from current state
int* generateBoard(int *board,int len)
{
vector <int> choice;
int temp;
int score;
int eval = evaluate(board, len);
int k;
int *boardOut;
boardOut = new int [len];for (int i = 0; i < len; i++)
{
boardOut[i] = board[i];
}
for (int i = 0; i < len; i++)
{
choice.clear();
choice.push_back(boardOut[i]);
temp = boardOut[i];
for (int j = 0; j < len; j++)
{
boardOut[i] = j;
k = evaluate(boardOut, len);
if (k == eval)
{
choice.push_back(j);
}
if (k < eval)
{
choice.clear();
choice.push_back(j);
eval = k;
}
}
boardOut[i] = choice[rand() % choice.size()];
}
return boardOut;
}
//in this function , genarate new state by pervious function and if it has better value then replaces that by current state
bool findNextState(int *board, int len)
{
int maineval = evaluate(board, len);
int *tempBoard;
tempBoard = generateBoard(board, len);
if (evaluate(tempBoard, len) < maineval)
{
for (int p = 0; p < len; p++)
{
board[p] = tempBoard[p];
}
return true;
}
return false;
}
// make random initial state , put one queen in each row
void initialRandomBoard(int * board, int len)
{
bool access;
int col;
for (int i = 0; i < len; i++)
{
board[i] = rand() % len;
}
}
//this function include a loop that call findNextState function , and do that until reach solution
//if findNextState function return NULL then we reset current state
void SolveNQueen(int len)
{
cout << "The program is under process! wait!" << endl;
int *board;
board = new int[len];initialRandomBoard(board, len);
while (evaluate(board, len) != 0)
{
if (!findNextState(board, len))
{
initialRandomBoard(board, len);
}
}//
cout << endl << "Anwser for " << len << " queens: "<< endl << endl;
printBoardinTerminal(board, len);
printBoardinFile(board, len);
//
}int main()
{
int n;
srand(time(NULL));
cout << "Enter number \'N\', \'N\' indicate numbers of queens in \"N * N\" chess board: " << endl;
cin >> n;
if (n < 4)
{
cout << "\'n\' must be uper than 3!" << endl;
exit(1);
}
SolveNQueen(n);
cout << endl << "As well , you can see result in \"output.txt\"." << endl << endl;
return 0;
}
Примечание: этот ответ предполагает, что вы заинтересованы в поиске один правильное решение. Если вам нужно найти все решения, это не поможет вам.
Искусственный интеллект: современный подход, Второе издание Рассел & В главе 5 «Проблемы удовлетворения ограничений» на странице 143 Norvig сравнивает различные алгоритмы задачи удовлетворения ограничений для различных задач. (Последним выпуском является третье издание, и похоже, что проблемы удовлетворенности ограничениями теперь есть в главе 6.)
Согласно их результатам, минимальный конфликт эвристики локального поиска получил наибольшее количество баллов из алгоритмов, протестированных на N-Проблема с ферзями, требующая в среднем 4 000 проверок по сравнению с> 40 000 000 проверками для возврата и проверки вперед.
Алгоритм довольно прост:
for
цикл для ограничения количества попыток):
На последнем этапе я предполагаю, что каждая королева ограничена своим столбцом, поэтому она может изменять только строки в столбце. Если есть несколько строк, которые минимизируют конфликты для текущей королевы, вы можете выбрать произвольно среди них.
Вот и все. Это совершенно случайно, и это прекрасно работает.
У меня была записка о том, что я не помню, как высоко я поднялся N когда я реализовал этот алгоритм, сказав, что знаю, что получил более 100. Я не нашел свой старый код, но все равно решил что-то собрать. Оказывается, такой подход гораздо эффективнее, чем я помнил. Вот результаты для 10 королев:
Starting Configuration:
14 0 2 13 12 17 10 14 14 2 9 8 11 10 6 16 0 7 10 8
Solution found
Ending Configuration:
17 2 6 12 19 5 0 14 16 7 9 3 1 15 11 18 4 13 8 10
Elapsed time (sec): 0.00167
Number of moves: 227
Без каких-либо попыток оптимизации кода, вот примерное время, которое я получаю для разных размеров проблем:
Queens ~Time(sec)
====== ==========
100 0.03
200 0.12
500 1.42
1000 9.76
2000 72.32
5000 1062.39
Последний раз я пробовал только 5000 ферзей, но найти решение менее чем за 18 минут быстрее, чем я ожидал.