heuristics

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    我寫了一個程序的一小部分,在這個程序中我必須編寫一個尋路算法。該功能採用稱爲'路線'的方式,每個路線定義2D空間中的起點和終點。該算法需要找到最短和最有效(從原點)的路徑(通過這些路徑),最大限度地減少總體行駛距離。 我做了一些研究,並開始了一條我認爲可行的道路。到目前爲止,我已經將路線轉換爲有向圖,它們都鏈接起來,就好像它是理想化的路線圖。然後我試圖在這個圖表上執行A *搜索。我使用的啓發式計算

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    我想解決一個旅遊推銷員問題,如Google地圖在DirectionsRequest與request.setOptimizeWaypoints(true);。它在一條路線上訂購一些航點,以便旅行成本最小。 我的問題:有人知道背後有哪個算法嗎?任何啓發式?到目前爲止,Google找不到任何信息。 我告訴自己,發現了很多插入啓發式算法,最近鄰居,等等...或者它是一個確切的解決方案過程?

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    我正在讀的一些幾何路由算法,有它說,在一個版本的主要算法採用啓發式,當它可以提高性能,但帶走漸近最優。 爲什麼是這樣呢?我們應該更喜歡漸近最優性而不是更好的性能嗎?是否有原型的情況下,人們應該喜歡漸近最優?有沒有任何基準知道?

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    與TSP啓發式算法相關的論文數量很大,每篇論文都可能關注不同種類的TSP問題。任何人都可以推薦幾個性能良好的TSP啓發式算法,屬性描述如下:TSP問題的「城市規模」等於30.

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    我正在嘗試使用最適合的啓發式方法編寫一個bin包裝程序,以便它將權重添加到bin中,直到它們無法再存儲爲止,因爲它們被文件讀取,將倉位序列放入優先級隊列中,以便將倉位最小的倉位置於頂部。但是我在編寫Bin類的比較器時遇到了麻煩。下面是完整的代碼: public class BinPacking{ public static class Bin implements Comparable

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    This is my project在佛羅倫薩大學的AI課程。我必須解決一個經典的遊戲:滑動拼圖8和15單元格。 這是我實現一般圖搜索算法: public abstract class GraphSearch implements SearchAlgorithm { protected Queue<Node> fringe; protected HashSet<Node> closedLis

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    有一個通用的作弊程序的遊戲。 我可以做一個代理DirectX DLL並注入我想要的任何代碼。我應該掃描過程列表,然後嘗試查找腳印? 有人指點我適合啓發式的方向嗎?

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    我一直在研究滑動拼圖拼圖的廣義版本,其中的拼圖沒有數字。相反,每個位置都有一個瓦片或一個孔,並用布爾值表示爲真或假(瓦片或孔)。 搜索的重點是採用n個瓷磚和一個具有n個目標位置的目標狀態的初始狀態,並使用A *來查找如何移動瓷磚以便填充每個目標位置的解決方案。這是下面一個4x3的網格的例子: Initial State: T F T F F F T F F F T T Goal Stat

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    我在C++ 03中有一組整數,其中整數表示相對於參考點的猜測。該算法通過一長串項目運行,並且對於每個項目,它會嘗試相對於該項目的參考點的每個整數猜測(昂貴的操作),直到找到匹配或所有猜測都用盡。一個項目最多匹配一個猜測,但可能不匹配。我想計算每個相對整數猜測成功找到匹配的次數,以便在迭代的每個下一個項目上,對該項目的猜測集合進行排序,以使得那些成功最多的猜測來到那些成功較少的猜測基於已經處理的項目

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    我正在學習最近的一種啓發式算法,如A *搜索算法。我知道關於啓發式搜索算法的一些基本事實,如f(n)= g(n)+ h(n),我也知道每種方法的可接受性和一致性。但令我困惑的是啓發式算法如何工作?爲什麼啓發式價值更接近成本的實際價值會更好?謝謝!