N 个皇后区的快速启发式算法 (n > 1000)

fast heuristic algorithm for n queens (n > 1000)

本文关键字:gt 1000 启发式算法      更新时间:2023-10-16

我写了两个程序:

    将 n 个皇后
  1. 放在棋盘上,没有任何回溯算法的威胁。 但这对大N来说非常沉重。 最后,您可以运行 100 个皇后。
  2. 将 n 个皇后放在棋盘上,没有任何爬山算法的威胁。 这个算法比过去的解决方案更好,但 2 个皇后需要 300 分钟,这次呈指数级增长!

但是我不知道要做那么快!我想要算法来更快地做到这一点.

我想要更快的方式来快速解决 1000 个皇后的问题。

这是我的爬山密码:

// 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;
}

注意:此答案假设您有兴趣找到一个有效的解决方案。如果您需要找到所有解决方案,这将对您无济于事。

Russell&Norvig的《人工智能:现代方法,第二版》第5章:约束满足问题第143页有一个表格,比较了各种任务的各种约束满足问题算法。(最新版本是第三版,现在看来约束满足问题已经是第6章了。

根据他们的结果,最小冲突本地搜索启发式在n-Queens问题测试的算法中得分最高,平均需要4K检查,而回溯和前向检查需要>40,000K检查。

算法非常简单:

  • 选择皇后区的初始(随机或预选)分配
  • 虽然有受到威胁的女王(或者直到你厌倦了尝试......值得将其放在for循环中以限制尝试次数):
    • 随机选择一个受威胁的女王
    • 将选定的女王移动到正方形以最大程度地减少冲突

在最后一步中,我假设每个女王都受限于她的列,因此她只能更改列内的行。如果有几行可以最大限度地减少当前女王的冲突,则可以在其中随机选择。

就是这样。它是完全随机的,而且效果很好。

编辑:

在这里有一个注释,不记得当我实现这个算法时我得到了高,说我知道我已经得到了 100 多个。我没有找到我的旧代码,但我还是决定把一些东西放在一起。事实证明,这种方法比我记忆中的要有效得多。以下是 10 位皇后的结果:

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

在没有尝试优化代码的情况下,以下是我针对不同问题大小得到的大致时间:

Queens      ~Time(sec)
======      ==========
  100           0.03
  200           0.12
  500           1.42
 1000           9.76
 2000          72.32
 5000        1062.39

只为5000个皇后运行了最后一个,但是在18分钟内找到解决方案比我预期的要快。