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论文中的概率密度函数,使用 C++ 实现,未按预期工作
所以我正在实现一个启发式算法 并且我遇到了这个函数 我有一个 1 到 n 的数组 C 上的 0 到 n 1 w e 我想选择一些要复制到另一个数组的元素 给定参数 y 0 根据作者的说法 l 是一个随机数 0 所以我编写了函数的第一部分 对
c
Probability
heuristics
montecarlo
antcolony
吃豆人:眼睛是如何找到回到怪物洞的路的?
我在 吃豆人 中发现了很多关于鬼魂人工智能的参考 但没有提到在鬼魂被吃豆人吃掉后 眼睛如何找到回到中央鬼洞的路 在我的实现中 我实现了一个简单但糟糕的解决方案 我只是在每个角落都硬编码了应该采取的方向 有更好 或最好的解决方案吗 也许是一个
artificialintelligence
Pathfinding
heuristics
pacman
将一个字符串更改为另一个字符串的简单突变数量?
我相信你们都听说过 文字游戏 在这种游戏中 您试图通过一次更改一个字母来将一个单词更改为另一个单词 并且只浏览有效的英语单词 我正在尝试实现一个 A 算法来解决它 只是为了充实我对 A 的理解 并且需要的东西之一是最小距离启发式 也就是说
Algorithm
string
heuristics
Pathfinding
如果我使用 4 倍曼哈顿距离作为 15-Puzzle 的启发式,为什么 A* 会更快
我已经实现了 A 算法来解决 15 个难题 我进行了一项研究 寻找一些可行或可接受的启发法 寻找快速解决方案 我发现使用 4 曼哈顿距离作为启发法总是可以在不到一秒的时间内解决任何 15 个谜题 我尝试过这个并且有效 我试图找到答案 但找不
Algorithm
astar
heuristics
线性冲突违反了可受理性,让我发疯
当两个棋子tj和tk发生线性冲突时 如果tj和tk在同一行 则tj和tk的目标位置都在该行上 tj在tk的右侧 tj的目标位置在左侧tk 的目标位置 线性冲突迫使两个冲突图块相互包围 从而使它们的曼哈顿距离至少增加两步 因此 启发式函数将为
Java
Algorithm
heuristics
PacMan:主要使用哪些启发式方法?
除了 A BFS DFS 等之外 Pacman 中还广泛使用其他哪些好的寻路算法 启发式算法 如果吃豆人可以找到不止一种水果 我认为我提到的那些不会起作用 我需要一些好的寻路算法 PacMan 可以使用它们以尽可能少的步数完成迷宫 我试图四
Algorithm
Pathfinding
heuristics
pacman
启发式和元启发式有什么区别?
经过对算法的一些研究后 我发现了两个令我困惑的术语 我读过至少 20 篇论文 但都没有任何明确的定义 我希望有人能帮助我区分启发式算法和元启发式算法之间的区别 如果可能的话 添加它的来源 ps 我已经知道这些词的含义 但我不知道它们在计算机
computerscience
heuristics
有哪些算法可以比较两个字符串的相似程度?
我需要比较字符串来确定它们是否代表相同的东西 这与人类输入的案例标题有关 其中缩写和其他小细节可能有所不同 例如 考虑以下两个标题 std string first Henry C Harper v The Law Offices of H
Algorithm
languageagnostic
stringcomparison
stdstring
heuristics
如何将遗传算法与一些启发式算法相结合
我正在研究大学调度问题并为此使用简单的遗传算法 实际上它效果很好 可以在 1 小时内将目标函数值从 0 优化到 90 大约 但随后这个过程会急剧减慢 需要几天时间才能得到最佳解决方案 我看到很多论文认为将其他算法与遗传算法混合是合理的 请您
Algorithm
Scheduling
heuristics
Hybrid
Genetic
当网格地图中有多个目标时,如何设计A*的启发式?
我面临一个问题 我必须使用 A 来搜索地图 并且该地图中有多个目标需要达到 我的目标是扩展地图中的最少节点 关于如何设计这个 A 算法的启发式有什么想法吗 谢谢 假设 多个目标 是指您想要实现的目标any one 只需取所有启发式中的最小值
Algorithm
artificialintelligence
astar
heuristics
为什么允许对角线移动会使 A* 和曼哈顿距离不可接受?
我对使用 A 和曼哈顿距离度量的网格中的对角线移动有点困惑 有人可以解释为什么使用对角线移动会使其不可接受吗 进行对角线运动不会找到更好的最佳解决方案 因为比上下左右移动更少的步骤即可达到目标状态 还是我错过了一些东西 正如烧杯的评论所指出
artificialintelligence
graphtheory
graphalgorithm
heuristics
15 谜题启发式
The 15 Puzzle是涉及启发式的建模算法的经典问题 此问题常用的启发式方法包括计算错位图块的数量以及计算每个块与其在目标配置中的位置之间的曼哈顿距离之和 请注意 两者都是可接受的 即它们永远不会高估剩余的移动次数 这确保了某些搜索算
Algorithm
artificialintelligence
heuristics
迭代加深 A Star (IDA*) 在 Java 中解决 n-puzzle(滑动拼图)
我已经实现了一个能够解决这个问题的程序n 拼图问题 http en wikipedia org wiki Fifteen puzzle与 A 由于状态空间太大 我无法预编译它 我必须在运行时计算可能的状态 通过这种方式 A 对于 3 谜题来
Java
artificialintelligence
Puzzle
graphalgorithm
heuristics
寻找有界子图之间的最小割集
如果游戏地图被划分为子图 如何最小化子图之间的边 我有一个问题 我试图通过基于网格的游戏 如 pacman 或 sokoban 进行 A 搜索 但我需要找到 外壳 外壳是什么意思 子图尽可能少切边 http en wikipedia org
Algorithm
Graph
artificialintelligence
heuristics
astar
选择 Java Collection 实现的经验法则?
在 Java Collection 接口 如 List Map 或 Set 的不同实现之间进行选择时 有人有一个好的经验法则吗 例如 通常为什么或在什么情况下我更喜欢使用 Vector 或 ArrayList Hashtable 或 Has
Java
Collections
heuristics
如何在无网格 2D 平面上使用 A* 寻路算法?
如何在没有节点或单元的无网格 2D 平面上实现 A 算法 我需要物体能够绕过目标途中相对较多的静态和移动障碍物 我当前的实现是在对象周围创建八个点 并将它们视为假想的相邻正方形的中心 这些正方形可能是对象的潜在位置 然后我计算每个函数的启发
heuristics
Pathfinding
在 n 个皇后主要冲突搜索上表现不佳
我正在实施 nqueens min conflict 搜索 如所述 Norvig S Peter J R and 2014 Artificial Intelligence A Modern Approach In Pearson Vol 5
c
Algorithm
Search
heuristics
nqueens
n 个皇后的快速启发式算法 (n > 1000)
我写了两个程序 通过回溯算法将棋盘上的 n 个皇后放在一起 没有任何威胁 但这对于大 n 来说非常沉重 最后你可以运行 100 个皇后 通过爬山算法将棋盘上的 n 个皇后放在一起 没有任何威胁 这个算法比过去的解决方案更好 但是 300 个
c
Algorithm
Chess
heuristics
nqueens
将集合 S 公平划分为 k 个分区
存在一个集合 S 其中包含 N 个整数 每个整数的值为 1fair还需要定义 例如 目标可能是最小化分区值与集合 S 平均值的标准偏差 即 sum S k 例如S 10 15 12 13 30 5 k 3 一个好的分区是 30 10 15
Algorithm
set
heuristics
datapartitioning
nphard
用于调整/校准启发式算法属性的软件
今天看到有一个软件叫WinCalibra 向下滚动一点 它可以将具有属性的文本文件作为输入 然后 该程序可以根据算法的输出值优化输入属性 看这张纸或用户文档以获取更多信息 请参阅上面的链接 遗憾的是 doc 是一个压缩的 exe 您知道在
Linux
Algorithm
Optimization
heuristics
calibration
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