使用启发式算法实现15数码问题—源码和实验报告

八数码问题是人工智能经典难题之一。问题是在3×3方格盘上，放有八个数码，剩下一个为空，每一空格其上下左右的数码可移至空格。问题给定初始位置和目标位置，要求通过一系列的数码移动，将初始位置转化为目标位置

用python实现深度，广度，三种启发式搜索解决八数码问题。附有图形化界面和可执行文件。并且有详细的实现思路。

数独生成数独，用于求解算法和穷举搜索的启发式算法。该应用程序允许您在数独集合上测试算法的运行时间。演示实现的算法生成数独this.generate = function(cellEmptyInput)

GeneticAlgorithms是一个简单且轻量级的框架,用于遵循遗传算法模型来实现优化启发式算法。 遗传算法模仿进化,选择和“适者生存”的自然过程。 该框架是直观的,并且与Java 1.5 SDK

重点研究了集成化物流中一类特殊的定位2运输路线安排问题(LRP) 的解决方法. LRP 问题包括设施定位 和运输路线优化两方面决策, 属于N P2hard 难题. 由于问题的复杂性, 提出基于假设前提

逆序启发式算法求解近似最小支配集的具体算法： 步骤1 将V中的顶点度数从小到大进行排序成点集 ，并将全部顶点设置成未标号； 步骤2 取V‘中第一个顶点，若该顶点已经标号，并在 中删除该点，转至步骤3；

旅行商问题是NP完全的组合优化问题。分析了邻域启发式算法的基本操作，提出 一种筒单的启发式贪心法，仅利用城市闻的距离信息求解旅行商问题。理论分析与实验结果 表明该方法是确定性的多项式时间算法。对5个不

采用启发式搜索求解TSP问题步骤为:首先利用最小生成树算法构造无向图 G 的TSP问题的最小生成树;然后从最小生成树开始构造闭合回路(N个城市不重复排列序列);最后采用枚举的方法,确定从不同最小生成树

这是一本启发人解决问题思路的书籍，收集了很多数学家的想法。

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