N皇后问题的回溯算法改进

回溯算法是解决N皇后问题的经典算法。在分析N皇后问题的解结构的基础上,优化了利用回溯法求解N皇后问题的解空间树,并改进了互不攻击的条件,大大地减少了比较次数和求解的复杂度,通过理论分析和实验证明了改进算法的可行性。     

并行改进回溯算法实现N皇后问题的快速计数

通过对N皇后问题棋盘矩阵的旋转,改进了回溯算法,并通过计算机集群并行实现了N皇后的计数问题。考虑了棋盘矩阵顺时针旋转90°、180°和270°部分解存在重复的特性,改进了回溯方法,单机能够在15s内对16皇后问题进行计数。改进回溯算法的运算效率是顺序回溯法的4.69倍。然后通过固定前三行皇后的位置,可以把N皇后问题分成多个任务,实现了并行计算。在7个节点28个CPU的计算机集群上进行了实验,能够在8min内实现对20皇后的计数,能够在1小时零8分钟内实现21皇后的计数。N皇后计数这个经典问题,通过实现程序的标准化,可以成为检验计算机集群运算性能的基准。     

类似筛法的N皇后问题求解算法

迄今为止,已有多种基于不同理论的八皇后问题算法．本文提出一种类似筛法的新算法：在棋盘某一格放上一个皇后的同时划去经过这一格的纵、横、及正负45度线上的所有格位,或者说筛去这些格位;后来的皇后只能放在未被占据或划去的格位上;若所有的皇后都能放入一个格位,则得到了一个布局或一个解．依据这种思路容易制定一个N皇后问题的简洁算法．实验结果表明,筛法算法的效率大大高于经典的回溯法．     

N皇后问题随机算法性能分析

N皇后问题是NP问题,以随机算法结合回溯求解该问题,能获得很好性能。算法性能与随机皇后数量的关系曲线呈U型。随机皇后数量须在宽度不大于20的特定范围内才能获得较好性能。100以内随n变大,最佳随机皇后数量从n-10到n-17缓慢变化。最佳随机皇后数量使算法能在常规时间内求解n>100的情况,远大于单纯回溯法求解规模30。由于回溯开销,提高随机算法性能的做法不能有效降低总用时。算法用时随n值递增的速度不断趋缓。     

回溯算法及其改进型的分析与比较

针对适于回溯算法求解的问题模型,给出了常规回溯算法及基于最小剩余值启发式的改进型回溯算法,以N皇后问题为例对二者进行了比较与分析.     

基于禁忌搜索算法求解N皇后问题

N皇后问题是NP难题,一般求解的方法是回溯法。当问题规模较小时用回溯法能有效求解,但当问题规模较大时其求解时间消耗非常巨大。使用禁忌搜索算法来求解N皇后问题,用N皇后的冲突数为禁忌搜索算法的目标评价函数,通过实验得出结论：（1）使用禁忌搜索方法比使用回溯法更快速;（2）使用禁忌搜索方法更适合求解大规模棋盘的N皇后问题。同时提出了下一步需要完善和改进的地方。     

N皇后问题的Java程序实现及分析

利用一种简易的回溯算法,给出Java语言实现N皇后问题的完整程序,并在程序中准确地统计程序运行的时间开销。     

用回溯和概率相结合的算法讨论8皇后问题

8皇后问题是计算机算法设计领域里的经典问题。利用回溯算法和概率算法相结合的办法求解8皇后问题,通过实验分析第一次成功搜索到皇后位置的概率,以实验得出的数据为依据对现存的观点提出了质疑,并对实验数据进行了分析,肯定了本文数据的合理性。     

位运算在N皇后问题中的应用

利用位操作运算的快速性,将位运算应用到N皇后问题的解决中,并给出了位运算求解N皇后问题的算法。该算法较好地提高了问题求解的速度。通过VC++环境实现,该算法比普通的递归回溯算法的速度平均提高了40倍左右。     

用C语言实现N皇后问题的递归程序及分析

利用一种简易的递归回溯算法,给出C语言实现N皇后问题的伪代码和完整程序,并在程序中准确地显示出皇后的各种摆法.程序逻辑清晰,结构明了,便于理解掌握,对于学习C语言编程具有很好的帮助促进作用.     

基于对称性计算N皇后问题的非递归算法

利用回溯法,采用栈和队列实现计算N皇后解的一个新的非递归算法,并提出N皇后解的4个对称性质,重点分析5皇后的10个解之间的对称关系。然后利用对称性将搜索空间缩小为解空间的一半,给出计算N皇后问题的优化算法。理论分析和实验表明对称性可以明显提高N皇后问题的计算效率。     

N皇后问题独立解算法研究和仿真实现

根据N皇后可行解的七种对称关系,提出求N皇后问题独立解的算法,并验证算法的可行性和正确性。建立求解N皇后问题的仿真软件,验证N皇后问题全解和独立解个数约8:1的数学关系。     

改进的基于Erlang的N皇后问题算法

基于Erlang语言平台解决N皇后问题,通过对原有基于Erlang的N皇后问题算法进行分析,提出了一种改进算法。该算法利用位运算操作,并且在每一行只搜索可以放置皇后的位置。理论分析与实验证明了该算法能明显提升N皇后问题算法效率。     

N皇后问题的启发式算法探讨

搜索策略的选择与设计是人工智能领域问题求解的核心问题之一,直接影响到问题求解过程中存储空间的占用和计算的复杂性,影响到问题求解的效率。在给出N皇后问题形式化描述和现有搜索算法的基础上,设计了3种解决N皇后问题的启发式算法,并将其与深度优先和宽度优先等搜索策略进行了分析和比较,得出了几点关于设计启发式算法的启示。     

基于启发式的N皇后问题的快速算法及其实现

N皇后问题是一个比较传统的组合搜寻问题,也是人工智能领域的一个经典的搜寻实例。给出了对N皇后问题求全部解的基于启发式的和以空间换时间的快速算法思路及其实现,将之同一般的回溯算法进行了时间耗费的比较,证明了算法是较优的算法;并讨论了算法的时间和空间复杂性。在个人电脑上,求16皇后全部解只需12.2秒。     

用回溯法解决八皇后问题

八皇后问题是计算机科学中一个较经典的题目.本文提出用回溯法来解决八皇后问题,并给出了逻辑结构清晰、可读性强的递归算法,用C语言加以实现,得到了八皇后问题的12个真正不同的解.     

应用布尔遗传算子求解N皇后问题

应用回溯法求解规模较大的N皇后问题时,时间开销巨大。从提出布尔遗传算子角度,增强遗传算法局部搜索性能,与具有良好全局搜索性能的矩阵遗传算子组合应用,对N皇后问题求解。采用自然数和二进制互换的编码方式,应用N皇后的约束条件构造适应度函数,保证了算法的全局收敛性。通过与回溯法和相关遗传算法比较,实验证实了该方法应用于求解N皇后问题,具有良好的搜索效率和求解质量。     

应用搜索原理解n皇后问题算法分析及优化

n皇后问题是非结构化的问题,人工智能中的搜索策略——回溯法是解决这类问题的有效方法。本文介绍了利用回溯法求解n皇后问题的基本思想以及实现方法,并对算法提出了优化的方法,使得算法的运行效率更高。     

基于位运算的N皇后问题的解法

N皇后问题一般是用回溯法进行求解,常规的做法是用数组来模拟棋盘,但是运行效率却不高。基于位运算的N皇后问题的解法,将列冲突转化为行冲突,以整型数的二进制形式来模拟集合,用位运算来实现集合运算。通过编程测试,证明此种解法能够大大提高运行效率。     

八皇后问题的动态求解

利用C#的绘图功能和线程睡眠功能,实现了八皇后问题求解过程的动态展现,有助于理解“回溯法”和递归编程的思想.