lephuonghuu.binh
New member
#8-HEMEN VẤN ĐỘNG
Vấn đề 8 người là một vấn đề cổ điển trong tối ưu hóa.Đó là một vấn đề NP-Hard, có nghĩa là không có thuật toán thời gian đa thức được biết đến để giải quyết nó.Tuy nhiên, có một số thuật toán heuristic có thể được sử dụng để tìm các giải pháp gần đúng.
Một thuật toán như vậy là leo đồi.Leo núi là một thuật toán tìm kiếm địa phương bắt đầu bằng một giải pháp ngẫu nhiên và sau đó lặp đi lặp lại bằng cách thực hiện những thay đổi nhỏ.Những thay đổi được thực hiện theo hướng làm tăng hàm mục tiêu, trong trường hợp này là số lượng gạch hemen trong dung dịch.
Leo đồi có thể được thực hiện trong Python bằng các bước sau:
1. Xác định vấn đề.Điều này liên quan đến việc xác định không gian trạng thái, hàm mục tiêu và giải pháp ban đầu.
2. Thực hiện thuật toán leo đồi.Điều này liên quan đến việc cải thiện giải pháp bằng cách thực hiện những thay đổi nhỏ theo hướng làm tăng chức năng mục tiêu.
3. Kiểm tra thuật toán.Điều này liên quan đến việc chạy thuật toán về một số vấn đề khác nhau và đo lường hiệu suất của nó.
Mã sau đây thực hiện thuật toán leo đồi cho vấn đề 8 người đàn ông:
`` `Python
def hill_climbing (trạng thái):
"" "
Giải quyết vấn đề 8 người sử dụng leo đồi.
Args:
trạng thái: trạng thái ban đầu của vấn đề.
Trả lại:
Giải pháp tốt nhất được tìm thấy bởi thuật toán.
"" "
# Khởi tạo giải pháp tốt nhất được tìm thấy cho đến nay.
best_state = trạng thái
# Lặp lại không gian trạng thái, cải thiện giải pháp ở mỗi bước.
Đối với new_state trong Generate_successors (trạng thái):
Nếu Objective_Function (new_state)> objective_function (best_state):
best_state = new_state
# Trả lại giải pháp tốt nhất được tìm thấy.
trả về best_state
`` `
Hàm `Generate_successors ()` tạo ra tất cả các trạng thái có thể đạt được từ trạng thái đã cho bằng cách thực hiện một thay đổi duy nhất.Hàm `objective_function ()` đánh giá trạng thái đã cho và trả về giá trị khách quan của nó.
Thuật toán leo đồi có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề tối ưu hóa.Đó là một thuật toán đơn giản và hiệu quả thường có thể tìm thấy các giải pháp tốt cho các vấn đề khó khăn.
## Người giới thiệu
* [Vấn đề 8-Hemen] (https://en.wikipedia.org/wiki/8-hemen_probol)
* [Leo đồi] (Hill climbing - Wikipedia)
* [Python] (Welcome to Python.org)
* [GitHub] (GitHub: Let’s build from here)
=======================================
#8-Hemen Problem #Hill-Climbing #Python #Github ## 8-Hemen Problem using Hill-Climbing in Python
The 8-Hemen problem is a classic problem in optimization. It is an NP-hard problem, which means that there is no known polynomial-time algorithm to solve it. However, there are a number of heuristic algorithms that can be used to find approximate solutions.
One such algorithm is hill climbing. Hill climbing is a local search algorithm that starts with a random solution and then iteratively improves it by making small changes. The changes are made in the direction that increases the objective function, which in this case is the number of Hemen tiles in the solution.
Hill climbing can be implemented in Python using the following steps:
1. Define the problem. This involves defining the state space, the objective function, and the initial solution.
2. Implement the hill climbing algorithm. This involves iteratively improving the solution by making small changes in the direction that increases the objective function.
3. Test the algorithm. This involves running the algorithm on a number of different problems and measuring its performance.
The following code implements the hill climbing algorithm for the 8-Hemen problem:
```python
def hill_climbing(state):
"""
Solves the 8-Hemen problem using hill climbing.
Args:
state: The initial state of the problem.
Returns:
The best solution found by the algorithm.
"""
# Initialize the best solution found so far.
best_state = state
# Iterate over the state space, improving the solution at each step.
for new_state in generate_successors(state):
if objective_function(new_state) > objective_function(best_state):
best_state = new_state
# Return the best solution found.
return best_state
```
The `generate_successors()` function generates all of the possible states that can be reached from the given state by making a single change. The `objective_function()` function evaluates the given state and returns its objective value.
The hill climbing algorithm can be used to solve a variety of optimization problems. It is a simple and efficient algorithm that can often find good solutions to hard problems.
## References
* [8-Hemen Problem](https://en.wikipedia.org/wiki/8-Hemen_problem)
* [Hill Climbing](https://en.wikipedia.org/wiki/Hill_climbing)
* [Python](https://www.python.org/)
* [Github](https://github.com/)
Vấn đề 8 người là một vấn đề cổ điển trong tối ưu hóa.Đó là một vấn đề NP-Hard, có nghĩa là không có thuật toán thời gian đa thức được biết đến để giải quyết nó.Tuy nhiên, có một số thuật toán heuristic có thể được sử dụng để tìm các giải pháp gần đúng.
Một thuật toán như vậy là leo đồi.Leo núi là một thuật toán tìm kiếm địa phương bắt đầu bằng một giải pháp ngẫu nhiên và sau đó lặp đi lặp lại bằng cách thực hiện những thay đổi nhỏ.Những thay đổi được thực hiện theo hướng làm tăng hàm mục tiêu, trong trường hợp này là số lượng gạch hemen trong dung dịch.
Leo đồi có thể được thực hiện trong Python bằng các bước sau:
1. Xác định vấn đề.Điều này liên quan đến việc xác định không gian trạng thái, hàm mục tiêu và giải pháp ban đầu.
2. Thực hiện thuật toán leo đồi.Điều này liên quan đến việc cải thiện giải pháp bằng cách thực hiện những thay đổi nhỏ theo hướng làm tăng chức năng mục tiêu.
3. Kiểm tra thuật toán.Điều này liên quan đến việc chạy thuật toán về một số vấn đề khác nhau và đo lường hiệu suất của nó.
Mã sau đây thực hiện thuật toán leo đồi cho vấn đề 8 người đàn ông:
`` `Python
def hill_climbing (trạng thái):
"" "
Giải quyết vấn đề 8 người sử dụng leo đồi.
Args:
trạng thái: trạng thái ban đầu của vấn đề.
Trả lại:
Giải pháp tốt nhất được tìm thấy bởi thuật toán.
"" "
# Khởi tạo giải pháp tốt nhất được tìm thấy cho đến nay.
best_state = trạng thái
# Lặp lại không gian trạng thái, cải thiện giải pháp ở mỗi bước.
Đối với new_state trong Generate_successors (trạng thái):
Nếu Objective_Function (new_state)> objective_function (best_state):
best_state = new_state
# Trả lại giải pháp tốt nhất được tìm thấy.
trả về best_state
`` `
Hàm `Generate_successors ()` tạo ra tất cả các trạng thái có thể đạt được từ trạng thái đã cho bằng cách thực hiện một thay đổi duy nhất.Hàm `objective_function ()` đánh giá trạng thái đã cho và trả về giá trị khách quan của nó.
Thuật toán leo đồi có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề tối ưu hóa.Đó là một thuật toán đơn giản và hiệu quả thường có thể tìm thấy các giải pháp tốt cho các vấn đề khó khăn.
## Người giới thiệu
* [Vấn đề 8-Hemen] (https://en.wikipedia.org/wiki/8-hemen_probol)
* [Leo đồi] (Hill climbing - Wikipedia)
* [Python] (Welcome to Python.org)
* [GitHub] (GitHub: Let’s build from here)
=======================================
#8-Hemen Problem #Hill-Climbing #Python #Github ## 8-Hemen Problem using Hill-Climbing in Python
The 8-Hemen problem is a classic problem in optimization. It is an NP-hard problem, which means that there is no known polynomial-time algorithm to solve it. However, there are a number of heuristic algorithms that can be used to find approximate solutions.
One such algorithm is hill climbing. Hill climbing is a local search algorithm that starts with a random solution and then iteratively improves it by making small changes. The changes are made in the direction that increases the objective function, which in this case is the number of Hemen tiles in the solution.
Hill climbing can be implemented in Python using the following steps:
1. Define the problem. This involves defining the state space, the objective function, and the initial solution.
2. Implement the hill climbing algorithm. This involves iteratively improving the solution by making small changes in the direction that increases the objective function.
3. Test the algorithm. This involves running the algorithm on a number of different problems and measuring its performance.
The following code implements the hill climbing algorithm for the 8-Hemen problem:
```python
def hill_climbing(state):
"""
Solves the 8-Hemen problem using hill climbing.
Args:
state: The initial state of the problem.
Returns:
The best solution found by the algorithm.
"""
# Initialize the best solution found so far.
best_state = state
# Iterate over the state space, improving the solution at each step.
for new_state in generate_successors(state):
if objective_function(new_state) > objective_function(best_state):
best_state = new_state
# Return the best solution found.
return best_state
```
The `generate_successors()` function generates all of the possible states that can be reached from the given state by making a single change. The `objective_function()` function evaluates the given state and returns its objective value.
The hill climbing algorithm can be used to solve a variety of optimization problems. It is a simple and efficient algorithm that can often find good solutions to hard problems.
## References
* [8-Hemen Problem](https://en.wikipedia.org/wiki/8-Hemen_problem)
* [Hill Climbing](https://en.wikipedia.org/wiki/Hill_climbing)
* [Python](https://www.python.org/)
* [Github](https://github.com/)
