优化爬山法之八皇后问题

### 问题描述，八皇后

算法描述：爬山法，是以当前最优，可能会导致结果陷入到局部最优，所以本代码为改进版本的随机重启的爬山法。让陷入无限循环的对象，直接重启，进入新的

环境进行爬山。形象的将棋盘的每一行，看成山~而所有位置是0-7为所有的点，最优函数，计算的是整个棋盘的皇后碰撞对数。所以，每一次爬山，就是算，哪个位置

可以使得函数最优

初始化：棋盘，以行为例够形象些，然后去想象爬山

public static int[] init_queen(int[] queen_array){for (int i = 0; i < queen_array.length; i++) {queen_array[i] = (int)(Math.random()*8);}return queen_array;}

爬山函数，准备开始爬山操作

//开始爬山public static void begin_climbing(int[] queen_array){//将当前爬到最优的地方，是不是每个地方都尝试，然后选择最优解的地方，然后开始随机重启//开始爬山之前，对该位置，进行评测，然后，计算换位置后的最优解，然后保存，开始随机下一波爬山//位置随机int function_key = 0;int start_index = 0;int climbing_count = 0;while(true){if (climbing_count==40){queen_array=reset_arry(queen_array);climbing_count = 0;}climbing_count++;function_key = function(queen_array);System.out.println("------------------function = "+function_key);//出口已经写好if(function_key==0){System.out.println("------------------find out array--------------------------");for (int i = 0; i < 8; i++) {System.out.print("-"+queen_array[i]+"-");}System.out.println();break;}int min_Value = queen_array[start_index];//存储的当前下标位置int temp = function_key;for (int i = 0; i < 8; i++) {queen_array[start_index] = i;if (temp>function(queen_array)){min_Value = i;}}queen_array[start_index] = min_Value;//开始随机重启System.out.println("------------------爬山开始--------------------------");start_index = (int)(Math.random()*8);System.out.println("------------------爬山位置"+start_index+"-----------");}}

重置函数：就是将当前棋盘打乱，找到打破僵局

public static int[] reset_arry(int[] queen_array){queen_array = init_queen(queen_array);return queen_array;}

最后，这是适应度函数

public static int function(int[] queen_array){int count = 0;for (int i = 0; i < queen_array.length-1; i++) {for (int j = i+1; j < queen_array.length; j++) {if (queen_array[i]==queen_array[j]|(j-i)==Math.abs(queen_array[i]-queen_array[j])){count++;}}}return count;}

所有代码如下：

package Mountain_climbing_slove_eight_queen;/*** @Author CRH* @Date 2020/11/17 16:41*//*** 传统的爬山法，非常容易走进局部最优，最后走不出来，因为这和其本身的关系相关，针对于爬山法，是讲究当前最优解，没有考虑* 全局概念，所以，如果想要最优解，就需要随机重启，意思是，当走到不行了的时候，需要将整个棋盘进行重置，然后接着进行爬山法，最后* 会得到最优解。*//*** 1.爬山法，将当前每行看成第一个，开始爬山，爬到适当的地方为止，标明其为最OK的点，然后选择随机重启，将下一行进行继续随机重启* 2、适应度函数为冲突的对数* 3、结束条件是冲突函数为0*/
public class mountain_climbing_slove_eight_queen {//爬山法，以当前最优，并寻找最优解public static void main(String[] arg){int[] queen_array = new int[8];queen_array = init_queen(queen_array);begin_climbing(queen_array);}//初始化棋盘public static int[] init_queen(int[] queen_array){for (int i = 0; i < queen_array.length; i++) {queen_array[i] = (int)(Math.random()*8);}return queen_array;}//开始爬山public static void begin_climbing(int[] queen_array){//将当前爬到最优的地方，是不是每个地方都尝试，然后选择最优解的地方，然后开始随机重启//开始爬山之前，对该位置，进行评测，然后，计算换位置后的最优解，然后保存，开始随机下一波爬山//位置随机int function_key = 0;int start_index = 0;int climbing_count = 0;while(true){if (climbing_count==40){queen_array=reset_arry(queen_array);climbing_count = 0;}climbing_count++;function_key = function(queen_array);System.out.println("------------------function = "+function_key);//出口已经写好if(function_key==0){System.out.println("------------------find out array--------------------------");for (int i = 0; i < 8; i++) {System.out.print("-"+queen_array[i]+"-");}System.out.println();break;}int min_Value = queen_array[start_index];//存储的当前下标位置int temp = function_key;for (int i = 0; i < 8; i++) {queen_array[start_index] = i;if (temp>function(queen_array)){min_Value = i;}}queen_array[start_index] = min_Value;//开始随机重启System.out.println("------------------爬山开始--------------------------");start_index = (int)(Math.random()*8);System.out.println("------------------爬山位置"+start_index+"-----------");}}//重置函数public static int[] reset_arry(int[] queen_array){queen_array = init_queen(queen_array);return queen_array;}//适应度函数public static int function(int[] queen_array){int count = 0;for (int i = 0; i < queen_array.length-1; i++) {for (int j = i+1; j < queen_array.length; j++) {if (queen_array[i]==queen_array[j]|(j-i)==Math.abs(queen_array[i]-queen_array[j])){count++;}}}return count;}
}

结语：共勉

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