Pyomo를 사용하여 최적화 문제 (MILP)를 모델링하고 Gurobi를 사용하여 해결했습니다. Python 모델을 사용하여 휴리스틱 솔루션을 찾는 가장 빠르고, 가장 쉬운 방법은 무엇입니까? 갭 경계는 신경 쓰지 않습니다. 노트 : 저는 Gurobi가 경험적 솔버를 가지고 있지만 그들이 사용하는 휴리스틱 알고리즘을 알지 못합니다!
나는 코드 뒤에 규칙을 지정할 보드 게임에 대해보다 나은 경험적 함수를 계산하려고합니다. 내 평가 기능이있다 : 같이 def evaluate(self, board):
score = 0
for i in range(board.LENGTH):
for j in range(board.WIDTH):
if board.bo
두 개의 타일 tj와 tk가 tj와 tk가 같은 라인에있는 경우 선형 충돌이 발생하면 tj와 tk의 목표 위치는 모두 해당 라인에 있고 tj는 오른쪽입니다 tk의 목표 위치와 tj의 목표 위치는 tk의 목표 위치의 왼쪽에있다. 선형 충돌로 인해 서로 충돌하는 두 타일의 맨하탄 거리가 서로를 둘러싸도록하여 두 개 이상의 움직임을 추가합니다. 따라서 휴리스틱
미로에 대한 휴리스틱 수식은 어떻게 생깁니 까? 미로를 해결하기 위해 새로운 휴리스틱 알고리즘을 만들어야했습니다. 시작 노드, 목표 노드 및 여러 연결 도로를 연결하는 간단한 미로입니다. 경험적 방법은 시작 노드에서 목표 노드로 시작하는 것입니다. 친구가 유클리드 발견법 (Euclidean Heuristic)을 사용하고 그 값에 2를 곱한 값을 얻었습니다.
안녕하세요 이번 학기에 AI 과정을 시작했으며 NxN 보드에서 목표물에 도달하는 최적의 경로를 계산하는 프로젝트를 진행했습니다. 이 보드는 무작위로 우리가 통과 할 수없는 장애물을 포함 할 수 있으며 또한 수직 및 수평으로 만 이동할 수 있습니다. 각 수직 이동의 비용은 1.0이고 수평 이동의 비용은 0.5입니다. 맨하탄 경험적 방법을 사용하여 A * 알고
가장 가까운 알고리즘과 같은 다른 최적화 알고리즘을 사용하여 시뮬레이션 된 어닐링의 첫 번째 솔루션을 초기화 할 수 있습니까? (TSPTW를 해결할 수 있습니까?) 더 나은 경우 어떤 초기화 알고리즘을 사용할 수 있습니까? 문제가 나는 메타 - 휴리스틱 기술에 새로운 오전, 제발 도와주세요.
모든 발견 적 접근 방법을 알고 싶습니다. 그러나 그룹이 많이 정의되지 않은 경우 구체적으로 UPGMA 또는 유사 전파가 반복 분석에서 다른 결과를 제공 할 수 있습니다. 휴리스틱 접근법은 최적을 보장 할 수없는 실용적인 방법이므로 명확한 최적이없는 경우 각각의 반복 분석에서 서로 다른 솔루션을 얻을 수 있다는 것이 가능한가? 따라서이 방법이 모든 발견 적
이곳은 새로운 곳입니다. 나 혼자서 C로 A-Star 알고리즘을 구현하려고한다. 나는 Hashmaps 나 Lists를 사용하는 법을 모르지만 배열을 사용하기 때문에 목록이 너무 길다. 문제는 간단합니다. NxN 배열이 있습니다. 위/아래 또는 왼쪽/오른쪽으로 이동할 수 있으며 대각선으로 갈 수 없습니다. 수평 이동은 수직 이동보다 (비용이 적게 = 5) (
Blocksworld 문제에 대한 휴리스틱 솔루션을 개발 중입니다. 나는 h (n)의 위치에서 블록 수를 사용하여 시도했다. 거의 효과가없는 것 같습니다. 누군가가 문제에 대한 적절한 경험을 지적하고 어떻게 작동하는지 몇 가지 예를 설명하십시오. Blocksworld Problem Example:
Initial(starting State):
Stack