【正文】 記錄其在種群中的幸存概率} RanSeTi [num], RanSeTi temp[num]。//基因的排列（即城市的順序，路徑的組織）int adapt。//記錄其在種群中的幸存概率} RanSeTi [num], RanSeTi temp[num]。//基因的排列（即城市的順序，路徑的組織）int adapt。四 數(shù)據(jù)結構請說明染色體個體和群體的定義方法。二 實驗目的 熟悉和掌握遺傳算法的基本概念和基本思想； 理解和掌握遺傳算法的各個操作算子，能夠用選定的編程語言設計簡單的遺傳優(yōu)化系統(tǒng)； 通過實驗培養(yǎng)學生利用遺傳算法進行問題求解的基本技能。假設有n個可直達的城市，一銷售商從其中的某一城市出發(fā)，不重復地走完其余n1個城市并回到原出發(fā)點，在所有可能的路徑中求出路徑長度最短的一條。} return false。n39。N39。: return true。: case 39。switch(option){ case 39。if(i!= ()1)coutbool Expert::optionSelect(const string amp。i ()。//迭代器后移 ++ite。break。//詢問得知沒有此癥狀，添加癥狀到symptomNotHave列表中，(pDiseasesymptomList[j])。m_DiseaseList[i])。++j){} if(symptomInput == pDiseasesymptomList[j]){ } (pDisease)。for(unsigned int j = 0。Disease *pDisease = amp。i ()。i ()。()。if(find((), ()，//在symptomNotHave列表中找到此癥狀，直接排除 remove = true。j ()。ite!=bool remove = false。()。(disease)。Disease disease。//搜索的結果列表vector findList。//用戶輸入的第一個癥狀 string symptomInput。name){}//添加疾病的癥狀void Expert::addSymptom(Disease *disease,const string amp。return true。state){}//根據(jù)達到的目標狀態(tài)，回溯打印出求解過程 void NineGrid::print(State *endState){coutaddSymptom(pDisease, strInput)。coutcoutbool NineGrid::takeMove(State *nowState, Move move){}//檢查給定狀態(tài)是否存在于列表中State* NineGrid::findInList(vector amp。()。(new State(startState))。++i){} Move move =(Move)i。} //從當前狀態(tài)開始決策for(int i = 0。}//解決問題bool NineGrid::solve(){}//實施一步?jīng)Q策，將得到的新狀態(tài)添加到列表，返回是否達到目標狀態(tài)} print(NULL)。j i。if(grid[j] == SPACE)continue。i 9。int count = 0。dest): startState(start), endState(dest)cout} return count。int State::getReversedCount(){}/*=====================Methods for class “NineGrid”=====================*/ //顯示信息void NineGrid::ShowInfo(){}//構造函數(shù)NineGrid::NineGrid(string amp。//求該狀態(tài)的逆序數(shù) //逆序數(shù)定義為：//不計空格，將棋盤按順序排列，//對于grid[i]，存在jgrid[i]，即為逆序。if(!pEndState)return。++j){//if(AT(grid, i, j)!= AT(pEndStategrid, i, j))// ++h。++i){for(int j = 0。for(int i = 0。++jj){ if(AT(grid, i, j)== AT(pEndStategrid, ii, jj)){h += abs(ijj)。++ii){for(int jj = 0。case DOWN: case LEFT: case RIGHT: void State::evaluate(){for(int ii = 0。destY = y + 1。break。return State(tGrid, this)。AT(tGrid, destX, destY)= AT(tGrid, x, y)。switch(move){ case UP:} string tGrid = grid。break。break。bool State::check(Move move){}State State::takeMove(Move move){ switch(move){ case UP:} return true。y = j。j 3。i 3。evaluate()。thismoves = 0。節(jié)點是否在列表中public:} thispPrevious = pPrevious。State startState, endState。//檢查某狀態(tài)void print(State *endState)。listToCheck, State amp。//比較逆序數(shù)奇偶性是否相同bool takeMove(State *nowState, Move move)。static void ShowInfo()。bool solve()。start, string amp。grid, State *pPrevious){ thisgrid = grid。State* State::pEndState = NULL。} //九宮重排問題 class NineGrid { private:}。//實施移動，生成子狀態(tài) //重載==運算符，判斷兩個狀態(tài)是否相等inline bool operator ==(State amp。//指向目標狀態(tài)，用于評價h的值 UP = 0, DOWN = 1, LEFT = 2, RIGHT = 3}。//用字符串保存當前棋盤狀態(tài) int x, y。//評價函數(shù)bool check(Move move)。int getReversedCount()。//前一個狀態(tài)State(string amp。//到此狀態(tài)的移動次數(shù) int value。define AT(s, x, y)(s)[(x)* 3 +(y)]enum Move { }。define SPACE 39。system(“pause”)。NineGrid nineGrid(start, end)。coutstart。//主函數(shù) void main(){ NineGrid::ShowInfo()。五、實驗條件每人一臺計算機獨立完成實驗。二、問題描述給定九宮格的初始狀態(tài)，要求在有限步的操作內(nèi)，使其轉(zhuǎn)化為目標狀態(tài)，且所得到的解是代價最小解(即移動的步數(shù)最少)。if(() 0)cout ”。} else if(nowStateiBoatAtSide == 0){//船在彼岸//實施一步?jīng)Q策，將得到的新狀態(tài)添加到列表，返回是否達到目標狀態(tài) bool RiverCrossing::move(State *nowState, Boat *boat){//獲得下一個狀態(tài) State *destState。if(move(nowState, amp。capticy } for(int i = 0。capticy = 1。count =(Boat::c = count ? count : Boat::c)。(nowState)。//獲取一個狀態(tài)為當前狀態(tài)State *nowState = ()。while(!()){} print(NULL)。return ret。State ret(iPastor + , iSavage + , iBoatAtSide + 1)。 = this。boat)。//檢查人數(shù)是否符合實際 bool isSafe()。int getTotalCount()。State endState。bool solve()。//打印結果 static void ShowInfo()。state)。//進行一次決策State* findInList(std::list amp。//過河問題class RiverCrossing { private:}。//牧師 int savage。static int c。 pragma once include //船 class Boat { public:}。coutc。int n, c。RiverCrossing riverCrossing(n, c)。六、實驗代碼 include include “” using namespace std。要求：寫出算法的設計思想和源程序，并以圖形用戶界面實現(xiàn)人機交互，進行輸入和輸出結果，如：Please input n: 2Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221110211010021000四、實驗組織運行要求本實驗采用集中授課形式，每個同學獨立完成上述實驗要求。并用箭頭連接相鄰狀態(tài)以表示遷移過程：初始狀態(tài)中間狀態(tài)目標狀態(tài)。輸出：若問題無解，則顯示Failed，否則，顯示Successed輸出一組最佳方案。二、問題描述有n個牧師和n個野人準備渡河，但只有一條能容納c個人的小船，為了防止野人侵犯牧師，要求無論在何處，牧師的人數(shù)不得少于野人的人數(shù)(除非牧師人數(shù)為0)，且假定野人與牧師都會劃船，試設計一個算法，確定他們能否渡過河去，若能，則給出小船來回次數(shù)最少的最佳方案。string orign, temp。//orign = “~(x!y)”。//orign = “~(x)y(x)”。//檢查合法性char numAfectChar(int temp)。//刪除多余的括號 string del_blank(string temp)。//更換變量名稱//輔助函數(shù)定義 bool isAlbum(char temp)。//消去全稱量詞string del_and(string temp)。//化為前束形string convert_to_and(string temp)。//對變量標準化 string del_exists(string temp)。//消去蘊涵符號string dec_neg_rand(string temp)。ini)。四、實驗結果及代碼//化簡子句集的九步法演示 //作者:劉少鵬 //時間: include include include include using namespace std。其中，子句集中的每一個元素都是一個子句。(4)化為前束范式化為前束范式的方法:把所有量詞都移到公式的左邊，并且在移動時不能改變其相對順序。(2)減少否定符號的轄域 反復使用雙重否定率﹁(﹁P)? P摩根定律﹁(P∧Q)?﹁P∨﹁Q﹁(P∨Q)?﹁P∧﹁Q量詞轉(zhuǎn)換率﹁(?x)P(x)?(?x)﹁P(x)﹁(?x)P(x)?(?x)￢P(x)將每個否定符號“﹁”移到僅靠謂詞的位置，使得每個否定符號最多只作用于一個謂詞上。二、編程環(huán)境Visual Studio 2017三、實驗原理在謂詞邏輯中，任何一個謂詞公式都可以通過應用等價關系及推理規(guī)則化成相應的子句集。這些困難我通過上網(wǎng)和去圖書館查找資料或者向同學請教等方式，逐一解決了困難，我收獲良多。本次實驗我最大的收獲不僅僅是學到了課本上的知識，更是學會了如何主動的求解問題的答案。 pJudge()){} } cout 實驗心得本次實驗，我通過學習用VC編程語言設計簡單的博弈游戲，從而理解和掌握博弈樹的啟發(fā)式搜索過程，熟悉博弈中兩種最基本的搜索方法——極大極小過程和ab過程。if((pIsWin(pStates[0])== 0)amp。if(!pJudge()){ }IsFinish = pAutoDone()。} pUserInput()。if(!pJudge()){ }if(!IsFinish){ pUserInput()。N39。Y39。do {if(!pJudge()){} if(pJudge())IsFinish = true。pinit()。cout IsFirst。char IsFirst。} void main(){cout system(“title 子棋智能小游戲”)。x} else if(IsWin(States[0])==1){} return false。yStates[11].QP[x][y] = States[a].QP[x][y]。for(x = 0。if(States[10].e_funStates[a].e_fun = min。States[10].QP[m][n] =1。xfor(y = 0。n}if(States[a].QP[m][n] == 0){}b = 1。for(m = 0。States[a].QP[i][j] = 1。xfor(y = 0。yif(States[0].QP[i][j] == 0){a = 1。for(x = 0。if(