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圖的搜索算法-展示頁

2024-08-09 03:44本頁面
  

【正文】 方式不同導致幾種不同的分支搜索方式: 1. FIFO搜索 2. LIFO搜索 3.優(yōu)先隊列式搜索 上一頁 和回溯法一樣,在生成的節(jié)點中,拋棄那些不滿足約束條件(或者說不可能導出最優(yōu)可行解)的結點,其余節(jié)點加入活節(jié)點表。第五章 圖的搜索算法 分支限界法 分枝搜索算法 分枝 限界搜索算法 算法框架 圖的搜索算法小結 分枝搜索算法 1.基本思想 分支搜索法也是一種在問題解空間上進行嘗試搜索算法。所謂 “ 分支 ” 是采用廣度優(yōu)先的策略,依次生成 E結點所有分支,也就是所有的兒子結點。然后從表中選擇一個節(jié)點作為下一個 E節(jié)點。 下一頁 分枝 限界搜索算法 【 例 2】 有兩艘船, n 個貨箱。 我們希望確定是否有一種可將所有 n 個貨箱全部裝船的方法。 下一頁 MaxLoading(c1)。 {print(“The first ship loading”, bestw ,“ chose:” )。i=n。 print(“ 換行符 The second ship loading”, s bestw,“chose”)。i=n。 } else print(“no solution”)。優(yōu)先隊列的分支限界法將活結點組織成一個優(yōu)先隊列,并按優(yōu)先隊列中規(guī)定的結點優(yōu)先級選取優(yōu)先級最高的下一個結點成為當前擴展結點。 3)優(yōu)先隊列組織:結點優(yōu)先級確定后,簡單地按結點優(yōu)先級進行排序,就生成了優(yōu)先隊列。此題應該采用最大堆來實現優(yōu)先隊列。 2)堆結點首先應該包括結點優(yōu)先級信息:結點的所在分支的裝載上界 uweight;堆中無法體現結點的層次信息( level),只能存儲在結點中; AddLiveNode用于把 bbnode類型的活節(jié)點加到子樹中 , 并把HeapNode類型的活節(jié)點插入最大堆 。 小結討論: FIFO搜索或 LIFO搜索也可以通過加入 “ 限界 ” 策略加速搜索嗎? 那與優(yōu)先隊列式分支限界法 ——LC—檢索的區(qū)別在哪兒呢? 答案:由于 FIFO搜索或 LIFO搜索是盲目擴展地結點,當前最優(yōu)解距真正的最優(yōu)解距離較大,作為 “ 界 ” 所起到的剪枝作用很有限,不能有效提高搜索速度。 例如: W={10, 30, 50}, C1=60, 所構成的子集樹如下圖所表示: 上一頁 返回首頁 下一頁 例 1 LC搜索的過程如下: 1) 初始隊列中只有結點 A; 2) 結點 A變?yōu)?E結點擴充 B入堆, bestw=10; 結點 C的裝載上界為 30+50=80 bestw,也入堆;堆中 B上界為 90在優(yōu)先隊列首。 4) 結點 D變?yōu)?E結點,葉結點 H超過容量,葉結點 I的裝載為 40入堆, bestw仍為 40;此時堆中 C上界為 80為優(yōu)先隊列首。 6) 結點 E變?yōu)?E結點,葉結點 J裝載量為 60入堆, bestw變?yōu)?60; 葉結點 K上界為 10bestw被剪掉;此時堆中 J上界為 60為優(yōu)先隊列首。 雖然此時堆并不空,但可以確定已找到了最優(yōu)解。 下一頁 FIFO限界算法搜索解空間的過程是按圖 526子集樹中字母序進行的 , 而優(yōu)先隊列限界搜索解空間的過程是: ABDCEJ 看了上面的例子大家會發(fā)現 , 優(yōu)先隊列法擴展結點的過程 ,一開始實際是在進行類似 “ 深度優(yōu)先 ” 的搜索 。 假定問題解空間樹為 T, T至少包含一個解結點 ( 即答案結點 ) 。E表示當前擴展的活結點 , x為 E的兒子 , s(x)為結點 x下界函數 , 當其值比u大時 , 不可能為最優(yōu)解 , 不繼續(xù)搜索此分支 , 該結點不入隊;當其值比 u小時 , 可能達到最優(yōu)解 , 繼續(xù)搜索此分支 , 該結點入隊; cost( X) 為當前葉結點所在分支的解 。 下一頁 2): 上一頁 返回首頁 {leaf=0。 if (X是解結點 ) //x為葉結點
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