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文檔簡介
1、計算機算法基礎(chǔ)(第七章)計算機算法基礎(chǔ)(第七章)0 預(yù)備知識問題狀態(tài)解狀態(tài)狀態(tài)空間答案狀態(tài)狀態(tài)空間樹活結(jié)點E-結(jié)點死結(jié)點等等本節(jié)主要目的通過對n-皇后問題的分析,學習以上概念,并且了解回溯法0 預(yù)備知識問題狀態(tài)狀態(tài)空間樹等等n-皇后問題描述將n個皇后放置在一個nn的棋盤上,要求沒有兩個皇后可以互相攻擊。攻擊的定義:兩個皇后出現(xiàn)在同一行、或同一列、或者同一條斜線上都視為出現(xiàn)了攻擊。n-皇后問題描述將n個皇后放置在一個nn的棋盤上,要求沒有8-皇后問題的一個解1234567812345678該解的8元組表示:(4,6,8,2,7,1,3,5) 8-皇后問題的一個解1234567812345678該
2、解的8n-皇后問題用n-元組(x1,x2,xn)表示棋盤上皇后的位置狀態(tài)下標表示皇后i (i=1,2,n)xi表示放置皇后i所在的列號顯式約束條件:每個xi只從集合Si=1,2,n取值滿足顯式約束的所有元組確定一個可能的解空間 解空間由nn個n-元組組成隱式約束條件沒有兩個xi可以相同,而且沒有兩個皇后可以在同一條斜線上 由前者得,所有解都是n-元組(1,2,n)的置換,因此,解空間縮小為 n!個元組n-皇后問題用n-元組(x1,x2,xn)表示棋盤上皇后4-皇后問題解空間的樹結(jié)構(gòu)結(jié)點按深度優(yōu)先檢索編號葉子結(jié)點有4! 24個 4-皇后問題解空間的樹結(jié)構(gòu)結(jié)點按深度優(yōu)先檢索編號解空間樹結(jié)構(gòu)的術(shù)語樹
3、中每個結(jié)點確定求解問題的一個問題狀態(tài)(problem state)由根結(jié)點到其它結(jié)點的所有路徑確定了這個問題的狀態(tài)空間(state space)解狀態(tài)(solution states)是這樣一些問題狀態(tài)S,對于這些問題狀態(tài),由根到S的那條路徑確定了這解空間中的一個元組(滿足顯式約束)答案狀態(tài)(solution states)是這樣一些解狀態(tài)S,由根到S的路徑確定了問題的一個解(滿足隱式約束)解空間的樹結(jié)構(gòu)為狀態(tài)空間樹(state space tree)解空間樹結(jié)構(gòu)的術(shù)語樹中每個結(jié)點確定求解問題的一個問題狀態(tài)(p利用狀態(tài)空間樹解題1 設(shè)想狀態(tài)空間樹2 生成問題狀態(tài)3 確定問題狀態(tài)中哪些是解狀態(tài)4
4、 哪些解狀態(tài)是答案狀態(tài)生成問題狀態(tài) 構(gòu)造狀態(tài)空間樹利用狀態(tài)空間樹解題1 設(shè)想狀態(tài)空間樹狀態(tài)空間樹術(shù)語活結(jié)點:自己已經(jīng)生成而其所有的兒子結(jié)點還沒有全部生成的結(jié)點。E-結(jié)點(正在擴展的結(jié)點):當前正在生成其兒子結(jié)點的活結(jié)點。死結(jié)點:不再進一步擴展或者其兒子結(jié)點已全部生成的生成結(jié)點。靜態(tài)樹(static trees):樹結(jié)構(gòu)與所要解決的問題的實例無關(guān)。動態(tài)樹(dynamic trees):根據(jù)不同的實例而使用不同的樹結(jié)構(gòu)。狀態(tài)空間樹術(shù)語活結(jié)點:自己已經(jīng)生成而其所有的兒子結(jié)點還沒有全構(gòu)造狀態(tài)空間樹的兩個方法回溯法當前E-結(jié)點R,生成一個新的兒子C,則C就變成一個新的E-結(jié)點,對子樹C完全檢測后,R結(jié)點
5、再次成為E-結(jié)點分枝-限界方法一個E-結(jié)點一直保持到變成死結(jié)點為止限界函數(shù)以上兩種方法都使用限界函數(shù)殺死還沒有全部生成其兒子結(jié)點的那些活結(jié)點構(gòu)造狀態(tài)空間樹的兩個方法回溯法4-皇后問題的限界函數(shù)如果(x1, x2, , xi)是到當前E-結(jié)點的路徑,那么具有父-子標記xi+1的所有兒子結(jié)點是一些這樣的結(jié)點,它們使得(x1, x2, , xi+1)表示沒有兩個皇后正在互相攻擊的一種棋盤格局。4-皇后問題的限界函數(shù)如果(x1, x2, , xi)是到4-皇后問題-回溯解 1 2 3 412344-皇后問題-回溯解 1 24-皇后問題回溯法vs狀態(tài)空間樹結(jié)點按深度優(yōu)先檢索編號葉子結(jié)點有4! 24個 4
6、-皇后問題回溯法vs狀態(tài)空間樹結(jié)點按深度優(yōu)先檢索編號4-皇后問題回溯期間的生成樹4-皇后問題回溯期間的生成樹分枝限界法在生成當前E-結(jié)點全部兒子之后再生成其它活結(jié)點的兒子并且,用限界函數(shù)幫助避免生成不包含答案結(jié)點子樹的狀態(tài)空間FIFO檢索:活結(jié)點表采用隊LIFO檢索:活結(jié)點表采用棧分枝限界法在生成當前E-結(jié)點全部兒子之后再生成其它活結(jié)點的FIFO分枝限界法例7.1(4-皇后問題)FIFO分枝限界法例7.1(4-皇后問題)4-皇后問題回溯 vs FIFO分枝-限界回溯Win!4-皇后問題回溯 vs FIFO分枝-限界回溯LC-檢索(Least Cost)分枝-限界失敗的原因?qū)ο乱粋€E-結(jié)點的選擇
7、規(guī)則過于死板如何解決?排序,讓答案結(jié)點排在前面!尋找一種“有智力”的排序函數(shù)C(),該函數(shù)能夠讓答案結(jié)點盡早生成排序的標準下一個E-結(jié)點應(yīng)當是生成答案結(jié)點花費成本最小的結(jié)點,因此C()又稱作結(jié)點成本函數(shù)。LC:Least CostLC-檢索(Least Cost)分枝-限界失敗的原因LC-檢索(結(jié)點成本)一:在生成一個答案結(jié)點之前,子樹X需要生成的結(jié)點數(shù)。二:在子樹X中離X最近的那個答案結(jié)點到X的路徑長度。以圖7.1為例節(jié)點1、18、34、29、35、30、38可計算其他結(jié)點可得到一個范圍生成結(jié)點(12 18 34 5019 24 2930 3231)LC-檢索(結(jié)點成本)一:在生成一個答案結(jié)
8、點之前,子樹X需要LC-檢索(結(jié)點成本函數(shù))C()定義如果X是答案結(jié)點,則C(X)是由狀態(tài)空間樹的根結(jié)點到X的成本(即花費的代價,可以是級數(shù)、計算復(fù)雜度等)如果X不是答案結(jié)點且子樹X不包含任何答案結(jié)點,則C(X)如果X不是答案結(jié)點但子樹X包含答案結(jié)點,則C(X)等于子樹X中具有最小成本的答案結(jié)點的成本LC-檢索(結(jié)點成本函數(shù))C()定義LC-檢索(成本估計函數(shù))從前面的兩個成本度量標準看, 計算C()的工作量與原問題的解具有相同復(fù)雜度。因此需要成本估計函數(shù)g(X)出現(xiàn)的新問題僅利用g(X) 會導(dǎo)致算法偏向縱深檢查,無法有效處理下面這種情況:即g(W)=g(Y),LC分枝-限界檢索:伴之有限界函
9、數(shù)的LC-檢索LC分枝-限界檢索c(X) f (h(X) + g(15-謎問題(問題描述)134152512761114891013123456789101112131415通過一系列合法移動將初始排列轉(zhuǎn)換成目標排列。合法移動:將鄰接于空格的牌移動到空格。目標排列一種初始排列15-謎問題(問題描述)13415251276111489115-謎問題(是否有解)棋盤存在16!種不同排列任一初始狀態(tài),可到達的狀態(tài)為這些排列中的一半在求解問題前,需要判定目標狀態(tài)是否在初始狀態(tài)的狀態(tài)空間中15-謎問題(是否有解)棋盤存在16!種不同排列15-謎問題(判定方法)按目標狀態(tài)給牌編號,空格為16用POSITI
10、ON(i)記錄編號為i的牌在初始狀態(tài)中的位置; POSITION(16)表示空格圖7.2(a)的POSITION(1 5 2 3 7 10 9 13 14 15 11 8 16 12 4 6)LESS(i)是使得牌j小于牌i且POSITION(j) POSITION(i)的數(shù)目LESS(1)=0; LESS(4)=1; LESS(12)=615-謎問題(判定方法)按目標狀態(tài)給牌編號,空格為1615-謎問題(判定方法)定理7.1 當且僅當sum(LESS(i) + X)是偶數(shù)時,目標狀態(tài)可由此初始狀態(tài)到達X1:空格恰好在上圖棋盤中的藍色格子上X0:空格在棋盤中的白色格子上15-謎問題(判定方法)
11、定理7.1 當且僅當sum(LESS15-謎問題(寬度優(yōu)先)15-謎問題(寬度優(yōu)先)15-謎問題(深度優(yōu)先)15-謎問題(深度優(yōu)先)15-謎問題(“智能”方法)針對不同實例用相同規(guī)則檢索,過于呆板和盲目是否能夠找到一種“智能”方法,給每個結(jié)點賦予成本值:如果結(jié)點在根結(jié)點到最近目標結(jié)點路徑上,則成本為這條路徑的長度:C(1)=C(4)=C(10)=C(23)=3否則,成本為檢索時殺死成本為的結(jié)點該方法的實際可操作性?15-謎問題(“智能”方法)針對不同實例用相同規(guī)則檢索,過于15-謎問題(成本估計值函數(shù))C(X) = f(X) + g(X)f(X):根到結(jié)點X的路徑長度1)g(X) :是子樹X中
12、,由X到目標狀態(tài)的最短路徑長度的估計值2)狀態(tài)X轉(zhuǎn)換成目標狀態(tài)所需的最小移動數(shù)3)g(X) = 不在其目標位置的非空白牌數(shù)目;該值應(yīng)該比2)要小 C(X) 是C(X)的下界15-謎問題(成本估計值函數(shù))C(X) = f(X) +15-謎問題(使用C(X)的LC-檢索)555355315-謎問題(使用C(X)的LC-檢索)5553553LC-檢索的抽象化控制line procedure LC(T, c) /為找答案結(jié)點檢索T0 if T是答案結(jié)點 then 輸出T; return endif1 E T2 將活結(jié)點表初始化為空3 loop4 for E的每個兒子X do5 if X是答案結(jié)點 th
13、en 輸出從X到T的路徑6 return7 endif8 call ADD(X) /X是新的活結(jié)點9 PARENT(X) E /指示到根的路徑10 repeat (Continue)X加入到活結(jié)點表中LC-檢索的抽象化控制line procedure LC(TLC-檢索的抽象化控制 loop11 if 不再有活結(jié)點 then print(“no answer code”)12 stop13 endif14 call LEAST(E)15 repeat16 end LC從活結(jié)點表中刪除具有最小c值的活結(jié)點,并且將該結(jié)點賦給ELC-檢索的抽象化控制 loop從活結(jié)點表中刪除具有LC-檢索的抽象化控
14、制(正確性證明)過程略結(jié)論對于有限狀態(tài)空間樹,以及存在答案結(jié)點的無限狀態(tài)空間樹,算法能夠終止對于沒有答案結(jié)點的無限狀態(tài)空間樹,LC不會終止檢索局限在尋找估計成本不大于某個給定的限界C的答案結(jié)點是可取的LC-檢索的抽象化控制(正確性證明)過程略LC-檢索的抽象化控制(vs. BFS, D-Search)LC算法與BFS及D-Search基本相同活結(jié)點表采用隊列 vs BFS活節(jié)點表采用棧 vs D-Search不同:活結(jié)點表的構(gòu)造,即下一個E-結(jié)點的選擇規(guī)則不同。LC-檢索的抽象化控制(vs. BFS, D-SearchLC-檢索的特性LC是否一定找得到具有最小成本的答案結(jié)點呢?否LC-檢索的特
15、性LC是否一定找得到具有最小成本的答案結(jié)點呢?LC-檢索的特性定理7.2定理7.2 在有限狀態(tài)空間樹T中,對于每一個結(jié)點X,令c(X)是c(X)的估計值且具有以下性質(zhì):對于每一對結(jié)點Y、Z,當且僅當c(Y)c(Z)時有c(Y)c(Z)。那么在使c( )作為c( )的估計值時,算法LC到達一個最小的成本答案結(jié)點終止。LC-檢索的特性定理7.2定理7.2 在有限狀態(tài)空間樹T中LC-檢索的特性 定理7.2的證明略LC-檢索的特性 定理7.2的證明略LC-檢索的特性 找最小成本答案結(jié)點line procedure LC1(T, c) /為找最小成本答案結(jié)點的LC-檢索0 if T是答案結(jié)點 then
16、輸出T; return endif1 E T2 將活結(jié)點表初始化為空3 loop3 if E是答案結(jié)點 then 輸出從E到T的路徑 return end if4 for E的每個兒子X do5 if X是答案結(jié)點 then 輸出從X到T的路徑6 return7 endif8 call ADD(X) /X是新的活結(jié)點9 PARENT(X) E /指示到根的路徑10 repeat (Continue)LC-檢索的特性 找最小成本答案結(jié)點line procLC-檢索的特性 找最小成本答案結(jié)點 loop11 if 不再有活結(jié)點 then print(“no answer code”)12 stop1
17、3 endif14 call LEAST(E)15 repeat16 end LC1LC-檢索的特性 找最小成本答案結(jié)點 loopLC-檢索的特性 定理7.3定理7.3 令c()是滿足如下條件的函數(shù),在狀態(tài)空間樹T中,對于每一個結(jié)點X,有c(X)=c(X),而對于T中的每一個答案結(jié)點X,有c(X)=c(X)。如果算法在第3行終止,則所找到的答案結(jié)點是具有最小成本的答案結(jié)點。證明略LC-檢索的特性 定理7.3定理7.3 令c()是滿分枝-限界算法限界的目的減少算法的盲目性,減小搜索空間,從而降低計算量下界使用使得c(X) U的所有活結(jié)點X可以被殺死分枝-限界算法限界的目的分枝-限界算法(解最優(yōu)化
18、問題)一般化的帶限期的作業(yè)排序問題假定n個作業(yè)和一臺處理機作業(yè)i對應(yīng)一個三元組(pi,di,ti)ti表示作業(yè)i需要的單位處理時間di表示完成期限pi表示期限內(nèi)未完成招致的罰款目標:從n個作業(yè)選取子集J,要求J中所有作業(yè)都能在各自期限內(nèi)完成并且使得不在J中的作業(yè)招致的罰款總額最小分枝-限界算法(解最優(yōu)化問題)一般化的帶限期的作業(yè)排序問題分枝-限界算法(實例)n = 4; (p1,d1,t1) = (5,1,1); (p2,d2,t2) = (10,3,2); (p3,d3,t3) = (6,2,1); (p4,d4,t4) = (3,1,1);下界函數(shù)m=maxi|iSX上界U分枝-限界算法(
19、實例)n = 4;下界函數(shù)狀態(tài)空間樹動態(tài)元組狀態(tài)空間樹動態(tài)元組狀態(tài)空間樹靜態(tài)元組狀態(tài)空間樹靜態(tài)元組找最小成本答案結(jié)點的FIFO分枝-限界方法如何處理c(X) = U的情況為什么要處理?如何處理?引進,當u(X) u(Y)時, u(X) u(X) + u(Y)。在算法中,比較c(X) 與U的時候,可以對U作以下處理:當U是成本值,則不變當U由一單純上界得出,U= u(X) + 找最小成本答案結(jié)點的FIFO分枝-限界方法如何處理c(XFIFO分枝-限界算法FIFOBBline procedure FIFOBB(T, c, u, cost) / 為找出最小成本答案結(jié)點檢索T 假定T至少包含一個解結(jié)點
20、且 c(X) = c(X) = u(X)1 E T; PARENT(E) 0;2 if T是解結(jié)點 then U min(cost(T), u(T) + ); ans T3 else U u(T) + ; ans 04 Endif5 將隊列置初值為空 (Continue)FIFO分枝-限界算法FIFOBBline procedurFIFO分枝-限界算法(續(xù)1)6 loop7 for E的每個兒子X do8 if c(X) U then call ADDQ(X); PARENT(X) E 9 case10 :X是解結(jié)點 and cost(X)U:11 U min(cost(T), u(T) +
21、); 12 ans X13 : u(X)+ U: U u(X)+ 14 endcase15 endif16 repeat(Continue)FIFO分枝-限界算法(續(xù)1)6 loopFIFO分枝-限界算法(續(xù)2)17 loop /得到下一個E-結(jié)點18 if 隊列為空 then print(least cost=, U)19 while ans 0 do 20 print(ans)21 ans PARENT(ans)22 repeat23 return24 endif 25 call DELETEQ(X)26 if c(X) =U19 then print(least cost=, U)20
22、while ans0 do21 print(ans)22 ans PARENT(ans)23 repeat24 return 25 endif26 call LEAST(X)27 repeat28end LCBBLC分枝-限界的抽象化控制LCBB18 if 不再效率分析上下界函數(shù)的選擇是決定分枝-限界算法效率的主要因素對U選擇一個更好的初值是否能減少所生成的結(jié)點數(shù)?(否,根據(jù)定理7.4)擴展一些c()U的結(jié)點是否能減少所生成的結(jié)點數(shù)?(否,根據(jù)定理7.5)假定有兩個成本估計函數(shù)c1()和c2(),對于狀態(tài)空間樹的每一個結(jié)點X,若有c1()=c2()=c(X),則稱c2()比c1()好。是否用較
23、好的成本估計函數(shù)生成的結(jié)點數(shù)要少呢?(否,根據(jù)定理7.6和定理7.7)效率分析上下界函數(shù)的選擇是決定分枝-限界算法效率的主要因素0/1背包問題描述極小化約束條件 xi=0 或xi=1,1=i=n 0/1背包問題描述極小化0/1背包問題的函數(shù)定義c(X)= (答案結(jié)點) c(X)= (不可行的結(jié)點)c(X)=minc(LCHILD(X), c(RCHILD(X)c(X)= - Bound( , , j-1, M)U(X) = - Bound( , , j-1, M)其中j是結(jié)點X所在的層級0/1背包問題的函數(shù)定義c(X)= 例7.2n=4, M=15(p1, p2, p3, p4) = (10,
24、 10, 12, 18)(w1, w2, w3, w4) = (2, 4, 6, 9)例7.2n=4, M=15例7.2的LC分枝 限界樹上面的數(shù)c下面的數(shù)u大小固定元組例7.2的LC分枝 限界樹上面的數(shù)c大小固定元組LCBB求解背包問題分析狀態(tài)空間樹中結(jié)點的結(jié)構(gòu)如何生成一給定結(jié)點的兒子如何識別答案結(jié)點如何表示活結(jié)點表LCBB求解背包問題分析狀態(tài)空間樹中結(jié)點的結(jié)構(gòu)狀態(tài)空間樹中結(jié)點的結(jié)構(gòu)PARENT父結(jié)點鏈接指針LEVEL狀態(tài)空間樹中的級數(shù)TAGXi的取值CU背包的剩余空間PE已裝入物品的效益值的和UBc(X)狀態(tài)空間樹中結(jié)點的結(jié)構(gòu)PARENT如何生成一給定結(jié)點的兒子左兒子生成PARENT(Y)
25、 = XLEVEL(Y) = LEVEL(X) + 1CU(Y) = CU(X) WLEVEL(X)PE(Y) = PE(X) + P LEVEL(X)TAG = 1UB(Y) = UB(X)如何生成一給定結(jié)點的兒子左兒子生成如何識別答案結(jié)點當且僅當LEVEL(X) = n 1X是答案結(jié)點如何識別答案結(jié)點當且僅當LEVEL(X) = n 1如何表示活結(jié)點表Min-堆測試活結(jié)點表是否為空常量時間加結(jié)點到活結(jié)點表 log(n)刪除最小UB值的結(jié)點 log(n)如何表示活結(jié)點表Min-堆計算上界和下界的算法line procedure LUBOUND(P, W, rw, cp, N, k, LBB,
26、 UBB)1 LBB cp; c rw;2 for i k to N do 3 if c=W(j) then c c-W(j) 6 LBB LBB+P(j)7 endif8 repeat9 return10 endif11 c c-W(i); LBB LBB+P(i)12 repeat13 UBB LBB14 end LUBOUND計算上界和下界的算法line procedure LUBOU生成一個新結(jié)點line procedure NEWNODE(par, lev, t, cap, prof, ub)1 call GETNODE(I)2 PARENT(I) par; LEVEL(i) lev
27、;TAG(I) t3 CU(I) cap;PE(I) prof;UB(I) ub4 call ADD(I)5 end NEWNODE生成一個新結(jié)點line procedure NEWNODE(背包問題的LC分枝-限界算法line procedure LCKNAP(P, W, M, N, )/ 大小固定元組表示狀態(tài)空間樹/ 假設(shè)P(1)/W(1)=P(2)/W(2)=P(N)/W(N) real P(N), W(N), M, L, LBB, UBB, cap, prof int ANS, X, N1 call INIT2 call GETNODE(E) 3 PARENT(E) 0; LEVEL(e) 1; CU(E) M; PE(E) 04 call LUBOUND(P, W, M, N, 0, 1, LBB, UBB)5 L LBB - ; UB(E) UBB 6 loop7 i LEVEL(E); cap CU(E); prof PE(E)背包問題的LC分枝-限界算法lin
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