基于遗传算法的数码问题求解

摘要：

在人工智能研究中,数码问题常被用来作为一些搜索算法的测试实例.数码问题的搜索空间巨大,对于24数码问题,目前最好的启发式搜索算法找到最优解(最少移动步数)通常也至少需要2.25小时[1].遗传算法具有简单、通用、鲁棒性强的特点,适合于在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解.该文给出了求解该问题的遗传算法,并针对遗传算法容易过早收敛的问题,对传统遗传算法进行了改进.通过用多个随机生成的15数码和24数码问题作为测试实例,本算法均在较短的时间内找到了问题的解,从而证明了算法的有效性.

关键词：数码问题、遗传算法、杂交算子、变异算子

所属期刊栏目：29

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金69703011

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：45-46,101