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当 tj 和 tk 两个瓦片发生线性冲突时,如果 tj 和 tk 在同一直线上,则 tj 和 tk 的目标位置都在该直线上,tj 在 tk 的右边,tj 的目标位置在在 tk 目标位置的左边。
线性冲突通过迫使它们相互包围,将至少两步移动到两个冲突板 block 的曼哈顿距离。因此,启发式函数将为每对冲突的图 block 增加 2 次移动的成本。
Linar Conflict Heuristic 是可接受的,但我使用的算法有时会违反可接受性,这意味着它是悲观的,不一定会找到最佳位置。
代码如下:
private int linearVerticalConflict(State s) {
int state[] = s.getState();
int dimension = (int) Math.sqrt(state.length);
int linearConflict = 0;
int count = 0;
for (int row = 0; row < dimension; row++) {
int max = -1;
for (int column = 0; column < dimension; column++) {
int cellValue = state[count];
count++;
//int cellValue = newState[row][column];
//is tile in its goal row ?
if (cellValue != 0 && (cellValue - 1) / dimension == row) {
if (cellValue > max) {
max = cellValue;
} else {
//linear conflict, one tile must move up or down to
// allow the other to pass by and then back up
//add two moves to the manhattan distance
linearConflict += 2;
}
}
}
}
return linearConflict;
}
private int linearHorizontalConflict(State s) {
int[] state = s.getState();
int dimension = (int) Math.sqrt(state.length);
int linearConflict = 0;
int count = 0;
for (int column = 0; column < dimension; column++) {
int max = -1;
for (int row = 0; row < dimension; row++) {
int cellValue = state[count];
count++;
//is tile in its goal row ?
if (cellValue != 0 && cellValue % dimension == column + 1) {
if (cellValue > max) {
max = cellValue;
} else {
//linear conflict, one tile must move left or right to allow the other to pass by and then back up
//add two moves to the manhattan distance
linearConflict += 2;
}
}
}
}
return linearConflict;
}
该算法在以下情况下违反了可接受性:假设我们专注于具有配置的一行[ 3, 1, 2 ]
假设 [ 1, 2, 3 ] 是目标配置。
该问题的总曼哈顿距离为:4(3 次移动 2 次,1 次移动 1 次和 2 次移动 1 次)该行的线性冲突是:4(1 和 2 都小于 3,所以 +2+2)
这导致总体启发式估计为 8。[ 3, 1, 2 ] 可以用6步解决,
最佳答案
线性冲突启发式算法比仅仅为每对冲突的图 block 加 2 更复杂。
该算法在图 5 中进行了描述,涉及计算解决连续所有冲突所需的最少额外移动次数。正如您所发现的,这不等于冲突对数的两倍。
实际呈现的算法是:
Begin {Algorithm LC}
{ s is the current state}
{ L is the size of a line (row or column) in the puzzle. L = sqrt( N + 1 )
{ C(tj, ri) is the number of tiles in row ri with which tj is in conflict}
{ C(tj, ci) similarly}
{ lc(s, rj) is the number of tiles that must be removed from row rj to resolve the linear conflicts}
{ lc(s, cj) similarly}
{ md(s, ti) is the Manhattan Distance of tile ti}
{ MD(s) is the sum of the Manhattan Distances of all the tiles in s}
{ LC(s) is the minimum number of additional moves needed to resolve the linear conflicts in s}
For each row ri in the state s
lc(s, ri) = 0
For each tile tj in ri
determine C(tj, ri)
While there is a non-zero C(tj, ri) value
Find tk such that there is no
C(tj, ri) > C(tk, ri) { As tk is the tile with the most conflicts, we choose to move it out of ri }
C(tk, ri) = 0
For every tile tj which had been in conflict with tk
C(tj, ri) = C(tj, ri) - 1
lc(s, ri) = lc(s, ri) + 1
{ Check similarly for linear conflicts in each column ci, computing lc(s, cj ). }
LC(s) = 2[lc(s, r1) + . .. + lc(s, rL) + lc(s,ci) + . . . + lc(s, cL)]
For each tile tj in s
determine md(s, tj)
MD(s) = ms(s, t1) + ... + md(s, tn)
h(s) = MD(s) + LC(s)
该算法计算启发式成本 h(s)
关于java - 线性冲突违反了可接受性并使我发疯,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43965229/
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