魔方还原算法(三)上帝算法

简介: 魔方还原算法(三)上帝算法

首发公众号:Rand_cs
本文是有关魔方还原算法的第三篇,上帝算法——krof 算法。在篇一的时候说过,上帝算法那就是上帝还原魔方使用的算法嘛,上帝无所不知所以在还原的过程中每一步总是能够朝着距离还原状态更近的方向前进。因此使用上帝算法来还原魔方总是能够以最小步数来还原。

那么我们人类要怎么实现上帝算法呢?最直观的想法那就是要创建一张超大的表,里面存放魔方所有状态和能够使它距离还原状态更近一步的转动。这个想法的确是对的,看着上帝算法这么高大上的名字,实际上就是一种暴力美学

暴力归暴力,实现的时候也还是要注意优化,首先我们并不需要存储实际的转动,只需要存储当前状态距离还原状态有多远就行了。比如说当前状态 X 应用转动 F 变成状态 Y 之后距离还原状态还有 10 步,当前状态 X 应用转动 R 变成状态 Z 之后距离还原状态还有 8 步,那当然知道下一步应该应用转动 R。

其次这张表也不用创建所有状态来准确计算每个状态到还原状态的距离,我们使用启发式函数来估计,也就是像前文篇二中讲的那样分成几个表,单看角块还原的表,单看棱块还原的表,或者它们各种组合方式,这就像把整个魔方状态做了因式分解,单看因子还原的感觉。如此操作,状态数会少很多,这张表建立起来也就更容易些。

但有一个问题,这是用启发式函数来估计,估计?能保证结果的正确性使得还原步数最少吗?答案是可以的,前提是要低估,不能高估。如果看过篇二应该知道这张表我们是用来在搜索时剪枝用的,每次搜索的时候都有一个参数:当前还允许的步数。怎样剪枝的呢?每次搜索时查表得到当前状态到达还原状态至少需要的步数,如果这个步数大于允许的步数,剪掉

有了这个了解后来看看分别在低估和高估情况下的正确性如何:假如当前允许的步数为 5,低估情况下至少需要 3 步,高估情况下至少需要 5 步,实际需要 4 步。那么低估高估情况都没有被剪掉,低估没有超过 4 没什么问题,但高估了没有被剪掉仍然留在搜索空间树中就会导致错误结果。

上述将魔方还原分解成各个部分还原就是对当前状态到还原状态的低估,打个比方,当前魔方状态只还原角块需要 3 步,那么还原整个魔方至少需要 3 步,因为棱块的原因所以还原步数可能多于 3 步。这种启发式估计就是可行正确得因为它绝不会高估也就是绝不会超过实际最少的还原步数。

krof 算法里面使用了三张表:

  • 角块
  • 6 个棱块
  • 剩余 6 个棱块

角块 8 个,考虑位置方向,一共 $$8!\times3^7$$ 种情况,也就是有这么多表项。

6 个棱块,位置和方向都要考虑,则一共有 $$12\times11\times10\times9\times8\times7\times2^6=12!/6!\times2^6$$ 种情况。

怎么生成这个表呢?前面也讲过,在这儿简述一遍伪码:

  1. 初始化有足够空间的数据库/表/数组
  2. 第一层结点:还原状态填 0
  3. 对上一层的每个状态应用每种转动操作得到新状态,如果没出现过,将当前结点所在层数减 1 填进表中,若出现过则跳过。
  4. 重复上述步骤直到没有新结点产生

总的来说就是一个广度优先搜索的过程,至于怎么给状态编码作为索引就看篇二了。

最后就是搜索算法,还是使用 IDA 算法,话说这个算法本身也是 krof 在1985 年提出的。常用的搜索算法有深搜和广搜,这两个也是搜索算法的基础,其他各个形形色色的算法大都是以它俩为基础。要找最值,一般是用广搜,而 IDA,迭代加深算法,它是以深搜的形式来写广搜,比如说此次搜索深度定为 1,没搜到结果,搜索深度定为 2 重新搜索,重复下去,所以虽然每次搜索是深搜的形式,但也还是能够找到最值的。这儿定下的搜索深度就是前面说的所允许的步数。

那为什么不直接使用广搜呢,因为广搜是要存储状态结点的,而魔方的状态数实在太多,每个结点的分支因子大约是 13.348,如果使用广搜,简直指数爆炸绝对爆内存。深搜就不会存储结点,而是使用栈来递归,又因为 IDA* 设定了搜索深度,所以不会出现爆内存的情况,但是搜索时间增加了,有得就必有失

对于分子因子 13.348 说明一下,这个数字是根据实验结果算出来的,根据搜索空间数的深度和已产生的结点就能够估算出来。虽然对于每个状态结点我们可以应用 18 种操作,但是某些转动是不必要的,比如 RR' ,再者就算应用了后续也可能产生相同结点,所以这个分支因子肯定是小于 18 的。

关于魔方的上帝算法,就这么多内容吧,大部分内容怎么编码,构建各种表,对称,后续优化都在前文篇二那一万六千字了,本文就不赘述了,主要也就是对科先巴算法作一些补充,krof 提出的这个算法本身也就是建立在科先巴的二阶段算法之上的。

简单来说就是把科先巴的二阶段变成一阶段,各个状态到还原状态的距离用个表存起来,再使用 IDA* 算法来搜索就是上帝算法了。

好啦,本文就到这里,有什么错误还请批评指正,也欢迎大家来同我交流学习进步。
首发公众号:Rand_cs

目录
相关文章
|
6月前
|
算法
|
算法 Java 数据安全/隐私保护
Crack App | yrx App 对抗赛第一题 Sign 算法的还原
Crack App | yrx App 对抗赛第一题 Sign 算法的还原
Crack App | yrx App 对抗赛第一题 Sign 算法的还原
|
15天前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于game-based算法的动态频谱访问matlab仿真
本算法展示了在认知无线电网络中,通过游戏理论优化动态频谱访问,提高频谱利用率和物理层安全性。程序运行效果包括负载因子、传输功率、信噪比对用户效用和保密率的影响分析。软件版本:Matlab 2022a。完整代码包含详细中文注释和操作视频。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于MSER和HOG特征提取的SVM交通标志检测和识别算法matlab仿真
### 算法简介 1. **算法运行效果图预览**:展示算法效果,完整程序运行后无水印。 2. **算法运行软件版本**:Matlab 2017b。 3. **部分核心程序**:完整版代码包含中文注释及操作步骤视频。 4. **算法理论概述**: - **MSER**:用于检测显著区域,提取图像中稳定区域,适用于光照变化下的交通标志检测。 - **HOG特征提取**:通过计算图像小区域的梯度直方图捕捉局部纹理信息,用于物体检测。 - **SVM**:寻找最大化间隔的超平面以分类样本。 整个算法流程图见下图。
|
1天前
|
算法 调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
|
2天前
|
存储 算法 决策智能
基于免疫算法的TSP问题求解matlab仿真
旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,目标是寻找经过每个城市恰好一次并返回起点的最短回路。本文介绍了一种基于免疫算法(IA)的解决方案,该算法模拟生物免疫系统的运作机制,通过克隆选择、变异和免疫记忆等步骤,有效解决了TSP问题。程序使用MATLAB 2022a版本运行,展示了良好的优化效果。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 芯片
基于GSP工具箱的NILM算法matlab仿真
基于GSP工具箱的NILM算法Matlab仿真,利用图信号处理技术解析家庭或建筑内各电器的独立功耗。GSPBox通过图的节点、边和权重矩阵表示电气系统,实现对未知数据的有效分类。系统使用MATLAB2022a版本,通过滤波或分解技术从全局能耗信号中提取子设备的功耗信息。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法通过结合半定松弛和交替最小化技术,优化大规模MIMO系统的预编码矩阵,提高信号质量。Matlab 2022a仿真结果显示,该算法能有效提升系统性能并降低计算复杂度。核心程序包括预编码和接收矩阵的设计,以及不同信噪比下的性能评估。
10 3
|
12天前
|
人工智能 算法 数据安全/隐私保护
基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。