简易麻雀算法python模型
时间: 2023-12-07 18:05:29 浏览: 26
麻雀算法是一种启发式搜索算法,可以用于解决优化问题。以下是一个简单的麻雀算法的Python模型示例:
```python
import random
# 定义麻雀算法的函数
def mahjong_algorithm(problem, max_iterations):
# 初始化当前最优解和当前解
current_solution = problem.generate_random_solution()
best_solution = current_solution.copy()
# 迭代搜索最优解
for i in range(max_iterations):
# 随机扰动当前解
perturbed_solution = problem.perturb_solution(current_solution)
# 评估扰动解的质量
if problem.eval_solution(perturbed_solution) < problem.eval_solution(current_solution):
# 如果扰动解比当前解更优,则接受扰动解
current_solution = perturbed_solution.copy()
# 如果扰动解比当前最优解更优,则更新当前最优解
if problem.eval_solution(perturbed_solution) < problem.eval_solution(best_solution):
best_solution = perturbed_solution.copy()
# 返回最优解
return best_solution
# 定义问题类
class MahjongProblem:
def __init__(self):
# 定义问题的参数
self.num_tiles = 144
self.num_suits = 3
self.num_ranks = 9
# 生成一个随机解
def generate_random_solution(self):
solution = []
for i in range(self.num_tiles):
solution.append(random.randint(0, self.num_suits - 1))
return solution
# 扰动一个解
def perturb_solution(self, solution):
perturbed_solution = solution.copy()
index = random.randint(0, self.num_tiles - 1)
perturbed_solution[index] = random.randint(0, self.num_suits - 1)
return perturbed_solution
# 评估一个解的质量
def eval_solution(self, solution):
# 计算每个花色的牌数
suit_counts = [0] * self.num_suits
for tile in solution:
suit_counts[tile] += 1
# 计算每个花色的面子数
meld_counts = [0] * self.num_suits
for suit in range(self.num_suits):
meld_counts[suit] = min(suit_counts[suit] // 3, self.num_ranks)
# 计算总面子数
total_melds = sum(meld_counts)
# 计算未使用的牌数
unused_tiles = self.num_tiles - sum(suit_counts)
# 计算总质量
quality = total_melds * 100 - unused_tiles
return quality
# 测试麻雀算法
problem = MahjongProblem()
solution = mahjong_algorithm(problem, 1000)
print(solution)
print(problem.eval_solution(solution))
```
在这个模型中,我们定义了一个`MahjongProblem`类来表示麻雀问题。这个类有三个方法:`generate_random_solution`用于生成一个随机解,`perturb_solution`用于扰动一个解,`eval_solution`用于评估一个解的质量。
我们还定义了一个`mahjong_algorithm`函数来实现麻雀算法。这个函数接受一个问题实例和最大迭代次数作为参数,并返回最优解。
在测试中,我们首先创建一个`MahjongProblem`实例,然后运行`mahjong_algorithm`函数来求解最优解。最后,我们打印出最优解和它的质量评估值。
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