用概率算法法求解八皇后问题代码

以下是用蒙特卡罗模拟算法求解八皇后问题的Python代码示例：

import random
import math

def conflict_num(state):
    # 计算当前状态下的冲突数
    num = 0
    for i in range(len(state)):
        for j in range(i+1, len(state)):
            if state[i] == state[j] or abs(state[i]-state[j]) == j-i:
                num += 1
    return num

def accept_prob(delta, T):
    # 计算接受新状态的概率
    return math.exp(-delta/T)

def monte_carlo(T, max_iter):
    state = [random.randint(0,7) for i in range(8)]  # 随机生成初始状态
    for i in range(max_iter):
        delta = 0
        queen = random.randint(0,7)  # 随机选择一个皇后
        old_pos = state[queen]
        new_pos = random.randint(0,7)  # 随机移动到新位置
        state[queen] = new_pos
        delta = conflict_num(state) - delta
        if delta == 0:  # 已经找到可行解
            return state
        elif accept_prob(delta, T) > random.random():  # 接受新状态
            T *= 0.99  # 温度下降
        else:  # 不接受新状态
            state[queen] = old_pos
            T *= 0.99  # 温度下降
    return None

# 测试
solution = monte_carlo(100, 1000)
if solution:
    print("找到一个可行解：", solution)
else:
    print("未找到可行解")

其中，`conflict_num`函数计算当前状态下的冲突数，`accept_prob`函数计算接受新状态的概率，`monte_carlo`函数实现蒙特卡罗模拟算法。在测试中，设置初始温度为100，最大迭代次数为1000。可以根据实际情况调整这些参数。