Algorithm 哪些超启发式适合于构建扫雷舰解算器？

我必须建立一个扫雷舰解算器，但真的不知道从哪里开始。问题是，我必须使用一些元启发式算法，如蚁群优化、模拟退火、遗传编程等。我在互联网上找到了一些相关材料，但我不确定其中哪些有用，哪些不有用，因为没有什么是“完美匹配”。看起来我将不得不自己调整一些元启发式算法，而不必跟随以前做过的人写的文章。这就是为什么我想在开始之前知道所有我需要知道的事情

我如何制定我的问题，使之适合使用元启发式来解决它？我知道这基本上是一个CSP（约束满足问题），但不知道如何利用这些知识找到一个合适的算法来解决它

哪些超启发式算法适合解决我的问题（为什么）

对于我的问题，有什么我应该注意的事情吗 “蚁群优化，模拟退火，遗传规划”。。。大词，但我不知道你会怎么用它们

我建议有两个解决方案：

完美解决者：毫无疑问，有一个完美的答案并解决它

不完美的解决方案：有疑问的地方，你想找到危害最小的解决方案

首先应用完美解算器，如果失败，则应用不完美解算器

完美的解算器需要找到所有的组合可能性，并检查其中哪些可行。事实上，这并不是那么困难，因为您将同时考虑1-5个瓷砖（作为一个人类解算器，我通常限制自己使用那么多瓷砖），最多只有32个组合，很容易检查

对于不完全求解器，可以考虑所有组合，找出有效组合，利用有效组合计算不同位置的矿山概率，并选择最小挖掘概率的一个。 想想看，这两种方法是一样的！在“完美解算器”中，您将选择概率为0的磁贴。因此，总结一下：

选择1-10个相邻或最多通过一个间隙连接的未标记瓷砖，其中每个瓷砖至少连接到一个显示的非矿区位置

找到所有有效的组合

如果在任何位置地雷的概率为0，请立即选择该选项

或者，以最小的地雷概率跟踪位置

转到步骤1

步骤1并不像听起来那么糟糕，因为只有少数组合同时满足这两个条件（与已解决的非采矿位置相邻或相邻）。

“蚁群优化、模拟退火、遗传编程”。。。大词，但我不知道你会怎么用它们

我建议有两个解决方案：

完美解决者：毫无疑问，有一个完美的答案并解决它

不完美的解决方案：有疑问的地方，你想找到危害最小的解决方案

首先应用完美解算器，如果失败，则应用不完美解算器

完美的解算器需要找到所有的组合可能性，并检查其中哪些可行。事实上，这并不是那么困难，因为您将同时考虑1-5个瓷砖（作为一个人类解算器，我通常限制自己使用那么多瓷砖），最多只有32个组合，很容易检查

对于不完全求解器，可以考虑所有组合，找出有效组合，利用有效组合计算不同位置的矿山概率，并选择最小挖掘概率的一个。 想想看，这两种方法是一样的！在“完美解算器”中，您将选择概率为0的磁贴。因此，总结一下：

选择1-10个相邻或最多通过一个间隙连接的未标记瓷砖，其中每个瓷砖至少连接到一个显示的非矿区位置

找到所有有效的组合

如果在任何位置地雷的概率为0，请立即选择该选项

或者，以最小的地雷概率跟踪位置

转到步骤1

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第1步并不像听起来那么糟糕，因为只有少数组合同时满足这两个条件（与已解决的非布雷位置相邻和相邻）。

元启发式算法可能不是扫雷艇的最佳算法-至少对简单部分来说不是

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相反，一个带有推理的简单规则引擎可能已经标记了许多炸弹，并显示了自由点。一旦一枚炸弹被贴上标签，有了这些信息，就需要进行进一步的推理。有关灵感，请参见drools的示例。

超启发式算法可能不是扫雷舰的最佳算法-至少不是简单的部分

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相反，一个带有推理的简单规则引擎可能已经标记了许多炸弹，并显示了自由点。一旦一枚炸弹被贴上标签，有了这些信息，就需要进行进一步的推理。要获得灵感，请参阅drools的例子。

是的，但这不是真正的元启发式。。。还是这样？就我对这个词的理解而言，它不是。问题是，我必须使用超启发式。如果不可行，我必须说我处境尴尬。@我知道你处境尴尬，因为这个问题不需要超启发式！你可以想方设法填满它，但这是必要的。是的，这就是我害怕的。我不会接受你的答案，因为这对我没有什么帮助，但我会投赞成票。是的，但这不是一个真正的元启发式。。。还是这样？就我对这个词的理解而言，它不是。问题是，我必须使用超启发式。如果这不可行，我必须说我处境尴尬。@我知道你处境尴尬，因为这个问题