Optimization 组合优化问题的树搜索库
我注意到，我遇到的“硬”组合问题可以用某种类型的树搜索（如alpha-beta剪枝、beam搜索或类似算法）来解决。然而，对它们进行编程似乎是重复地编写相同的代码，而且很容易出错。在我看来，应该有一个实现这些算法的库，而我所要写的就是Optimization 组合优化问题的树搜索库,optimization,graph-theory,generic-programming,a-star,tree-search,Optimization,Graph Theory,Generic Programming,A Star,Tree Search,我注意到，我遇到的“硬”组合问题可以用某种类型的树搜索（如alpha-beta剪枝、beam搜索或类似算法）来解决。然而，对它们进行编程似乎是重复地编写相同的代码，而且很容易出错。在我看来，应该有一个实现这些算法的库，而我所要写的就是 解决方案的编码，即如何从不完整的解决方案中获得更具体的解决方案。这将给出树/图结构 给出部分解决方案，如何获得最大/最小成本，以及可能的成本估算 初始解/部分解 也许是某种验证方案 很抱歉，我没有给出任何具体的代码，但我想我已经解释了这个问题。如果我能为上面描述的
编辑：更准确地说，我说的是知情树搜索算法。Boost有最新的功能。《Boost Graph Library用户指南》使用隐式图对骑士之旅问题进行了详细说明。在不指定具体步骤的情况下表达问题是一种错误 你说的是“部分解决方案”。这是否意味着您正在考虑的问题类型有重叠的子问题？如果是这样的话，那么听起来你是在寻求一种方法来做一般性的事情。真正的意思是通过连续步骤构建函数，解决问题的更简单版本，然后迭代。这里有一些很好的例子
你考虑过吗？它不是一个框架，但是搜索算法，如果你愿意的话，是内置在语言中的。可以使用Prolog之类的东西作为基础来编写非常通用的解决方案。在Python中，有一个非常好的，我以前使用过它。我在网上找到了Peter Norvig的Python代码。它支持A-star搜索，并可用于编程解决我所看到的一般问题。我想知道它是否足够快，或者可以扩展到波束搜索、分支和绑定等。QuickGraph 对于任何愿意使用.Net的人，请查看所有基于图形/树的处理。它将所有与图形表示、算法、突变和表示相关的概念巧妙地分开。它有很多扩展点，所以它应该能够支持大多数图形可转换问题 [编辑]尽管QuickGraph的“搜索”算法部分包括11种其他方法，为实现您最喜欢的遍历算法提供了充分的指导，但QuickGraph提供的一组算法目前不包括alpha-beta修剪或beam搜索，我想它最终会支持alpha-beta和beam 广告1 但它确实满足您的第一个标准，因为可以插入一个委托函数，该函数基于不完整的解决方案（即当前节点）返回多个更具体的解决方案（即相邻节点）。这是由（和变体）处理的，并被认为是内存有效的，因为它防止在内存中同时拥有整个搜索空间。 ad.2此外，算法可能采用自定义委托，如最大/最小/预期成本统计（请参阅）。这符合您的第二个标准
总之，QuickGraph可以帮助您组织问题，为各种类型的问题提供插入式算法，并允许您通过提供新算法对其进行改进。火地岛是一个开源的蒙特卡罗树搜索（与alpha beta树搜索相反）平台，可以针对两人全信息游戏（最初是为目标Go而创建的）。它甚至可能更为通用
编辑：我刚刚了解到它还有一个alpha-beta搜索程序。这是最近的一篇文章：BGL似乎有遍历已知图的算法，而不是搜索游戏树或优化决策。我刚刚发现BGL还支持隐式图和a-star。声明式编程和动态编程实际上不支持med tree搜索，除非我遗漏了什么。@highBandWidth-你能定义一下“知情树搜索”是什么意思吗？当然，Peter Norvigs的书中有关于知情搜索的好章节。基本上，如果你知道树中的每个顶点代表一个解，而相关解是它的子解，你能使用当前解来搜索吗更好的解决方案。A*和分支定界算法浮现在脑海中。+1提供有用的信息。声明式编程是否指定了搜索算法？像BGL一样，我看不到使用它来搜索解决方案空间的任何选项，这更像是图遍历或已知的图。尽管我知道可以在此基础上构建，就像可以在BGL或n上构建一样etworkx。