Aplicación del simulated annealing al problema de las n reinas

El Simulated Annealing, como técnica de optimización combinatorial, se usa para afrontar problemas de gran complejidad matemática; cuenta con una estrategia de aceptación para las nuevas configuraciones que permite salir de mínimos locales, y encontrar soluciones de muy alta calidad, dentro de las cuales eventualmente puede estar el óptimo global. El problema de las N Reinas es un problema clásico de búsqueda combinatorial que consiste en encontrar la ubicación de n reinas en un tablero de dimensiones nxn, con la condición de que las reinas no se ataquen entre sí. En este artículo se muestra el algoritmo del Simulated Annealing, su manejo y su implementación para resolver el problema de las N Reinas

Aplicación del simulated annealing al problema de las n reinas

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Isomorphism and the N-Queens problem

The N-Queens problem is commonly used to teach the programming technique of backtrack search. The N-Queens problem may also be used to illustrate the important concept of isomorphism. Here we show how the N-Queens problem can be used as a vehicle to teach the concepts of isomorphism, transformation groups or generators, and equivalence classes. We indicate how these ideas can be used in a programming exercise. We include a bibliography of 29 papers

The min-conflicts heuristic: Experimental and theoretical results

This paper describes a simple heuristic method for solving large-scale constraint satisfaction and scheduling problems. Given an initial assignment for the variables in a problem, the method operates by searching through the space of possible repairs. The search is guided by an ordering heuristic, the min-conflicts heuristic, that attempts to minimize the number of constraint violations after each step. We demonstrate empirically that the method performs orders of magnitude better than traditional backtracking techniques on certain standard problems. For example, the one million queens problem can be solved rapidly using our approach. We also describe practical scheduling applications where the method has been successfully applied. A theoretical analysis is presented to explain why the method works so well on certain types of problems and to predict when it is likely to be most effective