雞優化演算法

『壹』 百錢百雞的高級演算法

在解決「百錢買百雞」問題時，可以採用遞歸演算法來優化求解過程。具體實現中，定義了一個函數chicken_question，該函數接收四個整數參數，分別為雞的總數、公雞數量數組、母雞數量數組、小雞數量數組。函數內部通過三重循環遍歷所有可能的公雞、母雞和小雞的數量組合，檢查是否滿足購買條件。當找到滿足條件的組合時，將公雞、母雞和小雞的數量分別存入對應的數組，並更新滿足條件的組合數量。

主函數main中，首先定義了變數n，用於存儲用戶輸入的金額值，並通過調用chicken_question函數獲取滿足條件的組合數量。接下來，使用for循環遍歷所有滿足條件的組合，並輸出每種組合的具體情況。

另一種思路是使用迭代方法求解「百錢買百雞」問題。通過定義變數m表示當前組合數量，n表示公雞、母雞和小雞的總數。使用do-while循環，不斷更新公雞、母雞和小雞的數量，直到找到滿足條件的組合。在循環中，通過累加公雞、母雞和小雞的數量，檢查是否滿足購買條件。當找到滿足條件的組合時，輸出公雞、母雞和小雞的數量。

這兩種方法都可以有效地解決「百錢買百雞」問題，但遞歸方法更易於理解和實現。通過遞歸方法，可以將問題分解為多個子問題，逐步求解。而迭代方法則通過循環和條件判斷實現，相對復雜一些，但也能達到預期效果。

在實際應用中，可以根據具體需求選擇合適的演算法實現。遞歸方法更簡潔，易於理解和維護，而迭代方法則適用於大規模數據處理和性能要求較高的場景。無論採用哪種方法，都需要仔細考慮邊界條件和優化演算法效率，以確保程序的正確性和高效性。

此外，還可以利用動態規劃或線性規劃等高級演算法進一步優化求解過程。通過將問題轉化為數學模型，可以更高效地求解。例如，可以將問題轉化為線性方程組，通過求解方程組得到滿足條件的組合。這種方法可以更精確地解決問題，但需要一定的數學知識和編程技巧。

總之，「百錢買百雞」問題可以通過多種方法求解，選擇合適的演算法實現可以提高效率和准確性。在實際應用中，可以根據具體需求和場景選擇最優的演算法實現。

『貳』 智能優化演算法：雞群優化演算法

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摘要：雞群演算法 (Chicken Swarm Optimization，CSO) 是一種新穎的仿生學演算法，充分繼承群智能優化特點，創新採用個體分類、協作優化，最大程度挖掘最優解，又能很好避免早熟現象。具有收斂快，尋優能力強的特點。

新型的仿生學演算法—雞群優化演算法，它模擬群的等級制度和雞群的群體活動行為。 在特殊的等級制度下雞群中不同雞種搜尋食物時存在著競爭。公雞搜索食物能力強，適應值小；母雞其次；小雞搜索食物能力最弱，適應值最大。

為了簡化，文中通過下列規則理想化雞群演算法：

因為不同的雞種有不同的運動規律， 因此，以下 3 種個體的位置更新策略各不相同。

適應度好的公雞能夠在更大的范圍內搜索食物，而且比適應度差的公雞能夠優先獲得食物實現全局搜索，它的位置更新受隨機選取的其他公雞位置的影響，則更新策略見式（1）-（2）

式 (1)-(2) 中：第 只公雞位置的第 j 維的值表示為， 表示當前的迭代次數，表示服從期望值為0 ，方差值為 2 的正態分布隨機數， 第 只公雞的適應度為 ，隨機選取公雞 的適應度為 ， 分母中加上無窮小數 ，避免除數為零。

母雞跟隨夥伴公雞搜索食物，位置更新受夥伴公雞位置影響。由於母雞的偷食行為，位置更新又與其它公雞和母雞有關系，則更新策略見式 (3)-(5) 。

式 (3)-(5) 中： Rand 是一個服從 [0,1] 均勻分布的隨機數，該母雞的夥伴公雞 的適應度值為 ， 表示其夥伴公雞對其的影響因子，其他公雞和母雞中隨機選取個體 的適應度值為 ， 為其他雞對其的影響因子。

小雞在其母親周圍搜尋食物，它的搜索能力最差，位置受到母親公雞的影響，則更新策略見式 (6) 。

式 (6) 中：母親母雞 位置的第 維數值為 ， ，母親母雞的位置對小雞位置的影響因子為 ， 其為隨機函數隨機生成，取值范圍一般為 (0,2) 。

步驟如下：

[1] MENG X ， LIU Y ， GAO X Z ， et al. A new bio-inspired algorithm: chicken swarm optimization[J]. Lecture Notes in Computer Science ,2014 ,8794(1):86-94.

[2] 胡漢梅,李靜雅,黃景光.基於雞群演算法的微網經濟運行優化[J].高壓電器,2017,53(01):119-125.

https://mianbaoo.com/o/bread/aJWbmZk=

文獻復現：基於模擬退火的改進雞群優化演算法(SAICSO)
[1]李振璧,王康,姜媛媛.基於模擬退火的改進雞群優化演算法[J].微電子學與計算機,2017,34(02):30-33+38.

文獻復現：一種改進的雞群演算法(ICSO)
[1]孔飛,吳定會.一種改進的雞群演算法[J].江南大學學報(自然科學版),2015,14(06):681-688.

文獻復現:全局優化的改進雞群演算法（ECSO)
[1]韓斐斐,趙齊輝,杜兆宏,劉升.全局優化的改進雞群演算法[J].計算機應用研究,2019,36(08):2317-2319+2327.

『叄』 計算機求百錢買百雞問題採用的演算法是

演算法如下：

int main()

{

int x, y, z;

for (int k = 1; k <= 3; k++)

{

x = 4 * k;

y = 25 - 7 * k;

z = 75 + 3 * k;

printf("公雞:%d只，母雞:%d只,小雞:%d只 ", x, y, z);

(3)雞優化演算法擴展閱讀：

A*搜尋演算法

俗稱A星演算法。這是一種在圖形平面上，有多個節點的路徑，求出最低通過成本的演算法。常用於游戲中的NPC的移動計算，或線上游戲的BOT的移動計算上。該演算法像Dijkstra演算法一樣，可以找到一條最短路徑；也像BFS一樣，進行啟發式的搜索。

Beam Search

束搜索(beam search)方法是解決優化問題的一種啟發式方法，它是在分枝定界方法基礎上發展起來的，它使用啟發式方法估計k個最好的路徑，僅從這k個路徑出發向下搜索，即每一層只有滿意的結點會被保留，其它的結點則被永久拋棄，從而比分枝定界法能大大節省運行時間。

束搜索於20 世紀70年代中期首先被應用於人工智慧領域,1976 年Lowerre在其稱為HARPY的語音識別系統中第一次使用了束搜索方法。他的目標是並行地搜索幾個潛在的最優決策路徑以減少回溯，並快速地獲得一個解。

二分取中查找演算法

一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜索過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜索過程結束；

如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。

『肆』 雞群優化演算法是什麼意思 和蟻群、粒子群優化演算法有什麼區別

蟻群演算法和粒子群最大的區別是蟻群演算法多一個信息素更新的過程，粒子群搜索速度更快！

『伍』 百錢百雞(窮舉演算法)

設公雞、母雞、小雞分別為x、y、z 只，由題意得：

x＋y＋z ＝100……①
5x＋3y＋(1/3)z ＝100……②
有兩個方程，三個未知量，稱為不定方程組，有多種解。

令②×3－①得：7x＋4y＝100；

即：y ＝(100－7x)/4＝25－(7/4)x

由於y 表示母雞的只數，它一定是自然數，而4 與7 互質，因此x 必須是4 的倍數。我們把它寫成：x=4k（k 是自然數），於是y=25-7k，代入原方程組，可得：z=75+3k。把它們寫在一起有：
x ＝4k
y ＝25 - 7k
z ＝75+ 3k

一般情況下，當k 取不同數值時，可得到x、y、z 的許多組值。但針對本題的具體問題，由於x、y、z 都是100 以內的自然數，故k 只能取1、2、3 三個值，這樣方程組只有以下三組解：

一、 x ＝4；y ＝18；z ＝78

二、 x ＝8；y ＝11；z ＝81

三、 x ＝12；y ＝4；z ＝84