A*算法野人传教士问题java

时间: 2023-06-24 12:08:45 浏览: 48
下面是使用A*算法解决野人传教士问题的Java代码示例: ```java import java.util.*; public class AStarSearch { private static final int MAX_STATE_SPACE = 100000; private static final int MAX_PATH_COST = 100000; private static final int NUM_MISSIONARIES = 3; private static final int NUM_CANNIBALS = 3; // State representation of a node static class Node { int[] state = new int[2 * NUM_MISSIONARIES + 2]; int pathCost; int heuristicCost; Node parent; public Node(int[] state, int pathCost, int heuristicCost, Node parent) { this.state = state; this.pathCost = pathCost; this.heuristicCost = heuristicCost; this.parent = parent; } public boolean isGoalState() { return state[0] == 0 && state[1] == 0; } @Override public boolean equals(Object obj) { if (obj instanceof Node) { Node node = (Node) obj; return Arrays.equals(state, node.state); } return false; } @Override public int hashCode() { return Arrays.hashCode(state); } @Override public String toString() { return Arrays.toString(state); } } // Heuristic function private static int calculateHeuristic(Node node) { int numMissionariesLeft = node.state[0]; int numCannibalsLeft = node.state[1]; int numMissionariesRight = NUM_MISSIONARIES - numMissionariesLeft; int numCannibalsRight = NUM_CANNIBALS - numCannibalsLeft; int heuristicCost = (numMissionariesLeft + numCannibalsLeft - 2) / 2; if (numMissionariesLeft < numCannibalsLeft || numMissionariesRight < numCannibalsRight) { heuristicCost += MAX_PATH_COST; } return heuristicCost; } // Successor function private static List<Node> generateSuccessors(Node node) { List<Node> successors = new ArrayList<>(); int[] state = node.state.clone(); int pathCost = node.pathCost + 1; int numMissionariesLeft = state[0]; int numCannibalsLeft = state[1]; int boatPosition = state[2]; int numMissionariesRight = NUM_MISSIONARIES - numMissionariesLeft; int numCannibalsRight = NUM_CANNIBALS - numCannibalsLeft; if (boatPosition == 0) { // Move one missionary to right if (numMissionariesLeft > 0) { state[0] = numMissionariesLeft - 1; state[2] = 1; state[3] = numMissionariesRight + 1; state[4] = numCannibalsRight; if (isValidState(state)) { successors.add(new Node(state, pathCost, calculateHeuristic(new Node(state, 0, 0, null)), node)); } state = node.state.clone(); } // Move two missionaries to right if (numMissionariesLeft > 1) { state[0] = numMissionariesLeft - 2; state[2] = 1; state[3] = numMissionariesRight + 2; state[4] = numCannibalsRight; if (isValidState(state)) { successors.add(new Node(state, pathCost, calculateHeuristic(new Node(state, 0, 0, null)), node)); } state = node.state.clone(); } // Move one cannibal to right if (numCannibalsLeft > 0) { state[1] = numCannibalsLeft - 1; state[2] = 1; state[3] = numMissionariesRight; state[4] = numCannibalsRight + 1; if (isValidState(state)) { successors.add(new Node(state, pathCost, calculateHeuristic(new Node(state, 0, 0, null)), node)); } state = node.state.clone(); } // Move one missionary and one cannibal to right if (numMissionariesLeft > 0 && numCannibalsLeft > 0) { state[0] = numMissionariesLeft - 1; state[1] = numCannibalsLeft - 1; state[2] = 1; state[3] = numMissionariesRight + 1; state[4] = numCannibalsRight + 1; if (isValidState(state)) { successors.add(new Node(state, pathCost, calculateHeuristic(new Node(state, 0, 0, null)), node)); } state = node.state.clone(); } // Move one cannibal to right if (numCannibalsLeft > 1) { state[1] = numCannibalsLeft - 2; state[2] = 1; state[3] = numMissionariesRight; state[4] = numCannibalsRight + 2; if (isValidState(state)) { successors.add(new Node(state, pathCost, calculateHeuristic(new Node(state, 0, 0, null)), node)); } } } else { // Move one missionary to left if (numMissionariesRight > 0) { state[0] = numMissionariesLeft + 1; state[2] = 0; state[3] = numMissionariesRight - 1; state[4] = numCannibalsRight; if (isValidState(state)) { successors.add(new Node(state, pathCost, calculateHeuristic(new Node(state, 0, 0, null)), node)); } state = node.state.clone(); } // Move two missionaries to left if (numMissionariesRight > 1) { state[0] = numMissionariesLeft + 2; state[2] = 0; state[3] = numMissionariesRight - 2; state[4] = numCannibalsRight; if (isValidState(state)) { successors.add(new Node(state, pathCost, calculateHeuristic(new Node(state, 0, 0, null)), node)); } state = node.state.clone(); } // Move one cannibal to left if (numCannibalsRight > 0) { state[1] = numCannibalsLeft + 1; state[2] = 0; state[3] = numMissionariesRight; state[4] = numCannibalsRight - 1; if (isValidState(state)) { successors.add(new Node(state, pathCost, calculateHeuristic(new Node(state, 0, 0, null)), node)); } state = node.state.clone(); } // Move one missionary and one cannibal to left if (numMissionariesRight > 0 && numCannibalsRight > 0) { state[0] = numMissionariesLeft + 1; state[1] = numCannibalsLeft + 1; state[2] = 0; state[3] = numMissionariesRight - 1; state[4] = numCannibalsRight - 1; if (isValidState(state)) { successors.add(new Node(state, pathCost, calculateHeuristic(new Node(state, 0, 0, null)), node)); } state = node.state.clone(); } // Move one cannibal to left if (numCannibalsRight > 1) { state[1] = numCannibalsLeft + 2; state[2] = 0; state[3] = numMissionariesRight; state[4] = numCannibalsRight - 2; if (isValidState(state)) { successors.add(new Node(state, pathCost, calculateHeuristic(new Node(state, 0, 0, null)), node)); } } } return successors; } // Check if a state is valid private static boolean isValidState(int[] state) { int numMissionariesLeft = state[0]; int numCannibalsLeft = state[1]; int boatPosition = state[2]; int numMissionariesRight = NUM_MISSIONARIES - numMissionariesLeft; int numCannibalsRight = NUM_CANNIBALS - numCannibalsLeft; if (numMissionariesLeft > NUM_MISSIONARIES || numMissionariesRight > NUM_MISSIONARIES || numCannibalsLeft > NUM_CANNIBALS || numCannibalsRight > NUM_CANNIBALS || numMissionariesLeft < 0 || numMissionariesRight < 0 || numCannibalsLeft < 0 || numCannibalsRight < 0 || (numMissionariesLeft > 0 && numMissionariesLeft < numCannibalsLeft) || (numMissionariesRight > 0 && numMissionariesRight < numCannibalsRight)) { return false; } return true; } // A* search public static List<Node> aStarSearch() { Node root = new Node(new int[]{NUM_MISSIONARIES, NUM_CANNIBALS, 0, 0, 0}, 0, 0, null); PriorityQueue<Node> frontier = new PriorityQueue<>(MAX_STATE_SPACE, Comparator.comparingInt(o -> o.pathCost + o.heuristicCost)); Set<Node> explored = new HashSet<>(); frontier.add(root); while (!frontier.isEmpty()) { Node node = frontier.poll(); if (node.isGoalState()) { List<Node> path = new ArrayList<>(); while (node != null) { path.add(node); node = node.parent; } Collections.reverse(path); return path; } explored.add(node); List<Node> successors = generateSuccessors(node); for (Node successor : successors) { if (!frontier.contains(successor) && !explored.contains(successor)) { frontier.add(successor); } else if (frontier.contains(successor)) { Iterator<Node> iterator = frontier.iterator(); while (iterator.hasNext()) { Node existingNode = iterator.next(); if (existingNode.equals(successor) && existingNode.pathCost > successor.pathCost) { iterator.remove(); frontier.add(successor); break; } } } else if (explored.contains(successor)) { Iterator<Node> iterator = explored.iterator(); while (iterator.hasNext()) { Node existingNode = iterator.next(); if (existingNode.equals(successor) && existingNode.pathCost > successor.pathCost) { iterator.remove(); frontier.add(successor); break; } } } } } return null; } public static void main(String[] args) { List<Node> path = aStarSearch(); if (path == null) { System.out.println("No solution found!"); } else { System.out.println("Optimal solution found with cost " + path.get(path.size() - 1).pathCost); for (Node node : path) { System.out.println(Arrays.toString(node.state)); } } } } ``` 在这个示例中,我们使用了一个自定义的`Node`类来表示状态空间中的一个节点。每个节点都有一个状态表示、路径成本、启发式成本和一个父节点。我们还定义了一个`calculateHeuristic`方法来计算启发式成本,一个`generateSuccessors`方法来生成一个节点的后继节点,一个`isValidState`方法来检查一个状态是否有效,以及一个`aStarSearch`方法来执行A*搜索。 在主方法中,我们调用`aStarSearch`方法来获取最优解路径,并打印出每个节点的状态表示。如果无法找到解决方案,则打印一条消息表示无法找到解决方案。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Java编程实现A*算法完整代码

"Java编程实现A*算法完整代码" A*算法是一种常用的路径搜索算法,广泛应用于游戏、机器人、自动驾驶等领域。本文将详细介绍Java编程实现A*算法的完整代码,包括算法理论、核心公式、实现步骤等内容。 Algorithm ...
recommend-type

Python3 A*寻路算法实现方式

A* (A-star) 寻路算法是一种广泛应用在游戏开发、地图导航、路径规划等领域的高效搜索算法。它结合了Dijkstra算法的最短路径特性与优先队列的效率,通过引入启发式函数来指导搜索过程,使得路径查找更加智能且节省...
recommend-type

【WHUT】*实验报告*《人工智能概论》课内实验:A*算法仿真实验

2. 在"A*算法演示程序"中,选择"自动寻路问题演示"进行仿真实验: 2.1设置起点、终点和墙:选中“起点”并单击某一方格可设置起点,选中“终点”并单击某一方格可设置终点,选中“墙”并单击若干个方格可设置墙,若...
recommend-type

java动态规划算法——硬币找零问题实例分析

Java 动态规划算法——硬币找零问题实例分析 Java 动态规划算法是解决复杂问题的一种有效方法,通过将大问题分解成小问题,从而逐步解决问题。在本文中,我们将通过实例分析 Java 动态规划算法——硬币找零问题,...
recommend-type

A* (A STAR)算法解决八数码问题

A* 算法解决八数码问题 A* 算法是一种启发式搜索算法,常用于解决复杂的问题。八数码问题是经典的搜索问题,目的是从初始状态到达目标状态,通过交换空格和数字达到目标状态。A* 算法可以高效地解决八数码问题。 A...
recommend-type

基于嵌入式ARMLinux的播放器的设计与实现 word格式.doc

本文主要探讨了基于嵌入式ARM-Linux的播放器的设计与实现。在当前PC时代,随着嵌入式技术的快速发展,对高效、便携的多媒体设备的需求日益增长。作者首先深入剖析了ARM体系结构,特别是针对ARM9微处理器的特性,探讨了如何构建适用于嵌入式系统的嵌入式Linux操作系统。这个过程包括设置交叉编译环境,优化引导装载程序,成功移植了嵌入式Linux内核,并创建了适合S3C2410开发板的根文件系统。 在考虑到嵌入式系统硬件资源有限的特点,通常的PC机图形用户界面(GUI)无法直接应用。因此,作者选择了轻量级的Minigui作为研究对象,对其实体架构进行了研究,并将其移植到S3C2410开发板上,实现了嵌入式图形用户界面,使得系统具有简洁而易用的操作界面,提升了用户体验。 文章的核心部分是将通用媒体播放器Mplayer移植到S3C2410开发板上。针对嵌入式环境中的音频输出问题,作者针对性地解决了Mplayer播放音频时可能出现的不稳定性,实现了音乐和视频的无缝播放,打造了一个完整的嵌入式多媒体播放解决方案。 论文最后部分对整个项目进行了总结,强调了在嵌入式ARM-Linux平台上设计播放器所取得的成果,同时也指出了一些待改进和完善的方面,如系统性能优化、兼容性提升以及可能的扩展功能等。关键词包括嵌入式ARM-Linux、S3C2410芯片、Mplayer多媒体播放器、图形用户界面(GUI)以及Minigui等,这些都反映出本文研究的重点和领域。 通过这篇论文,读者不仅能了解到嵌入式系统与Linux平台结合的具体实践,还能学到如何在资源受限的环境中设计和优化多媒体播放器,为嵌入式技术在多媒体应用领域的进一步发展提供了有价值的经验和参考。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Python字符串为空判断的动手实践:通过示例掌握技巧

![Python字符串为空判断的动手实践:通过示例掌握技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/72f88d4fc1164d6c8b9c29d8ab5ed75c.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBASGFyYm9yIExhdQ==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. Python字符串为空判断的基础理论 字符串为空判断是Python编程中一项基本且重要的任务。它涉及检查字符串是否为空(不包含任何字符),这在
recommend-type

box-sizing: border-box;作用是?

`box-sizing: border-box;` 是 CSS 中的一个样式属性,它改变了元素的盒模型行为。默认情况下,浏览器会计算元素内容区域(content)、内边距(padding)和边框(border)的总尺寸,也就是所谓的"标准盒模型"。而当设置为 `box-sizing: border-box;` 后,元素的总宽度和高度会包括内容、内边距和边框的总空间,这样就使得开发者更容易控制元素的实际布局大小。 具体来说,这意味着: 1. 内容区域的宽度和高度不会因为添加内边距或边框而自动扩展。 2. 边框和内边距会从元素的总尺寸中减去,而不是从内容区域开始计算。
recommend-type

经典:大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf

本文主要探讨的是"经典:大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf",该研究专注于嵌入式指纹识别技术在实际应用中的设计和实现。嵌入式指纹识别系统因其独特的优势——无需外部设备支持,便能独立完成指纹识别任务,正逐渐成为现代安全领域的重要组成部分。 在技术背景部分,文章指出指纹的独特性(图案、断点和交叉点的独一无二性)使其在生物特征认证中具有很高的可靠性。指纹识别技术发展迅速,不仅应用于小型设备如手机或门禁系统,也扩展到大型数据库系统,如连接个人电脑的桌面应用。然而,桌面应用受限于必须连接到计算机的条件,嵌入式系统的出现则提供了更为灵活和便捷的解决方案。 为了实现嵌入式指纹识别,研究者首先构建了一个专门的开发平台。硬件方面,详细讨论了电源电路、复位电路以及JTAG调试接口电路的设计和实现,这些都是确保系统稳定运行的基础。在软件层面,重点研究了如何在ARM芯片上移植嵌入式操作系统uC/OS-II,这是一种实时操作系统,能够有效地处理指纹识别系统的实时任务。此外,还涉及到了嵌入式TCP/IP协议栈的开发,这是实现系统间通信的关键,使得系统能够将采集的指纹数据传输到远程服务器进行比对。 关键词包括:指纹识别、嵌入式系统、实时操作系统uC/OS-II、TCP/IP协议栈。这些关键词表明了论文的核心内容和研究焦点,即围绕着如何在嵌入式环境中高效、准确地实现指纹识别功能,以及与外部网络的无缝连接。 这篇论文不仅深入解析了嵌入式指纹识别系统的硬件架构和软件策略,而且还展示了如何通过结合嵌入式技术和先进操作系统来提升系统的性能和安全性,为未来嵌入式指纹识别技术的实际应用提供了有价值的研究成果。