人工智能实验——过河问题 内容:有 N 个传教士和 N 个野人来到河边渡河,河岸有一条船,每次至多可供 k 人乘渡。 问:传教士为了安全起见,应如何规划摆渡方案,使得任何时刻, 河两岸以及船上的野人 数目总是不超过传教士的数目(否则不安全,传教士有可能被野人吃掉)。 即求解传教士和 野人从左岸全部摆渡到右岸的过程中,任何时刻满足 M (传教土数) ≥ C 野人数)和 M+C≤k 的摆渡方案。 编写程序对问题进行求解 4.撰写实验报告 (通过Python实现,并附上代码)
时间: 2024-02-28 12:52:44 浏览: 50
好的,以下是 Python 实现过河问题的代码:
```python
def valid(state):
# 检查当前状态是否合法,即传教士数量不小于野人数量
if state[0] < state[1] or state[2] < state[3]:
return False
# 检查船上人数是否超过 k
if state[0] + state[1] > k or state[2] + state[3] > k:
return False
return True
def move(state, action):
# 执行动作,返回新状态
new_state = list(state)
if action == 'MM':
new_state[0] -= 2
new_state[1] += 2
elif action == 'CC':
new_state[2] -= 2
new_state[3] += 2
elif action == 'MC':
new_state[0] -= 1
new_state[1] += 1
new_state[2] -= 1
new_state[3] += 1
elif action == 'M':
new_state[0] -= 1
new_state[1] += 1
elif action == 'C':
new_state[2] -= 1
new_state[3] += 1
return tuple(new_state)
def dfs(state, path):
# 深度优先搜索算法
if state == (0, 0, N, N):
# 找到解,输出路径
print(path)
return True
for action in actions:
new_state = move(state, action)
if valid(new_state) and new_state not in visited:
visited.add(new_state)
path.append(action)
if dfs(new_state, path):
return True
path.pop()
visited.remove(new_state)
return False
N = 3 # 传教士和野人数量
k = 2 # 船最多载人数
actions = ['MM', 'CC', 'MC', 'M', 'C'] # 可执行的动作
visited = set() # 已访问的状态
start_state = (N, N, 0, 0) # 初始状态
dfs(start_state, [])
```
在上述代码中,`valid` 函数用于检查当前状态是否合法,`move` 函数用于执行动作并返回新状态,`dfs` 函数用于实现深度优先搜索算法。最后,我们使用初始状态 `(N, N, 0, 0)` 调用 `dfs` 函数即可求解过河问题。