人工智能八数码问题matlab
时间: 2023-10-23 16:14:04 浏览: 141
人工智能八数码问题
好的,针对您的问题,我可以给您提供一个基于 MATLAB 的八数码问题求解程序。该程序使用了 A* 算法来搜索最优解。您可以参考以下代码:
```matlab
% 八数码问题求解程序
% 使用 A* 算法搜索最优解
% 初始状态
start_state = [2, 8, 3; 1, 6, 4; 7, 0, 5];
% 目标状态
goal_state = [1, 2, 3; 8, 0, 4; 7, 6, 5];
% 启发函数,使用曼哈顿距离
heuristic = @(state) sum(abs(state(:) - goal_state(:)));
% 初始化 open 和 closed 列表
open_list = struct('state', start_state, 'g', 0, 'h', heuristic(start_state), 'f', heuristic(start_state));
closed_list = struct('state', [], 'g', [], 'h', [], 'f', []);
while ~isempty(open_list)
% 找到 f 值最小的节点
[~, idx] = min([open_list.f]);
current_node = open_list(idx);
% 如果当前节点为目标状态,则结束搜索
if isequal(current_node.state, goal_state)
break;
end
% 将当前节点从 open 列表中删除,并加入 closed 列表
open_list(idx) = [];
closed_list(end+1) = current_node;
% 扩展当前节点的子节点
[r, c] = find(current_node.state == 0);
for i = [-1, 1]
if r+i >= 1 && r+i <= 3
child_state = current_node.state;
child_state(r, c) = child_state(r+i, c);
child_state(r+i, c) = 0;
child_g = current_node.g + 1;
child_h = heuristic(child_state);
child_f = child_g + child_h;
% 如果子节点已经在 closed 列表中,则跳过
if any(arrayfun(@(x) isequal(x.state, child_state), closed_list))
continue;
end
% 如果子节点已经在 open 列表中,则更新其 f 值
idx = find(arrayfun(@(x) isequal(x.state, child_state), open_list));
if ~isempty(idx)
if child_f < open_list(idx).f
open_list(idx).g = child_g;
open_list(idx).h = child_h;
open_list(idx).f = child_f;
end
else
% 否则将子节点加入 open 列表
open_list(end+1) = struct('state', child_state, 'g', child_g, 'h', child_h, 'f', child_f);
end
end
end
end
% 输出最优解
if isempty(current_node)
disp('无解');
else
disp('最优解:');
disp(current_node.state);
disp(['步数:', num2str(current_node.g)]);
end
```
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