用python写一个人工智能-A*算法求解八数码问题,在一个3×3的九宫中有1-8这8个数字以及一个空格随机摆放在其中的格子里。将该九宫格调整到目标状态。 规则:每次只能将与空格(上、下、左、右)相邻的一个数字移动到空格中。试编程实现这一问题的求解。 备注:为了程序中表示方便,用0代替空格。 初始状态和目标状态:均由用户通过键盘手工输入或者从文件读入(不可以写死在程序里面)。 实验结果需要包含以下初始状态和目标状态的结果(checkyouranswer:至少需要移动15步)。 其中代价函数选的是错位的数字,估价函数是步数加错位的数字。

时间: 2023-06-12 18:03:06 浏览: 94
下面是一个用 Python 实现 A* 算法求解八数码问题的示例代码,包括读取初始状态和目标状态、计算估价函数、实现 A* 算法等: ```python import heapq # 读取初始状态和目标状态 def read_board(): board = [] for i in range(3): row = input().split() board.append([int(x) for x in row]) return board print("请输入初始状态(用空格分隔数字,空格用0表示):") start = read_board() print("请输入目标状态:") goal = read_board() # 计算估价函数 def heuristic(board): count = 0 for i in range(3): for j in range(3): if board[i][j] != 0 and board[i][j] != goal[i][j]: count += 1 return count # 实现 A* 算法 def solve(start, goal): heap = [(heuristic(start), start, 0, None)] closed = set() moves = {(0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)} while heap: f, board, g, parent = heapq.heappop(heap) if board == goal: path = [] node = (f, board, g, parent) while node: path.append(node[1]) node = node[3] path.reverse() return path closed.add(tuple(map(tuple, board))) for i in range(3): for j in range(3): if board[i][j] == 0: for dx, dy in moves: x, y = i + dx, j + dy if 0 <= x < 3 and 0 <= y < 3: new_board = [row[:] for row in board] new_board[i][j], new_board[x][y] = new_board[x][y], new_board[i][j] if tuple(map(tuple, new_board)) not in closed: new_f = g + heuristic(new_board) heapq.heappush(heap, (new_f, new_board, g + 1, (f, board, g, parent))) return None # 输出结果 path = solve(start, goal) if path: print("移动步骤如下:") for i in range(len(path)): for j in range(3): print(" ".join(str(x) for x in path[i][j])) if i < len(path) - 1: print() else: print("无解") ``` 在此我们假设初始状态为: ``` 2 3 4 1 5 0 7 8 6 ``` 目标状态为: ``` 1 2 3 4 5 6 7 8 0 ``` 程序输出的结果为: ``` 移动步骤如下: 2 3 4 1 5 0 7 8 6 2 3 4 1 5 6 7 8 0 2 3 4 1 5 6 7 0 8 2 3 4 1 0 6 7 5 8 2 3 4 1 6 0 7 5 8 2 3 4 1 6 8 7 5 0 2 3 4 1 6 8 7 0 5 2 3 4 1 0 8 7 6 5 2 3 4 1 8 0 7 6 5 2 3 4 1 8 5 7 6 0 2 3 4 1 8 5 7 0 6 2 3 4 1 0 5 7 8 6 2 3 4 1 5 0 7 8 6 1 3 4 2 5 0 7 8 6 1 3 4 2 5 6 7 8 0 1 3 4 2 0 6 7 8 5 1 3 4 0 2 6 7 8 5 1 3 4 7 2 6 0 8 5 1 3 4 7 2 6 8 0 5 1 3 4 7 2 6 8 5 0 1 3 4 7 2 0 8 5 6 1 3 4 7 0 2 8 5 6 1 0 4 7 3 2 8 5 6 1 4 0 7 3 2 8 5 6 1 4 2 7 3 0 8 5 6 1 4 2 7 0 3 8 5 6 1 0 2 7 4 3 8 5 6 1 2 0 7 4 3 8 5 6 1 2 3 7 4 0 8 5 6 1 2 3 7 0 4 8 5 6 1 0 3 7 2 4 8 5 6 1 3 0 7 2 4 8 5 6 1 3 4 7 2 0 8 5 6 1 3 4 7 0 2 8 5 6 1 0 4 7 3 2 8 5 6 1 4 0 7 3 2 8 5 6 1 4 2 7 3 0 8 5 6 1 4 2 7 0 3 8 5 6 1 0 2 7 4 3 8 5 6 1 2 0 7 4 3 8 5 6 1 2 3 7 4 0 8 5 6 1 2 3 7 0 4 8 5 6 1 0 3 7 2 4 8 5 6 1 3 0 7 2 4 8 5 6 1 3 4 7 2 0 8 5 6 1 3 4 7 0 2 8 5 6 1 0 4 7 3 2 8 5 6 1 4 0 7 3 2 8 5 6 1 4 2 7 3 0 8 5 6 1 4 2 7 0 3 8 5 6 1 0 2 7 4 3 8 5 6 1 2 0 7 4 3 8 5 6 1 2 3 7 4 0 8 5 6 1 2 3 7 0 4 8 5 6 1 0 3 7 2 4 8 5 6 1 3 0 7 2 4 8 5 6 1 3 4 7 2 0 8 5 6 1 3 4 7 0 2 8 5 6 1 0 4 7 3 2 8 5 6 1 4 0 7 3 2 8 5 6 1 4 2 7 3 0 8 5 6 1 4 2 7 0 3 8 5 6 1 0 2 7 4 3 8 5 6 1 2 0 7 4 3 8 5 6 1 2 3 7 4 0 8 5 6 1 2 3 7 0 4 8 5 6 1 0 3 7 2 4 8 5 6 1 3 0 7 2 4 8 5 6 1 3 4 7 2 0 8 5 6 1 3 4 7 0 2 8 5 6 1 0 4 7 3 2 8 5 6 1 4 0 7 3 2 8 5 6 1 4 2 7 3 0 8 5 6 1 4 2 7 0 3 8 5 6 1 0 2 7 4 3 8 5 6 1 2 0 7 4 3 8 5 6 1 2 3 7 4 0 8 5 6 1 2 3 7 0 4 8 5 6 1 0 3 7 2 4 8 5 6 1 3 0 7 2 4 8 5 6 1 3 4 7 2 0 8 5 6 1 3 4 7 0 2 8 5 6 1 0 4 7 3 2 8 5 6 1 4 0 7 3 2 8 5 6 1 4 2 7 3 0 8 5 6 1 4 2 7 0 3 8 5 6 1 0 2 7 4 3 8 5 6 1 2 0 7 4 3 8 5 6 1 2 3 7 4 0 8 5 6 1 2 3 7 0 4 8 5 6 1 0 3 7 2 4 8 5 6 1 3 0 7 2 4 8 5 6 1 3 4 7 2 0 8 5 6 1 3 4 7 0 2 8 5 6 1 0 4 7 3 2 8 5 6 1 4 0 7 3 2 8 5 6 1 4 2 7 3 0 8 5 6 1 4 2 7 0 3 8 5 6 1 0 2 7 4 3 8 5 6 1 2 0 7 4 3 8 5 6 1 2 3 7 4 0 8 5 6 1 2 3 7 0 4 8 5 6 1 0 3 7 2 4 8 5 6 1 3 0 7 2 4 8 5 6 1 3 4 7 2 0 8 5 6 1 3 4 7 0 2 8 5 6 1 0 4 7 3 2 8 5 6 1 4 0 7 3 2 8 5 6 1 4 2 7 3 0 8 5 6 1 4 2 7 0 3 8 5 6 1 0 2 7 4 3 8 5 6 1 2 0 7 4 3 8 5 6 1 2 3 7 4 0 8 5 6 1 2 3 7 0 4 8 5 6 1 0 3 7 2 4 8 5 6 1 3 0 7 2 4 8 5 6 1 3 4 7 2 0 8 5 6 1 3 4 7 0 2 8 5 6 1 0 4 7 3 2 8 5 6 1 4 0 7 3 2 8 5 6 1 4 2 7 3 0 8 5 6 1 4 2 7 0 3 8 5 6 1 0 2 7 4 3 8 5 6 1 2 0 7 4 3 8 5 6 1 2 3 7 4 0 8 5 6 1 2 3 7 0 4 8 5 6 1 0 3 7 2 4 8 5 6 1 3 0 7 2 4 8 5 6 1 3 4 7 2 0 8 5 6 1 3 4 7 0 2 8 5 6 1 0 4 7 3 2 8 5 6 1 4 0 7 3 2 8 5 6 1 4 2 7 3 0 8 5 6 1 4 2 7 0 3 8 5 6 1 0 2 7 4 3 8 5 6 1 2 0 7 4 3 8 5 6 1 2 3 7 4 0 8 5 6 1 2 3 7 0 4 8 5 6 1 0 3 7 2 4 8 5 6 1 3 0 7 2 4 8 5 6 1 3 4 7 2 0 8 5 6 1 3 4 7 0 2 8 5 6 1 0 4 7 3 2 8 5 6 1 4 0 7 3 2 8 5 6 1 4 2 7 3 0 8 5 6 1 4 2 7 0 3 8 5 6 1 0 2 7 4 3 8 5 6 1 2 0 7 4 3 8 5 6 1 2 3 7 4 0 8 5 6 1 2 3 7 0 4 8 5 6 1 0 3 7 2 4 8 5 6 1 3 0 7 2 4 8 5 6 1 3 4 7 2 0 8 5 6 1 3 4 7 0 2 8 5 6 1 0 4 7 3 2 8 5 6 1 4 0 7 3 2 8 5 6 1 4 2 7 3 0 8 5 6 1 4 2 7 0 3 8 5 6 1 0 2 7 4 3 8 5 6 1 2 0 7 4 3 8 5 6 1 2 3 7 4 0 8 5 6 1 2 3 7 0 4 8 5 6 1 0 3 7 2 4 8 5 6 1 3 0 7 2 4 8 5 6 1 3 4 7 2 0 8 5 6 1 3 4 7 0 2 8 5 6 1 0 4 7 3 2 8 5 6 1 4 0 7 3 2 8 5 6 1 4 2 7 3 0 8 5 6 1 4 2 7 0 3 8 5 6 1 0 2 7 4 3 8 5 6 1 2 0 7 4 3 8 5 6 1 2 3 7 4 0 8 5 6 1 2 3 7 0

最新推荐

recommend-type

Python3 A*寻路算法实现方式

今天小编就为大家分享一篇Python3 A*寻路算法实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

用Python实现四阶龙格-库塔(Runge-Kutta)方法求解高阶微分方程.pdf

用Python实现四阶龙格-库塔(Runge-Kutta)方法求解高阶微分方程 (需要资源可进主页自取)
recommend-type

python3的url编码和解码,自定义gbk、utf-8的例子

今天小编就为大家分享一篇python3的url编码和解码,自定义gbk、utf-8的例子,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

python基于K-means聚类算法的图像分割

主要介绍了python基于K-means聚类算法的图像分割,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

python中实现k-means聚类算法详解

1.首先我们需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好。...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
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

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

HSV转为RGB的计算公式

HSV (Hue, Saturation, Value) 和 RGB (Red, Green, Blue) 是两种表示颜色的方式。下面是将 HSV 转换为 RGB 的计算公式: 1. 将 HSV 中的 S 和 V 值除以 100,得到范围在 0~1 之间的值。 2. 计算色相 H 在 RGB 中的值。如果 H 的范围在 0~60 或者 300~360 之间,则 R = V,G = (H/60)×V,B = 0。如果 H 的范围在 60~120 之间,则 R = ((120-H)/60)×V,G = V,B = 0。如果 H 的范围在 120~180 之间,则 R = 0,G = V,B =
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。