使用图搜索技术解决传道士与野人渡河问题

"本次实验是关于图搜索技术的实践，主要目标是加深对图搜索算法的理解，掌握其编程实现，并运用这些技术解决实际问题，如经典的传道士和野人问题。实验内容包括使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来规划传道士和野人的安全渡河策略。实验还鼓励学生处理更复杂的情况，例如增加传教士和野人的数量，同时调整船只的容量。实验要求程序不仅要有正确性，还要有良好的用户界面。" 图搜索技术是人工智能和计算机科学中的重要概念，主要用于解决状态空间问题，如路径寻找、游戏策略和逻辑推理等。在这个实验中，我们关注的是两种主要的图搜索算法：深度优先搜索和广度优先搜索。 1. 深度优先搜索(DFS)：DFS 是一种递归的搜索策略，它尽可能深地探索图的分支。在传道士和野人问题中，DFS 可以从初始状态开始，尝试所有可能的渡河组合，直到找到一个满足条件的安全解决方案，即任何时候传教士的数量都不少于野人。DFS 的优点是空间效率高，但可能会陷入局部最优解，且不保证找到最短路径。 2. 广度优先搜索(BFS)：与 DFS 相反，BFS 是一种层次化的搜索方法，它先探索图的浅层节点，然后逐渐深入。在解决传道士和野人问题时，BFS 可以保证找到最短的解决方案，即最少的步骤数，但可能会需要更多的内存空间。 实验的预习要求学生复习这两种搜索算法，理解它们的工作原理，并设计初步的搜索算法。在实验过程中，学生需要编写程序，该程序能够以可视化的方式展示搜索过程和结果。 对于选做部分，当传教士和野人数量增加到五人，且船只可容纳三人时，可以引入启发式函数来指导搜索。启发式函数是一种评估函数，它基于问题的具体知识，提供对解决方案距离目标状态的估计，可以加速搜索过程，例如使用曼哈顿距离或汉明距离作为启发式。 实验报告应包括程序代码、执行结果、搜索树的表示以及对解决方案的分析。通过这个实验，学生不仅能够掌握图搜索技术的理论知识，还能提升编程和问题解决的实际技能。