人工智能：宽度优先搜索与A*算法实战

本资源是一份关于人工智能实验的详细文档，主要针对两个实验：图的宽度优先搜索算法实验和A*算法实验。首先，实验一关注于图的宽度优先搜索，目的是让学生熟悉盲目式搜索的原理和具体操作。在这个实验中，学生需要通过N数码难题的演示程序（链接给出），实现8数码和15数码问题的求解。通过实际操作，理解搜索过程中的宽度优先策略，即始终选择Open表中优先级最高的节点进行扩展。实验内容包括绘制搜索框图，分析算法特点，并观察搜索顺序。在实验报告中，要求学生画出算法流程图和阐述宽度优先搜索的特性。 接着，实验二转向A*算法，这是一种启发式搜索方法，与宽度优先搜索不同，A*算法考虑了估价函数，即通过估算到目标节点的代价来决定搜索顺序，总是选择f值最小的节点。在这个实验中，学生将应用A*算法解决N数码难题，理解估价函数在搜索决策中的作用。实验报告同样要求绘制算法流程图并分析启发式搜索的特点。 这两个实验不仅锻炼学生的编程技能，如使用VC6.0或Java，还加深他们对人工智能搜索算法的理解，特别是盲目式搜索和启发式搜索的内在逻辑。通过完成实验，学生能够提升解决问题的能力，并能在实际场景中灵活运用这些算法。