人工智能：宽度优先搜索与A*算法实战

《人工智能》实验课程着重于探索图的宽度优先搜索算法和A*算法在解决N数码难题中的应用。实验一的核心内容包括： 1. 实验目的：让学生通过实践掌握盲目式搜索（宽度优先搜索）的基本概念，了解搜索算法的过程，并能运用该算法解决8数码和15数码难题，理解搜索策略的顺序。 2. 实验原理：宽度优先搜索是一种盲目搜索方法，它将新产生的节点按照它们与起点的距离插入Open表的尾部，每次扩展节点都选择Open表中最接近目标的节点。这种方法确保了搜索顺序是基于节点距离的。 3. 实验步骤详细指导了如何操作N数码难题演示程序，包括设置初始节点、选择不同的运行模式以及观察搜索过程。通过观察搜索顺序，学生可以理解启发式搜索的原理。 4. 实验报告要求包括绘制宽度优先搜索的流程图和算法框图，以及分析这种搜索策略的特点，如非最优但保证找到最短路径。 实验二聚焦于A*算法，该算法在启发式搜索中更为先进，强调估价函数的作用。A*算法在选择扩展节点时，不仅考虑当前节点的成本，还结合预估到达目标的代价，从而可能找到更优解。实验目的同样是为了让学生理解和实现A*算法求解N数码难题。 5. 实验原理部分深入解释了A*算法的工作原理，即f值的计算，它是节点的g值（从起点到节点的实际成本）加上h值（从当前节点到目标的估计成本），这使得搜索朝着目标方向进行。 通过这两个实验，学生不仅能够掌握基本的搜索算法，还能理解算法在复杂问题中的优化策略，增强对人工智能搜索技术的理解和应用能力。