"基于人工智能的八数码问题求解研究"

版权申诉
0 下载量 106 浏览量 更新于2024-04-06 2 收藏 368KB DOC 举报
。right, index);//向右扩展的节点 //以上四个操作中,Assign函数是用来交换空格和数字的位置 //定义一个结构体数组,用来存储四个操作后的状态 Node successors[4]; //根据当前状态生成四个后继状态 Successors(node, successors); //对四个后继状态进行评估,选择最优解 int min_dist = MAXDISTANCE; int best_op = -1; //最佳操作 for(int i = 0; i < 4; i++){ if(successors[i].dist < min_dist){ min_dist = successors[i].dist; best_op = i; } } //选择最佳操作并更新当前状态 Move(node, successors[best_op]); //判断是否达到目标状态 if(IsGoalState(node)){ //输出路径 OutputPath(node); break; } //更新深度和距离 node.dep++; node.dist = node.dep + Heuristic(node); //将当前状态加入到已访问集合中 Visited[node.index] = true; //将当前状态加入到优先队列中 PQ.push(node); 五、实验结果及分析 通过实验,成功实现了对八数码问题的求解,得到了正确的解题路径。在实验过程中,发现启发式搜索算法相比于盲目搜索算法能够更快地找到最优解,这是因为启发式函数的引入使得算法能够更快地收敛到目标状态。通过调整启发式函数的设计,可以进一步优化求解效率。 六、实验总结 本实验通过对八数码问题的求解,深入理解了状态空间搜索算法在人工智能问题中的应用。在实现过程中,对数据结构的设计和算法的优化有了更加深入的理解。通过实验,提高了对人工智能系统的理解和应用能力,为进一步研究和应用人工智能技术奠定了基础。希望在未来的研究中能够进一步深入探讨状态空间搜索算法的优化和应用。
127 浏览量
人工智能实验报告 实验一 在搜索策略实验群 "实验目的 " 熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程,并利用A*算法求解N " " "数码难题,理解求解流程和搜索顺序. " "搜索图 "  " "算法比较 "广度优先 "深度优先 "A* " "Open表 "节点G,节点10 "节点G,节点6 "节点3,节点9,节点G, " " " " "节点10,节点8 " "Close表 "节点s,节点1,节点2,节点"节点s,节点1,节点3,节"节点s,节点2,节点1, " " "3,节点4,节点5,节点6,"点7,节点4,节点8,节点2"节点5,节点6,节点4 " " "节点7,节点8,节点9 ",节点5,节点9 " " "估价函数 " 无 " 无 "  " "搜索节点次 "节点s,节点1,节点2,节点"节点s,节点1,节点3,节"节点s,节点2,节点1, " "序记录 "3,节点4,节点5,节点6 "点7,节点4,节点8,节点"节点5,节点6,节点4, " " ",节点7,节点8,节点9, "2,节点5,节点9,节点G "节点G " " "节点G " " " "观测结果 "经过11步搜索得到目标节 "经过10步搜索得到目标节 "经过7步搜索得到目标节" " "点 "点 "点  " "学生结论 " 宽度优先搜索能保证在 " 深度优先搜索要沿路径 " A*算法是启发式算法" " "搜索树中找到一条通向目 "一条一条的走到底,如果目"的一种能通过路径的权 " " "标节点的最短路径,但由 "标在前几条路径中那么该 "值找出代价最为小的一 " " "于盲目性大所以当搜索数 "搜索会较为快捷,在本搜 "条,所以很具优越性, " " "据比较多的时候该方法较 "索树中虽然比宽度优先少 "但是算法本身计算较为 " " "为费时。 "一步,但是若第一条路径或"复杂,要考虑以前的和 " " " "者某几条路径很深,则该 "将来两方面的代价,进 " " " "搜索会相当耗时且不能保 "行估算,所以没有前两 " " " "证成功。 "种方法简单。 " 实验二:产生式系统实验 "实验目的"熟悉和掌握产生式系统的运行机制,掌握 "推理方法" 正向推理 " " "基于规则推理的基本方法。 " " 反向推理 " "建立规则库 "建立事实库 " "该动物是哺乳动物 〈— 该动物有毛发。 "%--—--—动物识别系统事实集: " " "%——该动物是企鹅 " "该动物是哺乳动物 〈— 该动物有奶。 "会游泳。 " " "不会飞。 " "该动物是鸟 〈— 该动物有羽毛. "有黑白二色. " "该动物是鸟 <- 该动物会飞&会下蛋. "%该动物是鸟。 " " " " "该动物是食肉动物 <- 该动物吃肉. "%—----—-- %—-该动物是鸟 " "该动物是食肉动物 〈— "该动物会飞. " "该动物有犬齿&有爪&眼盯前方. "会下蛋. " "该动物是有蹄类动物 〈— " " "该动物是哺乳动物&有蹄。 "%——-—该动物是金钱豹 〈— 该动物是哺乳 " "该动物是有蹄类动物 <- 该动物是哺乳动 "动物&是食肉动物&是黄褐色&身上有暗 " "物& 是嚼反刍动物. "斑点. " "该动物是金钱豹 〈- 该动物是哺乳动物& "该动物有毛发。 " "是食肉动物&是黄褐色&身上有暗斑点. "%是食肉动物. " "该动物是虎 <— "是黄褐色。 " "该动物是哺乳动物&是食肉动物&是黄褐色"身上有暗斑点。 " "&身上有黑色条纹. "该动物吃肉. " "该动物是长颈鹿 〈— " " "该动物是有蹄类动物&有长脖子&有长腿& "%——-—该动物是虎 〈- 该动物是哺乳动物 " "身上有暗斑点. "&是食肉动物&是黄褐色&身上有黑色条纹 " "该动物是斑马 〈- "。 " "该动物是有蹄类动物&身上有黑色条纹. "该动物是哺乳动物。 " "该动物是鸵鸟 <— "%是食肉动物。 " "该动物是鸟&有长脖子&有长腿&不会飞& "是黄褐色. " "有黑白二色。 "身上有黑色条纹. " "该动物是企鹅 <— 该动物是鸟&会游泳& " " "不会飞&有黑白二色。 "%-———该动物是长颈鹿 〈— 该动物是有蹄 " "该动物是信天翁 〈— 该动物是鸟&善飞。 "类动物&有长脖子&有长腿&身上有暗斑点" " "。 " " "%该动物是有蹄类动物。 " " "有长脖子。 " " "有长腿。 " " "身上有暗斑点. " " "%—-—-该动物是有蹄类动物 〈- 该动物是 " " "哺乳动物&有蹄. " " "%有蹄. " "预测结果 " 在相关询问:该动物是哺乳动物? 该动物是鸟? 该动物是食肉动物?" " "该动物是金钱豹?该动物是鸵鸟?该动物是企鹅?时为真,其余为假。 " "实验过程 "