人工智能导论作业1：搜索算法与问题示例解析

本资源是一份关于人工智能导论的作业，由赵文亮同学提交，学号20160114521，完成日期为2018年11月13日。作业包含多个问题，涉及不同的搜索算法和问题求解策略。 1. 问题1： - a) 描述了一个旅行商问题的实例，状态表示当前所在景点，初始状态为圆明园，目标状态为十渡，后继函数选择下一个可以直接到达的景点，代价函数为旅行时间。 - b) 是一个八皇后问题，状态表示棋盘上每个小方格的数字，初始状态为任意排列，目标状态为有序排列，后继函数包括上、下、左、右移动，代价函数为移动步数。 - c) 涉及容器填水问题，状态为容器中的水量，初始全空，目标为至少有一个容器装满水，后继函数包括装满、清空和水的合理移动。 2. 问题2： - 深度优先搜索与宽度优先搜索的对比：一致代价搜索中，所有状态到后继状态的代价相等时，搜索简化为宽度优先。在最佳优先搜索中，当所有后继状态的启发函数值相同时，搜索变为深度优先。 - A*算法的基本原理：A*算法利用f(n) = g(n) + h(n)计算节点的评估函数，如果启发函数h(n)为零，A*退化为一致代价搜索。 3. 问题3： - 深度优先搜索与A*搜索的比较：深度优先搜索倾向于探索更多路径，而A*通过可采纳启发函数只扩展评价函数最小的节点，因此深度优先搜索可能扩展更多无用或高代价节点。 - 可采纳启发函数的定义：启发函数必须小于等于实际到达目标的最小代价，h(n)=0的情况显然是可采纳的。 - 对于机器人路径规划，A*在有限节点情况下适用，但机器人的真实状态和动作通常是连续的，这使得A*在机器人运动学和动力学约束下不再适用，但对于静态的迷宫问题，A*仍然是有效的解决方案。 这份作业深入探讨了人工智能中的搜索算法，特别是广度优先搜索、深度优先搜索和A*算法的应用，并通过具体的例子展示了它们的特点和适用场景。理解这些概念对于解决实际的路径规划和优化问题至关重要。