人工智能实验：宽度优先搜索与A*算法探索

"该文档是关于人工智能课程的实验题目，主要涵盖了两个实验——图的宽度优先搜索算法实验和A*算法实验，旨在让学生理解和掌握盲目式搜索与启发式搜索的原理，通过N数码难题的求解来实践这两种算法。实验涉及编程环境包括VC6.0或Java，并提供了在线的N数码难题演示程序。实验步骤详细指导了如何操作演示程序，以及如何绘制算法流程图和分析算法特点。实验报告要求包括算法流程图、特点分析等内容。" 在《人工智能》这门课程中，实验一关注的是图的宽度优先搜索（Breadth-First Search，简称BFS）算法。BFS是一种无指导的搜索策略，适用于解决图或树结构的问题。它的核心思想是从根节点开始，沿着宽度方向层层推进，逐层探索节点的所有子节点，直到找到目标节点为止。实验要求学生通过8数码和15数码的N数码难题来实践BFS，理解算法的执行过程和搜索顺序。在实验中，学生需要使用提供的演示程序，观察并分析算法的运行，同时绘制算法的流程图和特点。 实验二则涉及A*（A-star）算法，这是一种有向的、基于代价的搜索方法。A*算法结合了盲目搜索（如BFS）和启发式搜索的优点，它在扩展节点时，不仅考虑了从起点到当前位置的实际代价，还引入了估计到达目标的期望代价（即启发式信息）。f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)是从起点到节点n的实际代价，h(n)是从节点n到目标的启发式估计代价。实验目的是让学生理解A*算法的工作原理，通过编写代码解决N数码难题，进而分析启发式搜索的特性。 通过这两个实验，学生将深入理解盲目搜索和启发式搜索的区别，以及它们在实际问题中的应用。实验报告的撰写能帮助他们巩固理论知识，提升分析和解决问题的能力。同时，使用编程工具实现这些算法，能提高学生的编程技能和问题解决能力，为他们在未来的人工智能领域打下坚实的基础。