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人工智能-A算法求解8数码问题VIP专享VIP免费

人工智能-A算法求解8数码问题_第1页
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实验四A*算法求解8数码问题一、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8数码难题,理解求解流程和搜索顺序。二、实验原理A*算法是一种启发式图搜索算法,其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的启发式图搜索,总是选择估价函数f值最小的节点作为扩展节点。因此,f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的,所以,可考虑每个节点n的估价函数值为两个分量:从起始节点到节点n的实际代价g(n)以及从节点n到达目标节点的估价代价h(n),且h(n)〈二h*(n),h*(n)为n节点到目标节点的最优路径的代价。八数码问题是在3X3的九宫格棋盘上,排放有8个刻有1〜8数码的将牌。棋盘中有一个空格,允许紧邻空格的某一将牌可以移到空格中,这样通过平移将牌可以将某一将牌布局变换为另一布局。针对给定的一种初始布局或结构(目标状态),问如何移动将牌,实现从初始状态到目标状态的转变。如图1所示表示了一个具体的八数码问题求解。图1八数码问题的求解三、实验内容1、参考A*算法核心代码,以8数码问题为例实现A*算法的求解程序(编程语言不限),要求设计两种不同的估价函数。2、在求解8数码问题的A*算法程序中,设置相同的初始状态和目标状态,针对不同的估价函数,求得问题的解,并比较它们对搜索算法性能的影响,包括扩展节点数、生成节点数等。3、对于8数码问题,设置与图1所示相同的初始状态和目标状态,用宽度优先搜索算法(即令估计代价h(n)=O的A*算法)求得问题的解,记录搜索过程中的扩展节点数、生成节点数。4、提交实验报告和源程序。四.实验截图五.源代码#include#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#include"time.h"#include"string.h"#include#include〈stack〉usingnamespacestd;constintN=3;//3*3棋?盘1constintMax_Step=32;//最?大洙?搜?索—深?度QenumDirection{None,Up,Down,Left,Right};//方?向6,?分?别縫对?应畖上?下?左哩?右?structChess//棋?盘1{intchessNum[N][N];//棋?盘1数簓码?intValue;//评d估d值卩DirectionBelockDirec;//所口屏d蔽?方?向6struetChess*Parent;//父?节口点?};voidPrintChess(structChess*TheChess);//打洙?印?棋?盘1structChess*MoveChess(structChess*TheChess,DirectionDirect,boolCreateNewChess);//移?动「棋?盘1数簓字?intAppraisal(struetChess*TheChess,structChess*Target);//估d价?函一数簓structChess*Search(structChess*Begin,structChess*Target);//A*搜?索—函一数簓intmain(){//本?程1序6的?一?组哩?测a试?数簓据Y为a/*初?始?棋?盘1*140**352**678**//*目?标括?棋?盘1*012**345**678**/ChessTarget;Chess*Begin,*ChessList;Begin=newChess;inti;cout〈〈"请?输?入?初?始?棋?盘1,?各一数簓字?用?空?格?隔?开a:阰"〈〈endl;for(i=0;i〈N;i++){for(intj=O;j〈N;j++){cin〉〉Begin-〉chessNum[i][j];}}cout〈〈"请?输?入?目?标括?棋?盘1,?各一数簓字?用?空?格?隔?开a:卩阰"〈〈endl;for(i=0;i

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