人工智能 实验三 汉诺塔的深度有界搜索求解
汉诺塔问题数学解法
汉诺塔问题数学解法汉诺塔问题是一个经典的数学难题,也是计算机科学中的常见算法题目。
在这个问题中,我们需要将三个塔座上的圆盘按照一定规则从一座塔移动到另一座塔,只能每次移动一个圆盘,并且在移动过程中始终保持大圆盘在小圆盘下面。
为了解决汉诺塔问题,我们首先需要了解递归的概念。
递归是一种问题解决方法,其中问题被分解为更小的子问题,直到最小的问题可以直接解决。
在汉诺塔问题中,我们可以使用递归来实现移动圆盘的步骤。
设有三个塔座,分别为A、B、C,并且初始时所有的圆盘都在A 塔上,我们的目标是将所有的圆盘移动到C塔上。
为了方便讨论,我们将最小的圆盘称为第1号圆盘,次小的圆盘称为第2号圆盘,以此类推,最大的圆盘称为第n号圆盘。
解决汉诺塔问题的数学解法如下:1. 当只有一个圆盘时,直接将它从A塔移动到C塔,移动结束。
2. 当有两个或以上的圆盘时,可以按照以下步骤进行移动:(1) 先将上面n-1个圆盘从A塔移动到B塔(借助C塔)。
(2) 将第n号圆盘从A塔移动到C塔。
(3) 最后将n-1个圆盘从B塔移动到C塔(借助A塔)。
通过以上步骤,我们可以将n个圆盘从A塔移动到C塔,完成整个汉诺塔问题的解。
这个数学解法的正确性可以通过递归的思想来解释。
当有n个圆盘时,我们需要借助第三个塔座将前n-1个圆盘移动到B塔上,然后将第n号圆盘移动到C塔上,最后再将n-1个圆盘从B塔移动到C塔上。
这个过程可以看作是一个递归过程,我们首先需要将前n-1个圆盘从A 塔移动到B塔上,然后再将第n号圆盘从A塔移动到C塔上,最后再将n-1个圆盘从B塔移动到C塔上。
通过不断缩小问题规模,我们最终可以将整个汉诺塔问题解决。
总结起来,汉诺塔问题是一个经典的数学难题,解决这个问题可以使用递归的数学解法。
通过将问题分解为更小的子问题,我们可以将n 个圆盘从一座塔移动到另一座塔上。
这个数学解法的正确性可以通过递归的思想来解释。
希望通过以上的介绍,您对汉诺塔问题的数学解法有了更深入的理解。
《人工智能导论》第3章 图搜索与问题求解
第 3 章 图搜索与问题求解 图 3-5 修改返回指针示例
第 3 章 图搜索与问题求解
说明:
(1) 这里的返回指针也就是父节点在CLOSED表中的编 号。
(2) 步6中修改返回指针的原因是, 因为这些节点又被第 二次生成, 所以它们返回初始节点的路径已有两条, 但这两 条路径的“长度”可能不同。 那么, 当新路短时自然要走 新路。
第 3 章 图搜索与问题求解
3.1.5 加权状态图搜索
1.加权状态图与代价树
例3.6 图3-9(a)是一个交通图,设A城是出发地,E城 是目的地, 边上的数字代表两城之间的交通费。试求 从A到E最小费用的旅行路线。
第 3 章 图搜索与问题求解 图 3-9 交通图及其代价树
第 3 章 图搜索与问题求解
第 3 章 图搜索与问题求解
3. 状态图表示
一个问题的状态图是一个三元组 (S, F, G)
其中S是问题的初始状态集合, F是问题的状态转换 规则集合, G是问题的目标状态集合。
一个问题的全体状态及其关系就构成一个空间, 称为状态空间。所以,状态图也称为状态空间图。
第 3 章 图搜索与问题求解
例 3.7 迷宫问题的状态图表示。
的返回指针和f(x)值, 修改原则是“抄f(x)
”。
(2)对其余子节点配上指向N的返回指针后放入OPEN表中, 并对OPEN表按f(x)值以升序排序, 转步2。
第 3 章 图搜索与问题求解
算法中节点x的估价函数f(x)的计算方法是 f(xj)=g(xj)+h(xj) =g(xi)+c(xi, xj)+h(xj) (xj是xi的子节点)
汉若塔实验报告
一、实验背景汉诺塔问题(Hanoi Tower Problem)是一个经典的递归问题,最早由法国数学家亨利·埃德蒙·卢卡斯(Edouard Lucas)在1883年提出。
该问题涉及三个柱子和一系列大小不同的盘子,初始时所有盘子按照从小到大的顺序叠放在一个柱子上。
问题的目标是按照以下规则将所有盘子移动到另一个柱子上:每次只能移动一个盘子,且在移动过程中,大盘子不能放在小盘子上面。
汉诺塔问题不仅是一个数学问题,也是一个计算机科学问题。
它在算法设计、递归算法分析等领域有着重要的应用价值。
通过解决汉诺塔问题,可以加深对递归算法的理解,同时也能够锻炼逻辑思维和问题解决能力。
二、实验目的1. 理解汉诺塔问题的基本原理和解决方法。
2. 掌握递归算法的设计和应用。
3. 分析汉诺塔问题的复杂度,为实际应用提供参考。
三、实验内容1. 实验环境:Windows操作系统,Python编程语言。
2. 实验步骤:(1)设计一个汉诺塔问题的递归算法。
(2)编写程序实现该算法。
(3)测试算法在不同盘子数量下的运行情况。
(4)分析算法的复杂度。
3. 实验程序:```pythondef hanoi(n, source, target, auxiliary):if n == 1:print(f"Move disk 1 from {source} to {target}")returnhanoi(n-1, source, auxiliary, target)print(f"Move disk {n} from {source} to {target}") hanoi(n-1, auxiliary, target, source)# 测试程序hanoi(3, 'A', 'C', 'B')```4. 实验结果:(1)当盘子数量为3时,程序输出以下移动序列:```Move disk 1 from A to CMove disk 2 from A to BMove disk 1 from C to BMove disk 3 from A to CMove disk 1 from B to AMove disk 2 from B to CMove disk 1 from A to C```(2)当盘子数量为4时,程序输出以下移动序列:```Move disk 1 from A to CMove disk 2 from A to BMove disk 1 from C to BMove disk 3 from A to CMove disk 1 from B to AMove disk 2 from B to CMove disk 1 from A to CMove disk 4 from A to BMove disk 1 from C to BMove disk 2 from C to AMove disk 1 from B to AMove disk 3 from C to BMove disk 1 from A to CMove disk 2 from A to BMove disk 1 from C to BMove disk 4 from B to CMove disk 1 from B to AMove disk 2 from A to CMove disk 1 from A to C```四、实验分析1. 算法复杂度:汉诺塔问题的递归算法具有指数级的复杂度,其时间复杂度为O(2^n),其中n为盘子的数量。
汉诺塔问题的详解课件
03 汉诺塔问题的变 种和扩展
多层汉诺塔问题
01
02
03
定义
多层汉诺塔问题是指将多 层的盘子从一个柱子移动 到另一个柱子,同时满足 汉诺塔问题的规则。
难度
随着盘子层数的增加,解 决问题的难度呈指数级增 长。
子从中间柱子移动到目标柱子。
递归解法的优点是思路简单明了,易于 理解。但是,对于较大的n值,递归解 法的时间复杂度较高,容易造成栈溢出
。
分治策略
分治策略是解决汉诺塔问题的另一种方法。它将问题分解为若干个子问题,分别求解这些子 问题,然后将子问题的解合并起来得到原问题的解。
分治策略的基本思路是将汉诺塔问题分解为三个阶段:预处理阶段、递归转移阶段和合并阶 段。预处理阶段将n-1个盘子从起始柱子移动到中间柱子,递归转移阶段将第n个盘子从起 始柱子移动到目标柱子,合并阶段将n-1个盘子从中间柱子移动到目标柱子。
制作汉诺塔问题的动画演示
除了使用Python或数学软件进行可视化演示外,还可以使 用动画制作软件来制作汉诺塔问题的动画演示。这些软件 提供了丰富的动画效果和编辑工具,可以创建生动有趣的 演示。
在动画演示中,可以使用不同的颜色和形状来表示不同的 柱子和盘子。通过添加音效和文字说明,可以增强演示的 视觉效果和互动性。最终的动画演示可以保存为视频文件 ,并在任何支持视频播放的设备上播放。
使用Python的图形库,如matplotlib或tkinter,可以创建汉诺塔的动态演示。 通过在屏幕上绘制柱子和盘子,并模拟移动过程,可以直观地展示汉诺塔问题的 解决方案。
Python代码可以编写一个函数来模拟移动盘子的过程,并在屏幕上实时更新盘 子的位置。通过递归调用该函数,可以逐步展示移动盘子的步骤,直到所有盘子 被成功移动到目标柱子上。
汉诺塔实验报告
汉诺塔实验报告
实验目的:
1. 了解汉诺塔问题的基本原理和规则;
2. 探究汉诺塔问题的解法方法;
3. 实现汉诺塔问题的自动解决。
实验器材:
1. 汉诺塔游戏盘;
2. 三个铁柱子;
3. 若干大小不同的木块。
实验步骤:
1. 将汉诺塔游戏盘放在桌子上,将三个铁柱子按照规定放好;
2. 将木块按照大小顺序放在游戏盘上的一个铁柱子上;
3. 学习汉诺塔的规则:第一,每次只能移动一个木块;第二,
大的木块不能在小的木块上面;
4. 准备按照规则玩一次汉诺塔游戏并记录操作步骤;
5. 研究汉诺塔问题的解法方法,探究能否有更高效的解法;
6. 利用编程语言,自编程序实现汉诺塔问题的解决;
实验结果:
通过汉诺塔游戏的实践操作,学生们掌握了汉诺塔问题的基本
原理和规则,学习了汉诺塔问题的解法方法,能够熟练操作解决
汉诺塔问题。
在编制汉诺塔问题的解决程序时,学生们运用了自己的思维和
编程技能,实现了木块的自动移动,大大提高了解决问题的效率。
结论:
汉诺塔问题是一种经典的数学问题,通过实验,我们对汉诺塔
问题有了更为深刻的理解。
实验得到的结果表明,通过编程语言
自编程序能够更为高效地解决问题,这为我们今后学习科学知识提供了很好的借鉴意义。
【教学设计】第3课 游戏体验寻规律
具备上网条件的信息科技实验室、课件、汉诺塔玩具、学习任务单。
教学实施过程
情境导入
教师活动
学生活动
设计意图
【教师活动1】出示汉诺塔玩具,与学生交流互动:知道“汉诺塔”游戏怎么玩吗?引导玩过的同学一边演示玩法,一边试着说出玩法步骤。
【学生活动1】玩过的学生分享游戏玩法。其他同学思考、观看、聆听。
教学设计
基本信息
主题
游戏体验寻规律
学科
信息科技
老师
年级
五年级
学习目标
1.通过体验益智类游戏——汉诺塔,认识其中存在的操作规律和算法思想。
2.进一步认识算法是通过明确的、可执行的操作步骤描述的问题求解方案。
教学重点
1.体会规律和算法思想。
2.能用图示或文字描述解决问题的有序步骤。
教学难点
体会规律和算法思想。
【教师活动6】引导学生思考:圆环数量为奇数或偶数时,第一步怎么移动,能使移动总步骤最少?
【教师小结】只要学会移动两个或三个圆环,即使再增加圆环个数,操作方法都是先把最大圆环之上的所有圆环移到过渡柱,然后重复操作,逐个把圆环移到目标柱。另外,圆环为奇数时,第一步将最小圆环移到 C 柱(目标柱),所用步骤最少。圆环为偶数时,第一步将最小圆环移到 B 柱(过渡柱),所用步骤最少。
2.三层汉诺塔游戏
【教师活动4】布置任务:三层汉诺塔游戏怎么玩?组织学生合作完成学习活动三,然后以小组为单位汇报移动的步骤。
3.四层汉诺塔游戏
【教师活动5】鼓励学生尝试完成四层汉诺塔游戏,或结合二、三层汉诺塔移动步骤,思考移动过程中存在哪些规律?
提示:有四个圆环时,忽略最大的一个圆环,用移动三个圆环的方法,把它们移动到柱2上,然后把最大的圆环移到柱3上,再把柱2上的三个圆环移到柱3上。
汉诺塔实验报告
汉诺塔实验报告实验报告课程名称数据结构实验名称汉诺塔实验类型验证性实验实验地点计304机房实验日期指导教师魏海平专业计算机科学与技术班级计算机1002学号20姓名张森辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院数据结构实验报告评分表项目要求分数有无项目(√)得分预习报告(30分)实验目的明确 5 实验内容理解透彻 5 实验方案设计完整合理程序总体框架设计完整10完成相关辅助代码 5测试方案合理 5实验过程(30分)发现问题 5 问题的分析15 问题的解决方法10 实验报告(20分)内容翔实无缺漏5 如实记录实验过程10 撰写规整 5实验总结(10分)实验结果的分析 5 按照结果对原实验方案的改进意见 5实验体会(10分)实验的收获 5 实验内容的发散考虑 5总分1.实验目的:通过本实验,掌握复杂性问题的分析方法,了解汉诺塔游戏的时间复杂性和空间复杂性。
2.问题描述:汉诺塔问题来自一个古老的传说:在世界刚被创建的时候有一座钻石宝塔(塔A),其上有64个金碟。
所有碟子按从大到小的次序从塔底堆放至塔顶。
紧挨着这座塔有另外两个钻石宝塔(塔B和塔C)。
从世界创始之日起,婆罗门的牧师们就一直在试图把塔A上的碟子移动到塔C上去,其间借助于塔B的帮助。
每次只能移动一个碟子,任何时候都不能把一个碟子放在比它小的碟子上面。
当牧师们完成任务时,世界末日也就到了。
3.算法设计思想:对于汉诺塔问题的求解,可以通过以下三个步骤实现:(1)将塔A上的n-1个碟子借助塔C先移到塔B上。
(2)把塔A上剩下的一个碟子移到塔C上。
(3)将n-1个碟子从塔B借助于塔A移到塔C上。
4.实验步骤:1.用c++ 或c语言设计实现汉诺塔游戏;2.让盘子数从2 开始到7进行实验,记录程序运行时间和递归调用次数;3.画出盘子数n和运行时间t 、递归调用次数m的关系图,并进行分析。
实验内容及实验结果请写出具体的实验步骤,并给出相应的实验结果,附上编写的程序及其运行结果截图!!#includevoid hanio(int n,char A,char B,char C){if (n==1) printf("Move disk from %c to %c\n",A,B);else{hanio(n-1,A,C,B);printf("Move disk from %c to %c\n",A,B);hanio(n-1,C,B,A);}}void main(){int n;printf("input the number of disk:");scanf("%d",&n);printf("the steps for %d disk are:\n",n);hanio(n,'A','B','C');}运行结果:7、结论通过对上述递归在Hanoi塔问题上的应用分析,我们可以得出如下结论:1、递归调用过程中,在程序执行之前无法知道控制这种调用栈的规模,因为这一规模取决于递归调用的次序。
关于汉诺塔的知识
关于汉诺塔的知识汉诺塔,又称河内塔,是一个古老而著名的数学智力游戏。
它由法国数学家Edouard Lucas于1883年发明,以讲故事的形式广为流传。
汉诺塔问题的背后蕴含着深刻的数学原理和逻辑思维,被广泛应用于计算机科学、算法设计和数学教育领域。
汉诺塔问题的设定是这样的:有三根柱子,标记为A、B和C,起初在柱子A上有n个盘子,盘子从小到大依次摆放,最大的盘子在最底下。
现在的目标是将这n个盘子从柱子A移动到柱子C上,期间可以借助柱子B作为辅助。
但是有一个规则需要遵守:每次只能移动一个盘子,并且在移动过程中大盘子不能放在小盘子上面。
那么,如何解决这个问题呢?我们需要分析问题的特点和规律。
当只有一个盘子时,我们只需要直接将它从柱子A移动到柱子C上即可。
当有两个盘子时,我们可以将第一个盘子从柱子A移动到柱子B上,然后将第二个盘子从柱子A移动到柱子C上,最后将第一个盘子从柱子B移动到柱子C 上。
接下来,我们可以推论出当有n个盘子时的移动步骤。
我们将n个盘子从柱子A移动到柱子C上的步骤分解为三个子问题:将n-1个盘子从柱子A移动到柱子B上,将最大的盘子从柱子A 移动到柱子C上,再将n-1个盘子从柱子B移动到柱子C上。
这样,我们可以通过递归的方式,不断将大问题分解为小问题,直到问题规模减少到只有一个盘子时,再按照前面的规则进行移动,最终完成整个汉诺塔问题的解决。
通过上述的分析,我们可以总结出解决汉诺塔问题的算法步骤:1. 当只有一个盘子时,直接将它从柱子A移动到柱子C上。
2. 当有n个盘子时,将n-1个盘子从柱子A移动到柱子B上。
3. 将最大的盘子从柱子A移动到柱子C上。
4. 将n-1个盘子从柱子B移动到柱子C上。
通过不断重复上述步骤,我们可以解决汉诺塔问题,并且移动的次数是最少的。
具体来说,移动n个盘子所需的最少次数可以用公式2^n - 1来表示。
汉诺塔问题虽然看似简单,但实际上涉及到了递归、分治和数学原理等多个领域的知识。
人工智能九宫格重移——搜索的实验报告
人工智能九宫格重移——搜索1.问题描述:八数码问题也称为九宫问题。
在3×3的棋盘,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。
棋盘上还有一个空格,与空格相邻的棋子可以移到空格中。
要求解决的问题是:给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。
所谓问题的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。
棋子移动后,状态就会发生改变。
解八数码问题实际上就是找出从初始状态到达目标状态所经过的一系列中间过渡状态。
2.九宫重移有无答案检查(逆序数)我们把每个9宫格横向展开,如第一个123456789,我们把左边数大于右边数的组数称为这个九宫格的逆序数,显然123456789的逆序数为0;考虑横向平移,那么逆序数的增量为2或0或-2;纵向平移,逆序数的增量为4或0或-4;但147258369的逆序数为奇数。
所以147258369是无解的情况。
由此也可以类推当将9宫格展开后,如果数据序列的逆序数为奇数,则此数据序列对应的九宫格是无解的。
3.BFS算法队列: Queue open = new Queue();存放待扩展的节点List: List<Bfstr> closed = new List<Bfstr>();存放已被扩展过的节点ArrayList map = new ArrayList();//存放答案HashTale: Hashtable table = new Hashtable();构造哈希表以方便查找3.1.BFS算法介绍广度优先搜索算法BFS基本思想:从图中某顶点v出发,逐层对节点进行拓展,并考察是否为目标节点,在第n层节点没有全部扩展并考察前,不对第n+1层节点进行扩展。
对九宫重排问题,即构造广度优先搜索树,从初始状态,利用广度优先搜索算法逐步找到目标状态的节点。
3.2.状态空间表示状态空间用一维数组表示,每个节点存放在Bfstr结构体中的字符now中,从第一行开始从左往右给九宫格标号0……8,字符串now元素下标代表格子位置,而now数组中对应数组的值代表九宫格中存放的数码,用数值9代表空格。
8017《人工智能基础》教学大纲(自考)
人工智能基础(8017)考试大纲一、课程性质与设置目的(一)课程性质和特点“人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流,为了培养国家建设跨世纪的有用人才,在计算机专业本科开设《人工智能基础》课程是十分必要的。
《人工智能基础》是计算机专业本科的一门必修课程,本课程中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。
开设本课程的目的是培养学生软件开发的“智能”观念;掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术;提高解决“智能”问题的能力,为今后的继续深造和智能系统研制,以及进行相关的工作打下人工智能方面的基础。
(二)本课程的基本要求(课程总目标)《人工智能基础》是理论性较强,涉及知识面较广,方法和技术较复杂的一门学科。
通过对本课程的学习,学生应掌握人工智能的一个问题和三大技术,即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。
具体要求是:学生在较坚实打好的人工智能数学基础(数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析)上,能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理;在理解Herbrand域概念和Hom 子句的基础上,应用Robinson 归结原理进行定理证明;应掌握问题求解 (GPS) 的状态空间法,能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法(宽度优先、深度优先、有代价的搜索、 A 算法、 A* 算法、博弈数的极大一极小法、α—β剪枝技术)完成问题求解;并能熟悉几种重要的不确定推理方法,如确定因子法、主观Bayes 方法、D—S 证据理论等,利用数值分析中常用方法进行正确计算。
另外,学生还应该了解专家系统的基本概念、研究历史、系统结构、系统评价和领域应用。
学生还应认识机器学习对于智能软件研制的重要性,掌握机器学习的相关概念,机器学习的方法及其相应的学习机制,几个典型的机器学习系统的学习方法、功能和领域应用。
(三)本课程与相关课程的联系、分工或区别—1—与本课程相关的课程有:离散数学、算法设计、数值分析、程序设计语言等。
汉诺塔规律总结
汉诺塔规律总结汉诺塔是一个古老而富有智慧的益智游戏,也是程序设计中经典的递归例子之一。
虽然最初是一个故事中的谜题,但在计算机领域中找到了广泛的应用。
在这篇文章中,我将总结汉诺塔的规律,并解释其中的原理和应用。
一、汉诺塔的起源与规则简介汉诺塔的起源可以追溯到古老的印度传说。
根据传说,这个益智游戏最初是由寺庙里的僧侣发明的。
汉诺塔由三个柱子和一组不同大小的圆盘组成。
这些圆盘按照从大到小的顺序放在柱子上,最大的在底部,最小的在顶部。
游戏的目标是将所有的圆盘从一个柱子移动到另一个柱子,但在移动过程中必须遵循以下规则:1. 只能移动一个圆盘;2. 每次移动必须将圆盘放在一个比它大的圆盘上;3. 可以用第三个柱子作为中转。
这些规则看似简单,但实际上引出了许多有趣的数学和计算问题。
二、汉诺塔的递归解法在解决汉诺塔问题时,递归是最常用的方法。
递归是一种解决问题的思维方式,通过将一个大问题拆分成若干个相同或相似的子问题来求解。
汉诺塔问题的递归解决方案如下:1. 如果只有一个圆盘,直接将它从源柱子移动到目标柱子;2. 如果有多个圆盘,那么先将上面的 n-1 个圆盘从源柱子移动到辅助柱子;3. 然后将最大的圆盘从源柱子移动到目标柱子;4. 最后将 n-1 个圆盘从辅助柱子移动到目标柱子。
这个递归算法非常巧妙。
通过将问题分解成更小的子问题,我们可以很容易地解决每个子问题,并将它们组合起来得到整个问题的解答。
值得注意的是,汉诺塔的递归解法的时间复杂度为O(2^n),因此在处理大规模问题时需要注意效率。
三、汉诺塔的数学规律通过观察汉诺塔的移动过程,我们可以发现一些有趣的数学规律。
这些规律对于理解问题和设计算法都非常有帮助。
1. 最少步数:对于汉诺塔问题,移动 n 个圆盘最少需要 2^n - 1 步。
这个结论可以通过数学归纳法来证明,但超出了本文的范围。
2. 移动顺序的规律:如果将汉诺塔问题划分为奇数和偶数个圆盘两种情况,我们可以观察到移动的规律:2.1 奇数个圆盘的情况下,移动的顺序为:源柱子 -> 辅助柱子 ->目标柱子;2.2 偶数个圆盘的情况下,移动的顺序为:源柱子 -> 目标柱子 ->辅助柱子 -> 目标柱子。
汉诺塔问题递归算法
汉诺塔问题递归算法汉诺塔(TowerofHanoi)问题是一个已广为人知的智力游戏,在1883年由法国数学家douard Lucas发明。
它是一个受人瞩目的应用算法问题,它要求从一个给定的初始状态将一组盘子移动到另一个给定的终止状态。
在汉诺塔问题中,有三个塔,A,B,C,A塔上有n个盘子,从上到下,由大到小排列,要求移动到C塔上,每次只能移动一个盘子,并且大盘子不能放在小盘子上面。
有多种实现汉诺塔问题的算法,最常用的是递归算法,其基本思想是把问题拆分成若干小问题,逐步解决小问题,最终得到最终结果。
汉诺塔问题的递归算法实现步骤如下:1.果只有一个盘子,直接从A塔移动到C塔;2.果有 n 个盘子,先把A塔上的n - 1个盘子移动到B塔,再把A塔上的最后一个盘子移动到C塔,最后把B塔上的n - 1个盘子移动到C塔。
按照以上步骤,我们可以用一个具有终止条件的递归实现汉诺塔问题(源码如下):void TowerOfHanoi(int n, char fromrod, char torod, char auxrod){if (n == 1){printf(Move disk 1 from rod %c to rod %c fromrod, torod);return;}TowerOfHanoi(n-1, fromrod, auxrod, torod);printf(Move disk %d from rod %c to rod %c n, fromrod, torod);TowerOfHanoi(n-1, auxrod, torod, fromrod);}在程序中,我们首先计算n个盘子的最少移动次数,然后用一个循环实现递归,最后打印出每次移动最后一个盘子的原因以及目的地。
汉诺塔问题的递归算法广泛应用于计算机科学中,不仅可以解决上面描述的汉诺塔问题,而且可以用来解决许多其它的算法问题,如迷宫求解等。
它的优势是算法更加易读、方便理解、易于实现,尤其是当要求做复杂计算时,递归算法可以有助于把复杂的问题化简为简单的问题。
有界深度优先搜索算法的实现
实验报告有界深度优先搜索算法的实现一.实验目的(1)熟悉盲目搜索—有界深度优先算法;(2)通过实验实际操作有界深度优先算法的运行,深入理解其内涵;(3)掌握有界深度优先算法,并会在其他问题中运用。
二.实验原理(1)问题描述八数码问题也称为九宫问题。
在3×3的棋盘,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。
棋盘上还有一个空格(以数字0来表示),与空格相邻的棋子可以移到空格中。
要求解决的问题是:给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。
所谓问题的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。
解八数码问题实际上就是找出从初始状态到达目标状态所经过的一系列中间过渡状态。
(2)有界深度优先算法原理它是从根节点开始,首先扩展最新产生的节点,即沿着搜索树的深度发展下去,一直到没有后继结点处时再返回,换一条路径走下去。
就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点,不断地向纵深前进直到不能再前进(到达叶子节点或受到深度限制)时,才从当前节点返回到上一级节点,沿另一方向又继续前进。
这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。
由于一个有解的问题树可能含有无穷分枝,深度优先搜索如果误入无穷分枝(即深度无限),则不可能找到目标节点。
为了避免这种情况的出现,在实施这一方法时,定出一个深度界限,在搜索达到这一深度界限而且尚未找到目标时,即返回重找,所以,深度优先搜索策略是不完备的。
另外,应用此策略得到的解不一定是最佳解(最短路径)。
三.实验内容1、熟悉了解有界深度优先算法;2、对课堂上讲解的八数码难题的例题(深度界限设为5),编程求解。
四.实验步骤(1)设置深度界限,假设为5;(2)判断初始节点是否为目标节点,若初始节点是目标节点则搜索过程结束;若不是则转到第2步;(3)由初始节点向第1层扩展,得到节点2,判断节点2是否为目标节点;若是则搜索过程结束;若不是,则将节点2向第2层扩展,得到节点3;(4)判断节点3是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若不是则将节点3向第3层扩展,得到节点4;(5)判断节点4是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若不是则将节点4向第4层扩展,得到节点5;(6)判断节点5是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若不是则结束此轮搜索,返回到第2层,将节点3向第3层扩展得到节点6;(7)判断节点6是否为目标节点,若是则搜索过程结束;若不是则将节点6向第4层扩展,得到节点7;(8)判断节点7是否为目标节点,若是则结束搜索过程;若不是则将节点6向第4层扩展得到节点8;(9)依次类推,直到得到目标节点为止;(10)搜索过程见附图2所示。
搜索策略搜索是人工智能中的一个基本问题是推理
(1)分解:“与”树
把一个复杂问题分解为若干个较为简单的子问题,然后对每个子问 题分别进行求解,最后把各子问题的解复合起来就得到了原问题的解。 这是“与”的问题。 P1, P2, P3 为子节点,子问题对应子节点。 P为“与”节点,只有当三个子问题都有解时,P才可解。 如图所示,称为“与”树。 P1
A B C
A B C
首先进行问题分析:
(1) 为了把三个金片全部移到3号针上,必须先把金片C移到3号针上。 (2) 为了移金片C,必须先把金片A及B移到2号针上。 (3) 当把金片c移到3号针上后,就可把A,B从2号移到3号针上,这样就可完成问题的求解。 由此分析,得到了原问题的三个子问题: (1)把金片A及B移到2号针的双金片问题。
(2)把金片C移到3号针的单金片问题。
(3)把金片A及B移到3号针的双金片问题。 其中,子问题(1)与子问题(3)又分别可分解为三个子问题。
为了用与/或树把问题的分解过程表示出来,先要定义问题的形式化表示方法。
设仍用状态表示问题在任一时刻的状况; 用三元组 (i,j,k) 表示状态:i代表金片C所在的钢针号; j代表金片B所在的钢针号; k代表金片A所在的钢针号。 用“”表示状态的变换; 这样原始问题就可表示为: (1, 1, 1) (3,3,3) (1,1,1) (3,3,3) 此图共有七个终止节点, 对应于七个本原问题,它 们是通过“分解”得到的。 (3,2,2) (3,3,3)
• 另外,可能存在多条线路都可实现对问题的求解,这就又出现 按哪一条线路进行求解以获得较高的运行效率的问题。
像这样根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识,从而构造一条代价较少 的推理路线,使问题得到圆满解决的过程称为搜索。
2. 搜索分类
人工智能实验
实验一利用问题归约法实现Hanoi塔问题(一)教学要求理解问题归约法的原理和方法,掌握用问题归约表示问题的步骤,并能够对实际问题给出具体的实现。
(二)知识点提示主要知识点:分解、归约、本原问题、与树、或树、与或树、等价变换、用与或树表示问题的步骤。
重点:用与或树表示问题的步骤、Hanoi塔问题的实现。
难点:问题归约法的实现。
(三)教学内容利用问题归约法实现Hanoi塔,主要包括主函数、函数hanoi与搬移函数move,要求在主函数中接收盘子数目并调用hanoi函数。
(四)思考题1. 当盘子数目越来越多时,运行时间有何变化?2. 什么是本原问题?实验二利用状态空间搜索法实现八数码问题(一)教学要求理解状态空间知识表示方法,掌握搜索方法的基本原理,并能够对八数码问题给出具体的实现。
(二)知识点提示主要知识点:状态、状态空间、算符、用状态空间表示问题的步骤、用状态空间求解问题的过程、搜索、宽度优先搜索、有界深度优先搜索、启发式搜索。
重点:状态空间、用状态空间求解问题的过程、宽度优先搜索、有界深度优先搜索、启发式搜索。
难点:用状态空间法求解八数码问题的实现过程。
(三)教学内容用状态空间搜索法求解问题的基本思想是将适用的算符作用于初始状态,以产生新的状态;然后再把一些适用的算符作用于新的状态,重复该过程,直至产生的状态为目标状态为止。
实验内容包括:1.定义状态的描述形式,并给出初始状态和目标状态;2.定义一组算符;3. 利用搜索算法对状态不断扩展,直至得到目标状态为止。
(四)思考题1. 如何使用产生式表示该问题中的算符?2. 使用不同搜索算法求解该问题的性能如何?实验三机器人搬盒子问题(一)教学要求理解谓词逻辑知识表示的方法,掌握一阶谓词逻辑知识表示的基本原理,能够利用归结原理求解简单问题。
(二)知识点提示主要知识点:谓词、原子公式、谓词公式、子句、子句集、空子句、归结原理。
重点:谓词公式、子句集和归结原理的实现。
汉诺塔问题——精选推荐
汉诺塔问题汉诺塔问题是⼀个经典的问题。
汉诺塔(Hanoi Tower),⼜称河内塔,源于印度⼀个古⽼传说。
⼤梵天创造世界的时候做了三根⾦刚⽯柱⼦,在⼀根柱⼦上从下往上按照⼤⼩顺序摞着64⽚黄⾦圆盘。
⼤梵天命令婆罗门把圆盘从下⾯开始按⼤⼩顺序重新摆放在另⼀根柱⼦上。
并且规定,任何时候,在⼩圆盘上都不能放⼤圆盘,且在三根柱⼦之间⼀次只能移动⼀个圆盘。
问应该如何操作?分析如果是初次接触类似的问题,乍看之下肯定会感觉⽆从下⼿。
要把64个圆盘从a柱⼦移动到c柱⼦上,第⼀步应该怎么做?虽然可以肯定,第⼀步唯⼀的选择是移动a最上⾯的那个圆盘,但是应该将其移到b还是c呢?很难确定。
因为接下来的第⼆步、第三步……直到最后⼀步,看起来都是很难确定的。
能⽴即确定的是最后⼀步:最后⼀步的盘⼦肯定也是a最上⾯那个圆盘,并且是由a或b移动到c——此前已经将63个圆盘移动到了c上。
也许你会说,管他呢,先随便试着移动⼀下好了。
如果你这么做,你会发现,接下来你会⾯临越来越多类似的选择,对每⼀个选择都“试”⼀下的话,你会偏离正确的道路越来越远,直到你发现你接下来⽆法进⾏为⽌。
如果将这个问题的盘⼦数量减为10个或更少,就不会有太⼤的问题了。
但盘⼦数量为64的话,你⼀共需要移动约1800亿亿步(18,446,744,073,709,551,615),才能最终完成整个过程。
这是⼀个天⽂数字,没有⼈能够在有⽣之年通过⼿动的⽅式来完成它。
即使借助于计算机,假设计算机每秒能够移动100万步,那么约需要18万亿秒,即58万年。
将计算机的速度再提⾼1000倍,即每秒10亿步,也需要584年才能够完成。
注:在我的笔记本电脑上,每秒⼤约能够移动6~8百万步。
虽然64个盘⼦超出了⼈⼒和现代计算机的能⼒,但⾄少对于计算机来说,这不是⼀个⽆法完成的任务,因为与我们⼈类不同,计算机的能⼒在不断提⾼。
分解问题⼀股脑地考虑每⼀步如何移动很困难,我们可以换个思路。
《人工智能》--课后习题问题详解
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答:人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言,即用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能,实现智能行为和“机器思维”,解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答:“智能”一词源于拉丁“Legere”,意思是收集、汇集,智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的,根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力,而不是指技能本身。
1.3答:专家系统是一个智能的计算机程序,他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。
1.4答:自然语言处理—语言翻译系统,金山词霸系列机器人—足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答:(1)状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题的有关知识的符号体系,状态空间是一个四元组(S,O,S0,G):S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态,也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态:O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1,…,Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)(2)谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展,它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应,谓词逻辑中也有谓词(命题函数)公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
(3)语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
汉诺塔的深度优先算法
实验题目:汉诺塔深度优先分析
专业班级:计算机11-2 学生姓名. 吴璨No. 1137074
实验目的:
1.掌握人工智能的基础思想
2.熟练应用程序实现人工智能
3.强化实践能力
产生式设计:
1.实验语言环境:
c语言
2.算法设计
设用S(SA,SB)表示问题的状态,SA表示A的位置,SB表示B的位置
全部状态共有9种
S0(1,1) S1(1,2) S2(1,3)
S3(2,1) S4(2,2) S5(2,3)
S6(3,1) S7(3,2) S8(3,3)
分析总结:
1.程序虽小,但要求考虑周全
2.认真实验,不得有半点粗心大意
3. 实践能力有待继续提高
附:程序代码
要求:
1. 程序另交, 在程序前注释名字\学号\班级\程序名称
2.语句\变量注释尽量详细
3. 产生式设计的叙述中要逻辑清楚,给出算法\变量\数据结构设计的基本思想
的描述,必要时给出流程图说明(参照PPT)
4. 实验目的\分析总结言简意赅。
人工智能 二阶汉诺塔的深度优先以及广度优先搜索
二阶汉诺塔的深度优先以及广度优先搜索班级:计算机一班姓名:覃荣锦学号:1240023目录一、实验目的 (3)二、实验语言环境 (3)三、实现设计 (3)1. 状态表示: (3)2. 算法介绍: (3)1) 广度优先搜索: (3)2) 深度优先搜索: (4)3. 初始化节点以及判断目标节点 (4)4. 拓展节点 (4)5. 搜索算法 (6)四、程序全部代码 (7)五、分析总结 (10)1. 数据结构分析 (10)2. 拓展方法分析 (10)3. 搜索算法分析 (11)六、运行结果 (11)七、遇见的问题以及解决方法 (11)一、实验目的加深对深度优先搜索及广度优先搜索的熟悉程度。
了解深度优先以及广度优先的区别。
二、实验语言环境系统:微软Window7系统开发工具:visual c/c++ 6.0语言:c语言三、实现设计1.状态表示:状态表示为(a,b),a、b的取值为0、1、2,分别表示该状态下A盘、B盘所在的柱子号。
初始状态:(0,0),目标状态:(1,1);数据结构表示:typedef struct{int a,b;} Data;在搜索过程中,我们以线性表来保存搜索树,因此我们要在该类中设置一个int类型变量用来保存该节点的父母节点的下标,所以数据结构可设置如下:typedef struct{int a,b;int parent;} Data;parent为其父母节点的下标。
2.算法介绍:1)广度优先搜索:第一步:把初始节点S0放入open表。
第二步:如果open表为空,则问题无解,退出。
第三步:把OPEN表的第一个节点取出放入CLOSE表,记该节点为节点n。
第四步:观察节点n是否为目标节点,若是,则求得问题的解,退出。
第五步:拓展节点n,将合法节点放入open表中。
然后转到第二步。
2)深度优先搜索:第一步:把初始节点S0放入open表。
第二步:如果open表为空,则问题无解,退出。
第三步:把OPEN表的最后一个节点取出放入CLOSE表,记该节点为节点n。
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< 人工智能 > 实验报告 3
一、实验目的:
掌握汉诺塔的深度有界搜索求解算法的基本思想。
二、实验要求:
用C语言实现汉诺塔的深度有界搜索求解
三、实验语言环境:
C语言
四、设计思路:
含有深度界限的深度优先搜索算法如下:
(1) 把起始节点S放到未扩展节点OPEN表中。
如果此节点为一目标节点,则得到一个解。
(2) 如果OPEN为一空表,则失败退出。
(3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移到CLOSED表。
(4) 如果节点n的深度等于最大深度,则转向(2)。
(5) 扩展节点n,产生其全部后裔,并把它们放入OPEN表的前头。
如果没有后裔,则转向(2)。
(6) 如果后继节点中有任一个为目标节点,则求得一个解,成功退出;否则,转向(2)。
五、实验代码:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
typedef struct node {
long map;
long floor; //记录第几层
} node;
node queue[362880 / 2 + 1]; //奇偶各一半
long tail, head;
long hash[362880 / 32 + 1];
int main()
{
void Solve();
while (scanf("%ld", &queue[0].map) && queue[0].map) {
memset(hash, 0, sizeof(hash));
queue[0].floor = 1; //(根节点)第一层
tail = head = 0;
Solve();
printf("max_floor == %d\n", queue[head].floor);
printf("total node == %d\n", head + 1);
printf("total node in theory [%d]\n", 362880 / 2);
}
return 0;
}
void Solve()
{
node e;
long i, map[9], space;
long Compress(long *);
int V isited(long *);
void swap(long &, long &);
while (tail <= head) {
e = queue[tail++];
for (i=8; i>=0; i--) {
map[i] = e.map % 10;
if (map[i] == 0) { space = i; }
e.map /= 10;
}
V isited(map); //根节点要置为访问过
if (space >= 3) { //can up
swap(map[space - 3], map[space]);
if (!Visited(map)) {
queue[++head].map = Compress(map);
queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;
}
swap(map[space - 3], map[space]);
}
if (space <= 5) { //can down
swap(map[space + 3], map[space]);
if (!Visited(map)) {
queue[++head].map = Compress(map);
queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;
}
swap(map[space + 3], map[space]);
}
if (space % 3 != 0) { //can left
swap(map[space - 1], map[space]);
if (!Visited(map)) {
queue[++head].map = Compress(map);
queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;
}
swap(map[space - 1], map[space]);
}
if (space % 3 != 2) { //can right
swap(map[space + 1], map[space]);
if (!Visited(map)) {
queue[++head].map = Compress(map);
queue[head].floor = queue[tail - 1].floor + 1;
}
swap(map[space + 1], map[space]);
}
}
}
void swap(long &x, long &y)
{
x ^= y;
y ^= x;
x ^= y;
}
long Compress(long *map)
{
long t = 0, i;
for (i=0; i<9; i++) {
t = t * 10 + map[i];
}
return t;
}
int Visited(long *map)
{
long Hash(long *);
long n = Hash(map);
long a = n / 32;
long b = 1 << (n % 32);
if (hash[a] & b) {
return 1;
}
else {
hash[a] |= b;
return 0;
}
}
long Hash(long *map)
{
static long t, i, j;
static long formula[9] =
{ 1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320 };
static long temp[9];
for (i=0; i<9; i++) {
temp[i] = map[i];
}
t = 0;
for (i=0; i<9; i++) {
t += temp[i] * formula[8 - i];
for (j=i+1; j<9; j++) {
if (temp[j] > temp[i]) temp[j]--;
} } return t; }。