实验一盲目搜索算法
盲目搜索
盲目搜索搜索的含义依问题的实际情况寻找可利用的知识，构造代价较少的推理路径从而解决问题的过程离散的问题通常没有统一的求解方法搜索策略的优劣涉及能否找到最好的解、计算时间、存储空间等搜索分为盲目搜索和启发式搜索盲目搜索：按预定的策略进行搜索，未用问题相关的或中间信息改进搜索。
效率不高，难求解复杂问题，但不失可用性启发式搜索：搜索中加入问题相关的信息加速问题求解，效率较高，但启发式函数不易构造盲目搜索也叫无信息搜索，只适合用于求解比较简单的问题。
我们没有指定问题的任何推理信息，例如要搜索这一部分而不是另一部分，就像到目前为止的只要发现一条到目标的路径即可。
这种过程被称为是盲目的。
盲目搜索过程只把算子应用到节点，它没有使用问题领域的任何特殊知识（除了关于什么动作是合法的知识外）。
最简单的盲目搜索过程就是广度优先搜索。
该过程把所有的算子应用到开始节点以产生一个显式的状态空间图，再把所有可能的算子应用到开始节点的所有直接后继，再到后继的后继，等等。
搜索过程一律从开始节点向外扩展。
由于每一步将所有可能的算子应用到一个节点，因此可把它们组成一个叫后继函数的函数。
当把后继函数应用到一个节点时，产生一个节点集，该节点集就是把所有能应用到那个节点的算子应用到该节点而产生的。
一个节点的后继函数的每一次应用称为节点的扩展相同代价搜索是广度优先搜索的一种变体，在该方法中，节点从开始节点顺着代价等高点向外扩展，而不是顺着相同深度等高线。
如果图中所有弧的代价相同，那么相同代价搜索就和广度优先搜索一致。
反过来，相同代价搜索可以看作是下一章要讲的启发式搜索的一个特殊情况。
广度优先和相同代价搜索方法的简要描述只给出了它们的主要思想，但是要解决其他复杂的情况则需要技术改进深度优先搜索一次对节点应用一个算子以产生该节点的一个后继。
每一个节点都留下一个标记，用来指示如果需要时所必需的附加算子。
对每一个节点，必须有一个决策来决定哪个算子先用，哪个次之等等。
3搜索问题-盲目搜索
◦ 以上问题等价于在图中寻找从根节点到某个（或某些）
目标节点的一条（或一组）路径。
1 问题状态空间的构成
状态空间表示法是以“状态空间”的形式对问题 进行表示。 1）状态：是描述问题求解过程中不同时刻状况的 数据结构。一般用一组变量的有序集合表示：Q＝（q1， q2，…，qn） 其中每个元素qi为集合的分量，称为状态 变量，当给每个分量以确定的值时，就得到了一个具体的 状态。
2
3 1 3
2 1
3
2 1 3 1 1
2 3 2 3
2
1
初始棋局
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目标棋局
产生式系统（production system）
◦ 一个总数据库：它含有与具体任务有关的信息。随着应 用情况的不同，这些数据库可能简单，或许复杂。 ◦ 一套规则：它对数据库进行操作运算。每条规则由左部
鉴别规则的适用性或先决条件以及右部描述规则应用时所 完成的动作。 ◦ 一个控制策略：它确定应该采用哪一条适用规则，而且 当数据库的终止条件满足时，就停止计算。
Q () Q Q
((1,1))
((1,1) (2,3))
((1,1) (2,4))
((1,1) (2,4) (3,2))
Q () Q
((1,1))
((1,1) (2,3))
((1,1) (2,4))
((1,1) (2,4) (3,2))
Q ()
((1,1))
((1,1) (2,3))
((1,1) (2,4))
◦ 系统状态的描述 四个皇后 ((i1,j1), (i2,j2), (i3,j3), (i4,j4))
()
Q ()
((1,1))
Q ()
启发算法与盲目算法
启发算法与盲目算法一、盲目搜索对一个图进行搜索意味着按照某种特定的顺序依次访问其顶点。
在所有搜索方式中，广度优先算法和深度优先搜索算法都十分重要，因为它们提供了一套系统地访问图数据结构的方法。
我们着重讲解广度优先搜索算法。
1.深度优先搜索深度优先搜索算法（简称DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。
当节点的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点的那条边的起始节点。
这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。
由于深度优先搜索不是接下来最短路径算法的基础，因此这里不做拓展。
2.广度优先搜索广度优先搜索算法（简称BFS）又称为宽度优先搜索从起点开始，首先遍历起点周围邻近的点，然后再遍历已经遍历过的点邻近的点，逐步的向外扩散，直到找到终点。
在执行算法的过程中，每个点需要记录达到该点的前一个点的位置—父节点。
这样做之后，一旦到达终点，便可以从终点开始，反过来顺着父节点的顺序找到起点，由此就构成了一条路径。
以上两种算法的不同搜索策略可以通过下面网页查看动图，这是两种相邻节点之间的移动代价相等时用到的算法，图中的边不设权值。
3.Dijkstra算法Dijkstra算法是由计算机科学家Edsger W.Dijkstra在1956年提出的。
考虑这样一种场景，在一些情况下，图形中相邻节点之间的移动代价并不相等。
例如，游戏中的一幅图，既有平地也有山脉，那么游戏中的角色在平地和山脉中移动的速度通常是不相等的。
在Dijkstra算法中，需要计算每一个节点距离起点的总移动代价。
同时，还需要一个优先队列结构。
对于所有待遍历的节点，放入优先队列中会按照代价进行排序。
在算法运行的过程中，每次都从优先队列中选出代价最小的作为下一个遍历的节点。
直到到达终点为止。
对比了不考虑节点移动代价差异的广度优先搜索与考虑移动代价的Dijkstra算法。
可以看出当图形为网格图，并且每个节点之间的移动代价是相等的，那么Dijkstra算法将和广度优先算法变得一样。
八数码问题C语言A星算法详细实验报告含代码
一、实验内容和要求八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。
例如：图1 八数码问题示意图请任选一种盲目搜索算法（广度优先搜索或深度优先搜索）或任选一种启发式搜索方法（全局择优搜索，加权状态图搜索，A 算法或A* 算法）编程求解八数码问题（初始状态任选）。
选择一个初始状态，画出搜索树，填写相应的OPEN 表和CLOSED表，给出解路径，对实验结果进行分析总结，得出结论。
二、实验目的1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程；2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用；3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。
三、实验算法A*算法是一种常用的启发式搜索算法。
在A*算法中，一个结点位置的好坏用估价函数来对它进行评估。
A*算法的估价函数可表示为：f'(n) = g'(n) + h'(n)这里，f'(n)是估价函数，g'(n)是起点到终点的最短路径值（也称为最小耗费或最小代价），h'(n)是n到目标的最短路经的启发值。
由于这个f'(n)其实是无法预先知道的，所以实际上使用的是下面的估价函数：f(n) = g(n) + h(n)其中g(n)是从初始结点到节点n的实际代价，h(n)是从结点n到目标结点的最佳路径的估计代价。
在这里主要是h(n)体现了搜索的启发信息，因为g(n)是已知的。
用f(n)作为f'(n)的近似，也就是用g(n)代替g'(n)，h(n)代替h'(n)。
这样必须满足两个条件：（1）g(n)>=g'(n)（大多数情况下都是满足的，可以不用考虑），且f必须保持单调递增。
（2）h必须小于等于实际的从当前节点到达目标节点的最小耗费h(n)<=h'(n)。
盲目搜索与探索
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3.1.3 深度优先搜索
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有界深度优先搜索
定义节点的深度如下： (1) 起始节点(即根节点)的深度为0。 (2) 任何其它节点的深度等于其父辈节点深度加上1。
• 对于许多问题，其状态空间搜索树的深度可能为无限深， 或者可能至少要比某个可接受的解答序列的已知深度上限 还要深。为了避免考虑太长的路径(防止搜索过程沿着无 益的路径扩展下去)，往往给出一个节点扩展的最大深 度——深度界限。任何节点如果达到了深度界限，那么都 将把它们作为没有后继节点处理。值得说明的是，即使应 用了深度界限的规定，所求得的解答路径并不一定就是最 短的路径。
失败 成功
一、盲目搜索
盲目搜索又叫做无信息搜索，一般只适用于求解比较简 单的问题。主要包括宽度优先搜索、等深度优先搜索等。 特点：
1）搜索按规定的路线进行，不使用与问题有关的启发性 信息。
2）适用于其状态空间图是树状结构的一类问题。
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1、 宽度优先搜索
定义：如果搜索是以接近起始节点的程度依次扩展节点的， 那么这种搜索就叫做宽度优先搜索(breadth-first search)。
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八数码难题的深度优先搜索树
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二、 启发式搜索
盲目搜索的不足：
效率低，耗费过多的计算空间与时间。 宽度优先搜索、深度优先搜索，或等代价搜索算法,是按事
先规定的路线进行搜索，或按已经付出的代价决定下一步 要搜索的节点，其主要差别是OPEN表中待扩展节点的顺 序问题。如果找到一种方法用于排列待扩展节点的顺序， 即选择最有希望的节点加以扩展，那么，搜索效率将会大 为提高。
基本思想：
第3章(搜索推理技术1-图盲目搜索)
①、起 始节点 ( 即根
节点)的深度为0。
②、任何其它节点的
深度等于其父辈
节点深度加上1。
深度优先搜索的基本
思路：
先扩展最深的节点 。
当出现没有后继节点
时，换到旁边的次深
节点
后生成的节点画在左边
含有深度界限的深度优先搜索算法：
① 把起始节点 S 放到未扩展节点的 OPEN 表中。 如果此节点为一目标节点，则得到解 ② 如果 OPEN 为一空表，则无解、失败退出
状态：长度为9的一维数组
（q1 , q2 , … , q9 ）
其中，qi 取 0 , 1 , … , 8 个数，0 表示空格，且取值
互不相同
如果记空格的位置为P，这时空格的移动规则是： 1 4 7 2 5 8 3 6 9 数字表示位置 1 2 3 4 5 6 7 8 9 P-3
P-1
P
P+1
P+3
起始节点的父节点标志和操作符：
不作记录或记录为负
搜索过程（按照程序运行方式）
① 起始节点放到OPEN表
2 8 3 1 0 4
2 8 3 1 4 7 6 5 7 6 5
② OPEN不为空，继续
③ 将第一个节点 n 从 OPEN 表中移出，并放到 CLOSED表中 OPEN表
CLOSED表 1 0 0 2 8
13
14
1
4
2
8
8
3
3
0
1
2
4
1
5
4
7
7
0
6
6
5
1 8
7
2
3 4
14 15 15
16 16
3 2 4
人工智能导论实验指导书
实验一基本的搜索技术【实验目的】通过运行演示程序，理解深度优先、广度优先、A*算法的原理和运行过程。
【实验内容】1.分别以深度优先、广度优先、A*算法为例演示搜索过程2.观察运行过程记录搜索顺序3.设置不同属性，观察和记录搜索过程的变化4.分析不同算法的特点【实验原理】在知识不完全时，一般不存在成熟的求解算法可以利用，只有利用已有的知识摸索前进，从许多可能的解中寻找真正的解这就是搜索。
即使对于结构性能较好，理论上有算法可依的问题，由于问题本身的复杂性以及计算机在时间、空间上的局限性，往往也需要通过搜索来进行求解。
总的来说搜索策略分为两大类：盲目搜索和启发式搜索一、无信息的搜索策略——盲目搜索在不具有对特定问题的任何有关信息的条件下，按固定的步骤（依次或随即调用操作算子）进行的搜索，它能快速地运用一个操作算子。
盲目搜索中，由于没有可参考的信息，因此只要能匹配的操作算子都须运用，这会搜索更多的状态。
最重要的宽度优先和深度优先是最重要的盲目搜索方法。
1. 宽度优先搜索：从根结点出发，按从低到高的层次顺序搜索，同一层的结点按固定的顺序（例如从左到右、从右到左）搜索。
宽度优先总是先搜索到距离最近的目标结点。
宽度优先搜索不适合用于分支较多的情况。
2. 深度优先搜索：用回溯的思想搜索图。
深度优先搜索适用于分支较多而层次较浅的情况。
二、利用知识引导搜索——启发式搜索盲目搜索复杂度很大，为了提高算法效率，应该具体问题具体分析，利用与问题有关的信息，从中得到启发而来引导搜索，以达到减少搜索量的目的，这就是启发式搜索。
启发信息：(1) 陈述性启发信息：一般被用于更准确、更精炼地描述状态，使问题的状态空间缩小,如待求问题的特定状况等属于此类信息(2) 过程性启发信息：一般被用于构造操作算子，使操作算子少而精如一些规律性知识等属于此类信息(3) 控制性启发信息：如何选择操作算子控制性启发信息往往被反映在估价函数之中。
估价函数的任务就是估计待搜索结点的“有希望”程度(或者说估计操作算子的“性能”)，并依此给它们排定次序。
人工智能概论-搜索算法编程及实验报告
人工智能概论大作业学院：电子工程学院专业：智能科学与技术题目一：搜索算法编程及实验报告一．算法题目八数码难题的求解。
二．实验目的从盲目搜索和启发式搜索方法中分别选择一种解决八数码难题，给出搜索树和从起始节点到目标节点的路径。
三．实验设备及软件环境Win7的笔记本电脑，VS2013（使用c语言编程）。
四．实验方法1.盲目搜索——宽度优先搜索。
（1）.算法描述如果搜索是以接近其实节点的程度来依次扩展节点，那么这中搜索就叫宽度优先搜索。
这种搜索是逐层进行的，在对下一层的任一节点进行搜索之前，必须搜索完本层的所有节点。
(1）把起始节点放到OPEN表中（如果该起始节点为一目标节点，则求得一个解答）。
（2）如果OPEN是个空表，则没有解，失败退出；否则继续。
（3）把第一个节点（节点 n）从OPEN表移出，并把它放入CLOSED扩展节点表中。
（4）扩展节点n。
如果没有后继节点，则转向上述第（2）步。
（5）把n 的所有后继节点放到OPEN表的末端，并提供从这些后继节点回到n的指针。
（6）如果n 的任一个后继节点是个目标节点，则找到一个解答，成功退出；否则转向第（2）步。
（2）.算法流程图（3）.程序代码#include "stdio.h"#include "conio.h"#include "string.h" struct pic{char data[10];char imoperate;int father;char extend; };char end[10] = "1238 4765";int result[100];int n;int m;pic base[100];char *w;int find(int x){for (int i = 0; i < 10; i++)if (base[x].data[i] != end[i])return 0;return 1;}void showline(int x){int i = 0;while (base[x].father != -1){result[i] = x;x = base[x].father;i++;}result[i] = 0;result[i + 1] = '\0';m = i;printf("\n搜索路径");for (i = m; i >= 0; i--){printf("\n\n\n");printf("%c\t%c\t%c\n", base[result[i]].data[0], base[result[i]].data[1], base[result[i]].data[2]);printf("%c\t%c\t%c\n", base[result[i]].data[3], base[result[i]].data[4], base[result[i]].data[5]);printf("%c\t%c\t%c", base[result[i]].data[6], base[result[i]].data[7], base[result[i]].data[8]);}}int left(int x){int i;for (i = 0; i < 10; i++)if (base[x].data[i] == ' ')break;if (i == 0 || i == 3 || i == 6)return 0;for (int j = 0; j < 10; j++)base[n].data[j] = base[x].data[j];base[n].data[i] = base[x].data[i - 1];base[n].father = x;base[n].imoperate = 'R';base[n].extend = 'Y';base[x].extend = 'N';w = base[n].data;n++;if (find(n - 1) == 1)return 1;}int right(int x){int i;for (i = 0; i < 10; i++)if (base[x].data[i] == ' ')break;if (i == 2 || i == 5 || i == 8)return 0;for (int j = 0; j < 10; j++)base[n].data[j] = base[x].data[j];base[n].data[i + 1] = base[x].data[i];base[n].father = x;base[n].imoperate = 'L';base[n].extend = 'Y';base[x].extend = 'N';w = base[n].data;n++;if (find(n - 1) == 1)return 1;}int up(int x){int i;for (i = 0; i < 10; i++)if (base[x].data[i] == ' ')break;if (i == 0 || i == 1 || i == 2)return 0;for (int j = 0; j < 10; j++)base[n].data[j] = base[x].data[j];base[n].data[i - 3] = base[x].data[i];base[n].data[i] = base[x].data[i - 3];base[n].father = x;base[n].imoperate = 'D';base[n].extend = 'Y';base[x].extend = 'N';w = base[n].data;n++;if (find(n - 1) == 1)return 1;}int down(int x){int i;for (i = 0; i < 10; i++)if (base[x].data[i] ==' ')break;if (i == 6 || i == 7 || i == 8)return 0;for (int j = 0; j < 10; j++)base[n].data[j] = base[x].data[j];base[n].data[i + 3] = base[x].data[i];base[n].data[i] = base[x].data[i + 3];base[n].father = x;base[n].imoperate = 'U';base[n].extend = 'Y';base[x].extend = 'N';w = base[n].data;n++;if (find(n - 1) == 1)return 1;}void main(){void showtree(int x);n = 1;int i;strcpy_s(base[0].data, "2831 4765");base[0].imoperate = 'N';base[0].father = -1;base[0].extend = 'Y';for ( i = 0; i < 100; i++){if (base[i].extend == 'Y'){if (base[i].imoperate == 'L'){if (right(i) == 1)break;if (up(i) == 1)break;if (down(i) == 1)break;continue;}if (base[i].imoperate == 'R') {if (left(i) == 1)break;if (up(i) == 1)break;if (down(i) == 1)break;continue;}if (base[i].imoperate == 'U') {if (left(i) == 1)break;if (right(i) == 1)break;if (down(i) == 1)break;continue;}if (base[i].imoperate == 'D') {if (right(i) == 1)break;if (up(i) == 1)break;if (left(i) == 1)break;continue;}if (base[i].imoperate == 'N') {if (left(i) == 1)break;if (right(i) == 1)break;if (up(i) == 1)break;if (down(i) == 1)break;continue;}}}printf("搜索结束\n");showline(n - 1);showtree(n - 1);getchar();}void showtree(int x){printf("\n\n\n搜索树\n\n\n");int i;for (i = 0; i <= x; i++){if (i == 0){printf("\t\t\t %c%c%c\n", base[i].data[0], base[i].data[1], base[i].data[2]);printf("\t\t\t %c%c%c\n", base[i].data[3], base[i].data[4], base[i].data[5]);base[i].data[7], base[i].data[8]);printf("\t\t\t |\n");printf(" ");for (int j = 0; j < 49; j++)printf("-");printf("\n");printf(" |");printf(" |");printf(" |");printf(" |\n");continue;}if (i>0 && i <= 4){printf(" %c%c%c", base[i].data[0],base[i].data[1], base[i].data[2]);printf("\t %c%c%c", base[i+1].data[0], base[i+1].data[1], base[i+1].data[2]);printf("\t %c%c%c", base[i+2].data[0], base[i+2].data[1], base[i+2].data[2]);printf("\t %c%c%c\n", base[i+3].data[0], base[i+3].data[1], base[i+3].data[2]);printf(" %c%c%c", base[i].data[3],base[i].data[4], base[i].data[5]);base[i+1].data[4], base[i+1].data[5]);printf("\t %c%c%c", base[i+2].data[3], base[i+2].data[4], base[i+2].data[5]);printf("\t %c%c%c\n", base[i+3].data[3], base[i+3].data[4], base[i+3].data[5]);printf(" %c%c%c", base[i].data[6],base[i].data[7], base[i].data[8]);printf("\t %c%c%c", base[i+1].data[6], base[i+1].data[7], base[i+1].data[8]);printf("\t %c%c%c", base[i+2].data[6], base[i+2].data[7], base[i+2].data[8]);printf("\t %c%c%c\n", base[i+3].data[6], base[i+3].data[7], base[i+3].data[8]);printf(" |");printf(" |");printf(" |");printf(" |\n");printf(" ---------");printf(" ---------");printf(" ---------");printf(" ---------\n");printf(" | |");printf(" | |");printf(" | |");printf(" | |\n");i = 4;continue;}if (i > 4 && i <= 12){printf(" %c%c%c", base[i].data[0], base[i].data[1], base[i].data[2]);for (int j = 1; j < 8; j++)printf(" %c%c%c", base[i+j].data[0],base[i+j].data[1], base[i+j].data[2]);printf("\n %c%c%c", base[i].data[3],base[i].data[4], base[i].data[5]);for (int j = 1; j < 8; j++)printf(" %c%c%c", base[i + j].data[3], base[i + j].data[4], base[i + j].data[5]);printf("\n %c%c%c", base[i].data[6],base[i].data[7], base[i].data[8]);for (int j = 1; j < 8; j++)printf(" %c%c%c", base[i + j].data[6], base[i + j].data[7], base[i + j].data[8]);printf("\n | |");printf(" | |");printf(" | |");printf(" | |\n");i = 12;continue;}if (i > 12 && i <= 20){printf(" %c%c%c", base[i].data[0], base[i].data[1], base[i].data[2]);for (int j = 1; j < 8; j++)printf(" %c%c%c", base[i + j].data[0], base[i + j].data[1], base[i + j].data[2]);printf("\n %c%c%c", base[i].data[3],base[i].data[4], base[i].data[5]);for (int j = 1; j < 8; j++)printf(" %c%c%c", base[i + j].data[3], base[i + j].data[4], base[i + j].data[5]);printf("\n %c%c%c", base[i].data[6],base[i].data[7], base[i].data[8]);for (int j = 1; j < 8; j++)printf(" %c%c%c", base[i + j].data[6], base[i + j].data[7], base[i + j].data[8]);printf("\n | |");printf(" | |");printf(" | |");printf(" | |\n");printf(" -----");for (int j = 0; j < 7;j++)printf(" -----");printf("\n | |");for (int j = 0; j < 7; j++)printf(" | |");i = 20;continue;}if (i>20 && i <= 36){printf("\n%c%c%c", base[i].data[0], base[i].data[1], base[i].data[2]);for (int j = 1; j < 11; j++)printf(" %c%c%c", base[i + j].data[0], base[i + j].data[1], base[i + j].data[2]);printf("\n%c%c%c", base[i].data[3], base[i].data[4], base[i].data[5]);for (int j = 1; j < 11; j++)printf(" %c%c%c", base[i + j].data[3], base[i + j].data[4], base[i + j].data[5]);printf("\n%c%c%c", base[i].data[6], base[i].data[7], base[i].data[8]);for (int j = 1; j < 11; j++)printf(" %c%c%c", base[i + j].data[6], base[i + j].data[7], base[i + j].data[8]);i = 36;continue;}}}2.启发式搜索——有序搜索（1）算法描述有序搜索又称最好优先搜索，他总是选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点。
推箱子实验报告
引言概述推箱子是一种常见的游戏，也是计算机算法和研究中的经典问题，它涉及的算法和方法有助于提高问题解决能力和逻辑思维能力。
本文将对推箱子实验进行详细分析和讨论，包括推箱子游戏的定义、规则和目标，以及解决推箱子难题的算法和策略。
正文内容1.推箱子游戏的定义、规则和目标1.1定义：推箱子是一种益智类游戏，玩家需要将箱子推到指定位置，才能过关。
1.2规则：玩家通过控制一个游戏角色，推动箱子向指定位置移动，但箱子无法直接移动至目标位置。
1.3目标：玩家需要以最少的移动步数将所有箱子推至目标位置，即完成关卡。
2.解决推箱子难题的算法和策略2.1盲目搜索算法2.1.1深度优先搜索算法：从初始状态开始，一直沿着一个方向推动箱子，直到遇到障碍物为止。
2.1.2广度优先搜索算法：在每一步中，尝试所有可能的移动方向，并记录每个状态的移动路径，直到找到解决方案。
2.1.3双向搜索算法：从初始位置和目标位置同时开始搜索，直到两个搜索路径相交为止。
2.2启发式搜索算法2.2.1A算法：根据启发函数估计当前状态到目标状态的距离，选择距离最小的下一步移动方向。
2.2.2剪枝算法：通过预判某些状态的不可行性，提前排除无需尝试的移动方向。
2.2.3贪心算法：每次选择距离目标位置最近的箱子进行推动，以减少总体移动步数。
2.3知识表示与推理2.3.1逻辑推理：使用逻辑规则和推理算法进行箱子和角色的位置推理。
2.3.2状态空间搜索：将推箱子问题转化为状态空间搜索问题，通过搜索解空间来获得解法。
2.3.3约束满足问题：将箱子移动约束转化为约束满足问题，使用约束满足算法找到解决方案。
2.4强化学习方法2.4.1Q学习：使用状态动作奖励状态的马尔可夫决策过程进行学习和决策的强化学习方法。
2.4.2深度强化学习：基于深度神经网络的强化学习方法，通过大量样本数据进行模型训练和优化。
2.4.3遗传算法：通过基因编码和演化算子的操作，寻找最优的解决方案。
八数码问题实验报告
八数码问题实验报告八数码问题实验报告引言：八数码问题，也被称为九宫格问题，是一种经典的数学谜题。
在一个3x3的方格中，摆放有1至8的数字，其中一个位置为空。
目标是通过交换数字的位置，将数字按照从小到大的顺序排列，最终使得空格位于最后一个位置。
本实验旨在通过编程实现八数码问题的求解，并探讨不同算法在解决该问题上的效果和优劣。
实验步骤：1. 算法选择在本次实验中，我们选择了广度优先搜索算法和A*算法作为求解八数码问题的两种不同方法。
广度优先搜索算法是一种盲目搜索算法，它通过逐层扩展搜索树，直到找到目标状态。
而A*算法则是一种启发式搜索算法，它结合了广度优先搜索和启发式函数，通过评估每个状态的代价来指导搜索过程，以找到最优解。
2. 算法实现我们使用Python语言实现了以上两种算法。
首先，我们定义了一个表示状态的类，并实现了状态的初始化、移动、判断是否达到目标状态等基本操作。
然后，我们分别编写了广度优先搜索算法和A*算法的求解函数。
在广度优先搜索算法中，我们使用队列数据结构来保存待扩展的状态，以实现逐层扩展的效果；在A*算法中，我们使用优先队列来保存待扩展的状态，并根据启发式函数的值进行优先级排序。
3. 实验结果我们使用了多个测试样例来验证两种算法的求解效果。
实验结果表明，广度优先搜索算法能够找到解，但是在面对状态空间较大的情况下，搜索时间会呈指数级增长。
而A*算法则能够更快地找到最优解，其效率相对较高。
然而，A*算法需要选择合适的启发式函数，并且对于某些特殊情况，可能会陷入局部最优解而无法找到最优解。
4. 结果分析通过对比两种算法的求解结果，我们可以发现广度优先搜索算法和A*算法在时间效率和解的质量上存在一定的差异。
广度优先搜索算法适用于状态空间较小的情况，但是在状态空间较大时效率较低；而A*算法则能够在较短的时间内找到最优解，但需要对问题进行合理的建模和启发式函数的选择。
因此，在实际应用中，我们需要根据问题的规模和特点来选择合适的算法。
小车走迷宫技术
小车走迷宫技术在当今科技迅猛发展的时代，小车走迷宫技术已经成为了研究者们关注的焦点。
小车走迷宫技术的发展不仅仅对人类生活产生了巨大的影响，同时也在智能机器人、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。
本文将探讨小车走迷宫技术的原理、算法和应用。
一、小车走迷宫技术的原理在理解小车走迷宫技术之前，我们需要了解迷宫的定义。
迷宫是一种具有复杂通道和岔道的、用来考验解决者智力的游戏或者谜题。
小车走迷宫技术旨在设计一种算法和控制系统，使得小车能够在迷宫中找到通往终点的路径。
小车走迷宫技术主要依靠传感器、控制器和导航算法来实现。
传感器用于感知迷宫中的环境信息，例如距离、方向、障碍物等。
控制器根据传感器的反馈信息，控制小车的移动、转向等动作。
导航算法则是小车寻找路径的关键，常见的有盲目搜索算法、启发式搜索算法等。
二、小车走迷宫技术的算法1. 盲目搜索算法盲目搜索算法是最简单的迷宫求解算法之一。
它通过遍历迷宫的所有可能路径，逐一检查是否通往终点。
常见的盲目搜索算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
DFS按照深度优先的原则进行搜索，先沿着一条路径一直搜索到底；BFS则按照广度优先的原则进行搜索，先搜索所有可能的下一步选择。
2. 启发式搜索算法启发式搜索算法是一种更加智能化的算法，它不仅考虑当前的状态，还会考虑目标状态。
常见的启发式搜索算法有A*算法和Dijkstra算法。
A*算法通过预测到达目标状态的代价来进行搜索，只选择代价最低的路径进行扩展；Dijkstra算法则根据节点之间的距离来进行搜索，每次选择距离最短的节点进行扩展。
三、小车走迷宫技术的应用1. 智能机器人领域小车走迷宫技术在智能机器人领域有着广泛的应用。
通过搭载小车走迷宫技术，智能机器人可以在复杂的环境中自主探索、寻找目标物体或者执行任务。
例如，可将智能机器人应用于家庭服务机器人，让其能够快速找到指定物品，提高生活效率。
2. 自动驾驶领域小车走迷宫技术对自动驾驶也有着重要意义。
盲目搜索启发式搜索
2015-3-22
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有序状态空间搜索算法
(6) 扩展节点i生成其全部后继节点。对于i的每一个后继节点j： – (a) 计算f(j)。 – (b) 如果j既不在OPEN表中，又不在CLOSED表中，则用估 价函数 f 把它添入 OPEN 表。从 j 加一指向其父辈节点 i 的指 针，以便一旦找到目标节点时记住一个解答路径。 – (c) 如果 j 已在 OPEN 表上或 CLOSED 表上，则比较刚刚对 j 计算过的f值和前面计算过的该节点在表中的 f值。如果新 的f值较小，则 (i) 以此新值取代旧值。 (ii) 从j指向i，而不是指向它的父辈节点。 (iii) 如果节点j在CLOSED表中，则把它移回OPEN表 (7) 转向(2)，即GO TO(2)。
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3.1.3 深度优先搜索
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有界深度优先搜索
定义节点的深度如下： (1) 起始节点(即根节点)的深度为0。 (2) 任何其它节点的深度等于其父辈节点深度加上1。 • 对于许多问题，其状态空间搜索树的深度可能为无限深， 或者可能至少要比某个可接受的解答序列的已知深度上限 还要深。为了避免考虑太长的路径(防止搜索过程沿着无 益的路径扩展下去 ) ，往往给出一个节点扩展的最大深 度——深度界限。任何节点如果达到了深度界限，那么都 将把它们作为没有后继节点处理。值得说明的是，即使应 用了深度界限的规定，所求得的解答路径并不一定就是最 短的路径。
CLOSED表变化过程
编号 0 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 2 节点号 S0 A B 父节点号 空 S0 S0
图搜索的一般过程
(1) 建立一个只含有起始节点S的搜索图G，把S放到一 个叫做OPEN表的未扩展节点表中。 (2)建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表，其初始为 空表。 (3)LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。 (4) 选择OPEN表上的第一个节点，把它从OPEN表移出 并放进CLOSED表中。称此节点为节点n。 (5) 若n为一目标节点，则有解并成功退出，此解是追 踪图G中沿着指针从n到S这条路径而得到的(指针将 在第7步中设置)。
3.2-盲目搜索
S2
Move(B,C)
S4
B A
S5
C
B C
S6
A
B
C S7 A
C B
C A B
S3
B
A C
Move(B,A)
A
没有后裔, 没有后裔,失败退出
S8
Move(C,B)
Move(A,B)
B A C
S9
C B A
S10
A B C
图3.2 积木问题的宽度优先搜索树
图3.2表示了宽度优先搜索所产生的搜索树。各节点是以产生和扩展的先后 表示了宽度优先搜索所产生的搜索树。 表示了宽度优先搜索所产生的搜索树 次序编下标的。 次序编下标的。
2010-12-25 人工智能 丁世飞 2
对于给定问题，如何生成新状态呢？ 对于给定问题，如何生成新状态呢？ 定义一个四元组，以此来表示状态空间： 定义一个四元组，以此来表示状态空间： { nodes ，arc ，goal ，current }
current 表示现在 生成的用 于和目标 状态比较 的状态。
10图32积木问题的宽度优先搜索树2013129人工智能17322深度优先搜索生成节点并与目标节点进行比较是沿着树的最大深度方向进行的只有当上次访问的节点不是目标节点而且没有其他节点可以生成的时候才转到上次访问节点的父节点
盲目搜索策略及其在实际中的应用研究
商务学院课程论文论文题目盲目搜索策略及其在实际中的应用研究专业年级08计科24班课程名称人工智能指导教师刘文江学生姓名伍铖煌学号************成绩教务处制二O一一年十月十日盲目搜索策略及其在实际中的应用研究摘要：搜索策略是人工智能研究的主攻方向之一,采用不同的搜索策略在求解问题的过程中也会存在差异.通过对于八数码的搜索求解分析,采用盲目搜索中的广度优先搜索算法和宽度搜索算法进行实现,将广度优先搜索算法与宽度搜索算法进行比较,从而评价这两种搜索算法的优劣性.关键字：搜索策略；深度优先；宽度优先；八数码1盲目的图搜索策略图搜索策略可分为两种：一种称为盲目的图搜索策略，或称无信息图搜索策略；而另一种称为启发式搜索策略，又称为有信息的图搜索策略。
盲目搜索是不利用问题的有关信息, 而根据事先确定好的某种固定的搜索方法进行搜索[1]。
最常用的两种无信息图搜索策略是宽度优先搜索和深度优先搜索。
1.1宽度优先搜索[2]它是从根节点（起始节点）开始，按层进行搜索，也就是按层来扩展节点。
所谓按层扩展，就是前一层的节点扩展完毕后才进行下一层节点的扩展，直到得到目标节点为止。
这种搜索方式的优点是，只要存在有任何解答的话，它能保证最终找到由起始节点到目标节点的最短路径的解，但它的缺点是往往搜索过程很长。
1.2深度优先搜索[3]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[4]。
一维搜索方法实验报告
实验一一维搜索方法
一、概述：
求解一维目标函数最优解的过程称为一维搜索或一维优化；所采用的方法就称为一维搜索方法或一维优化方法。
它是各种优化方法中最简单而又最基本的方法，不仅用来解决一维目标函数的求优问题，而且多维优化问题通常也是转化为若干次一维优化问题来处理，同时多维优化问题每次迭代计算过程中，每前进一步都要应用一维寻优方法确定其最优步长。
一维搜索方法可分为两大类，一类称作试探法，有黄金分割法（0.618法）、裴波纳契（Fibonacci）法等；另一类称作插值法或函数逼近法，有二次插值法、三次插值法等。
二、实验目的：
1）加深对一维搜索方法的基本理论和算法步骤的理解。
2）培养学生独立编制计算机程序的能力。
三、实验设备：
微机（P4配置），C语言（Turbo C）或Visual C软件。
四、实验内容：
练习一维搜索方法（黄金分割法和二次插值法任选一种）。
编程求函数F(x)=8x3-2x2-7x+3的最优解，搜索起始点为x=0，基本步长h=0.1, 收敛精度ε=0.001。
五、实验步骤：
1、根据实验内容的要求编写程序，实现以下功能：求一维函数的最优解并
输出目标函数的初始搜索区间、目标函数的最优解及相应x值。
2、将程序输入计算机并运行、调试，得到所要结果。
记录程序及运行结果。
实验报告一、一维搜索方法的基本原理：
二、自编源程序及运行结果：。
盲目搜索与启发式搜索的主要方法和策略
启发式搜索A和A*搜索算法首先什么是启发式搜索？启发式搜索就是利用当前问题有关的信息作为启发式信息，这些信息是能够提升查找效率、减少搜索时间和减少查询次数的。
为了利用这些信息，我们定义了一个估价函数h(x)，h(x)是对当前状态x的一个估计，它表示x状态到目标点的距离。
那么由它表示的意义我们可以知道，当h(x)等于0时，说明到达了目标点。
一、A和A*搜搜算法介绍A搜索算法就是使用了估价函数的搜索算法，估价函数的一般形式是f(x)=g(x)+h(x)。
其任务就是估计待搜索有希望程度，赢一次给它们排定次序。
其中g(x)代表从初始结点到x结点的实际代价，h(x)是从当前结点到目标结点的代价，这个代价是估计出来的。
A*搜索算法是估价函数满足一定条件的算法，其限制条件是f(x)=g(x)+h(x)，代价函数g(x)大于0，h(x)的值不大于x到目标结点的实际代价h*(x)。
二、A和A*搜索算法运用搜索算法如下：①将初始节点S0放入Open表中。
②如Open表为空，则搜索失败，退出。
③把Open表的第一个节点取出，放入到Closed表中，并把该节点记为节点n。
④如果节点n是目标节点，则搜索成功，求得一个解，退出。
⑤扩展节点n，生成一组子节点，对既不在Open表中也不在Closed表中的子节点，计算出相应的估价函数值。
⑥把节点n的子节点放到Open表中。
⑦对Open表中的各节点按估价函数值从小到大排列；。
⑧转到②。
启发式通常用于资讯充份的搜寻算法，例如最好优先贪婪算法与A*。
最好优先贪婪算法会为启发式函数选择最低代价的节点；A*则会为g(n) + h(n)选择最低代价的节点，此g(n)是从起始节点到目前节点的路径的确实代价。
如果h(n)是可接受的（admissible）意即h(n)未曾付出超过达到目标的代价，则A*一定会找出最佳解。
最能感受到启发式算法好处的经典问题是n-puzzle。
此问题在计算错误的拼图图形，与计算任两块拼图的曼哈顿距离的总和以及它距离目的有多远时，使用了本算法。
盲目搜索算法
//=================================//盲目搜索算法//=================================#include<iostream>#include<fstream>#include<sstream>using namespace std;//----------------------------------typedef int Mat[3][3];//定义3*3数组类型Mat wxf,aid;int n=0,nn=0;int p=0,num=0;typedef struct Node{Mat c;//存储每一步的结点矩阵int noway[4];//可以走的路线l,u,r,dint father;//指向父亲节点}Node;//结点结构typedef struct path{Mat d;//存储矩阵int tag;}path;//路径结构Node result[40000];//保留分解的结点path paths[10000];//保留解路径上的结点void change(Mat a,Mat b);//完成两个数组的赋值（将数组b的值赋给数组a）void input();//从文件读入初始状态void output();//将解路径输出到文件void print(Mat a);//显示输出int compare(Mat a);//判断是否为目标节点void judge(Mat a);//判断移动路线void movl(Mat a);//将0左移void movr(Mat a);//将0右移void movd(Mat a);//将0下移void movu(Mat a);//将0上移//----------------------------------void main(){input();change(result[n].c,wxf);result[n].father=-1;//设定初始允许移动方向judge(result[n].c);for(n=0;n<40000;n++){if(nn>=39999){for(int w=n;w<=nn;w++){if(compare(result[w].c)){n=w;goto ww;}}cout<<"已扩展了40000个结点"<<endl;cout<<"找不到目标结点"<<endl;return;}if(compare(result[n].c)){ww: while(n>=0){change(paths[p].d,result[n].c);paths[p].tag=n;n=result[n].father;num++;p++;}output();return;}else{/*========分解节点=============*/if(result[n].noway[0]){movl(result[n].c);}if(result[n].noway[1]){movu(result[n].c);}if(result[n].noway[2]){movr(result[n].c);}if(result[n].noway[3]){movd(result[n].c);}}}}//---------------------------------- void input(){ifstream startin("start.txt");int sj,si=0;for(string ss;getline(startin,ss);) {sj=0;istringstream sin(ss);for(int ia;sin>>ia;){wxf[si][sj]=ia;sj++;}si++;}ifstream endin("end.txt");int ei=0,ej;for(string es;getline(endin,es);){ej=0;istringstream sin(es);for(int ib;sin>>ib;){aid[ei][ej]=ib;ej++;}ei++;}}//--------------------------------- void print(Mat a){for(int ii=0;ii<3;++ii){for(int jj=0;jj<3;++jj)cout<<a[ii][jj]<<" ";cout<<endl;}cout<<" ↓"<<endl;}//----------------------------------int compare(Mat a){int m=0,mm=0,k=0;for(m=0;m<3;m++){for(mm=0;mm<3;mm++){if(a[m][mm]!=aid[m][mm])return 0;}}return 1;}//---------------------------------- void movl(Mat a){change(wxf,a);nn++;int i=0,j;for(;i<3;i++){for(j=0;j<3;j++){if(wxf[i][j]==0)goto movl;}}movl:wxf[i][j]=wxf[i][j-1];wxf[i][j-1]=0;change(result[nn].c,wxf);judge(result[nn].c);result[nn].father=n;result[nn].noway[2]=0;}//----------------------------------- void movr(Mat a){change(wxf,a);nn++;int i=0,j;for(;i<3;i++){for(j=0;j<3;j++){if(wxf[i][j]==0)goto movr;}}movr:wxf[i][j]=wxf[i][j+1];wxf[i][j+1]=0;change(result[nn].c,wxf);judge(result[nn].c);result[nn].father=n;result[nn].noway[0]=0;}//---------------------------------- void movd(Mat a){change(wxf,a);nn++;int i=0,j;for(;i<3;++i){for(j=0;j<3;++j){if(wxf[i][j]==0)goto movd;}}movd:wxf[i][j]=wxf[i+1][j];wxf[i+1][j]=0;change(result[nn].c,wxf);judge(result[nn].c);result[nn].father=n;result[nn].noway[1]=0;}//--------------------------------- void movu(Mat a){change(wxf,a);nn++;int i=0,j;for(;i<3;i++){for(j=0;j<3;j++){if(wxf[i][j]==0)goto movu;}}movu:wxf[i][j]=wxf[i-1][j];wxf[i-1][j]=0;change(result[nn].c,wxf);judge(result[nn].c);result[nn].father=n;result[nn].noway[3]=0;}//----------------------------------- void judge(Mat a){int q=0,qq;for(;q<3;q++){for(qq=0;qq<3;qq++){if(a[q][qq]==0)goto movtag;}}movtag:switch(q)//确定行号{case 0:{result[nn].noway[3]=1;result[nn].noway[1]=0;break;}case 2:{result[nn].noway[1]=1;result[nn].noway[3]=0;break;}default:{result[nn].noway[1]=1;result[nn].noway[3]=1;break;}}switch(qq)//确定列号{case 0:{result[nn].noway[2]=1;result[nn].noway[0]=0;break;}case 2:{result[nn].noway[0]=1;result[nn].noway[2]=0;break;}default:{result[nn].noway[2]=1;result[nn].noway[0]=1;break;}}}//--------------------------------------- void change(Mat a,Mat b){for(int e=0;e<3;e++)for(int ee=0;ee<3;ee++){a[e][ee]=b[e][ee];}}//--------------------------------------- void output(){ofstream out("path.txt");out<<"一共扩展出"<<nn<<"个结点"<<endl;for(p=num-1;p>=0;p--){out<<"结点"<<paths[p].tag<<endl;int j,i=0;for(;i<3;i++){for(j=0;j<3;j++){out<<paths[p].d[i][j]<<" ";}out<<endl;}out<<" ↓"<<endl;}out<<"正确的解路径"<<endl; }。
人工智能 一般搜索原理---盲目搜索
人 工 智 能 及 其 应 用
第六讲一般搜索原理--盲目搜索
搜索:从问题表示到问题解决的求解过程. 一.盲目搜索:人为给定搜索顺序的无信息搜索. 1.宽度优先搜索 2.深度优先搜索 3.等代价搜索 二.启发式搜索:根据检测到的信息决定搜索顺序 的有信息搜索. 1.有序搜索,2.A算法,3.A*算法
第六讲一般搜索原理--盲目搜索
算法
(1)把起始节点放到OPEN表中,若该节点为一目标节点,则求得一个 解,退出.否则,令g(s)=0. (2)如果OPEN表是一个空表,则没有解,失败退出.否则继续. (3)把第一个节点i,其g(i)为最小,从OPEN 表中移出到CLOSED表中. (4)扩展节点i.如果没有后继节点,则goto(2). (5)把i的所有后继节点j,计算g(j)=g(i)+C(i,j),放到OPEN表末端,并 提供从这些后继节点回到i的指针. (6)如果i的任一后继节点是目标,则成功退出,否则,goto (2).
2 8 3 7 1 4 6 5
2 3 1 8 4 7 6 5
2 3 1 8 4 7 6 5
2 8 3 1 6 4 7 5
2 8 3 1 6 4 7 5
2 8 1 4 3 7 6 5
2 8 3 1 4 5 7 6
宽度优先搜索示意图
第六讲一般搜索原理--盲目搜索
2.深度优先搜索 扩展最新产生的节点,搜索沿着状态空间某条 单一的路径从起始节点向下搜索,结果使得只有 搜索到一个没有后裔的状态时,才考虑另一条替 代的路径. 问题:当搜索深度很深时,需要控制.
第六讲一般搜索原理--盲目搜索
算法
(1)把起始节点放到OPEN表中,若该节点为一目标节点,则求得一个 解,退出. (2)如果OPEN表是一个空表,则没有解,失败退出.否则继续. (3)把第一个节点N从OPEN 表中移出到CLOSED表中. (4)如果节点N的深度等于最大深度,则goto(2). (5)扩展节点N.把N的所有后继节点放到OPEN表前端,并提供从这些 后继节点回到N的指针.如果没有后继节点,则goto(2). (6)如果N的任一后继节点是目标,则成功退出,否则,goto (2).
盲目搜索启发式搜索
特点：重排OPEN表，选择最有希望的节点加以扩展 种类：最佳优先搜索、A*算法等
2020/12/23
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1、 启发式搜索策略
启发信息按其用途可分为3种： (1) 用于决定要扩展的下一个节点，以免像在宽度优
先或深度优先搜索中那样盲目地扩展。 (2) 在扩展一个节点的过程中，用于决定要生成哪一
在深度优先搜索中，首先扩展最新产生的(即最深的)节点 （深度相等的节点可以任意排列）。其结果是搜索沿着状态 空间某条单一的路径从起始节点向下进行下去；只有当搜索 到达一个没有后裔的状态时，它才考虑另一条替代的路径。 替代路径与前面已经试过的路径不同之处仅仅在于改变最后 n步，而且保持n尽可能小。
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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)。
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算法动态演示图
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例如：按深度优先搜索生成八数码难题搜索树，设置深度 界限为5。 下图绘出了搜索树，粗线条的路径表明含有5条应用 规则的一个解。从图可见，深度优先搜索过程是沿着一条 路径进行下去，直到深度界限为止，然后再考虑只有最后 一步有差别的相同深度或较浅深度可供选择的路径，接着 再考虑最后两步有差别的那些路径，等等。
基本思想：从初始节点S开始，逐层地对节点进行扩展并考 察它是否为目标节点，在第n层的节点没有全部扩展并考 察之前，不对第n＋1层的节点进行扩展。OPEN表中的节 点总是按进入的先后顺序排列，先进入的节点排在前面， 后进入的排在后面。
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宽 度 优 先 搜 索 示 意 图
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实验一：盲目搜索算法一、实验目的掌握盲目搜索算法之一的宽度优先搜索求解算法的基本思想。
对于宽度优先搜索算法基本过程，算法分析有一个清晰的思路，了解宽度优先搜索算法在实际生活中的应用。
二、实验环境PC机一台，VC++6.0三、实验原理宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索）是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。
Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。
其别名又叫BFS，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。
同时，宽度优先搜索算法是连通图的一种遍历策略。
因为它的思想是从一个顶点V0开始，辐射状地优先遍历其周围较广的区域，故得名。
其基本思想是：(1) 把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点，则求得一个解答)。
(2) 如果OPEN是个空表，则没有解，失败退出；否则继续。
(3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移出，并把它放入CLOSED扩展节点表中。
(4) 扩展节点n。
如果没有后继节点，则转向上述第(2)步。
(5) 把n的所有后继节点放到OPEN表的末端，并提供从这些后继节点回到n的指针。
(6) 如果n的任一个后继节点是个目标节点，则找到一个解答，成功退出；否则转向第(2)步。
宽度优先搜索示意图和宽度优先算法流程图如下图1和图2所示：图2、宽度优先算法流程图四、实验数据及步骤这部分内容是通过一个实例来对宽度优先算法进行一个演示，分析其思想。
问题描述了《迷宫问题》的出路求解办法。
定义一个二维数组：int maze[5][5]={0，1，0，0，0，0，1，0，1，0，0，0，0，0，0，0，1，1，1，0，0，0，0，1，0，};它表示一个迷宫，其中的1表示墙壁，0表示可以走的路，只能横着走或竖着走，不能斜着走，要求编程序找出从左上角到右下角的最短路线。
题目保证了输入是一定有解的。
下面我们队问题进行求解：对应于题目的输入数组：0，1，0，0，0，0，1，0，1，0，0，0，0，0，0，0，1，1，1，0，0，0，0，1，0，我们把节点定义为(y，x)，(y，x)表示数组maze的项maze[x][y]。
于是起点就是(0，0)，终点是(4，4)。
我们大概梳理一遍：初始条件：起点Vs为(0，0)，终点Vd为(4，4)，灰色节点集合Q={}，初始化所有节点为白色节点，说明：初始全部都是白色（未访问），即将搜索起点（灰色），已经被搜索过了（黑色）。
开始我们的宽度搜索。
执行步骤：1.起始节点Vs变成灰色，加入队列Q，Q={(0，0)}2.取出队列Q的头一个节点Vn，Vn={0，0}，Q={}3.把Vn={0，0}染成黑色，取出Vn所有相邻的白色节点{(1，0)}4.不包含终点(4，4)，染成灰色，加入队列Q，Q={(1，0)}5.取出队列Q的头一个节点Vn，Vn={1，0}，Q={}6.把Vn={1，0}染成黑色，取出Vn所有相邻的白色节点{(2，0)}7.不包含终点(4，4)，染成灰色，加入队列Q，Q={(2，0)}8.取出队列Q的头一个节点Vn，Vn={2，0}，Q={}9.把Vn={2，0}染成黑色，取出Vn所有相邻的白色节点{(2，1)，(3，0)}10.不包含终点(4，4)，染成灰色，加入队列Q，Q={(2，1)，(3，0)}11.取出队列Q的头一个节点Vn，Vn={2，1}，Q={(3，0)}12. 把Vn={2，1}染成黑色，取出Vn所有相邻的白色节点{(2，2)}13.不包含终点(4，4)，染成灰色，加入队列Q，Q={(3，0)，(2，2)}14.持续下去，知道Vn的所有相邻的白色节点中包含了(4，4)……15.此时获得最终答案我们来看看广度搜索的过程中节点的顺序情况：图3迷宫问题的搜索树图中标号即为我们搜索过程中的顺序，我们观察到，这个搜索顺序是按照上图的层次关系来的，例如节点(0，0)在第1层，节点(1，0)在第2层，节点(2，0)在第3层，节点(2，1)和节点(3，0)在第3层。
我们的搜索顺序就是第一层->第二层->第三层->第N层这样子。
我们假设终点在第N层，因此我们搜索到的路径长度肯定是N，而且这个N 一定是所求最短的。
我们用简单的反证法来证明：假设终点在第N层上边出现过，例如第M层，M<N，那么我们在搜索的过程中，肯定是先搜索到第M层的，此时搜索到第M 层的时候发现终点出现过了，那么最短路径应该是M，而不是N了。
所以根据广度优先搜索的话，搜索到终点时，该路径一定是最短的。
五、实验核心代码/*** 广度优先搜索*/void course(char **maze,int hang,int lie){int i=1,j=1,n=-1;step *Step; //定义一个存储行走路线的栈Step=new step [hang*lie];if(maze[1][1]=='1'){cout<<"此路无法行走!!!"<<endl<<endl;getchar();exit(0);}else{n++;maze[i][j]='.';//.表示入口Step[n].x=i; //记录入口的坐标Step[n].y=j;while(maze[hang][lie]!='.'){//'1'表示走不通，'+'表示已经走过但不通又回来的路径，'.'表示已经走过并通了的路径if(maze[i][j+1]!='1'&&maze[i][j+1]!='.'&&maze[i][j+1]!='+')//向右走{maze[i][j+1]='.';j=j+1;n++;Step[n].x=i;Step[n].y=j;cout<<"第"<<n<<"步: "<<"向右走到: "<<"("<<i<<","<<j<<")"<<endl;}else if(maze[i+1][j]!='1'&&maze[i+1][j]!='.'&&maze[i+1][j]!='+')//向下走{maze[i+1][j]='.';i=i+1;n++;Step[n].x=i;Step[n].y=j;cout<<"第"<<n<<"步: "<<"向下走到: "<<"("<<i<<","<<j<<")"<<endl;}else if(maze[i][j-1]!='1'&&maze[i][j-1]!='.'&&maze[i][j-1]!='+')//向左走{maze[i][j-1]='.';j=j-1;n++;Step[n].x=i;Step[n].y=j;cout<<"第"<<n<<"步: "<<"向左走到: "<<"("<<i<<","<<j<<")"<<endl;}else if(maze[i-1][j]!='1'&&maze[i-1][j]!='.'&&maze[i-1][j]!='+')//向上走{maze[i-1][j]='.';i=i-1;n++;Step[n].x=i;Step[n].y=j;cout<<"第"<<n<<"步: "<<"向上走到: "<<"("<<i<<","<<j<<")"<<endl;}else if(maze[i+1][j+1]!='1'&&maze[i+1][j+1]!='.'&&maze[i+1][j+1]!='+')//向右下走{maze[i+1][j+1]='.';j=j+1;i=i+1;n++;Step[n].x=i;Step[n].y=j;cout<<"第"<<n<<"步: "<<"向右下走到: "<<"("<<i<<","<<j<<")"<<endl;}else if(maze[i+1][j-1]!='1'&&maze[i+1][j-1]!='.'&&maze[i+1][j-1]!='+')//向右上走{maze[i+1][j-1]='.';j=j+1;i=i-1;n++;Step[n].x=i;Step[n].y=j;cout<<"第"<<n<<"步: "<<"向右上走到: "<<"("<<i<<","<<j<<")"<<endl;}else if(maze[i-1][j+1]!='1'&&maze[i-1][j+1]!='.'&&maze[i-1][j+1]!='+')//向左下走{maze[i-1][j+1]='.';j=j-1;i=i+1;n++;Step[n].x=i;Step[n].y=j;cout<<"第"<<n<<"步: "<<"向左下走到: "<<"("<<i<<","<<j<<")"<<endl;}else if(maze[i-1][j-1]!='1'&&maze[i-1][j-1]!='.'&&maze[i-1][j-1]!='+')//向左上走{maze[i-1][j-1]='.';j=j-1;i=i-1;n++;Step[n].x=i;Step[n].y=j;cout<<"第"<<n<<"步: "<<"向左上走到: "<<"("<<i<<","<<j<<")"<<endl;}else //返回上一步{if(i==1&&j==1) //当回到入口时，说明无通路，结束循环break;else{maze[i][j]='+'; //将走不通的点置为+n--;i=Step[n].x;j=Step[n].y;cout<<"此路不通!返回至上一步: "<<"("<<i<<","<<j<<")"<<endl;//输出返回信息}}if(i==hang&&j==lie)cout<<"成功走到出口!!!"<<" "<<"共"<<n<<"步";}}outway(maze,hang,lie,i,j);//输出结果}实验结果如下：实验图中点的坐标转化为问题描述中的点：(0, 0)(1, 0)(2, 0)(2, 1)(2, 2)(2, 3)(2, 4)(3, 4)(4, 4)六、实验总结通过本次实验，我掌握了宽度优先搜索算法的思想方法，对于其分析流程有了很清晰的思路，盲目搜索算法中的宽度优先搜索算法应用于实际生活中求解分析问题就有很重要的意义。