人工智能导论实验

人工智能导论实验报告姓名：蔡鹏学号：1130310726实验一一、实验内容有如下序列，试把所有黑色格移到所有白色格的右边，黄色格代表空格，黑色格和白色格可以和距离不超过三的空格交换。

二、实验代码#include <iostream>#include <stdlib.h>#include <stdio.h>#define N 10#define inf 9999int g=999;void tree_gener(struct node *fn,struct node *root);struct node{char seq[7];int f,g,n;struct node *sn[N];};struct stack{int num;struct node *n[50];};void Enstack(struct node *sn,struct stack *S){S->n[S->num]=sn;S->num++;}struct node *Destack(struct stack *S){S->num--;return S->n[S->num];}void find_min_f(struct node *root){int i;struct node *n,*min;struct stack S;S.num=0;min=root;Enstack(root,&S);while(S.num!=0){n=Destack(&S);if(n->f < min->f){min=n;}for(i=0;i<n->n;i++){Enstack(n->sn[i],&S);}}tree_gener(min,root);if(g>min->g){printf("seq:%c %c %c %c %c %c %c | g:%d \n",min->seq[0],min->seq[1],min->seq[2],min->seq[3],min->seq[4],min->seq[5],min->seq[6],min->g);}g=min->g;}void swap(struct node *sn,struct node *fn,int n,int m){int i;for(i=0;i<7;i++){sn->seq[i]=fn->seq[i];}sn->seq[n]=fn->seq[m];sn->seq[m]=fn->seq[n];}int calcu_h(char seq[]){int m=0,n=0,i;for(i=0;i<7;i++){if(seq[i]=='B'){m++;}if(seq[i]=='W'){n=n+m;}}return n;}void tree_gener(struct node *fn,struct node *root){if (calcu_h(fn->seq)!=0){int i;int j=0,k;for (i=0;i<7;i++){if(fn->seq[i]=='#'){for(k=1;k<=3;k++){if(i+k<7){fn->sn[j]=(struct node *)malloc(sizeof(struct node));swap(fn->sn[j],fn,i,i+k);fn->sn[j]->g = fn->g+k;fn->sn[j]->f = fn->sn[j]->g + 3*calcu_h(fn->sn[j]->seq);fn->sn[j]->n=0;j++;}if(i-k>=0){fn->sn[j]=(struct node *)malloc(sizeof(struct node));swap(fn->sn[j],fn,i,i-k);fn->sn[j]->g = fn->g+k;fn->sn[j]->f = fn->sn[j]->g + 3*calcu_h(fn->sn[j]->seq);fn->sn[j]->n=0;j++;}}}}fn->n=j;fn->f=inf;find_min_f(root);}}int main() {struct node *root;printf("seq:每一次选择的f最小的序列\ng:当前节点已花费的代价\nf:预计花费和已花费的代价的和。

\n");printf("倒序输出:\n");root=(struct node *)malloc(sizeof(struct node));root->seq[0]='B';root->seq[1]='B';root->seq[2]='B';root->seq[3]='W';root->seq[4]='W';root->seq[5]='W';root->seq[6]='#';root->g=0;root->f=0;tree_gener(root,root);}三、实验结果四、代码解释4.算法介绍这里用到了A*算法（1）main函数首先生成一个根节点，调用tree_gener(根节点,根节点)（2）tree_gener，为传入的节点生成所有可能的子节点，并计算每个节点的g、f，调用find_min_f(根节点)（3）find_min_f深搜遍历树节点，找到f最小的的叶节点，调用tree_gener(f最小叶节点,根节点)（4）直到find_min_f找不到最小叶节点为止路径即为解。

5.计算f用到的策略f=g+h，h等于所有白格子左边黑格子个数和的和。

6.A*算法（引用百度百科）A* （A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的直接搜索方法。

注意是最有效的直接搜索算法。

之后涌现了很多预处理算法（ALT，CH，HL等等），在线查询效率是A*算法的数千甚至上万倍。

公式表示为：f(n)=g(n)+h(n),其中f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数，g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n) 是从n到目标节点最佳路径的估计代价。

保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数f(n)的选取：估价值h(n)<= n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。

但能得到最优解。

并且如果h(n)=d(n)，即距离估计h(n)等于最短距离，那么搜索将严格沿着最短路径进行，此时的搜索效率是最高的。

如果估价值>实际值,搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。

实验二一、实验内容编程实现mgu一般合一算法二、mgu一般和一算法的定义•置换：可以简单的理解为是在一个谓词公式中用置换项去置换变量。

•定义：置换是形如{t1/x1, t2/x2, …, t n/x n}的有限集合。

其中，x1, x2, …, x n是互不相同的变量，t1, t2, …, t n是不同于x i的项（常量、变量、函数）；t i/x i表示用t i置换x i，并且要求t i与x i不能相同，而且x i不能循环地出现在另一个t i中。

例如：{a/x，c/y，f(b)/z}是一个置换。

{g(y)/x，f(x)/y}不是一个置换。

置换的合成•设θ＝{t1/x1, t2/x2, …, t n/x n}，λ＝{u1/y1, u2/y2, …, u n/y n}，是两个置换。

则θ与λ的合成也是一个置换，记作θ·λ。

它是从集合{t1·λ/x1, t2·λ/x2, …, t n·λ/x n, u1/y1, u2/y2, …, u n/y n }中删去以下两种元素：–当t iλ=x i时，删去t iλ/x i (i = 1, 2, …, n);–当y i∈{x1,x2, …, x n}时，删去u j/y j (j = 1, 2, …, m) 最后剩下的元素所构成的集合。

合成即是对t i先做λ置换然后再做θ置换•例：设：θ＝{f(y)/x, z/y}，λ＝{a/x, b/y, y/z}，求θ与λ的合成。

解：先求出集合{f(b/y)/x, (y/z)/y, a/x, b/y, y/z}＝{f(b)/x, y/y, a/x, b/y, y/z}其中，f(b)/x中的f(b)是置换λ作用于f(y)的结果；y/y中的y是置换λ作用于z的结果。

在该集合中，y/y满足定义中的条件i，需要删除；a/x，b/y满足定义中的条件ii，也需要删除。

最后得θ·λ＝{f(b)/x，y/z}合一•合一可以简单地理解为“寻找相对变量的置换，使两个谓词公式一致”。

•定义：设有公式集F＝{F1，F2，…，F n}，若存在一个置换θ，可使F1θ＝F2θ＝…=F nθ，则称θ是F的一个合一。

同时称F1，F2，... ，F n是可合一的。

•例：设有公式集F＝{P(x, y, f(y)), P(a,g(x),z)}，则λ＝{a/x, g(a)/y, f(g(a))/z}是它的一个合一。

注意：一般说来，一个公式集的合一不是唯一的。

最一般合一•设σ是谓词公式集F的一个合一，如果对F的任意一个合一 都存在一个置换λ，使得θ=σ.λ，则称σ是一个最一般合一。

•最一般合一求取方法–令W={F1,F2}–令k=0,W0=W, σ0=ε–如果W k已合一，停止，σk=mgu,否则找D k–若D k中存在元素v k和t k，其中，v k不出现在t k中，转下一步，否则，不可合一。

–令σk+1= σk.{t k/v k},W k+1=W k{t k/v k}=W σk+1–K=k+1转第3步。

例：W={P(a,x,f(g(y))),P(z,f(a),f(u))},其中，F1＝ P(a,x,f(g(y)))，F2＝P(z,f(a),f(u))求F1和F2的mgu解：由mgu算法(1)W= {P(a,x,f(g(y))),P(z,f(a),f(u))}(2)W0=W,σ0=ε(3) W0 未合一，从左到右找差异集，有D0={a,z}(4)取V0=z,t0＝a(5)’’令σ3=σ2. {t2/v2}={a/z,f(a)/x,g(y)/u}W3= W2 σ3={P(a,f(a),f(g(y))),P(a,f(a),f(g(y)))}(3)’’’ W3 已合一σ3= {a/z,f(a)/x,g(y)/u}便是F1和F2的mgu。