八个数字问题实验报告.doc
幼儿园中班数学教案《学习8的守恒》含反思
幼儿园中班数学教案《学习8的守恒》含反思一、教学目标1.理解数的守恒性质，即在具体操作过程中数量不变。
2.学会进行简单的加减法计算。
3.培养学生的观察能力和逻辑思维能力。
二、教学重难点1.掌握数字8的守恒性质。
2.进行数字8的加减法运算。
三、教学准备1.数字卡片8个。
2.加法、减法示例题若干。
3.板书工具。
四、教学过程1.导入新知识（5分钟）老师出示数字卡片8个，让学生数一数，然后教师说：“大家看到这些数字了吗？一共有8个，这些数字长什么样子呢？请一起说一说。
”学生回答后，教师再次确认一共有8个数字。
2.学习数字8的守恒性质（10分钟）教师说：“我们来玩一个游戏，我先把这些数字放在桌子上，然后我把它们分成两组，你们看看每组有几个数字。
”教师将数字的卡片分成两组后，让学生数一数每组的数字个数。
教师再次强调每组数字的个数是一样的，然后教师玩起了魔术，“我把这组数字拿走一个，看看还剩几个数字。
”教师拿走一个数字后，再让学生数一数剩下的数字个数。
接着，教师又拿走了一些数字，让学生数数剩下的数字个数。
再一次强调每次拿走的数字个数不变。
教师引导学生思考为什么每次拿走的数字个数是一样的。
学生思考后，教师提示学生，因为每次拿走的数字都是相同的，所以剩下的数字个数自然也是一样的。
这个性质就叫做守恒性质。
3.进行加法计算（20分钟）教师出示一道加法题：“8+3=？”学生们大声回答后，教师再次强调加法计算结果时，数字8的个数不变。
接着，教师出示多个加法题，让学生用数字卡片模拟计算过程，然后回答每道题的结果。
教师给予学生及时的肢体和口头反馈。
4.进行减法计算（20分钟）教师出示一道减法题：“8-3=？”学生们大声回答后，教师再次强调减法计算结果时，数字8的个数不变。
接着，教师出示多个减法题，让学生用数字卡片模拟计算过程，然后回答每道题的结果。
教师给予学生及时的肢体和口头反馈。
5.小结（5分钟）教师总结本节课的内容，强调守恒性质在加法和减法计算中的应用。
【精编范文】八数码实验报告-推荐word版 (17页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==八数码实验报告篇一：八数码实验报告利用人工智能技术解决八数码游戏问题1．八数码游戏问题简介九宫排字问题（又称八数码问题）是人工智能当中有名的难题之一。
问题是在3×3方格盘上，放有八个数码，剩下第九个为空，每一空格其上下左右的数码可移至空格。
问题给定初始位置和目标位置，要求通过一系列的数码移动，将初始位置转化为目标位置。
2．八数码游戏问题的状态空间法表示①建立一个只含有初始节点S0的搜索图G，把S0放入OPEN表中②建立CLOSED表，且置为空表③判断OPEN表是否为空表，若为空，则问题无解，退出④选择OPEN表中的第一个节点，把它从OPEN表移出，并放入CLOSED表中，将此节点记为节点n⑤考察节点n是否为目标节点，若是，则问题有解，成功退出。
问题的解就是沿着n到S0的路径得到。
若不是转⑥⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点，并将它们记为集合M，将M 中的这些节点作为n的后继节点加入图G中⑦对未在G中出现过的（OPEN和CLOSED表中未出现过的）集合M中的节点, 设置一个指向父节点n的指针，并把这些节点放入OPEN表中；对于已在G中出现过的M中的节点，确定是否需要修改指向父节点的指针；对于已在G中出现过并已在closed表中的M中的节点，确定是否需要修改通向他们后继节点的指针。
⑧ 按某一任意方式或某种策略重排OPEN表中节点的顺序⑨ 转③3．八数码游戏问题的盲目搜索技术宽度优先搜索：1、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)。
2、特点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。
3、宽度优先搜索算法(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)。
八数码实验报告
八数码实验报告八数码实验报告引言：八数码，也被称为滑块拼图，是一种经典的益智游戏。
在这个实验中，我们将探索八数码问题的解决方案，并分析其算法的效率和复杂性。
通过这个实验，我们可以深入了解搜索算法在解决问题中的应用，并且探讨不同算法之间的优劣势。
1. 问题描述：八数码问题是一个在3x3的方格上进行的拼图游戏。
方格中有8个方块，分别标有1到8的数字，还有一个空方块。
游戏的目标是通过移动方块，将它们按照从左上角到右下角的顺序排列。
2. 算法一：深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种经典的搜索算法，它从初始状态开始，不断地向前搜索，直到找到目标状态或者无法继续搜索为止。
在八数码问题中，深度优先搜索会尝试所有可能的移动方式，直到找到解决方案。
然而，深度优先搜索在解决八数码问题时存在一些问题。
由于搜索的深度可能非常大，算法可能会陷入无限循环，或者需要很长时间才能找到解决方案。
因此，在实际应用中，深度优先搜索并不是最优的选择。
3. 算法二：广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是另一种常用的搜索算法，它从初始状态开始，逐层地向前搜索，直到找到目标状态。
在八数码问题中，广度优先搜索会先尝试所有可能的一步移动，然后再尝试两步移动，依此类推，直到找到解决方案。
与深度优先搜索相比，广度优先搜索可以保证找到最短路径的解决方案。
然而，广度优先搜索的时间复杂度较高，尤其是在搜索空间较大时。
因此，在实际应用中，广度优先搜索可能不太适合解决八数码问题。
4. 算法三：A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，它在搜索过程中利用了问题的启发信息，以提高搜索效率。
在八数码问题中，A*算法会根据每个状态与目标状态之间的差异，选择最有可能的移动方式。
A*算法通过综合考虑每个状态的实际代价和启发式估计值，来评估搜索路径的优劣。
通过选择最优的路径，A*算法可以在较短的时间内找到解决方案。
然而，A*算法的实现较为复杂，需要合适的启发函数和数据结构。
八数码问题
+0*6!+
3*7!+(98)*
8!=
55596<9!
具体的原因可以去查查一些数学书，其中
123456789的哈希值是
0最小，876543210
的哈希值是（9!1）
最大，而其他值都在
0到（
9!1）
中，且均唯一。
Q5：如何使搜索只求得最佳的解？
要寻找这一系列中间状态的方法是搜索，但搜索很容易遇到时间和空间上的问题。以下就是搜
索的基本原理：
由
137246852状态可以衍生三个状态，假如选择
了
123746855，则又衍生三个状态，继续按某策略进
行选择，一直到衍生出的新状态为目标状态
END为止。
容易看出，这样的搜索类似于从树根开始向茎再向叶
括两步操作
ld，可能与平时玩这类游戏的习惯不符合，但这是为了和
ACM例题相统一。
对应地，每种操作引起的状态变化如下：
r：num值++
l：num值u：
有点复杂
int
t0=
9num%
10+
1
int
t1=
num/1e(t0)
int
t2=
t1%1000
END，所以优先级高。
在计算
difference和
manhattan时，推荐都将空格忽略，因为在
difference中空格可有可无，对整
体搜索影响不大。
考虑下面两个状态（左需要
3步到达
END态，右需要
4步到达
八数码问题求解--实验报告讲解-共16页
实验报告一、实验问题八数码问题求解二、实验软件VC6.0 编程语言或其它编程语言三、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。
四、实验数据及步骤（一、）实验内容八数码问题：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。
2 83 1 2 31 4 8 47 6 5 7 6 5(a) 初始状态(b) 目标状态图1 八数码问题示意图（二、）基本数据结构分析和实现1.结点状态我采用了struct Node数据类型typedef struct _Node{int digit[ROW][COL];int dist; // distance between one state and the destination一个表和目的表的距离int dep; // the depth of node深度// So the comment function = dist + dep.估价函数值int index; // point to the location of parent父节点的位置} Node; 2.发生器函数定义的发生器函数由以下的四种操作组成：(1)将当前状态的空格上移Node node_up;Assign(node_up, index);//向上扩展的节点int dist_up = MAXDISTANCE;(2)将当前状态的空格下移Node node_down;Assign(node_down, index);//向下扩展的节点int dist_down = MAXDISTANCE;(3)将当前状态的空格左移Node node_left;Assign(node_left, index);//向左扩展的节点int dist_left = MAXDISTANCE;(4)将当前状态的空格右移Node node_right;Assign(node_right, index);//向右扩展的节点int dist_right = MAXDISTANCE;通过定义结点状态和发生器函数，就解决了8数码问题的隐式图的生成问题。
人工智能实验报告,包括八数码问题八皇后问题和tsp问题
八数码问题（一）问题描述在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。
这些数码可以在棋盘上移动，其移动规则是：与空格相邻的数码方格可以移入空格。
现在的问题是：对于指定的初始棋局和目标棋局，给出数码的移动序列。
该问题称八数码难题或者重排九宫问题。
（二）问题分析八数码问题是个典型的状态图搜索问题。
搜索方式有两种基本的方式，即树式搜索和线式搜索。
搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。
盲目搜索就是无“向导”的搜索，启发式搜索就是有“向导”的搜索。
1、启发式搜索由于时间和空间资源的限制，穷举法只能解决一些状态空间很小的简单问题，而对于那些大状态空间的问题，穷举法就不能胜任，往往会导致“组合爆炸”。
所以引入启发式搜索策略。
启发式搜索就是利用启发性信息进行制导的搜索。
它有利于快速找到问题的解。
由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零。
所以，这个数码不同的位置个数便是标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息，利用这个信息就可以指导搜索。
即可以利用启发信息来扩展节点的选择，减少搜索范围，提高搜索速度。
启发函数设定。
对于八数码问题，可以利用棋局差距作为一个度量。
搜索过程中，差距会逐渐减少，最终为零，为零即搜索完成，得到目标棋局。
（三）数据结构与算法设计该搜索为一个搜索树。
为了简化问题，搜索树节点设计如下：struct Chess//棋盘{int cell[N][N];//数码数组int Value;//评估值Direction BelockDirec;//所屏蔽方向struct Chess * Parent;//父节点};int cell[N][N]; 数码数组：记录棋局数码摆放状态。
int Value; 评估值：记录与目标棋局差距的度量值。
Direction BelockDirec; 所屏蔽方向：一个屏蔽方向，防止回推。
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。
《人工智能及其应用》实验指导书
《人工智能及其应用》实验指导书浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组2011年9月前言本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。
本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。
全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；3.A*算法求解8数码问题实验；4.A*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。
每个实验包括有：实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。
本实验指导书包括两个部分。
第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的内容。
由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。
人工智能课程组2011年9月目录实验教学大纲 (1)实验一产生式系统实验 (3)实验二模糊推理系统实验 (5)实验三A*算法实验I (9)实验四A*算法实验II (12)实验五遗传算法实验I (14)实验六遗传算法实验II (18)实验七基于神经网络的模式识别实验 (20)实验八基于神经网络的优化计算实验 (24)实验教学大纲一、学时：16学时，一般安排在第9周至第16周。
二、主要仪器设备及运行环境：PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。
三、实验项目及教学安排序号实验名称实验平台实验内容学时类型教学要求1 产生式系统应用VC++ 设计知识库，实现系统识别或分类等。
2 设计课内2 模糊推理系统应用Matlab 1）设计洗衣机的模糊控制器；2）设计两车追赶的模糊控制器。
2 验证课内3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问题的A*算法。
2 综合课内4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A*算法。
人工智能实验报告 八数码问题
实验一 启发式搜索算法姓名：徐维坚 学号：2220103484 日期：2012/6/29一、实验目的：熟练掌握启发式搜索A *算法及其可采纳性。
二、实验内容：使用启发式搜索算法求解8数码问题。
1) 编制程序实现求解8数码问题A *算法，采用估价函数()()()()w n f n d n p n ⎧⎪=+⎨⎪⎩， 其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。
2) 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是()p n 的上界 的()h n 的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。
三、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. 原理描述：2.1 有序搜索算法：（1）原理：在搜索过程中，OPEN 表中节点按照其估价函数值以递增顺序排列，选择OPEN 表中具有最小估价函数值的节点作为下一个待扩展的节点，这种搜索方法称为有序搜索。
在本例中，估价函数中的)(n g 取节点深度)(n d ，)(n h 为节点n 的状态与目标状态之间错放的个数，即函数)(n ω。
（2）算法描述：① 把起始节点S 放到OPEN 表中，并计算节点S 的)(S f ；② 如果OPEN 是空表，则失败退出，无解；③ 从OPEN 表中选择一个f 值最小的节点i 。
如果有几个节点值相同，当其中有一个 为目标节点时，则选择此目标节点；否则就选择其中任一个节点作为节点i ；④ 把节点i 从 OPEN 表中移出，并把它放入 CLOSED 的已扩展节点表中；⑤ 如果i 是个目标节点，则成功退出，求得一个解；⑥ 扩展节点i ，生成其全部后继节点。
人工智能实验报告 八数码
人工智能实验报告八数码人工智能实验报告八数码引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门前沿的学科，已经在各个领域展现出了巨大的应用潜力。
其中，八数码问题作为一个经典的算法问题，被广泛应用于人工智能领域。
本文将对八数码问题进行实验研究，探讨其在人工智能中的应用。
一、八数码问题的定义八数码问题是指在一个3x3的棋盘上，摆放有1至8这8个数字，其中一个格子为空。
玩家需要通过移动数字，使得棋盘上的数字按照从小到大的顺序排列，空格在最后。
八数码问题可以被抽象为一个搜索问题，即找到从初始状态到目标状态的最短路径。
二、实验方法为了解决八数码问题，我们采用了A*算法作为实验方法。
A*算法是一种启发式搜索算法，通过估计目标状态与当前状态之间的代价函数，选择最优的路径进行搜索。
在本次实验中，我们将使用曼哈顿距离作为代价函数进行搜索。
三、实验结果我们使用Python编程语言实现了八数码问题的求解算法，并进行了多组实验。
实验结果表明，A*算法在解决八数码问题上表现出了较好的效果。
在大部分情况下，A*算法能够在较短的时间内找到最优解。
四、实验讨论尽管A*算法在解决八数码问题上表现出了较好的效果，但我们也发现了一些问题。
首先，A*算法在面对复杂的八数码问题时，搜索时间会显著增加。
其次，A*算法在面对某些特定情况时，可能会陷入局部最优解，无法找到全局最优解。
这些问题需要进一步的研究和改进。
五、应用前景八数码问题作为人工智能领域的经典问题，有着广泛的应用前景。
首先，八数码问题可以被应用于游戏设计中，作为一种智能对手的算法。
其次，八数码问题的解决方法可以被应用于路径规划、图像识别等领域，提高算法的效率和准确性。
六、结论通过本次实验，我们对八数码问题进行了深入的研究和探讨。
A*算法作为一种启发式搜索算法，在解决八数码问题上表现出了较好的效果。
然而，八数码问题仍然存在一些挑战和问题，需要进一步的研究和改进。
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。
一年级数学实验报告
一年级数学实验报告一年级数学实验报告引言数学是一门重要的学科，它不仅能够培养学生的逻辑思维能力，还能够提高他们的问题解决能力。
为了让一年级的学生更好地理解数学知识，我们进行了一系列有趣的实验。
实验一：数字游戏我们首先设计了一个数字游戏，旨在帮助学生巩固数字的认知和排序能力。
我们在教室的黑板上画了一个大型的数字迷宫，每个数字都代表一个关卡。
学生们需要按照数字的顺序依次穿过迷宫，找到出口。
这个游戏不仅让学生们学会了数字的顺序，还培养了他们的观察力和注意力。
实验二：计数竞赛为了提高学生的计数能力，我们组织了一场计数竞赛。
学生们分成小组，每个小组都有一个计数器。
我们在教室里放置了一些物品，学生们需要迅速而准确地计数出物品的数量，并记录在纸上。
最后，我们统计每个小组的得分，并给予奖励。
通过这个实验，学生们不仅提高了计数的速度，还培养了他们的合作意识和团队精神。
实验三：几何图形拼图几何图形是数学中的重要内容之一，我们希望通过一个有趣的拼图游戏来帮助学生们更好地理解几何图形的特征。
我们准备了一些由几何图形组成的拼图，学生们需要将这些图形正确地拼接在一起。
这个实验不仅提高了学生们的观察力和空间想象能力，还培养了他们的手眼协调能力。
实验四：数学趣味小游戏为了让学生们更加主动地学习数学知识，我们设计了一些数学趣味小游戏。
比如，我们组织了一个数学接龙游戏，学生们需要在规定的时间内依次说出数字。
这个游戏不仅提高了学生们的反应能力，还增加了他们对数字的理解。
另外，我们还设计了一个数学迷宫游戏，学生们需要根据给定的数学题目来选择正确的路径。
这个游戏不仅培养了学生们的逻辑思维能力，还激发了他们对数学的兴趣。
结论通过这一系列的数学实验，我们发现学生们对数学的兴趣和学习积极性有了明显的提高。
他们不再觉得数学是一门枯燥乏味的学科，而是开始主动地探索和思考数学的奥秘。
这些实验不仅帮助学生们学会了数学知识，还培养了他们的创造力和解决问题的能力。
南邮电工电子课程设计报告
南邮电工电子课程设计报告通信与信息工程学院/ 年第 1 学期课程设计II 实验报告模块名称八只数码管动态显示单个数字专业通信工程（嵌入式系统开发）学生班级 1000学生学号 1000学生姓名指导教师报告内容摘要功能简介：1内容：利用动态扫描让八位数码管稳定的显示1、2、3、4、5、6、7、82目标：（1）掌握单片机控制八位数码管的动态扫描技术，包括程序设计和电路设计，本任务的效果是让八位数码管稳定的显示12345678。
（2）用PROTEUS进行电路设计和实时仿真3知识点链接（1）数码管动态扫描（动态扫描的定义以及与静态显示的区别）动态显示的特点是将所有位数码管的段选线s一位数码管有效。
选亮数码管采用动态扫描显示。
所谓动态扫描显示即轮流向各位数码管送出字形码和相应的位选，利用发光管的余辉和人眼视觉暂留作用，使人的感觉仿佛各位数码管同时都在显示。
（2）总线的应用元器件与总线的连线P0口的接线采用总线方式，详细如图------所示。
①选择总线按钮②绘制总线：与普通电线的绘制方法一样，选择合适的起点、终点单击。
如果终点在空白处，左键双击结束连线。
画总线的时候为了和一般的导线区分，我们一般喜欢画斜线来表示分支线。
此时我们需要自己决定走线路径，只需在想要拐点处单击鼠标左键即可。
在画斜线时，需要关闭线路自动路径功能才好绘制。
Proteus的线路自动路径功能简称WAR，当选中两个连接点后，WAR将选择一个合适的路径连线。
WAR可经过使用标准工具栏里的“WAR”命令按钮来关闭或打开，也能够在菜单栏的“Tools”下找到这个图标。
③给与总线连接的导线贴标签PART LABELS与P0口相连的线标签名依次为P00—P06，本电路中的P0口的上拉电阻经过总线与P0口相连，数码管也是经过总线与P0口相连，这些都需要标注，以表明正确的电气连接。
单击绘图工具栏中的导线标签按钮，使之处于选中状态。
将鼠标置于图形编辑窗口的欲标标签的导线上，跟着鼠标的指针就会出现一个“×”号，表明找到了能够标注的导线，单击鼠标左键，弹出编辑导线标签窗口，如图---所示。
八数码问题求解西安电子科技大学数据结构结课大作业
西安电子科技大学课程论文数据结构八数码问题求解班级：071271作者：方正阳学号：07127020时间：2013.12.17摘要：八数码求解问题是人工智能中一个很典型的智力问题。
本文套用经典宽度搜索框架来讨论八数码问题，给出了宽度优先搜索算法与实现的思想。
用链表法来表示邻接点的访问序列，从而完成对图的遍历。
根据宽度优先搜索的策略，被搜索到的顶点上的distance标记就是到源顶点的最短路径的距离，因此可以解决无权图的最短路径问题以及由其抽象而来的最优问题。
引言：八数码游戏（八数码问题）描述为：在3×3方格盘上，放有八个数码，剩下一个位置为空，每一空格其上下左右的数码可移至空格（可以看作是空格移动，它最多可以有４个方向的移动，即上、下、左、右），这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。
这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。
一、需求分析初始状态：8个数字码和空格在3×3棋盘上的所有格局组成了问题的状态空间。
其中，状态空间中的任一种状态都可以作为初始状态。
后继状态：通过移动空格（上、下、左、右）和周围的任一棋子一次，到达新的合法状态。
目标测试：比较当前状态和目标状态的格局是否一致。
路径消耗：每一步的耗散值为1，因此整个路径的耗散值是从起始状态到目标状态的棋子移动的总步数。
具体要求：1.输入初始状态和目标状态的数据；例：初始状态:2 8 3 1 6 4 7 0 5 最终状态:1 2 3 8 0 4 7 6 52.实现从初始状态到目标状态的转换（如不能实现，程序应输出不能实现的提示信息）；3.输出结果，每移动一步都必须在屏幕上显示:ａ、移动每一步时的序号，最后一步的序号即为移动总步数；ｂ、每一步移动后以3x3表格形式显示状态。
4.要求能使移动步数尽可能少；二、程序设计1.变量说明：int num[9]; //棋盘状态int deepth; //派生的深度g(n)int diffnum; //不在位的数目h(n)int value; //耗散值f(n)=g(n)+h(n)int expand(numNode *item); //扩展节点int chu_shi_zhuang_tai[9]; //棋盘初始状态int mu_biao_zhuang_tai[9]; //棋盘目标状态int numNode_num,total_step; numNode *open,*close; //Open表和Close表2.函数声明：void print_num(int num[9]); //打印棋盘状态int print_result(numNode *item); //打印结果void init(); //初始化，获得棋盘初始状态和目标状态void swap(int *a,int *b);//交换2个数void open_insert(numNode *head,numNode *item); //向Open表中按序插入新节点void close_append(numNode *head,numNode *item); //向Close表中插入新节点3.算法分析：常用的状态空间搜索有深度优先和广度优先。
八数码问题-实验报告(含源码)
人工智能基础实验报告题目：八数码问题一、内容 (2)二、目的 (2)三、实验设计思想和流程 (2)四、主要数据结构及符号说明 (3)五、程序初值及运行结果 (5)附录（源代码及注释） (6)一、内容八数码问题由8个编号1~8并放在3*3方格棋盘上的可走动的棋子组成。
棋盘上有一个格是空的，以便可以让空格周围的棋子走进空格，这也可以理解为移动空格。
给出起始状态和目标状态。
用A*算法求解出移动的路径。
二、目的1、学会用状态空间法来进行知识表示2、理解A*算法三、实验设计思想和流程1.八数码问题的状态表示八数码问题的一个状态就是八个数字在棋盘上的一种放法。
每个棋子用它上面所标的数字表示，并用0表示空格，这样就可以将棋盘上棋子的一个状态存储在一个二维数组中。
2、结点扩展规则搜索就是按照一定规则扩展已知结点，直到找到目标结点或所有结点都不能扩展为止。
八数码问题的结点扩展应当遵守棋子的移动规则。
按照棋子移动的规则，每一次可以将一个与空格相邻棋子移动到空格中，实际上可以看作是空格作相反移动。
空格移动的方向可以是右、下、左、上，当然不能移出边界。
3、A*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)。
八数码实验报告
2、将 1 中的 C 语言下的封装方式，替换为 C++中类的封装方 式。
实验过程及结果：
代码详见附件 结果：
深圳大学学生实验报告用纸
结果分析与讨论 1、思路 （1）首先，我们要实现的是将初始状态经过移动达到目标状态；因为如果 将这种移动当成 1~8 这八个数字的移动则比较复杂，所以将这种移动当成是 0 的上下左右移动；先搭好整个框架再填充具体代码 （2）各个函数的思路
成绩评定：
指导教师签字： 备注：
年月日
注：1、报告内的项目或内容设置，可根据实际情况加以调整和补充。 2、教师批改学生实验报告时间应在学生提交实验报告时间后 10
日内。
⑤is_use_eight_digit 函数
判断两种状态是否可以相互转换 具体思路：能够相互转换的关键是两个二维数组的逆序数的奇偶 性一致，即两个逆序数对 2 求余的结果相等（0 或 1），两种状态 就能相互转换 ⑥print_eight_digit 函数 使用两个 for 循环嵌套输出初始状态和目标状态 ⑦print_digit_state 函数 使用两个 for 循环输出当前状态和目标状态 ⑧comp_eight_digit 函数 比较两个数组的每个元素是否相同，两个嵌套 for 循环实现，当两 个数组的同一个元素不相等时，返回枚举类型 MOVE_GO 表示游戏 尚未成功需继续游戏并结束内循环循环；若整个循环顺利执行， 没有返回值，则返回枚举类型 MOVE_OK 表示游戏成功 1、move_left_digit （ move_right_digit 、 move_up_digit 、 move_down_digit）函数 以左移函数为例，左移其实是 0 和其左边的元素进行位置交换， 即 t=init[i][j];init[i][j]=init[i][j-1];init[i][j-1]=t;若 j-1<0，则无法左移（右 移、上移、下移的思路与左移相同） 2、run_eight_digit 函数 运行游戏的函数，只要在 main 函数里调用此函数则可以实现八数 码的游戏了，但需要注意的是在引用此函数前需先引用初始化函 数 CDigit 函数或 init_eight_digit 函数初始化初始状态和目标状态，
八位竞赛抢答器课程设计报告
目录引言 (3)1 设计意义及要求 (4)1.1 设计意义 (4)1.2 设计要求 (4)2 方案设计 (5)2.1 设计思路 (5)2.1.1 模块化设计框架图 (5)2.1.2 各个模块的实现 (5)2.1.3 关于实现功能拓展的设计思路 (6)2.2 方案设计 (6)2.2.1 方案一 (7)2.2.2 方案二 (8)2.3 方案比较 (10)3 部分电路设计 (10)3.1 基于NE555芯片的脉冲发生器 (10)3.2 数据锁存部分......................................... - 12 -3.3 数据编码部分......................................... - 13 -3.4 数据的显示部分....................................... - 14 -4 调试与检测................................................ - 17 -4.1 调试过程中的故障及解决办法........................... - 17 -4.2 调试与运行结果....................................... - 17 -5 仿真操作步骤及使用说明 (20)结束语 (22)参考文献.................................................... - 23 - 附录........................................................ - 24 -引言数字技术作为当今世界上发展最快的一门科学，已被广泛地应用于计算机、自动控制、电子测量仪表、通信等各个领域。
例如，在生活中，很多关于智力竞赛的电视节目的抢答环节就很好的应用了数字技术。
关于竞赛抢答器的设计，最重要的是完成当参赛选手们可以开始抢答后，每次只可能有一个人抢答成功这一功能。
八数码问题,实验报告
八数码问题,实验报告八数码实验报告利用人工智能技术解决八数码游戏问题1．八数码游戏问题简介九宫排字问题（又称八数码问题）是人工智能当中有名的难题之一。
问题是在3×3方格盘上，放有八个数码，剩下第九个为空，每一空格其上下左右的数码可移至空格。
问题给定初始位置和目标位置，要求通过一系列的数码移动，将初始位置转化为目标位置。
2．八数码游戏问题的状态空间法表示①建立一个只含有初始节点S0的搜索图G，把S0放入OPEN表中②建立CLOSED表，且置为空表③判断OPEN表是否为空表，若为空，则问题无解，退出④选择OPEN表中的第一个节点，把它从OPEN表移出，并放入CLOSED表中，将此节点记为节点n⑤考察节点n是否为目标节点，若是，则问题有解，成功退出。
问题的解就是沿着n到S0的路径得到。
若不是转⑥⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点，并将它们记为集合M，将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中⑦对未在G中出现过的（OPEN和CLOSED表中未出现过的）集合M中的节点, 设置一个指向父节点n的指针，并把这些节点放入OPEN表中；对于已在G中出现过的M中的节点，确定是否需要修改指向父节点的指针；对于已在G中出现过并已在closed表中的M中的节点，确定是否需要修改通向他们后继节点的指针。
⑧按某一任意方式或某种策略重排OPEN表中节点的顺序⑨转③3．八数码游戏问题的盲目搜索技术宽度优先搜索：1、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)。
2、特点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。
3、宽度优先搜索算法(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 的扩展节点表中。
数字逻辑实验报告
数字逻辑实验报告实验一 3-8译码器设计一、实验目的1.通过一个简单的 3-8 译码器的设计, 让学生掌握用原理图描述组合逻辑电路的设计方法。
2.掌握组合逻辑电路的软件仿真方法。
二.填写表格（亮或暗）（2）三. EDA平台下用原理图输入法设计组合电路的步骤。
（3）(1)在QuartusⅡ主界面下选择File->New命令, 然后选择Other File选项卡, 从中选择Vector Waveform File,建立一个空的波形编辑器窗口, 将此波形文件保存, 并勾选add file current project。
（4）在Name区域的对话框中单击Node Finder按钮。
（5）进行选择和设置, 完成节点添加。
（6）选择Edit->End Time命令, 将其设置为1.0us。
使用波形编辑器工具条编辑输入节点A,B,C的波形。
为节点A,B,C分别赋予周期为200ns,400ns,800ns的时钟波形, 初始电平为“0”。
然后通过View->Fit in Window显示输入波形全貌。
执行Tools->Simulator Tool命令, 进行设置, 单击Start进行仿真。
观察仿真结果, 检查是否与设计相符合。
四. 在仿真过程中, 为何设置A, B,C分别为周期为200ns,400ns,800ns的时钟信号？答: 将其周期设置成一定比例, 在仿真结果中便于观察与比较波形。
五.时序仿真波形中, 输出波形与输入波形是否同步变化？如何解释输出波形中存在的毛刺？答: 不是同步变化的。
输出波形中存在的毛刺是组合逻辑电路中的冒险现象, 主要是由于门电路的延迟时间产生的。
请总结实验中出现的问题, 你是如何解决的？答: （1）问题: 在为译码器的元件的管脚上添加连线时, 由于连接的线较多, 出现了线连接出错, 导致电路编译出错。
解决: 根据编译的提示找出了连接出错的地方, 然后重新连接再编译。
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八个数字问题实验报告
. 《八数码问题》实验报告
首先，实验的目的:
熟悉启发式搜索算法。
二、实验内容:
启发式搜索算法用于解决8位数问题。
编制了程序，实现了解决8位数问题的算法。
采用评估功能，其中:
是搜索树中节点的深度；
在节点数据库中放错位置的件数；
这是每个棋子与其在节点数据库中的目标位置之间距离的总和。
三、实验原理:
1.问题描述:
八位数问题也被称为九宫问题。
在3×3的棋盘上，有八个棋子，每一个棋子都标有一定的1到8的数字，不同棋子上标的数字是不同的。
棋盘上还有一个空格(用数字0表示)，与空格相邻的棋子可以移动到空格中。
要解决的问题是: 给定初始状态和目标状态，找出从初始状态到目标状态移动次数最少的移动步骤。
所谓问题的一种状态是棋盘上棋子的排列。
解决八位数问题实际上是找出一系列从初始状态到目标状态的中间过渡状态。
2.原则描述:
启发式搜索(1)原理启发式搜索是评估每个搜索在状态空间中的位置以获得最佳位置，然后从这个位置搜索到目标。
这样，可以省略大量不必要的搜索路径，并且提高了效率。
在启发式搜索中，位置的评估非常重要。
不同的评估会产生不同的效果。
(2)评估函数计算节点的评估函数，可分为两部分:
1.成本已经支付(从开始节点到当前节点)；
2.要支付的价格(当前节点到目标节点)。
节点n的评估函数被定义为从初始节点通过n到目标节点的路径的最小成本的估计值，即=。
是从初始节点到达当前节点n的实际成本；
是从节点n到目标节点的最佳路径的估计开销。
比例越大，它越倾向于先搜索宽度或同等成本。
相反，比例越大，启发式性能越强。
(3)算法描述:
(1)将起始节点S放入OPEN表中，计算节点S的值；
(2)如果OPEN为空表，则无法退出且没有解决方案；
(3)从OPEN表中选择具有最小值的节点。
如果多个节点具有相同的值，当其中一个节点是目标节点时，选择目标节点；
否则，任意一个节点被选为节点；
(4)从OPEN表中移除节点，并将其放入CLOSED扩展节点表中；
(5)如果它是目标节点，它成功退出并获得解决方案；
⑥扩展节点以生成其所有后续节点。
对于以下每个后续节点:
计算；
如果它既不在“打开”表中，也不在“时钟”表中，则通过评估功能将其添加到“打开”表中。
在中添加指向其父节点的指针，以便在找到目标节点后记住解决方案路径；
如果它已经在OPEN表或CLOSED表中，则比较表中刚刚计算的和先前计算的节点值。
如果新值较小，(I)用新值替换旧值。
(二)从其父节点指向，而不是指向其父节点。
(三)如果节点在封闭表中，将其移回开放表。
⑦转向②，即GOTO②。
(3)算法流程图:
四、实验结果输入矩阵:
目标矩阵:
283123145804760765
5.通过这个实验，我对启发式搜索有了更深的理解。
在实验中，通过两次启发式搜索扩展的节点数，似乎比启发式搜索更有效，并且在复杂情况下可以获得更好的解，避免不必要的节点扩展。
因此，如何更好地定义一个评价函数还需要进一步讨论。
源代码: #include'stdio.h'#define num 3 //宏定义编号的行数和列数为3/*以显示当前要调整的数字矩阵*/void show (intbed-
首先，实验的目的:
熟悉启发式搜索算法。
二、实验内容:
启发式搜索算法用于解决8位数问题。
编制了程序，实现了解决8位数问题的算法。
采用评估功能，其中:
是搜索树中节点的深度；
在节点数据库中放错位置的件数；
这是每个棋子与其在节点数据库中的目标位置之间距离的总和。
三、实验原理:
1.问题描述:
八位数问题也被称为九宫问题。
在3×3的棋盘上，有八个棋子，每一个棋子都标有一定的1到8的数字，不同棋子上标的数字是不同的。
棋盘上还有一个空格(用数字0表示)，与空格相邻的棋子可以移动到空格中。
要解决的问题是: 给定初始状态和目标状态，找出从初始状态到目标状态移动次数最少的移动步骤。
所谓问题的一种状态是棋盘上棋子的排列。
解决八位数问题实际上是找出一系列从初始状态到目标状态的中间过渡状态。
2.原则描述:
启发式搜索(1)原理启发式搜索是评估每个搜索在状态空间中的位置以获得最佳位置，然后从这个位置搜索到目标。
这样，可以省略大量不必要的搜索路径，并且提高了效率。
在启发式搜索中，位置的评估非常重要。
不同的评估会产生不同的效果。
(2)评估函数计算节点的评估函数，可分为两部分:
1.成本已经支付(从开始节点到当前节点)；
2.要支付的价格(当前节点到目标节点)。
节点n的评估函数被定义为从初始节点通过n到目标节点的路径的最小成本的估计值，即=。
是从初始节点到达当前节点n的实际成本；
是从节点n到目标节点的最佳路径的估计开销。
比例越大，它越倾向于先搜索宽度或同等成本。
相反，比例越大，启发式性能越强。
(3)算法描述:
(1)将起始节点S放入OPEN表中，计算节点S的值；
(2)如果OPEN为空表，则无法退出且没有解决方案；
(3)从OPEN表中选择具有最小值的节点。
如果多个节点具有相同的值，当其中一个节点是目标节点时，选择目标节点；
否则，任意一个节点被选为节点；
(4)从OPEN表中移除节点，并将其放入CLOSED扩展节点表中；
(5)如果它是目标节点，它成功退出并获得解决方案；
⑥扩展节点以生成其所有后续节点。
对于以下每个后续节点:
计算；
如果它既不在“打开”表中，也不在“时钟”表中，则通过评估功能将其添加到“打开”表中。
在中添加指向其父节点的指针，以便在找到目标节点后记住解决方案路径；
如果它已经在OPEN表或CLOSED表中，则比较表中刚刚计算的和先前计算的节点值。
如果新值较小，(I)用新值替换旧值。
(二)从其父节点指向，而不是指向其父节点。
(三)如果节点在封闭表中，将其移回开放表。
⑦转向②，即GOTO②。
(3)算法流程图:
四、实验结果输入矩阵:
目标矩阵:
283123145804760765
5.通过这个实验，我对启发式搜索有了更深的理解。
在实验中，通过两次启发式搜索扩展的节点数，似乎比启发式搜索更有效，并且在复杂情况下可以获得更好的解，避免不必要的节点扩展。
因此，如何更好地定义一个评价函数还需要进一步讨论。
源代码:
# include ' stdio . h ' # define num 3//宏定义编号的行数和列数为3/*以显示要调整的当前数字矩阵*/void show (intbed:'，i1，J1)；scanf(“% d”，temp)；对于(int q=0；q=i节点==1；Q) //当输入值重复时，提示重新输入(int w=0；w . j .w)如果(temp==begin[q][w]) {printf('重复输入，请重新输入\ n ')；节点=0；j-；休息；}如果(temp num*num-1) //当输入的值不在数字范围内时，提示重新输入{printf('请输入一个从%d到%d \n '的数字，零，num*num-1 );节点=0；j-；}如果(node==1) //如果输入满足条件{如果(temp==0) //如果输入值为零，行号由空白[0记录]，列号由空白[1记录]{空白[0]=I；空白[1]=j；开始[I][j]=temp；//存储满足条件的值}}} intmain () {intjishu=0，Ji _ Shu[50][3][3]；//姬叔存储已遍历的八个数字图形的数量，姬叔[][][] []存储已遍历的八个数字图形的形状int行；//存储数字零的列中的行数；//存储数字零整数[数][数]，空白[2]，计数=1的列数；整数结束[数][数]={1，2，3，8，0，4，7，6，5 }；//在最终状态下将PRINTF(-% d)分配给数字矩阵。
数字游戏开始了！- \n '，num)；shuru(开始，空白)；//输入具有调整状态的数字矩阵的值行=空白[0]；栏=空白[1]；如果(idong(开始，结束，判断(开始，结束)，姬叔，ji _ shu，4，行，列)==0)printf(' \ n 8
位数问题可能无法解决！)；否则显示(开始)；getchar()；getchar()；返回0；}文字模型。