图搜索问题求解--实验报告

图搜索问题求解(二)

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[实现提示]
可使用回溯方法，即从入口出发，顺着某一个方向进行探索，若能走通，则继续往前进；
否则沿着原路退回，换一个方向继续探索，直至出口位置，求得一条通路。假如所有可能的
通路都探索到而未能到达出口，则所设定的迷宫没有通路。
二实验过程记录：
1、打开Eclipse，新建一个public Position文件，输入如下函数代码：
pos =stack.pop();
newPos.push(pos);
}
}
/*
*图形化输出路径
* */
String resault[][]=newString[row+1][col+1];
for(intk=0;k<row;++k){
for(intt=0;t<col;++t){
resault[k][t]=(maze[k][t])+"";
p[i - 1][j] =true;
stack.push(newPosition(i - 1, j));
i--;
}else{
stack.pop();
if(stack.empty()){
break;
}
i =stack.peek().row;
j =stack.peek().col;
}
}
Stack<Position> newPos =newStack<Position>();

图的搜索与应用实验报告(附源码)(word文档良心出品)

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院实验报告课程名称：数据结构与算法课程类型：必修实验项目名称：图的搜索与应用实验题目：图的深度和广度搜索与拓扑排序设计成绩报告成绩指导老师一、实验目的1.掌握图的邻接表的存储形式。

2.熟练掌握图的搜索策略，包括深度优先搜索与广度优先搜索算法。

3.掌握有向图的拓扑排序的方法。

二、实验要求及实验环境实验要求：1.以邻接表的形式存储图。

2.给出图的深度优先搜索算法与广度优先搜索算法。

3.应用搜索算法求出有向图的拓扑排序。

实验环境：寝室+机房+编程软件（NetBeans IDE 6.9.1）。

三、设计思想（本程序中的用到的所有数据类型的定义，主程序的流程图及各程序模块之间的调用关系）数据类型定义：template <class T>class Node {//定义边public:int adjvex;//定义顶点所对应的序号Node *next;//指向下一顶点的指针int weight;//边的权重};template <class T>class Vnode {public:T vertex;Node<T> *firstedge;};template <class T>class Algraph {public:Vnode<T> adjlist[Max];int n;int e;int mark[Max];int Indegree[Max];};template<class T>class Function {public://创建有向图邻接表void CreatNalgraph(Algraph<T>*G);//创建无向图邻接表void CreatAlgraph(Algraph<T> *G);//深度优先递归搜索void DFSM(Algraph<T>*G, int i);void DFS(Algraph<T>* G);//广度优先搜索void BFS(Algraph<T>* G);void BFSM(Algraph<T>* G, int i);//有向图的拓扑排序void Topsort(Algraph<T>*G);/得到某个顶点内容所对应的数组序号int Judge(Algraph<T>* G, T name); };主程序流程图：程序开始调用关系：主函数调用五个函数 CreatNalgraph(G)//创建有向图 DFS(G) //深度优先搜索 BFS(G) //广度优先搜索 Topsort(G) //有向图拓扑排序 CreatAlgraph(G) //创建无向图其中 CreatNalgraph(G) 调用Judge(Algraph<T>* G, T name)函数；DFS(G)调用DFSM(Algraph<T>* G , int i)函数；BFS(G) 调用BFSM(Algraph<T>* G, int k)函数；CreatAlgraph(G) 调选择图的类型无向图有向图深度优先搜索广度优先搜索深度优先搜索广度优先搜索拓扑排序程序结束用Judge(Algraph<T>* G, T name)函数。

图像检索实验报告

Project 4（一）实验方法：1. （构造样本库）对每一幅图像利用DoG 算子寻找关键点，每个关键点处构造SIFT 向量，该幅图像的所有关键点的SIFT 矢量构成该图像的特征矢量集。

所有图像的特征矢量集构成样本库特征矢量集；2. （匹配检索）求出需要检索的图像的特征矢量集，用ANN 搜索算法，与样本库特征矢量集进行相似度匹配并输出最相似的前K 张图。

（二）实验算法原理：1. 图像的多尺度表示：利用SIFT 算法提取特征时的尺度不变性，对图像的SIFT 特征构成样本库。

构建尺度空间，在尺度空间内找到稳定的关键点。

尺度空间定义为：(,,)(,,)(,)L x y G x y I x y σσ=*其中222()/221(,,)2x y G x y eσσπσ-+=是尺度可变的高斯函数核。

2. 关键点的构造：为得到关键点，构建高斯差分尺度空间：(,,)[(,,)(,,)](,)(,,)(,,)D x y G x y k G x y I x y L x y k L x y σσσσσ=-*=-检测(,,)D x y σ的局部极值点作为候选关键点。

极值点定义为，检测点和它同尺度的八个相邻点和上下相邻尺度对应的9*2共26个点相比较，若是最小值或者最大值，就认为该点是该尺度下的特征点。

为增强匹配稳定性，提高抗噪声能力，需要剔除不良特征点，即： 1）低对比度的关键点 2）不稳定的边缘响应点。

具体剔除方法为：1）对(,,)D x y σ在候选点x 处进行泰勒展开式到二次项：221(x)2T T D DD D x x x x x∂∂=++∂∂ 对其求极值得到212ˆD D x x x -∂∂=-∂∂，计算1ˆˆ()2DD x D x x ∂=+∂，若ˆ|()|0.3D x<则剔除。

2）计算Hessen 矩阵：边缘响应点剔除通过Hessen 矩阵来确定是否剔除：xxxy yx yy D D H D D ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦222222(),(),()()()(1)()xx yy xx yy xy Tr H D D Det H D D D Tr H r r Det H r rαβαβαβαβαββ=+=+=-=+++===若该点不满足22()(1)()Tr H r Det H r+<则剔除。

深度优先搜索实验报告

深度优先搜索实验报告引言深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是图论中的一种重要算法，主要用于遍历和搜索图的节点。

在实际应用中，DFS被广泛用于解决迷宫问题、图的连通性问题等，具有较高的实用性和性能。

本实验旨在通过实际编程实现深度优先搜索算法，并通过实际案例验证其正确性和效率。

实验中我们将以迷宫问题为例，使用深度优先搜索算法寻找从入口到出口的路径。

实验过程实验准备在开始实验之前，我们需要准备一些必要的工具和数据。

1. 编程环境：我们选择使用Python语言进行编程实验，因其语法简洁而强大的数据处理能力。

2. 迷宫地图：我们需要设计一个迷宫地图，包含迷宫的入口和出口，以及迷宫的各个路径和墙壁。

实验步骤1. 首先，我们需要将迷宫地图转化为计算机可处理的数据结构。

我们选择使用二维数组表示迷宫地图，其中0表示墙壁，1表示路径。

2. 接着，我们将编写深度优先搜索算法的实现。

在DFS函数中，我们将使用递归的方式遍历迷宫地图的所有路径，直到找到出口或者遇到墙壁。

3. 在每次遍历时，我们将记录已经访问过的路径，以防止重复访问。

4. 当找到出口时，我们将输出找到的路径，并计算路径的长度。

实验结果经过实验，我们成功地实现了深度优先搜索算法，并在迷宫地图上进行了测试。

以下是我们的实验结果：迷宫地图：1 1 1 1 11 0 0 0 11 1 1 0 11 0 0 0 11 1 1 1 1最短路径及长度：(1, 1) -> (1, 2) -> (1, 3) -> (1, 4) -> (2, 4) -> (3, 4) -> (4, 4) -> (5, 4)路径长度：7从实验结果可以看出，深度优先搜索算法能够准确地找到从入口到出口的最短路径，并输出了路径的长度。

实验分析我们通过本实验验证了深度优先搜索算法的正确性和有效性。

然而，深度优先搜索算法也存在一些缺点：1. 只能找到路径的一种解，不能确定是否为最优解。

常见算法设计实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的通过本次实验，掌握常见算法的设计原理、实现方法以及性能分析。

通过实际编程，加深对算法的理解，提高编程能力，并学会运用算法解决实际问题。

二、实验内容本次实验选择了以下常见算法进行设计和实现：1. 排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序。

2. 查找算法：顺序查找、二分查找。

3. 图算法：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）。

4. 动态规划算法：0-1背包问题。

三、实验原理1. 排序算法：排序算法的主要目的是将一组数据按照一定的顺序排列。

常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等。

2. 查找算法：查找算法用于在数据集中查找特定的元素。

常见的查找算法包括顺序查找和二分查找。

3. 图算法：图算法用于处理图结构的数据。

常见的图算法包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）等。

4. 动态规划算法：动态规划算法是一种将复杂问题分解为子问题，通过求解子问题来求解原问题的算法。

常见的动态规划算法包括0-1背包问题。

四、实验过程1. 排序算法（1）冒泡排序：通过比较相邻元素，如果顺序错误则交换，重复此过程，直到没有需要交换的元素。

（2）选择排序：每次从剩余元素中选取最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾。

（3）插入排序：将未排序的数据插入到已排序序列中适当的位置。

（4）快速排序：选择一个枢纽元素，将序列分为两部分，使左侧不大于枢纽，右侧不小于枢纽，然后递归地对两部分进行快速排序。

（5）归并排序：将序列分为两半，分别对两半进行归并排序，然后将排序好的两半合并。

（6）堆排序：将序列构建成最大堆，然后重复取出堆顶元素，并调整剩余元素，使剩余元素仍满足最大堆的性质。

2. 查找算法（1）顺序查找：从序列的第一个元素开始，依次比较，直到找到目标元素或遍历完整个序列。

第3章图搜索与问题求解

(1) 把初始节点So放入CLOSED表中。 (2) 令N＝So。 (3) 若N是目标节点,则搜索成功,结束。 (4) 若N不可扩展,则搜索失败,退出。 (5) 扩展N,选取其一个未在CLOSED表中出现过的子节点N1放入CLOSED表中, 令N＝N1, 转步(3)。
第 3 章图搜索与问题求解
第 3 章图搜索与问题求解
3.1.4 启发式搜索 1. 问题的提出
2. 启发性信息按其用途划分, 启发性信息可分为以下三类： (1) 用于扩展节点的选择, 即用于决定应先扩展哪一个节点, 以免盲目扩展。 (2) 用于生成节点的选择,即用于决定应生成哪些后续节点, 以免盲目地生成过多无用节点。 (3) 用于删除节点的选择,即用于决定应删除哪些无用节点, 以免造成进一步的时空浪费。
第 3 章图搜索与问题求解
代价树的搜索。所谓代价,可以是两点之间的距离、交通费用或所需时间等等。通常用g(x)表示从初始节点So到节点x的代价, 用c(xi,xj)表示父节点xi到子节点xj的代价,即边 (xi,xj)的代价。从而有
g(xj)＝g(xi)＋c(xi, xj)
而 g(So)＝0
第 3 章图搜索与问题求解 2.深度优先搜索
第 3 章图搜索与问题求解
深度优先搜索算法： (1) 把初始节点So放入OPEN表中。 (2) 若OPEN表为空, 则搜索失败, 退出。 (3) 取OPEN表中前面第一个节点N放入CLOSED表中,并冠以顺序编号n。 (4) 若目标节点Sg=N, 则搜索成功,结束。 (5) 若N不可扩展, 则转步(2)。 (6) 扩展N, 将其所有子节点配上指向N的返回指针依次放入OPEN表的首部, 转步(2)。
第 3 章图搜索与问题求解
3. 最近择优法(瞎子爬山法) 把局部择优法算法中的h(x)换成g(x)就可得最近择优法的算法。例：用代价树搜索求解例3-6中给出的问题。用分支界限法得到的路径为

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。

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。

产生式实验报告

产生式实验报告一、引言产生式（Production）是一种用于表示语法规则的形式化工具，它在人工智能领域具有广泛的应用。

本实验报告旨在介绍产生式的基本概念、产生式的应用领域以及在实验中如何使用产生式来实现推理和搜索。

二、产生式的基本概念1. 产生式的定义产生式是一种形式化的表示语法规则的工具。

它由一个左部（Left-hand side）和一个右部（Right-hand side）组成，左部表示一个非终结符号，右部则表示一串终结符号和非终结符号的序列。

2. 产生式的形式产生式的形式通常为：左部 -> 右部，其中右部由终结符和非终结符组成，可以为空。

3. 产生式的应用产生式在人工智能领域有广泛的应用，例如在自然语言处理中，可以使用产生式来表示句子的语法结构；在专家系统中，可以使用产生式来表示知识库中的规则；在编译原理中，可以使用产生式来描述语言的语法规则等。

三、产生式的应用领域1. 自然语言处理在自然语言处理中，产生式被广泛应用于句子的语法分析、语义分析以及机器翻译等任务。

通过定义一系列产生式规则，可以构建一个语法分析器，用于自动识别和分析句子的结构和意义。

2. 专家系统专家系统是一种基于知识库的智能系统，其中的知识被表示为一组产生式规则。

通过使用产生式来表示知识和推理规则，专家系统可以根据用户提供的问题和条件进行推理和决策，给出相应的解答和建议。

3. 编译原理编译原理是计算机科学中的一个重要领域，其中的产生式被广泛应用于编译器的前端处理，用于描述语言的语法规则和语义规则。

通过使用产生式和对应的语法分析算法，可以将源代码转化为中间代码或目标代码。

四、产生式在实验中的应用在实验中，我们可以使用产生式来实现推理和搜索。

以人工智能领域的经典问题“图搜索”为例，我们可以使用产生式规则来描述搜索的过程。

1. 初始状态假设我们需要解决一个迷宫问题，迷宫可以表示为一个二维矩阵，其中的元素可以是墙壁、路径或终点。

20101910072-卢富毓-搜索算法实验

云南大学数学与统计学院实验报告一、实验目的编程实现查找一个图是否联通以熟悉掌握图的搜索算法。

二、实验环境 VS2010（C++）三、实验内容查找一个图是否联通，判断有几个联通子图，同时找出从任意点出发得到的路。

找出以下两图中的所有连通分支图2四、实验过程 A 、搜索算法的思想判断一个图是否联通并输出子联通图。

课堂上老师给了一种算法：用一个辅助队列来存储具有同属性的顶点（两点联通）。

这里我用的是另一种方法，即：若两个顶点相v 1 1 1v 6 v 7v 8连，那么必定属于同一个集合或者是同一个分支。

对所有图中的顶点来说，必定会属于一个分支，所以对所有的顶点进行一次遍历筛选，就能得到所有的联通分支，若分支为1，则代表此图联通，否则就是不联通，存在多个分支。

B、算法实现后的结果如下：a、第一个图的测试实现：初始化：得到有向图：判断是否为联通分支，以及输出分支中的顶点：b、第二个图的测试结果如下图：判断是否为联通分支，以及输出分支中的顶点：最后得到的结果与手算例题所得的结果完全吻合。

所以所编写的算法可以得到联通图的算法。

五、实验总结通过对寻找连通图的搜索算法的编写，不仅加强了程序编写能力，同时在思考问题的的时候不一定要局限于书本的知识。

原本是按照老师说的方法来编写的，突然感觉写起程序来代码可能要长一些，感觉“麻烦”。

所以后来用了本实验的算法，核心代码也就十行左右。

所以得到的经验就是在编写一个算法时，不仅要求得到所要的结果，还要对代码进行优化，这也可以提高程序的运行速度吧！六、源代码源代码如下：#include<iostream>#include<string>using namespace std;#define Max_num 100//构造一个图的节点class Vertex{public:string vexsName;//节点名字int branch; //联通子分支bool m_bCheck;//判断是否检查};//构造一个有向图的类//有属性如下：//顶点数弧数顶点弧//有方法如下//创建有向图搜索算法class Graphics{public:int vexNum;//顶点数int arcNum; //弧数Vertex vexs[Max_num];//记下顶点标号int arcs[Max_num][Max_num];//存储边 0,1,-1public:void CreateGraphics(Graphics &G);//创建一个图int LocateIndex(Graphics G, string v); // 寻找下标void ConnectSearch(Graphics &G);//搜索连通图};//找到相应顶点的下标int Graphics::LocateIndex(Graphics G, string v){int i=0;for(i=0; i<G.vexNum; i++){if(G.vexs[i]pare(v) == 0){return i;}}return -1;}//创建一个有向图void Graphics::CreateGraphics(Graphics &G){int i,j,k;string Vi,Vj;cout<<"-------------------------创建有向图的存储-------------------------------"<<endl;cout<<"请输入顶点数:";cin>>G.vexNum;cout<<"请输入图的边数:";cin>>G.arcNum;cout<<"请输入顶点名:";for(i=0; i<G.vexNum; i++){ //初始化顶点cin>>G.vexs[i].vexsName;G.vexs[i].branch = -1;G.vexs[i].m_bCheck = false;}for(i=0; i<G.vexNum; i++){ //初始化边for(j=0; j<G.vexNum; j++){G.arcs[i][j] = 0;}}for(k=0; k<G.arcNum; k++){cout<<"请输入第"<<k+1<<"条边相连的顶点Vi，Vj:";cin>>Vi>>Vj;i = LocateIndex(G,Vi);j = LocateIndex(G,Vj);if(i == -1 || j == -1){cout<<"输入错误！请检查..."<<endl;return;}G.arcs[i][j] = 1;G.arcs[j][i] = -1;}cout<<endl;cout<<"各顶点的关系："<<endl;for(i=0; i<G.vexNum; i++){if(i==0){cout<<"\t\t"<<G.vexs[i].vexsName<<" ";}else {cout<<"\t"<<G.vexs[i].vexsName<<" ";}}cout<<endl;for(i=0; i<G.vexNum; i++){ //初始化边cout<<"\t"<<G.vexs[i].vexsName<<" ";for(j=0; j<G.vexNum; j++){cout<<"\t"<<G.arcs[i][j]<<" ";}cout<<endl;}cout<<endl<<"有向图创建完毕！"<<endl;}//搜索连通图void Graphics::ConnectSearch(Graphics &G){int m_branch = 0;string str;Vertex m_Vertex;int i = 0;for(i=0; i<G.vexNum; i++){//遍历每一个节点if(G.vexs[i].branch == -1){//如果还没有被检查到m_branch++;G.vexs[i].branch = m_branch;}for(int j=0; j<G.vexNum; j++){if(G.arcs[i][j] == 1 || G.arcs[i][j] == -1){if(G.vexs[j].branch == -1){G.vexs[j].branch = G.vexs[i].branch;} else {G.vexs[j].branch = G.vexs[j].branch > G.vexs[i].branch ?G.vexs[i].branch : G.vexs[j].branch;}}}}/*==========================输出分支联通子图=============================*/ if(m_branch == 1){cout<<"这是一个连通图!"<<endl;} else {cout<<"这不是一个连通图!"<<endl;}cout<<"图中有"<<m_branch<<"个分支联通子图！"<<endl;cout<<"分别为："<<endl;for(i=1; i<=m_branch; i++){cout<<"第"<<i<<"分支节点有： ";for(int j=0; j<G.vexNum; j++){if(G.vexs[j].branch == i){cout<<G.vexs[j].vexsName<<" ";}}cout<<endl;}/*===================测试查询部分=======================*/ do{cout<<"请输入初始查询顶点名字:";cin>>m_Vertex.vexsName;int index = LocateIndex(G,m_Vertex.vexsName);cout<<"分支为："<<G.vexs[index].branch<<endl;cout<<"是否继续查询？【y/n】";cin>>str;} while(pare("n"));}void main(){Graphics G;G.CreateGraphics(G);G.ConnectSearch(G);}。

搜索图形研究报告

搜索图形研究报告
搜索图形研究报告
图形搜索是一种计算机视觉领域的重要研究方向，其目标是根据输入图像中的特定图形来准确地检测和识别出该图形的存在。

本文就图形搜索的相关研究进行了综述，并介绍了最新的方法和技术。

首先，我们回顾了基本的图形搜索方法。

传统的图形搜索方法主要依赖于特征描述子和分类器。

常用的特征描述子包括SIFT、SURF和HOG等。

这些描述子能够捕捉到图像中的局
部特征，用于构建特征向量，从而对图像进行分类。

分类器可以是SVM、决策树等机器学习方法，也可以是基于规则的传
统方法。

这些方法在一定的场景下能够取得不错的效果，但对于复杂的图像搜索问题，其性能有限。

接着，我们介绍了最新的图形搜索方法。

深度学习的发展为图形搜索带来了新的突破。

通过使用深度卷积神经网络，我们可以不仅仅学习到图像的局部特征，还可以学习到全局的特征。

这使得我们能够更准确地定位和识别图中的目标图形。

除了传统的监督学习方法，还有无监督学习和强化学习等方法在图形搜索中的应用。

最后，我们总结了图形搜索的挑战和未来的研究方向。

图形搜索面临的挑战主要包括光照变化、遮挡和尺度变化等。

为了解决这些挑战，我们需要进一步研究基于深度学习的图像增强和恢复方法。

此外，我们还可以探索基于图像语义信息的图形搜
索方法，以进一步提升图形搜索的准确性和效率。

总之，图形搜索是一项具有重要研究价值和广泛应用前景的研究工作。

随着深度学习和计算机视觉技术的进一步发展，我们相信图形搜索将在许多实际问题中发挥重要作用，并为人们的生活和工作带来更多的便利。

人工智能实验二-图搜索技术

实验二图搜索技术一、实验目的1．加深学生对图搜索技术的理解。

2．掌握图搜索基本编程方法。

3．能初步运用图搜索技术解决一些实际应用问题。

二、预习要求1．复习广度优先搜索算法。

2．复习深度优先搜索算法。

3．设计初步的搜索算法。

三、实验内容1．（必做）利用深度优先和广度优先搜索技术解决传道士和野人问题。

修道士和野人问题如下：有三个传教士和三个野人一起来到河边准备渡河，河边有一条空船，且传教士和野人都会划船，但每次最多可供两人乘渡。

河的任何一岸以及船上一旦出现野人人数超过传教士人数，野人就会把传教士吃掉。

为完全地渡河，传教士应如何规划渡河方案？2．（选做）若传教士和野人的数目均为五人，渡船至多可乘三人，请定义一个启发函数，并给出相应的搜索树。

四、实验要求：1．程序运行时，应能在屏幕上显示结果。

2. 界面直观、友好。

3．交实验报告。

五、实验结果：实验截图：实验代码：// yeren.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include"stdafx.h"#include<stdio.h>#include<malloc.h>#include<stdlib.h>typedef struct{int xds; //xiudaoshiint yr; //yerenint cw; //chuanwei}DataType;DataType fa[50000];typedef struct node{DataType data;struct node *son;struct node *bro;struct node *par;struct node *next;}Ltable;void Ltableinit(Ltable**head) //初始化邻接表的操作{*head=(Ltable *)malloc(sizeof (Ltable)); //动态分配空间(*head)->son=NULL;(*head)->bro=NULL;(*head)->par=NULL;(*head)->next=NULL;}void insertson(Ltable *head, DataType x) //在邻接表中插入儿子结点的操作{Ltable *q,*s;q=(Ltable *)malloc(sizeof (Ltable)); q->data=x;head->son=q;s=head;while (s->next!=NULL)s=s->next; q->par=head;q->son=NULL;q->bro=NULL;s->next=q;q->next=NULL;}void insertbro(Ltable *head,DataType x) //在邻接表中插入兄弟结点的操作，所有的兄弟结点都指向他们右边的结点；{Ltable *q,*s;q=(Ltable *)malloc(sizeof (Ltable));s=head->son;q->data=x;while (s->bro!=NULL)s=s->bro;s->bro=q;s->next=q;q->next=NULL;q->bro=NULL;q->par=head;q->son=NULL;}int findfa(DataType x,int n) //生成在船上修道士仍安全的几种情况；{int i=0,a,b,t=0;if(x.cw){a=0;b=n-a;while (a+b>=1){t++;while (b>=0){fa[i].xds=a;fa[i].yr=b;i++;a++;b--;}a=0;b=n-a-t;}}else{a=1;b=0;t=0;while (a+b<=n){t++;while (a>=0){fa[i].xds=a*(-1);fa[i].yr=b*(-1);i++;a--;b++;}a=fa[0].xds*(-1)+t;b=0;}return i;}int jiancha(DataType x,int n) //安全性检测，检查当前情况下，修道士是否安全{if((x.xds>=x.yr||x.xds==0)&&((n-x.xds)>=(n-x.yr)||x.xds==n)&&x.xds>=0&&x.xds<=n&&x.y r>=0&&x.yr<=n)return 1;elsereturn 0;}void print(Ltable *q,Ltable *p) //输出安全渡河的过程{DataType a[100];int i=1;a[0].cw=0;a[0].xds=0;a[0].yr=0;while (q!=p){a[i++]=q->data;q=q->par;}while ((--i)>-1){ printf("( %d %d %d )",a[i].xds, a[i].yr,a[i].cw);if(!(a[i].xds==0&&a[i].yr==0&&a[i].cw==0)) {if (a[i].cw==1)printf(" --> ( %d %d ) --> ( %d %d 0 )\n",a[i].xds-a[i-1].xds,a[i].yr-a[i-1] .yr,a[i-1].xds,a[i-1].yr);elseprintf(" <-- ( %d %d ) <-- ( %d %d1 )\n",(a[i].xds-a[i-1].xds)*(-1),(-1)*(a[i].yr-a[i-1].yr),a[i-1].xds,a[i-1].yr);}else printf("\n");}printf("渡河成功!\n");void work(Ltable *p,int n,int c)//渡河过程{Ltable *q,*t;DataType tem;int i,flag,flag1,g=0,j,count=0;q=p->son;while (q!=NULL){flag=0;j=findfa(q->data,c);for (i=0;i<j;i++){tem.xds=q->data.xds-fa[i].xds; tem.yr=q->data.yr-fa[i].yr;tem.cw=1-q->data.cw;t=q;if (jiancha (tem,n)){flag1=1;while (t!=p){if(tem.xds==t->data.xds&&tem.yr==t->data.yr&&tem.cw==t->data.cw){flag1=0;break; }t=t->par;}if(flag1==1){if (flag==0){insertson(q, tem);flag=1;}elseinsertbro(q,tem);if(tem.xds==0&&tem.yr==0&&tem.cw==0){ print(q,p);count++;}}}}q=q->next;}if (count==0)printf("无法渡河成功。

图搜索与问题求解(八数码)

图搜索与问题求解实验报告一实验题目图搜索与问题求解二实验目的1熟悉和掌握启发式搜索/A*搜索的定义、估价函数和算法过程；2 理解和掌握搜索过程，能够用选定的编程语言求解八数码问题，理解求解流程和搜索顺序；3 比较并分析图搜索策略的实质，通过实验理解启发式搜索/A*搜索的意义。

三实验要求1以九宫问题/八数码问题为例，以某种启发式搜索/A*搜索策略编程演示其搜索过程；2 定义启发式函数,能正确求解出从初始状态到目标状态的移动路线；3 对不可达状态能进行正确识别；4对所采用的启发式函数做出性能分析。

四数据结构typedef struct Qnode{ //队列的节点类型定义long a; //将8数码转化为长整型后入队列int dnum; //与目标状态数码不同的位置的个数Qnode *next;}*QueuePtr;typedef struct{QueuePtr front; //队头指针QueuePtr rear; //队尾指针}LinkQueue; //链式队列五实验算法1 说明有解和无解如何判定；int NiXu(int a[][3]) //求出所给状态的逆序数{i nt i,j,k=0,sum=0;i nt b[8];f or(i=0;i<3;i++)for(j=0;j<3;j++)if(a[i][j]) //空格用0代替，逆序不计空格b[k++]=a[i][j];for(i=1;i<8;i++)for(j=0;j<i;j++)if(b[i]<b[j])sum++;return sum;}if(NiXu(start)%2 != NiXu(end)%2)printf("无法到达！\n");e lse{printf("广度优先搜索如下：\n\n");search();}2 说明启发式函数如何设定；int h(long x){i nt sum=0;i nt b[3][3];u_trans(x,b);f or (int i=0;i<3;i++)for (int j=0;j<3;j++)if (end[i][j]!=b[i][j])sum++;r eturn sum;}3说明实验中采用的搜索算法。

人工智能导论实验一基于图搜索技术的八数码问题求解

广州大学学生实验报告开课学院及实验室：计算机科学与工程实验室 2020年10月14日(***报告只能为文字和图片,老师评语将添加到此处,学生请勿作答***)一、实验内容1. 分别用广度优先搜索策略、深度优先搜索策略和启发式搜索算法（至少两种）求解八数码问题；分析估价函数对启发式搜索算法的影响；探究讨论各个搜索算法的特点。

二、实验设备1. 实验设备：计算机；2. 平台：Windows操作系统，Visual C++ 6.0 / Python Anaconda三、实验步骤1. 随机生成一个八数码问题分布，设计一个可解的目标状态（要求棋盘9个位置都不同）2. 分别用广度优先搜索策略、深度优先搜索策略和至少两种启发式搜索算法求解八数码问题3. 分析估价函数对启发式搜索算法的影响4. 探究讨论各个搜索算法的特点四、分析说明（包括核心代码及解释）广度优先搜索：首先创建一个结构体node，来记录节点移动方向和扩展的节点。

struct node{int ab[3][3];//节点int direction;//方向};struct node sh[102], end;int count = 1;然后创建一个init函数来初始化棋盘起始状态和目标状态，使用for语句填写棋盘数字用loction函数确定0节点的位置，通过for语句和if语句判断sh[num].ab[i / 3][i % 3] == 0，即可得到0节点的位置Sign函数用来获取棋盘状态，将当前棋盘数字顺序生成一个数，即可得知棋盘状态。

Mobile函数用来移动0节点，先用loction函数获取0节点的位置，再通过if语句来判断0节点位置和所能移动方向，然后进行移动。

Display函数使用for语句来打印当前棋盘。

Search函数使用display函数来打印从初始状态移动到目标状态的中间状态棋盘，在while（1）语句下利用mobile函数移动0节点，直到目标状态找到或者超过寻找次数。

实验二图搜索问题求解

1. 掌握Turbo prolog软件编程方法； 2. 熟悉状态图搜索的基本算法； 3．掌握图搜索问题求解中的问题表示、节点
表示、close表和open表的构造。
实验内容
以求交通图中两地之间的路径和最短路径问题为例，分别用状态图搜索和代价树搜索，进行问题求解。
下图是某一城市的交通网络。边的方向表示允许的通行方向。边旁的权数表示该边的长度。要求找出点 v1 至 v5 的所有路径，
并找出最短路径。
实验方法和步骤
1. 启动prolog编辑环境； 2. 用图搜索搜索思想编辑路径求解问题的源
程序； 2. 运行程序，分析结果； 3. 用代价树搜索思想编辑最短路径求解问题
的源程序； 4．运行程序，分析结果。
实验报告要求
实验题目实验目的实验环境实验内容实验结果（要求附上运行的源程序）实验中出现的问题对问题的解决方案实验总结路径问题求解的搜索结果及分析；比较状态图搜索和代价树搜索的特点
turboprolog20加深学生对图搜索技术的理解使学生掌握图搜索基本编程方法并能利用图搜索技术解决一些应用问题
人工智能导论实验讲义
实验二图搜索问题求解
河南科技大学计算机实G 2.0 计划学时：4学时
实验目的
加深学生对图搜索技术的理解，使学生掌握图搜索基本编程方法，并能利用图搜索技术解决一些应用问题。

人工智能实验报告-图搜索策略

人工智能第一次实验报告图搜索策略班级：姓名：学号：一、实验目的1. 加深对各种图搜索策略概念的理解；2. 进一步了解启发式搜索、α-β剪枝等概念；3. 比较并分析图搜索策略的实质，通过实验理解启发式搜索的意义。

二、实验要求以九宫问题/八数码问题为例，以某种搜索策略编程演示其搜索过程，最好能采用全局择优搜索，其中的启发式函数自己设计；三、实验算法1.有解和无解如何判定？答：计算两种状态的逆序值，若两者奇偶性相同则可达，不然两个状态不可达。

下面是判断的调用函数：int panduan(struct point x,struct point y)//判断是否有解{int i,j,no=0,a[9],b[9],temp1,temp2,num1=0,num2=0;for(i=0;i<3;i++)for(j=0;j<3;j++){a[no]=x.path[i][j];b[no]=y.path[i][j];no++;}for(i=0;i<9;i++){temp1=0;temp2=0;for(j=i+1;j<9;j++){if(a[j]<a[i]) temp1++;if(b[j]<a[i]) temp2++;}num1+=temp1;num2+=temp2;}if(num1%2==num1%2)return 1;else return 0;}2.启发式函数如何设定？答：比较当前状态和目标状态不同位的个数，数值越小的越接近，因此优先扩展，当为0是表示打到目标：int decide(struct point *x) //h函数&判断函数{int i,j;int no=0; //no是数字不同的个数for(i=0;i<3;i++)for(j=0;j<3;j++) //循环比较if(x->path[i][j]!=end.path[i][j])no++;return no;}3.open表和close表如何实现？答：以结构体存储open表和close表，struct point{int step;//step用于存储相异的元素int path[3][3];struct point *next;}start,end;struct point *open[362880];struct point *closed[362880];4.关键的函数有哪些？①．该函数实现空格的上移：struct point up(struct point *b,int x,int y){point newone=*b;char a;if(x>=0&&x<=2&&y>=0&&y<=2){a=newone.path[x][y];newone.path[x][y]=newone.path[x-1][y];newone.path[x-1][y]=a;}return newone;}②．该函数用于将open表中数据排序：void paixu(){int i,a=optail;struct point *x;for(i=optail;i<ophead;i++)if(open[optail]->step<open[i]->step)a=i;for(i=optail;i<a;i++){x=open[i+1];open[i+1]=open[i];open[i]=x;}}③．Main函数中部分代码，用于实现九宫格的移动：if(num!=0){for(i=0;i<3;i++) //找空格for(j=0;j<3;j++){if(closed[cl]->path[i][j]==0){x=i;y=j;}}point *up=(point *)malloc(sizeof(struct point));//向上 *up=*closed[cl];if(x>0){up->path[x][y]=up->path[x-1][y];up->path[x-1][y]=0;}if(testhash(up)){up->step=decide(up);up->next=closed[cl];open[optail]=up;paixu();optail--;}else free(up);point *down=(point *)malloc(sizeof(struct point));//向下 *down=*closed[cl];if(x<2){down->path[x][y]=down->path[x+1][y];down->path[x+1][y]=0;}if(testhash(down)){down->step=decide(down);down->next=closed[cl];open[optail]=down;paixu();optail--;}else free(down);point *left=(point *)malloc(sizeof(struct point));//向左 *left=*closed[cl];if(y>0){left->path[x][y]=left->path[x][y-1];left->path[x][y-1]=0;}if(testhash(left)){left->step=decide(left);left->next=closed[cl];open[optail]=left;paixu();optail--;}else free(left);point *right=(point *)malloc(sizeof(struct point));//向右 *right=*closed[cl];if(y<2){right->path[x][y]=right->path[x][y+1];right->path[x][y+1]=0;}if(testhash(right)){right->step=decide(right);right->next=closed[cl];open[optail]=right;paixu();optail--;}else free(right);}cl++;}四、实验结果1. 要求有实验运行结果截图，以及必要的说明；输入数据：运行结果：2. 对所采用的策略进行性能分析。

图的搜索实验教案

图的搜索实验教案教案标题：图的搜索实验教案教学目标：1. 理解图的搜索算法的基本原理和应用。

2. 能够运用深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法解决图的搜索问题。

3. 能够设计和实施一个图的搜索实验，通过实验结果验证算法的正确性和效率。

教学准备：1. 课程材料：教科书、讲义、课件等。

2. 实验材料：计算机、编程软件、图的搜索实验数据集等。

3. 实验前准备：准备好实验指导书、实验报告模板等。

教学过程：引入（5分钟）：1. 引导学生回顾图的基本概念和图的表示方法。

2. 提出图的搜索问题，例如：如何在一个迷宫中找到从起点到终点的最短路径？讲解（15分钟）：1. 介绍深度优先搜索（DFS）算法的基本思想和步骤。

2. 通过示例图和伪代码讲解DFS算法的实现过程。

3. 强调DFS算法的特点和应用场景。

实验设计（10分钟）：1. 提供一个图的搜索实验场景，例如：一个迷宫问题。

2. 解释实验的要求和目标，例如：找到从起点到终点的最短路径。

3. 引导学生思考如何应用DFS算法解决该问题。

实验操作（30分钟）：1. 学生根据实验要求，设计和实现DFS算法的代码。

2. 学生利用编程软件，输入实验数据集，运行DFS算法，得到实验结果。

3. 学生记录实验过程和结果，并填写实验报告。

讲解（15分钟）：1. 介绍广度优先搜索（BFS）算法的基本思想和步骤。

2. 通过示例图和伪代码讲解BFS算法的实现过程。

3. 强调BFS算法的特点和应用场景。