A算法人工智能课程设计
人工智能课程设计
课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解的基本概念、技术和应用，培养学生对的兴趣和好奇心，提高学生的创新能力和解决问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：学生能够理解的基本概念、技术和应用领域；掌握的基本原理和方法。
2.技能目标：学生能够运用技术解决实际问题，提高学生的编程能力和数据处理能力。
3.情感态度价值观目标：学生树立正确的科技创新观念，培养团队合作精神和自主学习能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括的基本概念、技术和应用。
具体安排如下：1.第一章：概述，介绍的定义、发展历程和应用领域。
2.第二章：基本原理，讲解的基本原理和方法，如机器学习、深度学习等。
3.第三章：技术，介绍技术的应用和发展趋势，如语音识别、图像识别等。
4.第四章：应用，分析在各个领域的应用案例，如医疗、教育、交通等。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程采用多种教学方法相结合的方式，包括：1.讲授法：教师讲解的基本概念、原理和技术。
2.案例分析法：分析在实际应用中的案例，让学生更好地理解的价值。
3.实验法：引导学生动手实践，培养学生的编程能力和解决问题的能力。
4.讨论法：学生进行小组讨论，激发学生的创新思维和团队合作精神。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，为学生提供系统的学习材料。
2.参考书：推荐学生阅读相关参考书籍，丰富学生的知识体系。
3.多媒体资料：制作精美的PPT、教学视频等，提高学生的学习兴趣。
4.实验设备：准备相应的实验设备，如计算机、编程软件等，让学生动手实践。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程采用多元化的评估方式，包括：1.平时表现：评估学生在课堂上的参与度、提问回答等情况，以体现学生的学习态度和积极性。
2.作业：布置适量的作业，评估学生的知识掌握和应用能力。
3.考试：定期进行考试，检验学生对课程知识的掌握程度。
4.项目实践：学生进行小组项目实践，评估学生的团队合作能力和解决问题的能力。
人工智能课程设计doc资料
人工智能课程设计人工智能<五子棋> 技术报告简介本课程设计是基于alpha-beta剪枝算法的五子棋的博弈游戏，具有悔棋，可选择禁手，支持人机对战，人人对战等功能。
整个设计基于Java语言开发，界面美观大方。
alpha-beta剪枝技术的基本思想或算法是，边生成博弈树边计算评估各节点的倒推值，并且根据评估出的倒推值范围，及时停止扩展那些已无必要再扩展的子节点，即相当于剪去了博弈树上的一些分枝，从而节约了机器开销，提高了搜索效率。
具体的剪枝方法如下：(1) 对于一个与节点MIN，若能估计出其倒推值的上确界β，并且这个β值不大于 MIN的父节点(一定是或节点)的估计倒推值的下确界α，即α≥β，则就不必再扩展该 MIN节点的其余子节点了(因为这些节点的估值对MIN父节点的倒推值已无任何影响了)。
这一过程称为α剪枝。
(2) 对于一个或节点MAX，若能估计出其倒推值的下确界α，并且这个α值不小于 MAX的父节点(一定是与节点)的估计倒推值的上确界β，即α≥β，则就不必再扩展该MAX节点的其余子节点了(因为这些节点的估值对MAX父节点的倒推值已无任何影响了)。
这一过程称为β剪枝。
1、数据结构定义本文定义15*15的五子棋棋盘，实现算法，在算法中采用的数据结构包括：int isChessOn[][]描述当前棋盘，0表示黑子，1表示白字，2表示无子；int pre[][]记录棋点的x，y坐标。
由于本课程设计是基于Java语言开发的，在Java中只能用类表示并实现所定义的数据结构。
所以下面将用类来描述相应的数据结构及算法：public class ChessPanel{private ImageIcon map; //棋盘背景位图private ImageIcon blackchess; //黑子位图private ImageIcon whitechess; //白子位图public int isChessOn [][]; //棋局protected boolean win = false; // 是否已经分出胜负protected int win_bw; // 胜利棋色protected int deep = 3, weight = 7; // 搜索的深度以及广度public int drawn_num = 110; // 和棋步数int chess_num = 0; // 总落子数目public int[][] pre = new int[drawn_num + 1][2]; // 记录下棋点的x,y坐标最多 (drawn_num + 1) 个public int sbw = 0; //玩家棋色黑色0，白色1public int bw = 0; // 当前应该下的棋色 0：黑色(默认)， 1：白色protected int x_max = 15, x_min = 0; // 边界值,用于速度优化protected int y_max = 15, y_min = 0; // 边界值,用于速度优化protected boolean able_flag = true; // 是否选择禁手标志 0:无禁手 1:有禁手(默认private int h; //棋子长private int w; //棋子宽private int insx; //插入棋子的位置private int insy;private Point mousePoint; //鼠标当前位置private int winer; //获胜方private boolean humanhuman=false; //是否是人人对弈private int plast=0; //走了几步了，public int BLACK_ONE; //0表黑子public int WHITE_ONE; //1表白子public int NONE_ONE; //2表无子public int N; //棋盘边长//---------搜索当前搜索状态极大值--------------------------------////alpha 祖先节点得到的当前最小最大值，用于alpha 剪枝//beta 祖先节点得到的当前最大最小值，用于beta 剪枝。
ai做课程设计
ai 做课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解人工智能的基础知识，掌握其基本概念和应用场景。
2. 使学生了解人工智能的发展历程，掌握我国在人工智能领域的重要成就。
3. 帮助学生掌握人工智能技术的基本原理，如机器学习、自然语言处理等。
技能目标：1. 培养学生运用人工智能技术解决问题的能力，学会使用相关工具和软件。
2. 提高学生的团队协作能力，通过小组讨论、实践操作等形式，培养学生的沟通与协作技巧。
3. 培养学生的创新思维和动手实践能力，能够运用所学知识设计简单的智能系统。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对人工智能的兴趣和好奇心，激发学生主动探索科学技术的热情。
2. 增强学生的国家认同感，认识到我国在人工智能领域的发展优势和潜力。
3. 培养学生的责任感和道德意识，了解人工智能技术对社会、环境和生活的影响，学会正确使用和对待人工智能。
课程性质：本课程旨在让学生了解和掌握人工智能的基础知识，培养其运用人工智能技术解决问题的能力。
学生特点：考虑到学生所在年级的特点，课程内容将结合学生的认知水平，注重理论与实践相结合，激发学生的兴趣和好奇心。
教学要求：教师应注重启发式教学，引导学生主动思考、积极参与，注重培养学生的动手实践能力和团队协作精神。
同时，关注学生的个体差异，因材施教，确保每位学生都能在课程中收获成长。
通过分解课程目标为具体的学习成果，便于教学设计和评估的实施。
二、教学内容1. 人工智能概述- 了解人工智能的定义、发展历程和应用领域。
- 掌握人工智能的基本技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。
2. 人工智能技术原理- 学习并理解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。
- 掌握神经网络、决策树、支持向量机等常用算法。
3. 人工智能应用案例- 分析并讨论人工智能在医疗、教育、交通等领域的应用实例。
- 了解我国在人工智能领域的典型应用案例，如语音识别、无人驾驶等。
4. 人工智能伦理与道德- 探讨人工智能在发展过程中面临的伦理、道德和法律问题。
ai智能课程设计
ai智能课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解人工智能的基本概念，掌握人工智能的基本原理和应用领域。
2. 学生能够描述人工智能技术的发展历程，了解我国在人工智能领域的重要成就。
3. 学生掌握基本的数据结构和算法，能够运用编程语言实现简单的人工智能程序。
技能目标：1. 学生能够运用人工智能技术解决实际问题，具备初步的创新能力。
2. 学生能够运用编程语言，设计并实现具有简单智能功能的程序。
3. 学生能够通过小组合作，完成人工智能项目的策划、实施和评估。
情感态度价值观目标：1. 学生对人工智能产生浓厚的兴趣，认识到人工智能在现代社会中的重要作用。
2. 学生能够树立正确的科技观，认识到科技发展应服务于人类福祉。
3. 学生在团队合作中，培养沟通、协作和解决问题的能力，增强团队意识。
课程性质：本课程为选修课，旨在拓展学生的知识面，提高学生的创新能力和实践能力。
学生特点：六年级学生具有一定的信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，具备一定的自主学习能力和团队合作精神。
教学要求：结合课本内容，注重理论与实践相结合，鼓励学生动手实践，培养解决问题的能力。
在教学过程中，关注学生的个体差异，激发学生的学习兴趣，提高学生的综合素质。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来的学习和发展奠定基础。
二、教学内容1. 人工智能基本概念与原理：包括人工智能的定义、发展历程、应用领域等，对应课本第一章内容。
2. 数据结构与算法基础：介绍基本的数据结构（如数组、链表、树等）和算法（如排序、查找等），对应课本第二章内容。
3. 编程语言入门：以Python语言为例，教授基本语法和编程技巧，为后续实现人工智能程序打下基础，对应课本第三章内容。
4. 人工智能应用实例：分析并实践简单的人工智能应用，如智能聊天机器人、图像识别等，结合课本第四章内容。
5. 人工智能项目实践：分组进行项目策划、实施和评估，培养学生动手能力和团队协作精神，对应课本第五章内容。
人工智能计算课程设计
人工智能计算课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解人工智能的基本概念，掌握其发展历程及主要应用领域。
2. 学习并掌握计算机编程语言的基本语法和操作，能运用Python语言进行简单的程序编写。
3. 了解机器学习的基本原理，掌握常用算法及其应用场景。
技能目标：1. 培养学生运用计算机编程解决问题的能力，提高逻辑思维和算法设计能力。
2. 培养学生运用人工智能技术解决实际问题的能力，如数据分析、图像识别等。
3. 提高学生的团队协作和沟通能力，能在小组项目中发挥积极作用。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对人工智能技术的兴趣和热情，激发创新意识，树立科技强国的信念。
2. 培养学生具有良好的信息素养，遵循道德规范，关注人工智能技术对社会的影响。
3. 培养学生勇于面对挑战，具备解决问题的信心和毅力，形成积极向上的学习态度。
本课程针对年级特点，结合学科要求，以实用性为导向，注重培养学生的实际操作能力和创新精神。
通过本课程的学习，学生将能够掌握人工智能基础知识和技能，为未来进一步学习相关专业打下坚实基础。
同时，课程注重培养学生的团队合作意识和积极情感，使其成为具有社会责任感和创新能力的优秀人才。
二、教学内容1. 人工智能基本概念：介绍人工智能的定义、发展历程、应用领域及未来发展趋势。
教材章节：第一章 人工智能概述内容列举：人工智能的定义、历史发展、主要应用领域、未来发展趋势。
2. 计算机编程语言：学习Python编程语言的基本语法、数据类型、控制结构、函数等。
教材章节：第二章 Python编程基础内容列举：Python语法、变量、数据类型、运算符、控制结构、函数、列表、元组、字典、集合。
3. 机器学习基本原理：介绍机器学习的基本概念、常用算法及其应用场景。
教材章节：第三章 机器学习基础内容列举：机器学习定义、分类、监督学习、无监督学习、常用算法（如线性回归、决策树、支持向量机等）。
4. 实践项目：设计实际案例，让学生动手实践，提高编程和解决问题的能力。
《人工智能》课程教案完整版
一、教学内容二、教学目标1. 理解机器学习的基本概念，掌握监督学习与无监督学习的区别。
2. 学会分类与回归任务的基本原理，了解常用机器学习算法。
3. 能够运用所学知识解决实际问题，培养创新思维和团队合作能力。
三、教学难点与重点教学难点：机器学习算法的理解与应用。
教学重点：监督学习与无监督学习的区别、分类与回归任务。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
五、教学过程2. 新课导入：介绍机器学习的基本概念，阐述监督学习与无监督学习的区别。
3. 知识讲解：a. 监督学习：讲解监督学习的基本原理，以分类与回归任务为例，介绍常用算法。
b. 无监督学习：介绍无监督学习的概念，讲解常用算法。
4. 例题讲解：结合实际案例，讲解机器学习算法的应用。
5. 随堂练习：布置与例题类似的练习题，让学生独立完成，巩固所学知识。
6. 小组讨论：分组讨论实际应用场景，探讨如何运用机器学习技术解决问题。
六、板书设计2. 板书内容：a. 机器学习基本概念b. 监督学习与无监督学习c. 分类与回归任务d. 常用机器学习算法七、作业设计1. 作业题目：a. 解释监督学习与无监督学习的区别。
b. 列举三种常用机器学习算法，并简要说明其原理。
c. 结合实际案例，设计一个分类或回归任务，并说明所使用的算法。
2. 答案：a. 监督学习：根据已知输入和输出，学习得到一个函数，用于预测未知输出。
无监督学习：仅根据输入数据，学习数据的内在规律和结构。
b. 线性回归、逻辑回归、支持向量机。
c. 略。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对机器学习的基本概念和算法有了初步了解，但对算法的深入理解和应用仍有待提高。
2. 拓展延伸：鼓励学生课后查阅资料，了解其他常用机器学习算法，如决策树、随机森林等，并尝试应用于实际问题。
组织课后讨论活动，分享学习心得。
重点和难点解析一、教学内容的选择与安排1. 机器学习基本概念的深化机器学习基本概念的讲解需要更加深入，除了定义，还应包括机器学习的类型（如强化学习、迁移学习等）以及它们在实际中的应用场景。
ai课程设计的设计目标
课程设计的设计目标一、教学目标本章节的教学目标包括以下三个方面：1.知识目标：学生能够掌握的基本概念、原理和关键技术，如机器学习、自然语言处理等。
2.技能目标：学生能够运用Python编程语言进行简单的程序设计，实现图像识别、文本分类等功能。
3.情感态度价值观目标：学生通过对的学习，增强对科技发展的认识，培养创新意识和团队合作精神。
二、教学内容本章节的教学内容主要包括以下几个部分：1.的基本概念：的定义、发展历程、应用领域和挑战。
2.机器学习：监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念和方法。
3.自然语言处理：分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等基本技术。
4.Python编程基础：变量、数据类型、循环、条件语句、函数等基本语法。
5.编程实践：利用Python库（如TensorFlow、PyTorch等）完成简单的项目。
三、教学方法本章节的教学方法采用以下几种：1.讲授法：讲解的基本概念、原理和技术。
2.案例分析法：分析具体的应用案例，让学生了解实际应用场景。
3.实验法：引导学生动手编程，实践项目的开发。
4.讨论法：学生进行小组讨论，分享学习心得和解决问题的方法。
四、教学资源本章节的教学资源包括以下几种：1.教材：选用权威的教材，如《：一种现代的方法》。
2.参考书：提供相关的学术论文、技术博客等参考资料。
3.多媒体资料：制作PPT、视频等教学课件，以便生动讲解。
4.实验设备：准备计算机、编程环境等实验设备，确保学生能够顺利进行编程实践。
五、教学评估本章节的教学评估主要包括以下几个方面：1.平时表现：评估学生在课堂上的参与程度、提问回答等情况，占总评的30%。
2.作业：评估学生完成的编程练习、研究报告等，占总评的40%。
3.考试：期末进行一次相关的考试，占总评的30%。
评估方式应客观、公正，能够全面反映学生的学习成果。
同时，注重鼓励学生发挥自己的特长，培养学生的创新意识和团队合作精神。
六、教学安排本章节的教学安排如下：1.教学进度：共计16周，每周2课时。
a算法课程设计
a 算法课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解a算法的基本原理和流程。
2. 使学生掌握a算法中的关键步骤，如数据预处理、参数设置和结果分析。
3. 帮助学生了解a算法在实际问题中的应用场景。
技能目标：1. 培养学生运用a算法解决简单实际问题的能力。
2. 提高学生运用编程语言实现a算法的技能。
3. 培养学生通过合作学习，共同分析、讨论和解决问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对算法学习的兴趣，培养其主动探索的精神。
2. 培养学生面对问题时的耐心、细心和毅力，增强克服困难的信心。
3. 引导学生认识到算法在现代社会中的重要性，激发其为国家技术发展贡献力量的责任感。
课程性质：本课程为算法入门课程，以理论与实践相结合的方式进行教学。
学生特点：学生具备一定的编程基础，对算法有一定的了解，但缺乏实际应用经验。
教学要求：教师应注重理论与实践相结合，引导学生通过实际操作掌握a算法，并关注学生的个体差异，因材施教。
在教学过程中，注重培养学生的合作能力和解决问题的能力。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续学习更高级算法打下坚实基础。
二、教学内容本章节教学内容主要包括以下三个方面：1. a算法基本原理与流程：- 引导学生了解a算法的发展背景、基本概念和原理。
- 详细讲解a算法的执行流程，包括数据预处理、参数设置、模型训练和结果分析等。
2. a算法编程实践：- 选用合适的编程语言（如Python）进行教学，让学生动手实现a算法。
- 结合实际案例，指导学生完成a算法的编程实践，提高学生的实际应用能力。
3. a算法应用案例分析：- 分析并讨论a算法在不同领域的应用，如推荐系统、图像识别等。
- 引导学生了解a算法在实际问题中的优势与局限性。
教学大纲安排如下：1. 引言与基本原理（1课时）2. a算法流程与关键步骤（2课时）3. 编程实践：实现a算法（2课时）4. a算法应用案例分析（1课时）5. 课程总结与拓展（1课时）教材章节及内容：- 第1章：算法概述，了解a算法的发展背景和基本概念。
ai课程设计
ai 课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解人工智能的基础概念，掌握人工智能的定义、应用领域及发展历程；2. 让学生掌握一种编程语言的基础知识，并能运用该语言实现简单的人工智能程序；3. 让学生了解人工智能技术在我国的发展现状及未来趋势。
技能目标：1. 培养学生运用编程语言进行人工智能程序设计的能力；2. 培养学生分析问题、解决问题的能力，能够将人工智能技术应用于实际生活中；3. 培养学生团队协作、沟通表达的能力，能在小组合作中共同完成项目。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对人工智能技术的兴趣和好奇心，激发学生主动学习的动力；2. 培养学生具备创新精神，敢于尝试新事物，勇于面对挑战；3. 培养学生具备正确的价值观，了解人工智能技术对社会发展的影响，关注科技伦理问题。
分析课程性质、学生特点和教学要求：本课程为人工智能入门课程，旨在让学生了解人工智能的基础知识，培养编程思维和创新能力。
学生处于初中年级，具有一定的逻辑思维能力和好奇心，但编程基础薄弱。
因此，课程设计应注重实践操作，以项目驱动教学，让学生在动手实践中掌握知识，提高技能。
课程目标分解为具体学习成果：1. 学生能够阐述人工智能的定义、应用领域和发展历程；2. 学生能够使用编程语言编写简单的人工智能程序；3. 学生能够分析现实生活中的人工智能应用，并提出改进意见；4. 学生能够在小组合作中积极参与讨论，共同完成项目任务；5. 学生能够关注人工智能技术对社会的影响，具备初步的科技伦理意识。
二、教学内容1. 人工智能基础概念：包括人工智能的定义、应用领域、发展历程等，参考教材第一章内容。
2. 编程语言入门：选择适合初中学生的编程语言，如Scratch或Python，讲解基本语法和操作，参考教材第二章内容。
3. 人工智能程序设计：教授学生如何运用编程语言实现简单的人工智能程序，如智能对话、图像识别等，参考教材第三章内容。
4. 人工智能技术应用与案例分析：分析现实生活中的人工智能应用，如智能家居、无人驾驶等，参考教材第四章内容。
人工智能课程设计
人工智能 课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解人工智能的基本概念、发展历程及在生活中的应用。
2. 掌握人工智能的核心技术，如机器学习、自然语言处理等。
3. 了解人工智能伦理和道德规范，认识到科技发展对社会的影响。
技能目标：1. 培养学生运用人工智能技术解决实际问题的能力。
2. 提高学生编程、数据分析等实践操作技能。
3. 培养学生团队协作、沟通表达的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对人工智能的兴趣和好奇心，培养其探索精神。
2. 引导学生树立正确的科技观，认识到人工智能对社会发展的积极作用。
3. 培养学生的道德素养，使其在应用人工智能时遵循伦理规范。
本课程针对的学生特点是具有一定的信息素养和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇心。
课程性质为理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力和创新精神。
在教学要求方面，注重启发式教学，引导学生主动探究，关注学生的个体差异，提高教学效果。
1. 知识层面：掌握人工智能的基本概念、技术和应用，了解伦理道德规范。
2. 技能层面：具备编程、数据分析等实践操作能力，能够解决实际问题。
3. 情感态度价值观层面：对人工智能产生浓厚兴趣，树立正确的科技观，遵循伦理规范。
二、教学内容1. 人工智能基本概念与历史- 人工智能的定义、分类及发展历程- 课本章节：第一章 人工智能概述2. 人工智能核心技术- 机器学习、深度学习、神经网络等基本原理- 自然语言处理、计算机视觉等应用技术- 课本章节：第二章至第四章 人工智能核心技术3. 人工智能应用与案例分析- 人工智能在医疗、教育、交通等领域的应用案例- 分析人工智能技术如何解决实际问题- 课本章节：第五章 人工智能应用案例4. 人工智能伦理与道德规范- 人工智能伦理原则、道德规范及法律法规- 课本章节：第六章 人工智能伦理与道德5. 实践操作与项目制作- 编程实践、数据分析等技能训练- 团队协作完成人工智能项目制作- 课本章节：第七章 实践操作与项目制作教学内容安排和进度：第一周：人工智能基本概念与历史第二周：人工智能核心技术（1）第三周：人工智能核心技术（2）第四周：人工智能应用与案例分析第五周：人工智能伦理与道德规范第六周：实践操作与项目制作（1）第七周：实践操作与项目制作（2）第八周：总结与展示教学内容确保科学性和系统性，注重理论与实践相结合，引导学生主动参与，培养实际操作能力和团队协作精神。
人工智能-A算法求解8数码问题
实验四 A*算法求解8数码问题一、实验目的熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解8数码难题，理解求解流程和搜索顺序。
二、实验原理A*算法是一种启发式图搜索算法，其特点在于对估价函数的定义上。
对于一般的启发式图搜索，总是选择估价函数f值最小的节点作为扩展节点。
因此，f 是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的，所以，可考虑每个节点n的估价函数值为两个分量：从起始节点到节点n的实际代价g(n)以及从节点n 到达目标节点的估价代价h(n)，且h(n)<=h*(n)，h*(n)为n节点到目标节点的最优路径的代价。
八数码问题是在3×3的九宫格棋盘上，排放有8个刻有1～8数码的将牌。
棋盘中有一个空格，允许紧邻空格的某一将牌可以移到空格中，这样通过平移将牌可以将某一将牌布局变换为另一布局。
针对给定的一种初始布局或结构（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。
如图1所示表示了一个具体的八数码问题求解。
图1 八数码问题的求解三、实验内容1、参考A*算法核心代码，以8数码问题为例实现A*算法的求解程序（编程语言不限），要求设计两种不同的估价函数。
2、在求解8数码问题的A*算法程序中，设置相同的初始状态和目标状态，针对不同的估价函数，求得问题的解，并比较它们对搜索算法性能的影响，包括扩展节点数、生成节点数等。
3、对于8数码问题，设置与图1所示相同的初始状态和目标状态，用宽度优先搜索算法（即令估计代价h(n)＝0的A*算法）求得问题的解，记录搜索过程中的扩展节点数、生成节点数。
4、提交实验报告和源程序。
四.实验截图五．源代码#include<iostream>#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#include"time.h"#include"string.h"#include<queue>#include<stack>using namespace std;const int N=3;//3*3棋?盘ìconst int Max_Step=32;//最?大洙?搜?索÷深?度èenum Direction{None,Up,Down,Left,Right};//方?向ò，?分?别纄对?应畖上?下?左哩?右?struct Chess//棋?盘ì{int chessNum[N][N];//棋?盘ì数簓码?int Value;//评à估à值μDirection BelockDirec;//所ù屏á蔽?方?向òstruct Chess * Parent;//父?节ú点?};void PrintChess(struct Chess *TheChess);//打洙?印?棋?盘ìstruct Chess * MoveChess(struct Chess * TheChess,Direction Direct,bool CreateNewChess);//移?动ˉ棋?盘ì数簓字?int Appraisal(struct Chess * TheChess,struct Chess * Target);//估à价?函ˉ数簓struct Chess * Search(struct Chess* Begin,struct Chess * Target);//A*搜?索÷函ˉ数簓int main(){//本?程ì序ò的?一?组哩?测a试?数簓据Y为a/*初?始?棋?盘ì*1 4 0**3 5 2**6 7 8**//*目?标括?棋?盘ì*0 1 2**3 4 5**6 7 8**/Chess Target;Chess *Begin,*ChessList;Begin=new Chess;int i;cout<<"请?输?入?初?始?棋?盘ì，?各÷数簓字?用?空?格?隔?开a：阰"<<endl;for(i=0;i<N;i++){for(int j=0;j<N;j++){cin>>Begin->chessNum[i][j];}}cout<<"请?输?入?目?标括?棋?盘ì，?各÷数簓字?用?空?格?隔?开a：阰"<<endl;for(i=0;i<N;i++){for(int j=0;j<N;j++){cin>>Target.chessNum[i][j];}}//获?取?初?始?棋?盘ìAppraisal(Begin,&Target);Begin->Parent=NULL;Begin->BelockDirec=None;Target.Value=0;cout<<"初?始?棋?盘ì:";PrintChess(Begin);cout<<"目?标括?棋?盘ì:";PrintChess(&Target);ChessList=Search(Begin,&Target);//搜?索÷//打洙?印?if(ChessList){/*将?返う?回?的?棋?盘ì列表括?利?用?栈?将?其?倒?叙e*/Chess *p=ChessList;stack<Chess *>Stack;while(p->Parent!=NULL){Stack.push(p);p=p->Parent;}cout<<"搜?索÷结á果?:"<<endl;int num=1;while(!Stack.empty()){cout<<"第台?<<num<<"步?: ";num++;PrintChess(Stack.top());Stack.pop();}cout<<"\n完?成é!"<<endl;}elsecout<<"搜?索÷不?到?结á果?，?搜?索÷深?度è大洙?于?2\n"<<endl;return 0;}//打洙?印?棋?盘ìvoid PrintChess(struct Chess *TheChess){cout<<"(评à估à值μ为a";cout<<TheChess->Value;cout<<")"<<endl;for(int i=0;i<N;i++){cout<<" ";for(int j=0;j<N;j++){cout<<TheChess->chessNum[i][j]<<" ";}cout<<endl;}}//移?动ˉ棋?盘ìstruct Chess * MoveChess(struct Chess * TheChess,Direction Direct,bool CreateNewChess) {struct Chess * NewChess;//获?取?空?闲D格?位?置?int i,j;for(i=0;i<N;i++){bool HasGetBlankCell=false;for(j=0;j<N;j++){if(TheChess->chessNum[i][j]==0){HasGetBlankCell=true;break;}}if(HasGetBlankCell)break;}int ii=i,jj=j;bool AbleMove=true;//判D断?是?否?可é以?移?动ˉswitch(Direct){case Up:i++;if(i>=N)AbleMove=false;break;case Down:i--;if(i<0)AbleMove=false;break;case Left:j++;if(j>=N)AbleMove=false;break;case Right:j--;if(j<0)AbleMove=false;break;};if(!AbleMove)//不?可é以?移?动ˉ则ò返う?回?原-节ú点?{return TheChess;}if(CreateNewChess){NewChess=new Chess();for(int x=0;x<N;x++){for(int y=0;y<N;y++)NewChess->chessNum[x][y]=TheChess->chessNum[x][y];//创洹?建¨新?棋?盘ì，?此?时骸?值μ与?原-棋?盘ì一?致?}}elseNewChess=TheChess;NewChess->chessNum[ii][jj] = NewChess->chessNum[i][j];//移?动ˉ数簓字?NewChess->chessNum[i][j]=0;//将?原-数簓字?位?置?设Θ?置?为a空?格?return NewChess;}//估à价?函ˉ数簓int Appraisal(struct Chess * TheChess,struct Chess * Target){int Value=0;for(int i=0;i<N;i++){for(int j=0;j<N;j++){if(TheChess->chessNum[i][j]!=Target->chessNum[i][j])Value++;}}TheChess->Value=Value;return Value;}//A*搜?索÷函ˉ数簓struct Chess * Search(struct Chess* Begin,struct Chess * Target){Chess *p1,*p2,*p;int Step=0;//深?度èp=NULL;queue<struct Chess *> Queue;Queue.push(Begin);//初?始?棋?盘ì入?队ó//搜?索÷do{p1=(struct Chess *)Queue.front();Queue.pop();//出?队ófor(int i=1;i<=4;i++)//分?别纄从洙?四?个?方?向ò推?导?出?新?子哩?节ú点? {Direction Direct=(Direction)i;if(Direct==p1->BelockDirec)//跳?过y屏á蔽?方?向òcontinue;p2=MoveChess(p1,Direct,true);//移?动ˉ数簓码?if(p2!=p1)//数簓码?是?否?可é以?移?动ˉ{Appraisal(p2,Target);//对?新?节ú点?估à价?if(p2->Value<=p1->Value)//是?否?为a优?越?节ú点?{p2->Parent=p1;switch(Direct)//设Θ?置?屏á蔽?方?向ò,防え?止1往?回?推?{case Up:p2->BelockDirec=Down;break;case Down:p2->BelockDirec=Up;break;case Left:p2->BelockDirec=Right;break;case Right:p2->BelockDirec=Left;break;}Queue.push(p2);//存?储洹?节ú点?到?待鋣处鋦理え?队ó列if(p2->Value==0)//为a0则ò,搜?索÷完?成é{p=p2;i=5;}}else{delete p2;//为a劣ⅷ?质ê节ú点?则ò抛×弃úp2=NULL;}}}Step++;if(Step>Max_Step)return NULL;}while(p==NULL || Queue.size()<=0);return p;}六、实验报告要求1、分析不同的估价函数对A*搜索算法性能的影响等。
A算法人工智能课程设计
人工智能（A*算法）一、 A*算法概述A*算法是到目前为止最快的一种计算最短路径的算法，但它一种‘较优’算法，即它一般只能找到较优解，而非最优解，但由于其高效性，使其在实时系统、人工智能等方面应用极其广泛。
A*算法结合了启发式方法（这种方法通过充分利用图给出的信息来动态地作出决定而使搜索次数大大降低）和形式化方法（这种方法不利用图给出的信息，而仅通过数学的形式分析，如Dijkstra算法）。
它通过一个估价函数（Heuristic Function）f(h)来估计图中的当前点p到终点的距离(带权值)，并由此决定它的搜索方向，当这条路径失败时，它会尝试其它路径。
因而我们可以发现，A*算法成功与否的关键在于估价函数的正确选择，从理论上说，一个完全正确的估价函数是可以非常迅速地得到问题的正确解答，但一般完全正确的估价函数是得不到的，因而A*算法不能保证它每次都得到正确解答。
一个不理想的估价函数可能会使它工作得很慢，甚至会给出错误的解答。
为了提高解答的正确性，我们可以适当地降低估价函数的值，从而使之进行更多的搜索，但这是以降低它的速度为代价的，因而我们可以根据实际对解答的速度和正确性的要求而设计出不同的方案，使之更具弹性。
二、 A*算法分析众所周知，对图的表示可以采用数组或链表，而且这些表示法也各也优缺点，数组可以方便地实现对其中某个元素的存取，但插入和删除操作却很困难，而链表则利于插入和删除，但对某个特定元素的定位却需借助于搜索。
而A*算法则需要快速插入和删除所求得的最优值以及可以对当前结点以下结点的操作，因而数组或链表都显得太通用了，用来实现A*算法会使速度有所降低。
要实现这些，可以通过二分树、跳转表等数据结构来实现，我采用的是简单而高效的带优先权的堆栈，经实验表明，一个1000个结点的图，插入而且移动一个排序的链表平均需500次比较和2次移动；未排序的链表平均需1000次比较和2次移动；而堆仅需10次比较和10次移动。
奥鹏大工20春《人工智能》大作业题目及要求 - A算法参考答案
大工20春《人工智能》大作业题目及要求参考答案题目： A*算法1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？人工智能是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、推理、学习、思考、规划等人类智能活动，来解决需要用人类智能才能解决的问题，以延伸人们智能的科学。
掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和求解技术，以及机器学习的技术方法. 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。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
2.《人工智能》课程设计,从以下5个题目中任选其一作答。
《人工智能》课程设计题目一：A*算法要求：（1）撰写一份word文档，里面包括（算法思路、算法程序框图、重排九宫问题）章节。
（2）算法思路：简单介绍该算法的基本思想，100字左右即可。
（3）算法程序框图：绘制流程图或原理图，从算法的开始到结束的程序框图。
（4）对于重排九宫问题的启发式函数： f (x)= p(x)+3s(x)p(x)是x 结点和目标结点相比每个将牌“离家”的最短距离之和；s(x)是：每个将牌和目标相比，若该将牌的后继和目标中该将牌的后继不同，则该将牌得2分，相同则该将牌得0分，中间位置有将牌得1分，没将牌得0分。
对于给定的初始格局和目标状态请按此启发式函数给出搜索的状态空间图。
初始格局 目标状态答：一、问题描述八数码问题作为一个经典的问题被大家所熟知，该问题是求解如何从开始的一个状态（布局）到达目标状态所需步数最少的问题。
A算法人工智能课程设计
人工智能（A*算法）05级计算机二班姓名: 学号:054一、A*算法概述A*算法是到目前为止最快的一种计算最短路径的算法，但它一种‘较优’算法，即它一般只能找到较优解，而非最优解，但由于其高效性，使其在实时系统、人工智能等方面应用极其广泛。
A*算法结合了启发式方法（这种方法通过充分利用图给出的信息来动态地作出决定而使搜索次数大大降低）和形式化方法（这种方法不利用图给出的信息，而仅通过数学的形式分析，如Dijkstra算法）。
它通过一个估价函数（Heuristic Function）f(h)来估计图中的当前点p到终点的距离(带权值)，并由此决定它的搜索方向，当这条路径失败时，它会尝试其它路径。
因而我们可以发现，A*算法成功与否的关键在于估价函数的正确选择，从理论上说，一个完全正确的估价函数是可以非常迅速地得到问题的正确解答，但一般完全正确的估价函数是得不到的，因而A*算法不能保证它每次都得到正确解答。
一个不理想的估价函数可能会使它工作得很慢，甚至会给出错误的解答。
为了提高解答的正确性，我们可以适当地降低估价函数的值，从而使之进行更多的搜索，但这是以降低它的速度为代价的，因而我们可以根据实际对解答的速度和正确性的要求而设计出不同的方案，使之更具弹性。
二、A*算法分析众所周知，对图的表示可以采用数组或链表，而且这些表示法也各也优缺点，数组可以方便地实现对其中某个元素的存取，但插入和删除操作却很困难，而链表则利于插入和删除，但对某个特定元素的定位却需借助于搜索。
而A*算法则需要快速插入和删除所求得的最优值以及可以对当前结点以下结点的操作，因而数组或链表都显得太通用了，用来实现A*算法会使速度有所降低。
要实现这些，可以通过二分树、跳转表等数据结构来实现，我采用的是简单而高效的带优先权的堆栈，经实验表明，一个1000个结点的图，插入而且移动一个排序的链表平均需500次比较和2次移动；未排序的链表平均需1000次比较和2次移动；而堆仅需10次比较和10次移动。
大连理工大学《人工智能》大作业及要求
学习中间：专业：年级：学号：学生：题目：1.谈谈你对本课程学习过程中的心得当会与主张？经过这门课程的学习，我对人工智能有了一些简略的理性知道，我晓得了人工智能从诞生到开展阅历一个绵长的过程，许多人为此做出了不懈的尽力。
我觉得这门课程是一门赋有应战性的科学，而从事这项工作的人不只要懂得计算机常识，还需求懂得心思学和哲学。
2. 《人工智能》课程设计, 从以下5个题目中任选其一作答。
《人工智能》课程设计留意：从以下5个题目中任选其一作答。
总则：不约束编程语言，提交word文档，不要提交紧缩包作业提交：大作业上交时文件名写法为：[名字奥鹏卡号学习中间]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中间[1]VIP）以附件word文档方式上交离线作业（附件的巨细约束在10M以内），挑选已完结的作业（留意命名），点提交即可。
如下图所示。
留意事项：独立完结作业，禁绝抄袭其别人或许请人代做，如有相同作业，分数以零分计！题目一：A*算法要求：（1）编撰一份word文档，里边包含（算法思路、算法程序框图、重排九宫疑问）章节。
（2）算法思路：简略介绍该算法的根本思想，100字摆布即可。
（3）算法程序框图：制作流程图或原理图，从算法的开端到完毕的程序框图。
（4）关于重排九宫疑问的启示式函数： f (x)= p(x)+3s(x)p(x)是x结点和方针结点比较每个将牌“离家”的最短间隔之和；s(x)是：每个将牌和方针比较，若该将牌的后继和方针中该将牌的后继不一样，则该将牌得2分，一样则该将牌得0分，中心方位有将牌得1分，没将牌得0分。
关于给定的初始格式和方针状况请按此启示式函数给出查找的状况空间图。
初始格式方针状况题目二：回归算法要求：（1）编撰一份word文档，里边包含（常见的回归算法、根据实例的算法详细细节）章节。
（2）常见的回归算法包含：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐渐式回归（Stepwise Regression），多元自习惯回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点滑润估量（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），请挑选一个算法描绘下算法中心思想（3）随意选用一个实例完成你所挑选的回归算法。
人工智能方向课程设计
方向课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解的基本概念、技术和应用，培养学生对的兴趣和好奇心，提高学生的创新能力和解决问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）理解的基本概念和原理；（2）掌握关键技术，如机器学习、自然语言处理等；（3）了解在各个领域的应用，如医疗、教育、交通等。
2.技能目标：（1）能够运用技术解决实际问题；（2）具备编程能力，能编写简单的程序；（3）学会分析数据，并能进行简单的数据处理。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对的兴趣和好奇心；（2）增强学生对科技创新的认同感，提高学生的创新意识；（3）使学生认识到在生活中的重要性，培养学生的社会责任感和使命感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括的基本概念、关键技术及其应用。
具体安排如下：1.第一章：概述（1）的定义和发展历程；（2）的应用领域和前景。
2.第二章：机器学习（1）机器学习的基本概念和分类；（2）监督学习算法：线性回归、支持向量机等；（3）无监督学习算法：聚类、降维等。
3.第三章：自然语言处理（1）自然语言处理的基本概念和方法；（2）分词、词性标注、命名实体识别等任务；（3）基于深度学习的自然语言处理技术。
4.第四章：应用案例分析（1）在医疗、教育、交通等领域的应用案例；（2）分析案例中技术的应用和优势；（3）探讨应用的挑战和未来发展。
三、教学方法本课程采用讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：通过讲解的基本概念、原理和关键技术，使学生掌握相关知识。
2.讨论法：学生就的应用案例进行讨论，分析案例中技术的应用和优势，提高学生的分析能力。
3.案例分析法：分析在各个领域的应用案例，使学生了解技术的实际应用，增强学生的实践能力。
4.实验法：安排学生进行编程实践和实验操作，培养学生的动手能力和创新能力。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
ai智能课程设计
智能课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解（）的基本概念、原理和应用，掌握的基本技术和方法，培养学生的创新能力和实际问题解决能力。
具体目标如下：1.知识目标：•理解的基本概念、历史和发展趋势。
•掌握机器学习、自然语言处理、计算机视觉等基本技术。
•了解在各个领域的应用和影响。
2.技能目标：•学会使用机器学习库和工具进行简单的项目开发。
•能够分析应用的优缺点和潜在问题。
•具备将技术应用到实际问题解决中的能力。
3.情感态度价值观目标：•培养学生对的兴趣和好奇心。
•引导学生正确认识和使用，关注其对社会和伦理的影响。
•培养学生的团队合作精神和创新意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括的基本概念、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
具体安排如下：1.第一章：概述•的定义、历史和发展趋势。
•的应用领域和挑战。
2.第二章：机器学习•监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念。
•常用机器学习算法和模型的原理和应用。
3.第三章：自然语言处理•自然语言处理的基本概念和技术。
•常用自然语言处理任务和算法。
4.第四章：计算机视觉•计算机视觉的基本概念和技术。
•常用计算机视觉任务和算法。
5.第五章：应用案例分析•分析在医疗、金融、教育等领域的应用案例。
•讨论的伦理和社会影响。
三、教学方法本课程将采用讲授法、案例分析法、实验法和讨论法等多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：用于讲解基本概念、原理和算法。
2.案例分析法：通过分析实际应用案例，让学生了解的应用和挑战。
3.实验法：让学生通过动手实践，掌握的基本技术和方法。
4.讨论法：引导学生思考的伦理和社会问题，培养学生的批判性思维。
四、教学资源本课程将使用教材《：一种现代的方法》作为主要教学资源，同时提供相关的参考书、多媒体资料和实验设备。
此外，还将利用网络资源，如学术论文、新闻报道等，为学生提供丰富的学习材料和实时更新的信息。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试和项目实践等，以全面客观地评价学生的学习成果。
a算法课程设计
a 算法课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握算法的基本概念、常见算法及其实现方法，培养学生解决问题的能力和逻辑思维能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）理解算法的基本概念，包括算法、输入、输出和有效性等。
（2）掌握常见的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序等。
（3）掌握常见的查找算法，如顺序查找、二分查找等。
（4）了解算法的时间复杂度和空间复杂度。
2.技能目标：（1）能够运用算法解决实际问题，如排序、查找等。
（2）能够编写简单的算法程序，加深对算法实现的理解。
（3）培养学生的团队协作能力和问题解决能力。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对算法学习的兴趣，增强学习的主动性。
（2）培养学生良好的编程习惯，提高代码质量。
（3）培养学生团队协作、互相帮助的精神，提高团队凝聚力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括算法的基本概念、常见算法及其实现方法。
具体安排如下：1.第一章：算法概述（1）算法的定义与性质（2）算法的表示方法（3）算法的有效性2.第二章：排序算法（1）冒泡排序（2）选择排序（3）插入排序（4）快速排序3.第三章：查找算法（1）顺序查找（2）二分查找4.第四章：算法复杂度分析（1）时间复杂度（2）空间复杂度三、教学方法本课程采用讲授法、案例分析法和实验法相结合的教学方法，具体如下：1.讲授法：通过讲解算法的基本概念、原理和实现方法，使学生掌握算法的相关知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生更好地理解算法在解决问题中的应用。
3.实验法：让学生动手编写算法程序，培养学生的实际操作能力和问题解决能力。
四、教学资源1.教材：《算法导论》2.参考书：《数据结构与算法分析》3.多媒体资料：课件、教学视频等。
4.实验设备：计算机、网络等。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试三个部分，以保证评估的全面性和客观性。
1.平时表现：包括课堂参与度、小组讨论和实验报告等，主要评估学生的学习态度和动手能力。
计算机ai算法课程设计
计算机ai算法课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解人工智能及AI算法的基本概念，掌握常见的人工智能算法类型及特点。
2. 学生能够描述几种主要的机器学习算法，并了解其在实际应用中的优势与局限。
3. 学生能够阐述深度学习的基本原理，及其在计算机视觉和自然语言处理等领域中的应用。
技能目标：1. 学生能够运用所学的机器学习算法，独立完成简单的数据分析任务。
2. 学生能够使用至少一种编程语言（如Python）结合相关库（如TensorFlow、PyTorch）实现基础的AI算法。
3. 学生通过项目实践，能够设计并优化简单的AI算法模型，解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对人工智能技术的兴趣，激发他们探索未知、创造新技术的热情。
2. 增强学生对团队合作的认识，培养在项目实践中分工合作、共同解决问题的能力。
3. 引导学生理解人工智能技术对社会发展的意义，认识到技术在服务社会、促进进步中的作用，并树立正确的技术伦理观。
课程性质分析：本课程为选修课，旨在拓展学生的知识视野，提升他们在信息技术领域的专业素养。
课程内容紧密结合当前人工智能技术发展趋势，强调理论与实践相结合。
学生特点分析：考虑到学生所在年级的特点，他们已具备一定的计算机科学基础和编程能力，对新鲜技术充满好奇，但需要进一步引导他们将理论知识应用到实际问题解决中。
教学要求：1. 教学内容需紧密结合教材，注重知识的系统性和连贯性。
2. 教学过程要注重启发式教学，引导学生主动探究、积极实践。
3. 教学评价要关注学生在知识掌握、技能运用及情感态度价值观方面的全面发展。
二、教学内容1. 人工智能基础概念：涵盖人工智能的定义、发展历程、应用领域及其对社会的影响。
- 教材章节：第一章 人工智能概述2. 机器学习算法：介绍监督学习、无监督学习、强化学习等基本类型，重点讲解决策树、支持向量机、K-近邻等经典算法。
- 教材章节：第二章 机器学习基础3. 深度学习原理：讲解神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型，及其在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的应用。
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A算法人工智能课程设
计
文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
人工智能（A*算法）
一、 A*算法概述
A*算法是到目前为止最快的一种计算最短路径的算法，但它一种‘较优’算法，即它一般只能找到较优解，而非最优解，但由于其高效性，使其在实时系统、人工智能等方面应用极其广泛。
A*算法结合了启发式方法（这种方法通过充分利用图给出的信息来动态地作出决定而使搜索次数大大降低）和形式化方法（这种方法不利用图给出的信息，而仅通过数学的形式分析，如Dijkstra算法）。
它通过一个估价函数（Heuristic Function）f(h)来估计图中的当前点p到终点的距离(带权值)，并由此决定它的搜索方向，当这条路径失败时，它会尝试其它路径。
因而我们可以发现，A*算法成功与否的关键在于估价函数的正确选择，从理论上说，一个完全正确的估价函数是可以非常迅速地得到问题的正确解答，但一般完全正确的估价函数是得不到的，因而A*算法不能保证它每次都得到正确解答。
一个不理想的估价函数可能会使它工作得很慢，甚至会给出错误的解答。
为了提高解答的正确性，我们可以适当地降低估价函数的值，从而使之进行更多的搜索，但这是以降低它的速度为代价的，因而我们可以根据实际对解答的速度和正确性的要求而设计出不同的方案，使之更具弹性。
二、 A*算法分析
众所周知，对图的表示可以采用数组或链表，而且这些表示法也各也优缺点，数组可以方便地实现对其中某个元素的存取，但插入和删除操作却很困难，而链表则利于插入和删除，但对某个特定元素的定位却需借助于搜索。
而A*算法则需要快速插入和删除所求得的最优值以及可以对当前结点以下结点的操作，因而数组或链表都显得太通用了，用来实现A*算法会使速度有所降低。
要实现这些，可以通过二分树、跳转表等数据结构来实现，我采用的是简单而高效的带优先权的堆栈，经实验表明，一个1000个结点的图，插入而且移动一个排序的链表平均需500次比较和2次移
动；未排序的链表平均需1000次比较和2次移动；而堆仅需10次比较和10次移动。
需要指出的是，当结点数n大于10，000时，堆将不再是正确的选择，但这足已满足我们一般的要求。
求出2D的迷宫中起始点S到目标点E的最短路径？
算法：
findpath()
{
把S点加入树根（各点所在的树的高度表示从S点到该点所走过的步数）；
把S点加入排序队列（按该点到E点的距离排序+走过的步数从小到大排序）；
1、排序队列sort_queue中距离最小的第一个点出列，并保存入store_queue中
2、从出列的点出发，分别向4个（或8个）方向中的一个各走出一步
3、并估算第2步所走到位置到目标点的距离，并把该位置加入树，最后把该点按距离从小到大排序后并放入队列中（由trytile函数实现）
4、如果该点从四个方向上都不能移动，则把该点从store_queue中删除
5、回到第一点，直到找到E点则结束
从目标点回溯树，直到树根则可以找到最佳路径，并保存在path[]中}
文末附带的程序参考了风云的最短路径代码，并加以改进和优化：
把原来用于存放已处理节点的堆栈改为队列（store_queue），这样在从
sort_queue队列出列时可直接放入store_queue中。
解除了地图大小的限制（如果有64K内存限制时，地图大小只能是
180x180）。
删除了原程序中的一些冗余，见程序中的注释。
程序继续使用dis_map数组保存各点历史历史最佳距离，也包含了某点是否已经经过的信息，虽然这样做可能会比使用链表多用一些内存，但是在搜索时可以节省不时间。
程序更具有实用性，可直接或修改后运用于你的程序中，但请你使用该代码后应该返回一些信息给我，如算法的改进或使用于什么程序等。
三、A*算法程序
本程序可以用Borland C++或DJGPP编译
#include <>
#include <>
#include <>
#include <>
#define tile_num(x,y) ((y)*map_w+(x)) ;
}
}
int readmap()
{
FILE *f;
int i,j;
f=fopen("","r");
assert(f);
fscanf(f,"%d,%d\n",&map_w,&map_h);
map=malloc(map_w*map_h+1);
assert(map);
for(i=0;i fgets(map+tile_num(0,i),map_w+2,f);
fclose(f);
start_x=-1,end_x=-1;
for (i=0;i for (j=0;j if (map[tile_num(j,i)]=='s')
map[tile_num(j,i)]=' ',start_x=j,start_y=i;
if (map[tile_num(j,i)]=='e') map[tile_num(j,i)]=' ',end_x=j,end_y=i; }
assert(start_x>=0 && end_x>=0);
dis_map=malloc(map_w*map_h*sizeof(*dis_map));
assert(dis_map);
return 0;
}
void showmap()
{
int i,j;
clrscr();
for (i=0;i gotoxy(1,i+1);
for (j=0;j if (map[tile_num(j,i)]!=' ') cprintf("O"); else cprintf(" ");
}
gotoxy(start_x+1,start_y+1);
cprintf("s");
gotoxy(end_x+1,end_y+1);
cprintf("e");
}
int main()
{
int * path;
readmap();
showmap();
getch();
path=findpath();
printpath(path);
if(dis_map) free(dis_map);
if(path) free(path);
if(map) free(map);
getch();
return 0;
}
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<!--[endif]-->
四、运行结果
五、心得
本次大作业自己努力做了前面的分析,虽然程序简单,在一开始运行的时候找不到主函数,经过认真的改正,终于发现了问题,自己的编程技巧不是很好,借鉴了资料和同学们的意见终于可以能够运行,并的出结果,在次人工智能大作业中学到了很多的专业知识,也知道人工只能也是一门很重要的课程。