人工智能 八数码游戏

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用A星算法解决八数码问题

用A星算法解决八数码问题

A*算法解决八数码问题1 问题描述什么是八数码问题八数码游戏包括一个3×3的棋盘,棋盘上摆放着8个数字的棋子,留下一个空位。

与空位相邻的棋子可以滑动到空位中。

游戏的目的是要达到一个特定的目标状态。

标注的形式化如下:问题的搜索形式描述状态:状态描述了8个棋子和空位在棋盘的9个方格上的分布。

初始状态:任何状态都可以被指定为初始状态。

操作符:用来产生4个行动(上下左右移动)。

目标测试:用来检测状态是否能匹配上图的目标布局。

路径费用函数:每一步的费用为1,因此整个路径的费用是路径中的步数。

现在任意给定一个初始状态,要求找到一种搜索策略,用尽可能少的步数得到上图的目标状态。

解决方案介绍算法思想(估价函数是搜索特性的一种数学表示,是指从问题树根节点到达目标节点所要耗费的全部代价的一种估算,记为f(n)。

估价函数通常由两部分组成,其数学表达式为f(n)=g(n)+h(n)其中f(n) 是节点n从初始点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h(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。

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。

搜索中利用启发式信息,对当前未扩展结点根据设定的估价函数值选取离目标最近的结点进行扩展,从而缩小搜索空间,更快的得到最优解,提高效率。

启发函数进一步考虑当前结点与目标结点的距离信息,令启发函数h ( n )为当前8个数字位与目标结点对应数字位距离和(不考虑中间路径),且对于目标状态有 h ( t ) = 0,对于结点m和n (n 是m的子结点)有h ( m ) – h ( n ) <= 1 = Cost ( m, n ) 满足单调限制条件。

【精编范文】八数码实验报告-推荐word版 (17页)

【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)。

人工智能词汇表

人工智能词汇表

人工智能词汇表 (技术文章)阿天发表于:04-12-08 20:421,AI:AI是人工智能英文单词Artificial Intelligence的缩写。

2,人工智能:人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。

3,产生式系统:产生式系统是Post于1943年提出的一种计算形式体系里所使用的术语,主要是使用类似于文法的规则,对符号串作替换运算。

到了60年代产生式系统成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础,并用它来建立人类认识的模型。

到现在产生式系统已发展成为人工智能系统中最典型最普遍的一种结构,例如目前大多数的专家系统都采用产生式系统的结构来建造。

产生式系统由综合数据库、一组产生式规则(规则集)和一个控制系统(控制策略)三部分组成,称为产生式系统的三要素。

4,产生式系统的三要素:产生式系统的三要素是综合数据库、一组产生式规则(规则集)和一个控制系统(控制策略)。

5,产生式规则:产生式规则是知识表示的一种形式,其形式如下: IF <前件> THEN <后件> 其中规则的<前件>表达的是该条规则所要满足的条件,规则的<后件>表示的是该规则所得出的结论,或者动作。

规则表达的可以是与待求解的问题有关的客观规律方面的知识,也可以是对求解问题有帮助的策略方面的知识。

6,八数码游戏(八数码问题):八数码游戏(八数码问题)描述为:在3×3组成的九宫格棋盘上,摆有八个将牌,每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。

棋盘中留有一个空格,允许其周围的某一个将牌向空格移动,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。

7,传教士和野人问题(M-C问题):传教士和野人问题描述为:有N个传教士和N个野人来到河边准备渡河,河岸有一条船,每次至多可供k人乘渡。

人工智能考试整理

人工智能考试整理

人工智能考试整理智能的综合性定义:智能是知识与智力的总与。

其中知识是智能行为的基础。

智能的特征:1)具有经历与思维能力存贮有感官得到的外界信息并加以处理(如分析,计算,联想、决策等)2)具有感知能力:通过感官获取外部信息的能力。

3)具有自习惯能力通过与外部世界交互学习,积存经验,增长知识,以习惯环境变化。

4)具有表达能力通过语言、手势、表情等方式完成信息的输出。

深蓝:能够模拟人的思维,进行博弈的计算机。

1997年5月12日,一个名为“深蓝”(deep Blue )的IBM计算机系统战胜当时的国际象棋冠军盖利.卡斯帕罗夫图灵测试:两个房间,一个是人,一个是机器,测试者通过一系列的提问,假如提问题的人无法分辨是人还是机器在回答问题,则认为该机器具有智能人工智能(Artifical Intelligence,简称AI)又称机智能machine intelligence,通常认为起源于美国1956年的一次夏季讨论(达特茅斯会议)在这次会议上,第一次提出了“Artifical Intelligence”这个词。

AI的本质问题:研究如何制造出人造的智能机器或者系统,来模拟人类的智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。

产生式系统由三个部分构成1)综合数据库(Globe Database)也称之:事实库,上下文等。

作用:存放问题求解的过程中产生的状态描述信息。

2)规则库(Rule Base)(问题本身知识、求解知识)也称之规则基、规则集等。

作用:存放规则知识。

产生式规则的通常表达形式:IF(前提)…THEN(结论)…即:假如…那么….例:1)数学定理2)IF A是一种动物AND A 是哺乳动物AND A 吃肉THEN A 是高级动物关于不精确推理当规则的前提成立时,结论并非完全成立。

这种推理称之不精确推理。

通常使用阈值方法来解决此类问题。

(3)操纵策略(Control Strategy)a 选择规则库中的规则与综合数据库的已知事实进行匹配,匹配成功的规则为可用规则,否则为不可用规则。

网院北语18秋《人工智能导论》作业_1(满分)

网院北语18秋《人工智能导论》作业_1(满分)

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 单选题1(4分) : 我国是从_年才开始人工智能课题的研究,主要在定理证明、汉语自然语言理解、机器人及专家系统方面设立课题,并取得一些初步成果。

A: 1978B: 1960C: 1950D: 19592(4分) : 用产生式系统来描述一个具体问题。

设字符转换问题规则如下:1. A∧B→C;2. A∧C→D;3. B∧C→G;4. B∧E→F;5. D→E;已知:A,B 求:F。

设综合数据库用集合{x}表示,其中x为字符。

采用顺序排队的控制策略。

初始状态{A,B}。

根据已经给出的字符的转换规则,用"IF ~ THEN ~"的形式表示,其中错误的是:_。

A: 1.IF A∧B THEN CB: 2.IF A∧C THEN DC: 3.IF B∧C THEN GD: 4.IF B∧E THEN FE: 5.IF E THEN D3(4分) : 基于规则的逆向演绎系统的子句形式:_。

A: 子句的合取式(合取范式)B: 子句的析取式(析取范式)C: 文字的析取式D: 文字的合取式4(4分) : 有时问题的解,又可以称为_。

A: 问题全状态空间B: 搜索空间C: 最优解D: 解路径5(4分) : 用产生式系统来描述一个具体问题。

设字符转换问题规则如下:1. A∧B→C;2. A∧C→D;3. B∧C→G;4. B∧E→F;5. D→E;已知:A,B 求:F。

设综合数据库用集合{x}表示,其中x为字符。

采用顺序排队的控制策略。

初始状态{A,B}。

当可触发规则为(3)(5)时,执行被触发规则为_。

A: (2)B: (3)C: (4)D: (5)6(4分) : 八数码游戏的初始状态为"283450716",而结束状态为"123456780"。

八数码问题

八数码问题
1*4!+1*5!
+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:

137246852状态可以衍生三个状态,假如选择

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

西电人工智能大作业八数码问题

西电人工智能大作业八数码问题

人工智能关于八数码问题摘要:八数码问题是人工智能中一个很典型的智力问题。

本文以状态空间搜索的观点讨论了八数码问题,给出了八数码问题的C++算法与实现的思想,分析了A 算法的可采纳性等及系统的特点。

关键词九宫重排,状态空间,启发式搜索,A 算法1引言九宫重排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,剩下一个位置为空,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,将初始状态转化为目标状态。

状态转换的规则:空格四周的数移向空格,我们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。

九宫重排问题的求解方法,就是从给定的初始状态出发,不断地空格上下左右的数码移至空格,将一个状态转化成其它状态,直到产生目标状态。

一、问题描述1.1 待解决问题的解释八数码游戏(八数码问题)描述为:在3×3组成的九宫格棋盘上,摆有八个将牌,每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。

棋盘中留有一个空格,允许其周围的某一个将牌向空格移动,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。

1.2 问题的搜索形式描述(4要素)初始状态:8个数字将牌和空格在九宫格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。

后继函数: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。

二、 A*算法介绍2.1 搜索算法一般介绍不管哪种搜索,都统一用这样的形式表示:搜索的对象是一个图,它面向一个问题,不一定有明确的存储形式,但它里面的一个结点都有可能是一个解(可行解),搜索的目的有两个方面,或者求可行解,或者从可行解集中求最优解。

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。

9ArtificialIntelligence(第11章人工智能)精品文档

9ArtificialIntelligence(第11章人工智能)精品文档
Michael O. Rabin Dana S. Scott
Richard M. Karp Edward
Feigenbaum Raj Reddy
姚期智
Charles Thacker
人工智能,人类认知心理学和列表处理 (list processing)
非确定性自动机 算法理论,尤其是NP-完全性理论
大规模人工智能系统
人工智能新技术 计算智能:神经计算;模糊计算;进化计算;自然计算 人工生命:人工脑;细胞自动机 分布智能:多Agent , 群体智能 数据挖掘:知识发现;数据挖掘
人工智能应用
1 Symbolic Computation符号计算
符号计算:又称代数运算,是一种智能化的 计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理 数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合 等。可以进行符号计算的计算机软件系统,计算 机代数系统软件:Mathematica和Maple。
原理:假定从一家门户网站的首页出发,先下载这个网页, 然后分析这个网页,找到所有超链接,也就知道了这家网站首 页所直接连接的全部网页,诸如雅虎邮件、雅虎财经、雅虎新 闻等。接下来,访问、下载并分析这家网站的邮件等网页,又 能找到其他相连的网页。如此循环,就下载整个互联网。在网 络爬虫中,使用一个称为“哈希表”(Hash Table)的列表而不 是一个记事本纪录网页是否下载过的信息。
人类与机器最终都无法接受他,大卫只有唯一的一 个伙伴机器泰迪(Teddy)----他的超级玩具泰迪熊,也是 他的保护者。大卫开始踏上了旅程,去寻找真正属于 自己的地方。他发现在那个世界中,机器人和机器之 间的差距是那么的巨大,又是那么的脆弱。他要找寻 自我、探索人性,成为一个真正意义上的人…….

《人工智能》结课总结

《人工智能》结课总结

《人工智能》结课总结0.30 考试基本情况时间:5月28日晚题型:选择:10*1填空:15*1名词解释:5*3解答题:5*5应用题:3*5+2*102.00 考试范围:提示:复习最好用书;考试整体难度不大,但题目量较多;注意有的放矢。

不考查补充内容,主要是1-6章3.00 各章节分值分布:1:10分左右;2:13分左右;3:23分左右,比较重要;4:15分左右;5:30分左右,算法比较容易考;6:10分左右。

4.10 复习方法:题型+分值分布=》考试情况填空与选择主要以主观题目为主;名词解释:都是章节中的重要内容,如:某个公式的组成部分;某个算法的描述(主要是简单算法,不会有A算法A*算法什么的。

)提示:没有类似于“人工智能是什么”的题目;有书的最好看书;描述内容大体上意思相同就可以,但公式定义一定要完全正确。

6.00 问答题:主要集中于基本问题的问答。

应用题:主要集中于中间4章;典型计算和典型算法应用。

8.40 第一章题型:填空与选择分值:10分左右提示:定义很多,不需要都背下来;AI是一门综合性学科;其余内容也不排除有一两分。

11.30 主要内容发展的五个时期:要求知道孕育期(1956年前)形成期(1956年-1969年)-达特茅斯会议发展期-基于知识的系统实用期-神经网络的复兴智能主体的兴起研究内容:了解知识表示、自动推理、搜索、机器学习三大学派:知道名称及具体含义符号主义:强调物理符号系统,人类智能的基本单元是符号,认知过程就是符号操作过程,从而思维就是符号计算。

连接主义:又称仿生学派,强调神经元的运作,人工智能可以通过仿生人类的大脑的结构来实现,它研究的内容就是神经网络。

行为主义:行为主义又称为进化主义或控制论学派,是基于控制论和“动作--感知”型控制系统的人工智能学派,属于非符号处理方法。

14.30 主要研究领域:了解即可专家系统、数据挖掘、语义网络、模式识别、自然语言理解、机器人、博弈、智能控制和自动推理证明。

八数码

八数码
值得注意的是,并非任意的一个初始状态都能到达所给定的最终状态,例如:若初始状态是273840516,0代表空格,则无法到达状态123804765。
3
在众多的搜索算法中,在八数码问题上我选用的是宽度优先搜索和A*算法两种。
(1)宽度优先搜索
宽度优先搜索过程如下:
1)把起始节点放到OPEN表中。
2)如果OPEN是个空表,则没有解,失败退出;否则继续。
(d)比较新旧路径代价。如果g(SUC)<g(OLD),则重新确定OLD的父辈节点为BESTNODE,记下较小代价g(OLD),并修正f(OLD)值。
(e)若至OLD节点的代价较低或一样,则停止扩展节点。
(f)若SUCCSSOR不在OPEN表中,则看其是否在CLOSED表中。
(g)若SUCCSSOR在CLOSED表中,则转向c。
③若在a中没有了该结点,则计算此结点的g、h、f和路径(与宽度优先搜索相同),并把此结点加入到a中,并转到步骤①中。
(e)输出结果(与宽度优先搜索相同)。
5
本次将课本的理论知识变成现实是一大进步,前段时期,程序运行的有问题,经过不懈的努力,终于还是成功了,总结经验,主要没有注意细节的把握,要编写一个程序,会产生错误的概率是很高的,而能够完全按照自己的要求实现某些功能的概率是比较小的,所以,在编程的过程中,要考虑周全,更不能有想当然的思想。
1)把起始节点放到OPEN表中。
2)判断初始结点是否是目标结点,若是则成功,退出;否则继续。
3)如果OPEN是个空表,则没有解,失败退出;否则继续。
4)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。
5)扩展节点n,将其子节点放入OPEN表的尾部,并为每个子节点配置指向节点n的指针

人工智能中A *算法的程序实现——八数码问题的演示程序

人工智能中A *算法的程序实现——八数码问题的演示程序
数 码 个 数 ( 目标 状 态 相 比 ) 是 从 n 到 目 标 和 ,
部 分 无 序 . 否 能 找 到 一 个 数 码 移 动 序 列 使 是
初 始 的无 序数码 转 变 为一些 特 殊 的排 列 . 达
到 目标 状 态 。这 种 问题 的 含 义是 给 定 一 种 初
始 布 局 f 初 始 状 态 ) 一 个 目标 布 局 ( 目 称 和 称
索 , 由 于 生 成 的搜 索 树 存 储 空 问 大 , 搜 索 但 且 效 率 不 高 囡 此 常 使 用 启 发 式 搜 索 以 控 制 搜
投 稿 日期 20 0 1—1 2—1 1
节 点 最 佳 路 径 的 估 计 代 价 在 这 里 主 要 是 h
作 者 简 介 : 雪 梅 . 教 , 要 从 书 编 译 技 术 研 究 和 计 算 机 专 业 谋 教 学 工 作 娥 助 主
维普资讯
人 工 智 能 中 A 算 法 的 程 序 实 现
— —
八 数 码 问 题 的 演 示程 序
姚 雪 梅
( 庆 交 通 学 院计 算 机 系 , 庆 重 重

407 ) 0 0 4
要 : 数 码 问 题 是 人 I 智 能 领 域 中 的 一 个 游 戏 难 题 . 章 旨在 介 绍 ^ 数 码 问 题 以 八 文
d mo p o a i e r gr m ofe ght— p z e i e phi uz l n D l
Ke r s: I e g t p z l h urs i e r h; l o i m ; l i y wo d A ; i h — u z e ̄ e i tc s a c a g rt h A De ph

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。

采用A星算法实现八数码问题

采用A星算法实现八数码问题

人工智能实验一报告题目:采用A*算法解决八数码问题成员:李文、郭弯弯学号:、专业:计算机科学与技术完成日期: 2016/04/09一、实验要求、目的及分工1.1实验要求使用A*算法实现八数码问题,并用图形界面展示。

1.2实验目的a. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程;b. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用;c. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。

1.3实验分工我们小组共两个人,共同查找背景资料,李文同学主要负责源代码,郭弯弯同学主要负责实验报告以及演示文稿的完成。

二、实验问题2.1问题描述所谓八数码问题是指这样一种游戏:将分别标有数字1,2,3,…,8 的八块正方形数码牌任意地放在一块3×3 的数码盘上。

放牌时要求不能重叠。

于是,在3×3 的数码盘上出现了一个空格。

现在要求按照每次只能将与空格相邻的数码牌与空格交换的原则,不断移动该空格方块以使其和相邻的方块互换,直至达到所定义的目标状态。

空格方块在中间位置时有上、下、左、右4个方向可移动,在四个角落上有2个方向可移动,在其他位置上有3个方向可移动,问题描述如下图所示:(a) 初始状态 (b) 目标状态图1 八数码问题示意图2.2问题解释首先,八数码问题包括一个初始状态(START) 和目标状态(TRAGET),所谓解决八数码问题就是在两个状态间寻找一系列可过渡状态:(START>STATE1>STATE2>...>TARGET )这个状态是否存在就是我们要解决的第一个问题;第二个问题是我们要求出走的路径是什么。

2.3八数码问题形式化描述初始状态:初始状态向量:规定向量中各分量对应的位置,各位置上的数字。

把3×3的棋盘写成一个二维向量。

我们可以设定初始状态:<1,5,2,4,0,3,6,7,8>后继函数:按照某种规则移动数字得到的新向量。

例如:<1,5,2,4,0,3,6,7,8> <1,0,2,4,5,3,6,7,8>路径耗散函数:规定每次移动代价为1,即每执行一条规则后总代价加1。

人工智能-八数码游戏问题

人工智能-八数码游戏问题
{
if(The_graph->form[i][j]!=End_graph->form[i][j])
{
valute++;
}
}
}
The_graph->evalue=valute;
return valute;
}
/////////移动数码组
Graph *Move(Graph *The_graph,int Direct,int CreatNew_graph)
e、判断压入队的子节点数码组(优越点)的评估值,为零则表示搜索完成,退出搜索;
f、跳到步骤2;
四、数据结构的设计
数码结构体
typedef struct node//八数码结构体
{
int form[N][N];//数码组
int evalue;//评估值,差距
int udirec;//所屏蔽方向,防止往回推到上一状态,1上2下3左4右
struct node *parent;//父节点
}Graph;
Graph *Qu[MAX]; //队列
Graph *St[MAX]; //堆栈
/////////打印数码组
void Print(;
if(The_graph==NULL)
printf("图为空\n");
#define N 3 //数码组大小
#define Max_Step 50 //最大搜索深度
#define MAX 50
typedef struct node//八数码结构体
{
int form[N][N];//数码组
int evalue;//评估值
int udirect;//所屏蔽方向,防止往回推到上已状态,1上2下3左4右

《人工智能初步》的一个案例:八数码难题及其状态空间表示法

《人工智能初步》的一个案例:八数码难题及其状态空间表示法

《人工智能初步》的一个案例:八数码难题及其状态空间表示法各位读友大家好,此文档由网络收集而来,欢迎您下载,谢谢2、引导学生思考问题,并得到结论。

思考问题,并在教师的引导下得出如下结论:(1)使用计算机解决问题的一般思路如下:问题→算法→程序设计。

其关键在于根据人类解决问题的经验来得到求解问题的算法。

(2)对于某些问题,得出其就解算法较容易,而对于较难问题,则不然。

此时,需要研究人类处理该为问题的经验,并加以总结才能提升为算法。

1、八数码难题介绍八数码难题的游戏规则,并给出棋盘的初始状态和目标状态。

要求能使用尽可能少的棋步从棋盘的初始状态走到目标状态。

(假设,要求能在4步内解决问题)——提出问题:要使用计算机来求解八数码难题,首先应该做什么?学生明确要得到求解问题的算法,首先需要研究人类是如何求解该问题的,自己是如何求解该问题的、同学是如何求解该问题的。

带着这些问题,动手实践;1、按游戏规则,从棋盘的初始状态开始移动棋子,记录移动4步棋子的过程。

2、学生分组讨论,比较每个人的移动结果,得出不同的移动过程。

2、八数码难题的状态空间表示提问1:能否把小组中在4步所有走法用一棵树表示出来?提问2:能否把在4步内所有可能的走法使用一棵树表示出来?教师引导学生问题上述问题。

每小组学生把本组所有的结果汇总,并使用一棵树来表示出来。

将一个小组的结果展示出来,其它小组补充,最后形成一棵走4步棋的完整的状态空间树。

3、状态空间树的作用提问1:状态空间树有什么作用?提问2:树中节点和边的含义?提问3:如何要画出10个、20个棋步内对应的状态空间树?学生根据实践,在教师引导下得出:状态空间树表示出了移动4步情况下所有可能的走棋情况。

4、状态空间的概念及有关术语:状态、操作、初始状态、目标状态。

三元组表示。

根据由上述问题2和问题3来体会这些概念小结1、状态空间表示法的基本思想及意义。

2、挖掘其技术思想,对学生进行情感价值观、技术思想的教育:以少表示多,以有穷表示无穷。

八数码问题解释

八数码问题解释

8数码问题又称9宫问题,源于一个古老的智力游戏。

说白了就是我们小时候玩的“华容道”。

意在给定的9格棋盘的8个格子内分别放一个符号,符号之间互不相同,剩下一格做为“出口”。

我们把8个符号在棋盘上的排列顺序称作8数码的状态,游戏要求给定一个初始的状态与一个终止状态,符号要经过若干次移动后由初态变成终态,这个过程中只有“出口”附近的符号可以朝“出口”的方向移动,且每次只能移动一个符号。

如下图所示,(其中我们用0表示出口,=》表示移动一次,=》*表示移动0-n次):初态终态1 2 3 1 2 3 0 1 24 5 6 =》 4 5 6 =》* 3 4 57 8 0 7 0 8 6 7 82 解决方案通过观察我们可以发现每一次8数码的状态都可以通过移动字符变成有限的几种其他状态,比如上图中我们可以知道初态“出口”附近有8和6可以移动,那么这个初态可以经过移动得到两个新的状态。

我们人在玩这个游戏的时候,总是要做下面几个步骤:1.看看哪个符号可以移动。

2.判断一下哪个符号的移动最有利于到达终态。

3.选定一个符号并移动它。

4.判断是否到达终态,是则结束,否则就回到第一步。

而现在我们要使用机器来模拟这一过程,其步骤与人类类似,但不同的是,人在执行第二部的时候总是能预先判断未来好几步的局势,从而选出最有利的一步,而机器则不行,它要先得到一个状态才能知道这个状态下一步将会到哪些状态而无法像我们一样一次就看到后面几步的状态。

那么基本思想就是让机器穷尽由初态出发到达所有可能状态的路径,并从中找到有终态的路径作为问题的解。

2.1 A*算法就如我们上面说到的让机器找出所有的可能来得到问题的解,看起来似乎很简单,但问题在于一旦8数问题的解达到一定规模,机器所要穷尽的路径数量将变得极为庞大,无疑会消耗大量的时间和空间。

那么如何让机器像人一样在选择移动符号的时候总是能选择最有利的那一个呢?下面就要介绍启发式搜索中的一个算法A*算法来解决这个问题。

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。

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实验一:八数码游戏问题一、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。

(a)初始状态(b)目标状态图八数码游戏二、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、实验的思路八数码问题: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:(a) 初始状态 (b) 目标状态图1 八数码问题示意图1.启发函数设定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,因此可以把数码不同的位置个数作为标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息,利用这个信息来扩展节点的选择,减少搜索范围,提高搜索速度。

2.搜索过程:(搜索采用广度搜索方式,利用待处理队列辅助,逐层搜索(跳过劣质节点))a、把初始数码组压入队列;b、从队列中取出一个数码组节点;c、扩展子节点,即从上下左右四个方向移动空格,生成相应子节点:d、对子节点数码组作评估,是否为优越节点,即其评估值是否小于等于其父节点加一,是则将其压入队,否则抛弃。

e、判断压入队的子节点数码组(优越点)的评估值,为零则表示搜索完成,退出搜索;f、跳到步骤2;四、数据结构的设计数码结构体typedef struct node //八数码结构体{int form[N][N]; //数码组int evalue; //评估值,差距int udirec; //所屏蔽方向,防止往回推到上一状态,1上2下3左4右struct node *parent; //父节点}Graph;Graph *Qu[MAX];//队列Graph *St[MAX];//堆栈五、实验过程及代码#include <stdio.h> } //设计了搜索深度范围,防止队列内存越界#include <stdlib.h>#include <time.h>#define N 3 //数码组大小#define Max_Step 50 //最大搜索深度#define MAX 50typedef struct node//八数码结构体{int form[N][N];//数码组int evalue;//评估值int udirect;//所屏蔽方向,防止往回推到上已状态,1上2下3左4右struct node *parent;//父节点}Graph;Graph *Qu[MAX]; //队列Graph *St[MAX]; //堆栈/////////打印数码组void Print(Graph *The_graph){int i,j;if(The_graph==NULL)printf("图为空\n");else{printf("---------------------\n");for(i=0;i<N;i++){printf("|\t");for(j=0;j<N;j++){printf("%d\t",The_graph->form[i][j]);//遍历打印}printf("\t|\n");}printf("|\t\t\t差距:%d\t|\n",The_graph->evalue);//差距显示printf("---------------------\n");}}/////////评价函数int Evaluate(Graph *The_graph,Graph *End_graph){int valute=0;//差距数int i,j;for(i=0;i<N;i++){for(j=0;j<N;j++){if(The_graph->form[i][j]!=End_graph->form[i][j]){valute++;}}}The_graph->evalue=valute;return valute;}/////////移动数码组Graph *Move(Graph *The_graph,int Direct,int CreatNew_graph) {Graph *New_graph;int HasGetBlank=0;//是否获取空格位置int AbleMove=1;//是否可移动int i,j,t_i,t_j,x,y;for(i=0;i<N;i++)//获取空格坐标i,j{for(j=0;j<N;j++){if(The_graph->form[i][j]==0){HasGetBlank=1;break;}}if(HasGetBlank==1)break;}//printf("空格位置:%d,%d\n",i,j);t_i=i;t_j=j;//移动空格switch(Direct){case 1://上t_i--;if(t_i<0)AbleMove=0;break;case 2://下t_i++;if(t_i>=N)AbleMove=0;break;case 3://左t_j--;if(t_j<0)AbleMove=0;break;case 4://右t_j++;if(t_j>=N)AbleMove=0;break;}if(AbleMove==0)//不能移动则返回原节点{return The_graph;}if(CreatNew_graph==1){New_graph=(Graph *)malloc(sizeof(Graph));//生成节点for(x=0;x<N;x++){for(y=0;y<N;y++){New_graph->form[x][y]=The_graph->form[x][y];//复制数码组}}}elseNew_graph=The_graph;}//移动后New_graph->form[i][j]=New_graph->form[t_i][t_j];New_graph->form[t_i][t_j]=0;//printf("移动产生的新图:\n");//Print(New_graph);return New_graph;}/////////搜索函数Graph *Search(Graph *Begin,Graph *End){Graph *g1,*g2,*g;int Step=0;//深度int Direct=0;//方向int i;int front,rear;front=rear=-1;//队列初始化g=NULL;rear++;//入队Qu[rear]=Begin;while(rear!=front)//队列不空{front++;//出队g1=Qu[front];//printf("开始第%d个图:\n",front);//Print(g1);for(i=1;i<=4;i++)//分别从四个方向推导出新子节点{Direct=i;if(Direct==g1->udirect)//跳过屏蔽方向continue;g2=Move(g1, Direct, 1);//移动数码组if(g2!=g1)//数码组是否可以移动{//可以移动Evaluate(g2, End);//评价新的节点//printf("开始产生的第%d个图:\n",i);//Print(g2);if(g2->evalue<=g1->evalue+1){//是优越节点g2->parent=g1;//移动空格switch(Direct)//设置屏蔽方向,防止往回推{case 1://上g2->udirect=2;break;case 2://下g2->udirect=1;break;case 3://左g2->udirect=4;break;case 4://右g2->udirect=3;break;}rear++;Qu[rear]=g2;//存储节点到待处理队列if(g2->evalue==0)//为0则搜索完成{g=g2;//i=5;break;}}else{free(g2);//抛弃劣质节点g2=NULL;}}}if(g!=NULL)//为0则搜索完成{if(g->evalue==0){break;}}Step++;//统计深度if(Step>Max_Step){break;}}return g;}int main (int argc, const char * argv[]){// insert code here...Graph Begin_graph={{{2,8,3},{1,6,4},{7,0,5}},0,0,NULL};/*Graph Begin_graph={{{2,8,3},{1,0,4},{7,6,5}},0,0,NULL};Graph Begin_graph={{{2,0,1},{4,6,5},{3,7,8}},0,0,NULL};*///目标数码组Graph End_graph={{{1,2,3},{8,0,4},{7,6,5}},0,0,NULL};Evaluate(&Begin_graph, &End_graph);//对初始的数码组评价printf("初始数码组:\n");Print(&Begin_graph);printf("目标数码组:\n");Print(&End_graph);Graph *G,*P;int top=-1;//图搜索G=Search(&Begin_graph, &End_graph);//打印if(G){//把路径倒序P=G;//压栈while(P!=NULL){top++;St[top]=P;P=P->parent;}printf("<<<<<<<<<<<<<<<搜索结果>>>>>>>>>>>>>>>>\n");//弹栈打印while(top>-1){P=St[top];top--;Print(P);}printf("<<<<<<<<<<<<<<<<<完成>>>>>>>>>>>>>>>>>>\n");}else{printf("搜索不到结果,深度为%d\n",Max_Step);//设计搜索深度范围主要是防止队列内存越界}return 0;}六、实验结果。

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