迷宫学习+PPI
迷宫问题算法
迷宫问题算法一、引言迷宫问题是一个经典的算法问题，对于寻找路径的算法有着广泛的应用。
迷宫是一个由通路和墙壁组成的结构，从起点出发，要找到通往终点的路径。
迷宫问题算法主要解决的是如何找到一条从起点到终点的最短路径。
二、DFS（深度优先搜索）算法深度优先搜索算法是迷宫问题求解中最常用的算法之一。
其基本思想是从起点开始，沿着一个方向不断向前走，当走到无法继续前进的位置时，回退到上一个位置，选择另一个方向继续前进，直到找到终点或者无路可走为止。
1. 算法步骤1.初始化一个空栈，并将起点入栈。
2.当栈不为空时，取出栈顶元素作为当前位置。
3.如果当前位置是终点，则返回找到的路径。
4.如果当前位置是墙壁或者已经访问过的位置，则回退到上一个位置。
5.如果当前位置是通路且未访问过，则将其加入路径中，并将其邻居位置入栈。
6.重复步骤2-5，直到找到终点或者栈为空。
2. 算法实现伪代码以下为DFS算法的实现伪代码：procedure DFS(maze, start, end):stack := empty stackpath := empty listvisited := empty setstack.push(start)while stack is not empty docurrent := stack.pop()if current == end thenreturn pathif current is wall or visited.contains(current) thencontinuepath.append(current)visited.add(current)for each neighbor in getNeighbors(current) dostack.push(neighbor)return "No path found"三、BFS（广度优先搜索）算法广度优先搜索算法也是解决迷宫问题的常用算法之一。
ai关于迷宫问题求解的文献
ai关于迷宫问题求解的文献迷宫求解是人工智能领域最基本的搜索算法，用于解决复杂状况下的最优化问题，可以应用于机器人路径求解，自然语言处理，控制理论，智能推理等。
随着人工智能的发展，求解迷宫的方法也越来越多样化，其中一种最广泛应用的是AI技术。
AI迷宫求解方法主要通过深度学习和机器学习的技术来解决迷宫的问题，深度学习是一种利用多层非线性神经网络来实现计算机对数据进行可靠性解释的技术。
它可以快速分析迷宫图形，找到最优路径，并最终解决迷宫问题。
机器学习是一种探索数据不断提高神经网络性能的技术，它可以分析迷宫图形，并从中学习规律。
有关AI迷宫求解的文献已有不少，其中比较具有代表性的是Rosenblatt“机器网络学习的一种技术”（1959年），Hammer“机器学习迷宫求解”（1973年），Ward“利用机器学习解决迷宫问题”（1986年），Ushimaya“深度学习迷宫求解”（1996年），Gray“人工智能算法与迷宫求解”（1997年）。
Rosenblatt的研究是最早的，他研究了如何使用机器学习方法来求解迷宫问题，他提出了一种简单的机器学习算法。
Hammer的研究通过分析迷宫轨迹，从而构建一个有效的解决迷宫的机器学习模型，他还研究了可以用来搜索最佳路径的坐标系统。
Ward在此基础上提出了一种机器学习算法，主要通过学习识别迷宫模型，从而解决迷宫问题。
Ushimaya开发了一种深度神经网络，它可以分析大量迷宫图形，帮助机器学习解决迷宫问题。
Gray提出了一种用于解决迷宫问题的人工智能算法，它可以实现自主导航，搜索最优解，并在多种场景环境中解决迷宫问题。
AI对迷宫求解的应用不仅解决了传统的解决迷宫的方法的局限性，而且具有较高的灵活性和可扩展性，可以为人工智能在多个领域的应用提供帮助。
AI迷宫求解的研究和发展不断在深化，新的算法也在不断发展和完善，以更好地适应不断变化的迷宫难题。
相比于传统的AI算法，AI强化学习技术更加适合复杂迷宫问题，可以提高机器学习算法的性能，解决各种复杂的状况。
迷宫问题_上机实验报告
一、实验目的1. 熟悉迷宫问题的基本概念和解决方法。
2. 掌握一种或多种迷宫求解算法。
3. 通过编程实践，提高算法设计和编程能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发工具：PyCharm三、实验内容迷宫问题是指在一个二维网格中，给定起点和终点，求解从起点到终点的路径。
本实验采用深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种算法进行迷宫求解。
1. 深度优先搜索（DFS）（1）算法原理：DFS算法是一种非确定性算法，其基本思想是沿着一个分支一直走到底，直到无法继续为止，然后回溯到上一个节点，再选择另一个分支继续走。
（2）算法步骤：a. 初始化迷宫，将起点设置为当前节点，将终点设置为目标节点。
b. 创建一个栈，将起点入栈。
c. 当栈不为空时，执行以下操作：a. 弹出栈顶元素，将其标记为已访问。
b. 判断是否为终点，如果是，则输出路径并结束算法。
c. 获取当前节点的上下左右邻居节点，如果邻居节点未被访问，则将其入栈。
d. 当栈为空时，算法结束。
（3）代码实现：```pythondef dfs(maze, start, end):stack = [start]visited = set()path = []while stack:node = stack.pop()if node == end:return path + [node]visited.add(node)for neighbor in get_neighbors(maze, node): if neighbor not in visited:stack.append(neighbor)path.append(node)return Nonedef get_neighbors(maze, node):x, y = nodeneighbors = []if x > 0 and maze[x-1][y] == 0:neighbors.append((x-1, y))if y > 0 and maze[x][y-1] == 0:neighbors.append((x, y-1))if x < len(maze)-1 and maze[x+1][y] == 0:neighbors.append((x+1, y))if y < len(maze[0])-1 and maze[x][y+1] == 0:neighbors.append((x, y+1))return neighbors```2. 广度优先搜索（BFS）（1）算法原理：BFS算法是一种确定性算法，其基本思想是从起点开始，按照一定顺序遍历所有节点，直到找到终点。
数据结构试验——迷宫问题
数据结构试验——迷宫问题（一）基本问题1.问题描述这是心理学中的一个经典问题。
心理学家把一只老鼠从一个无顶盖的大盒子的入口处放入，让老鼠自行找到出口出来。
迷宫中设置很多障碍阻止老鼠前行，迷宫唯一的出口处放有一块奶酪，吸引老鼠找到出口。
简而言之，迷宫问题是解决从布置了许多障碍的通道中寻找出路的问题。
本题设置的迷宫如图1所示。
图1 迷宫示意图迷宫四周设为墙；无填充处，为可通处。
设每个点有四个可通方向，分别为东、南、西、北(为了清晰，以下称“上下左右”)。
左上角为入口。
右下角为出口。
迷宫有一个入口，一个出口。
设计程序求解迷宫的一条通路。
2.数据结构设计以一个m×n的数组mg表示迷宫，每个元素表示一个方块状态，数组元素0和1分别表示迷宫中的通路和障碍。
迷宫四周为墙，对应的迷宫数组的边界元素均为1。
根据题目中的数据，设置一个数组mg如下int mg[M+2][N+2]={{1,1,1,1,1,1,1,1},{1,0,0,1,0,0,0,1},{1,1,0,0,0,1,1,1},{1,0,0,1,0,0,0,1},{1,0,0,0,0,0,0,1},{1,1,1,1,1,1,1,1}};在算法中用到的栈采用顺序存储结构，将栈定义为Struct{ int i; //当前方块的行号int j; //当前方块的列号int di; //di是下一个相邻的可走的方位号}st[MaxSize];// 定义栈int top=-1 //初始化栈3设计运算算法要寻找一条通过迷宫的路径，就必须进行试探性搜索，只要有路可走就前进一步，无路可进，换一个方向进行尝试；当所有方向均不可走时，则沿原路退回一步（称为回溯），重新选择未走过可走的路，如此继续，直至到达出口或返回入口（没有通路）。
在探索前进路径时，需要将搜索的踪迹记录下来，以便走不通时，可沿原路返回到前一个点换一个方向再进行新的探索。
后退的尝试路径与前进路径正好相反，因此可以借用一个栈来记录前进路径。
迷宫问题算法
迷宫问题算法随着计算机技术的发展，我们能够利用计算机的能力来解决一些复杂的问题。
其中一个有意思的问题就是迷宫问题，也就是如何从一个迷宫的入口走到出口。
本文将向大家介绍迷宫问题的算法及其实现。
一、迷宫问题的形式化定义一个迷宫可以被看做是一个有向图，其中每个节点表示一个房间，边表示房间之间的通路。
我们假设每个房间有四个方向，上下左右，故有向图的每个节点最多有四个邻居节点。
假设起点为S，终点为T，每个节点的代价为1，表示每个走过的房间代价都是一样的。
我们的目标是找到一条S到T的最短路径。
如果这条路径不存在，则说明从S无法到达T。
二、基于深度优先搜索的解法深度优先搜索是一种基于回溯的搜索方法，其思路是从起点开始，递归地遍历每个节点，在遍历过程中标记已访问过的节点，直到找到终点或者所有节点都被遍历过。
对于迷宫问题，深度优先搜索的具体实现可以作为如下所示：```pythondef dfs(maze, visited, x, y, endX, endY, steps):if x == endX and y == endY:return stepsif visited[x][y]:return float('inf')visited[x][y] = TrueminSteps = float('inf')for dx, dy in ((0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)):nx, ny = x + dx, y + dyif 0 <= nx < len(maze) and 0 <= ny < len(maze[0]) and maze[nx][ny] == 0:newSteps = dfs(maze, visited, nx, ny, endX, endY, steps + 1)minSteps = min(minSteps, newSteps)visited[x][y] = Falsereturn minSteps```在这个实现中，我们使用了一个visited数组来记录每个节点是否被访问过，1表示被访问过，0表示未被访问过。
脑声常谈：聊一聊Morris水迷宫实验中的几种“另类”测试方法和应用
脑声常谈：聊一聊Morris水迷宫实验中的几种“另类”测试方法和应用我们都知道，Morris水迷宫实验经典的测试程序主要包括定位航行试验和空间探索试验两个部分，很多学者都采用此方法研究动物的空间学习记忆能力。
可以毫不夸张的说，做过动物行为实验的老师一定都或多或少的接触过或开展过Morris水迷宫测试，Morris水迷宫实验的经典方法被广泛应用，但Morris水迷宫实验并不总是得到最佳使用。
其中一些源于对获得最佳数据最重要的设备和测试程序方面的认识不足。
在这里，我们提供了对测试方法、设备、关键特性和注意事项方面的归纳，供大家参考交流。
MWM 不是通常意义上的迷宫——也就是说，它不是迷宫；相反，它是一个开放的圆形水池，大约一半充满了水。
内部设计使其尽可能接近无特色。
这是一个“迷宫”，动物必须搜索才能找到一个相对较小的目标（一个隐藏的平台），该目标被淹没在水面以下并放置在固定位置。
通过在水中放置不透明材料（通常是食用色素染料或聚丙烯颗粒），通过创建几乎不可见的平台与背景颜色匹配，或通过在彩色背景下使用透明平台来伪装平台，从而使其模糊不清动物在游泳时看到的与水的低视觉纵横比。
水迷宫迷宫的两条主轴线是标准的，每条线将迷宫一分为二，相互垂直，形成一个假想的“+”。
每条线的末端划分出四个基本点：北(N)、南 (S)、东 (E) 和西 (W)。
这些不是真正的磁罗盘方向，而是指 S 是实验者的位置，N 是在相反的点，E 是实验者的右边，W 是实验者的左边。
以这种方式划分迷宫会创建四个相等的象限。
该平台位于其中一个象限的中间。
实验员可以将平台保持在一个象限进行所有试验，也可以用每个象限中的平台测试四分之一的动物。
后一种方法抵消了可能的象限效应。
平台通常位于中心和墙壁之间的中间。
空间学习这是最基本的MWM实验，原理是当动物从水池边不同随机位置入水后，必须学会使用远端提示导航到隐藏平台的直接路径。
学习试验为期 5 天，每天进行 4 次试验。
迷宫问题求解PPT课件
机遇
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，越来越多的算法和模型被应用于迷宫问题求解，如深度学习、强化学 习等。这些算法和模型在处理大规模、复杂迷宫问题方面展现出了强大的潜力和优势，为迷宫问题求解带来了新 的机遇和突破。
并行化搜索适用于具 有良好并行性的迷宫 问题，可以显著提高 求解效率。
通过使用并行计算资 源，可以同时搜索多 个路径，加快求解速 度。
04
迷宫求解的实践案例
简单的迷宫求解
使用深度优先搜索（DFS）
01
从起点开始，探索所有可能的路径，直到找到终点或无路可走。
使用广度优先搜索（BFS）
02
按照从起点到终点的路径长度，逐层搜索，直到找到终点或无
未来研究方向
算法优化
智能化求解
应用拓展
理论分析
针对迷宫问题求解，进一步优 化现有算法和模型，提高求解 效率和质量。研究新的算法和 模型，以更好地处理大规模、 复杂迷宫问题。
结合人工智能和机器学习技术 ，研究智能化求解方法，如基 于深度学习的路径规划、强化 学习算法等。通过智能化技术 提高迷宫问题求解的自动化和 智能化水平。
路可走。
使用回溯法
03
从起点开始，尝试所有可能的路径，如果遇到死胡同或无法到
达终点，则回溯到上一个节点，继续尝试其他路径。优先搜索，在迷宫中寻找 最短路径。
使用遗传算法
模拟生物进化过程，通过交叉、变异等操作，寻 找最优解。
使用模拟退火算法
模拟物理退火过程，通过随机扰动和接受概率， 寻找最优解。
数据结构迷宫问题实验报告
《数据结构与算法设计》迷宫问题实验报告——实验二专业：物联网工程班级：物联网1班学号：********姓名：***一、实验目的本程序是利用非递归的方法求出一条走出迷宫的路径，并将路径输出。
首先由用户输入一组二维数组来组成迷宫，确认后程序自动运行，当迷宫有完整路径可以通过时，以0和1所组成的迷宫形式输出，标记所走过的路径结束程序；当迷宫无路径时，提示输入错误结束程序。
二、实验内容用一个m*m长方阵表示迷宫，0和1分别表示迷宫中的通路和障碍。
设计一个程序对于任意设定的迷宫，求出一条从入口到出口的通路，或得出没有通路的结论。
三、程序设计1、概要设计（1）设定栈的抽象数据类型定义ADT Stack{数据对象：D={ai|ai属于CharSet，i=1、2…n，n>=0}数据关系：R={<ai-1,ai>|ai-1,ai属于D，i=2,3,…n}基本操作：InitStack(&S)操作结果：构造一个空栈Push（&S，e）初始条件：栈已经存在操作结果：将e所指向的数据加入到栈s中Pop（&S,&e）初始条件：栈已经存在操作结果：若栈不为空，用e返回栈顶元素，并删除栈顶元素Getpop（&S，&e）初始条件：栈已经存在操作结果：若栈不为空，用e返回栈顶元StackEmpty(&S)初始条件：栈已经存在操作结果：判断栈是否为空。
若栈为空，返回1，否则返回0Destroy(&S)初始条件：栈已经存在操作结果：销毁栈s}ADT Stack（2）设定迷宫的抽象数据类型定义ADT yanshu{数据对象：D={ai,j|ai,j属于{‘’、‘*’、‘@’、‘#’},0<=i<=M,0<=j<=N}数据关系：R={ROW,COL}ROW={<ai-1,j,ai,j>|ai-1,j,ai,j属于D，i=1,2,…M,j=0,1,…N}COL={<ai,j-1,ai,j>|ai,j-1,ai,j属于D,i=0,1,…M，j=1,2,…N}基本操作：InitMaze(MazeType &maze, int a[][COL], int row, int col){初始条件：二维数组int a[][COL],已经存在，其中第1至第m-1行，每行自第1到第n-1列的元素已经值，并以值0表示障碍，值1表示通路。
迷津学习实验(一)
迷津学习实验摘要迷津是一条从起点到终点的正确途径与从此分出的若干盲路。
此次实验的目的在于学习使用触棒迷津，探讨动作技能形成的过程。
实验中被试的任务是寻找与巩固掌握这条正确路径，当次完全无错误的完成学习即可停止实验，以尝试的次数、错误次数和时间为数据得到结果从而了解在排除视觉的条件下动作技能形成的进程及趋势。
关键词迷津动作技能学习曲线试误1、引言迷津是研究学习和学习能力等问题所使用的一种心理实验工具。
一般由通路、转折、支路和盲路组成，从起点到达目的地通常只有一条通路，要求被试以最快的速度和最少的错误到达目的地。
用于测试动物的迷津主要有胡同式和天桥式两种类型。
用于人类被试的迷津主要有复合的T形迷津、手指迷津和纸笔式迷津3种类型。
无论哪种迷津都具有一系列的选择点，在每个点上有两个或多个供选择的可能。
其中一个是正途，其余的是盲路。
选择正途，避开盲路，即可顺利到达终点。
触棒迷宫亦称铁笔迷宫，是在手指迷宫的基础上发展起来较为简便、常用的一种迷宫。
实验所介绍的迷宫就是采用这类仪器。
它发展于1927年由坡金斯(N.L.Perkins)首创，实验所使用触棒迷宫是在排除视觉的条件下，被试用小棒从迷宫的起点沿通路移动直至终点，小棒每当进入盲巷，有声响提示，作为错误一次，学习的效果以从起点到终点所用时间或出错的次数表示。
“试误说”，全称尝试与错误说，即指学习过程是渐进的，通过“尝试与错误”直到最后成功的过程。
该学说的典型代表人物是著名的心理学家桑代克（E.L.Thorndike）。
桑代克认为，学习的实质在于情景刺激与反应之间的联结，学习的过程是一种渐进的尝试错误的过程，在这个过程中，无关的错误反应逐渐减少，而正确的反应最终形成。
他做的两个著名的动物迷津实验都是强有力的论证。
本次实验目的在于学习使用触棒迷津，探讨动作技能形成的过程。
2、研究方法2.1被试选取盐城师范学院应用心理学专业的六名同学为被试，身体健康，其生理各项指标均正常。
迷宫生成原理
迷宫生成是指通过算法和规则生成迷宫结构的过程。
有多种迷宫生成算法，其中一些比较常见的包括：
1. 随机生成算法（Randomized Prim's Algorithm）：该算法是一个迭代的过程。
开始时，将所有单元格标记为墙，然后从起始单元格开始。
选择当前单元格的所有相邻单元格之一，如果该相邻单元格是一个墙，将其设置为路径，然后将它与当前单元格之间的墙也设置为路径。
然后，将这个相邻单元格作为当前单元格，重复这个过程，直到没有相邻的墙为止。
2. 递归分割算法（Recursive Division Algorithm）：该算法通过递归地将迷宫划分为更小的子迷宫。
开始时，整个迷宫是一个单一的房间。
选择一个水平或垂直的墙，然后在墙上开一个洞，从而将迷宫分成两个部分。
递归地在这两个子迷宫中进行相同的过程，直到房间大小足够小。
3. 深度优先搜索算法（Depth-First Search Algorithm）：该算法以一种深度优先的方式遍历迷宫的单元格。
从起点开始，随机选择一个相邻的未访问单元格，将其标记为已访问，并将当前路径标记为路径。
然后递归地对新的单元格进行相同的操作，直到无法再继续。
然后回溯到上一个分叉点，继续搜索。
这些算法各有特点，可以生成不同形状和难度的迷宫。
在游戏设计、计算机图形学和机器人路径规划等领域中，迷宫生成算法被广泛应用。
实验心理学报告.迷宫实验doc
摘要：本实验使用迷宫作为学习材料，以学习中的错误次数（走到盲端的次数）和学习所用时间作为学习效果的指标，考察个人的错误次数学习曲线和时间学习曲线与任务难度之间的关系。
被试为华东师范大学心理与认知科学学院大二女生一名。
结果表明：无论哪种难度的学习任务，个人学习曲线，错误次数随着学习的进行而不断下降，走每遍所用时间开始时也下降，在多次的实验过程中，虽然曲线会有波动，但是曲线下降到一定程度时趋于稳定，同时在被试头脑中会形成关于此迷宫的认知地图。
关键词：记忆曲线迷宫实验错误/时间学习曲线1.引言迷宫（也称迷津），最早是用于研究动物学习的。
1899年，斯莫尔（W.S.Small）让白鼠学习一条相当复杂的迷津通路。
通过研究，他认为，白鼠迷宫学习所依靠的主要是触觉和动觉记忆。
1912年希克斯(V.C.Hicks)和卡尔把迷津用于研究人类学习。
近年来，我国心理学研究和教学上使用的触棒迷宫是在剥夺被试的视觉情况下让被试用小棒进行学习的，触棒迷宫（或铁笔迷宫）是在手指迷宫的基础上发展起来的最简便、最常用的迷宫。
但是，本次实验所用的迷宫，是基于电脑上的迷宫类型。
该迷宫的特点是被试可以直观的看到一个个的小的黑的正方形块，但是无法看到迷宫的具体路径以及盲点的分布。
该迷宫宫分为三种：简单、普通以及复杂。
本实验通过描绘每次学习所用时间和错误次数随实验次数的变化曲线来研究在不同难度的任务条件下学习的过程。
2.实验方法2.1被试华东师范大学心理与认知科学学院心理系大二女生一名，矫正视力正常。
2.2仪器与材料仪器：本实验使用EP2012型心理试验系统--变量实验---迷宫装置。
本实验使用三种不同难度水平的迷宫(见图1图2图3)，其中红色为起始位置，黄色为终点位置。
不同的迷宫中盲巷的数量不相同（简单6个，普通9个，复杂21个），利用方向键控制小球的走动。
图1简单水平图2 普通水平图3 复杂水平2.3实验设计实验采用完全的被试内设计，一个被试独自完成一组实验。
迷宫生成原理
迷宫生成原理迷宫生成是一个经典的计算机算法问题，它主要涉及到图的生成与遍历的基本原理。
在这篇文章里，我们将会介绍迷宫生成的几种常用的算法和原理。
一.迷宫的定义和表示迷宫是一个由墙壁和路径组成的结构，其中墙壁是不可穿越的，而路径可以用来连接起不同的地点。
迷宫可以看作是一个有向图，每个节点表示迷宫中的一个位置，边则表示所连接的路径。
迷宫一般是在一个二维平面上进行。
为了方便起见，我们可以用一个二维矩阵来表示迷宫。
矩阵的每一个元素可以是一个布尔值，其中True表示墙壁，False表示路径。
迷宫的入口通常位于矩阵的某个边界上，出口也位于另一个边界上。
二.深度优先搜索算法（DFS）深度优先搜索算法是生成迷宫的一种常用方法。
它基于图的深度优先遍历的原理，在遍历过程中生成路径并打破墙壁。
1.初始化迷宫矩阵和堆栈数据结构。
迷宫矩阵全部设置为墙壁，堆栈中只包含迷宫的入口节点。
2.从堆栈中取出一个节点，将其标记为路径，并将其未访问的邻居节点入栈。
3.重复步骤2，直到堆栈为空。
在遍历的过程中打破一些墙壁，以生成路径。
4.最后，迷宫的矩阵中False表示路径，True表示墙壁。
三.随机化Prim算法Prim算法是另一种常用的迷宫生成算法，它是基于图的最小生成树的原理进行构建。
1.初始化迷宫矩阵和两个集合（集合A和B），其中A为已访问的节点集合，B为未访问的节点集合。
2.随机选择一个节点作为起始节点，并将其放入集合A中。
将其未访问的邻居节点加入集合B中。
3.随机选择一个在集合A中的节点a，并随机选择一个在集合B中的节点b。
将b的墙壁打破，并将b加入集合A中，将其未访问的邻居节点加入集合B中。
4.重复步骤3，直到集合B为空。
5.最后，迷宫的矩阵中False表示路径，True表示墙壁。
四.随机化Kruskal算法Kruskal算法也是一种常用的迷宫生成算法，它是基于图的最小生成树的原理进行构建。
1.随机选择一个节点，并将其作为一个独立的集合。
三迷宫实验报告
三迷宫实验报告三迷宫实验报告引言：迷宫是人类探索智慧和勇气的象征。
在心理学领域，迷宫实验被广泛应用于研究人类认知、决策和行为模式。
本文将介绍一项名为“三迷宫”的实验，探究参与者在面对不同迷宫时的行为和思维模式。
实验设计：实验共有三个迷宫，分别是“直角迷宫”、“环形迷宫”和“障碍迷宫”。
每个迷宫都有多个路径，但只有一条通往出口。
参与者被要求在规定时间内找到迷宫的出口，并记录下他们在寻找过程中的思考和感受。
直角迷宫：直角迷宫是最简单的迷宫之一，由四个直角拐弯构成。
实验开始时，参与者普遍采用随机探索的策略，试图通过尝试不同的路径找到出口。
然而，随着时间的推移，参与者逐渐意识到迷宫的结构，并开始使用记忆和推理来寻找最短路径。
一些参与者表现出更高的空间感知能力，能够更快地找到出口。
环形迷宫：环形迷宫是一个封闭的环形结构，没有直接通往出口的路径。
参与者在初始探索阶段通常会反复绕圈子，试图找到通向出口的路径。
然而，随着时间的推移，参与者逐渐发现了隐藏在环形迷宫中的规律。
他们开始意识到，只要保持相对方向不变，就能找到通向出口的路径。
这种策略被称为“保持相对方向法”。
实验结果显示，参与者在逐渐掌握这一策略后，寻找出口的时间显著减少。
障碍迷宫：障碍迷宫是最具挑战性的迷宫之一，迷宫中有多个障碍物阻挡着通向出口的路径。
参与者在面对障碍迷宫时，表现出了不同的行为和思维模式。
一些参与者采用试错法，不断尝试不同的路径，直到找到通向出口的路径。
另一些参与者则采用规划法，通过观察障碍物的位置和形状，提前规划出一条可行的路径。
实验结果显示，规划法相对于试错法更为高效，能够更快地找到出口。
讨论与结论：通过三迷宫实验，我们可以看到参与者在面对不同迷宫时的行为和思维模式的变化。
直角迷宫中，参与者逐渐从随机探索转变为记忆和推理的策略。
环形迷宫中，参与者通过保持相对方向法找到了通向出口的路径。
而在障碍迷宫中，参与者采用试错法和规划法两种不同的策略。
五年级下册综合实践活动教学设计-迷宫全国通用
五年级下册综合实践活动教学设计迷宫全国通用教学目标1. 知识与技能：使学生了解迷宫的基本构造和设计原理，掌握制作迷宫的基本方法。
2. 过程与方法：通过小组合作，培养学生解决问题的能力，增强空间感和逻辑思维能力。
3. 情感态度价值观：培养学生对数学和科学的兴趣，以及面对挑战时的积极态度。
教学内容迷宫的历史与文化背景。
迷宫的设计原则和制作方法。
迷宫中的数学原理，如对称性、路径选择等。
教学重点与难点重点：迷宫的设计原则和制作方法。
难点：理解迷宫中的数学原理，并将其应用于实际设计中。
教具与学具准备绘图工具（如纸、铅笔、直尺）。
剪刀、胶水等手工制作工具。
迷宫相关的图书或网络资源。
教学过程1. 导入：通过讲述迷宫的历史故事，激发学生的兴趣。
2. 探究活动：学生分组，每组设计一个简单的迷宫。
3. 实践操作：学生根据设计图纸，动手制作迷宫。
4. 展示与评价：每组展示自己的迷宫，并互相评价。
板书设计迷宫的历史与文化。
设计原则与制作方法。
数学原理在迷宫中的应用。
作业设计设计并制作一个更复杂的迷宫。
写一篇关于迷宫的数学原理的短文。
课后反思学生对迷宫设计和数学原理的掌握程度。
教学过程中的有效性和改进空间。
学生合作能力和问题解决能力的提升情况。
此教学设计旨在通过迷宫这一有趣的主题，让学生在实践中学习数学和科学知识，同时培养他们的团队合作能力和创造性思维。
教学过程详细设计1. 导入环节：教师通过讲述一个关于古代迷宫的神秘故事（如克里特岛的米诺陶洛斯迷宫），引入迷宫的概念，激发学生的好奇心和探索欲。
展示不同类型的迷宫图片或视频，让学生对迷宫有直观的认识。
2. 探究活动：将学生分成小组，每组45人，确保每组都有不同能力层次的学生。
每组选择一个主题（如历史人物、自然景观等），讨论并确定迷宫的设计理念。
教师提供必要的指导，如迷宫的基本结构、路径设计的原则等。
3. 实践操作：学生根据小组讨论的结果，绘制迷宫的设计图。
这一步骤可以锻炼学生的空间想象能力和规划能力。
走迷宫(信息学奥赛一本通-T1252)
迷宫左上角和右下角都是‘.’。
【输出】
输出从左上角走到右下角至少要经过多少步（即至少要经过多少个空地格子）。计算步数要包括起点和终点。
【输入样例】
55 ..### #.... #.#.# #.#.# #.#..
【输出样例】
9
【源程序】
#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> #include<string> #include<cstdlib> #include<queue> #include<vector> #define INF 0x3f3f3f3f #define PI acos(-1.0) #define N 101 #define MOD 2520 #define E 1e-12 using namespace std; int r,c; char a[N][N]; bool vis[N][N]; int dir[4][2]={{-1,0},{1,0},{0,-1},{0,1}};
while(head<tail) {
int x=q[head].x; int y=q[head].y; int step=q[head].step; if(x==ex&&y==ey) {
printf("%d\n",step); break; } for(int i=0;i<4;i++) { int nx=x+dir[i][0]; int ny=y+dir[i][1]; if(nx>=0&&nx<r&&ny>=0&&ny<c&&vis[nx][ny]==0&&a[nx][ny]=='.') {
迷宫问题系统的设计与实现
迷宫问题的设计与实现1.问题描述以一个m×n的长方阵表示迷宫，0和1分别表示迷宫中的通路和障碍。
本程序主要是对任意给定的迷宫，求出一条从入口到出口的通路，或得出没有通路的结论。
2.需求分析1.迷宫的建立：迷宫中存在通路和障碍，为了方便迷宫的创建，可用0表示通路，用1表示障碍，这样迷宫就可以用0、1矩阵来描述。
2.迷宫的存储：迷宫是一个矩形区域，可以使用二维数组表示迷宫，这样迷宫的每一个位置都可以用其行列号来唯一指定，但是二维数组不能动态定义其大小，我们可以考虑先定义一个较大的二维数组maze[M+2][N+2],然后用它的前m行n列来存放元素，即可得到一个m×n的二维数组，这样(0,0)表示迷宫入口位置，(m-1,n-1)表示迷宫出口位置。
注：其中M，N分别表示迷宫最大行、列数，本程序M、N的缺省值为39、39，当然，用户也可根据需要，调整其大小。
3.迷宫路径的搜索：首先从迷宫的入口开始，如果该位置就是迷宫出口，则已经找到了一条路径，搜索工作结束。
否则搜索其上、下、左、右位置是否是障碍，若不是障碍，就移动到该位置，然后再从该位置开始搜索通往出口的路径；若是障碍就选择另一个相邻的位置，并从它开始搜索路径。
为防止搜索重复出现，则将已搜索过的位置标记为2，同时保留搜索痕迹，在考虑进入下一个位置搜索之前，将当前位置保存在一个队列中，如果所有相邻的非障碍位置均被搜索过，且未找到通往出口的路径，则表明不存在从入口到出口的路径。
这实现的是广度优先遍历的算法，如果找到路径，则为最短路径。
3.概要设计因为迷宫可行路径之间存在线性关系，并且需要在端点处进行增删操作，因此采用队列结构类型存储迷宫可行路径的信息。
下面给出队列结构的ADT的定义。
3.1 队列结构的ADT的定义ADT Queue{数据对象：D={a i|a i∈ElemSet,t=1,2……,n, n>=0}数据关系：R1={<a i-1,a i>|a i-1,a i∈D,i=2,……,n}基本操作：InitQueue（&Q）操作结果：创建一个空队列QDestroy Queue (&Q)初始条件：队列Q已存在操作结果：队列Q被销毁ClearQueue(&Q)初始条件：队列Q已存在操作结果：队列Q清为空栈QueueEmpty(Q)初始条件：队列Q已存在操作结果：若队列Q为空栈，则返回TRUE，否则FALSEQueueLength(Q)初始条件：队列Q已存在操作结果：返回Q的元素个数，即队列的长度GetHead(Q,&e)初始条件：队列Q已存在且非空操作结果：用e返回Q的队头元素EnQueue(&Q,e)初始条件：队列Q已存在操作结果：插入元素e为新的队尾元素DeQueue(&Q,&e)初始条件：队列Q已存在且非空操作结果：删除Q的队头元素，并用e返回其值QueueTraverse(Q,visit() )初始条件：队列Q已存在且非空操作结果：从队头到队尾依次对Q的每个数据元素调用函数visit()。
迷宫游戏实验报告
一、实验背景迷宫游戏是一种古老而经典的智力游戏，其历史悠久，源远流长。
近年来，随着计算机技术的发展，迷宫游戏逐渐成为了一种新型的娱乐方式。
为了探究迷宫游戏在计算机编程中的应用，我们设计并实现了一个基于C++的迷宫游戏。
二、实验目的1. 掌握C++编程语言的基本语法和编程技巧；2. 了解迷宫问题的基本算法，并实现迷宫的生成、搜索和展示；3. 提高编程能力和逻辑思维能力；4. 分析迷宫游戏的设计与实现过程，总结经验教训。
三、实验内容1. 迷宫生成迷宫生成算法是迷宫游戏的关键技术之一。
本实验采用深度优先搜索算法生成迷宫。
深度优先搜索算法的基本思想是从起点开始，按照一定的顺序依次访问每个节点，直到访问完所有节点。
具体步骤如下：（1）初始化迷宫，设置起点和终点；（2）从起点开始，按照一定的顺序访问相邻节点；（3）将访问过的节点标记为已访问，并从其相邻节点中随机选择一个未访问节点进行访问；（4）重复步骤（2）和（3），直到访问完所有节点。
2. 迷宫搜索迷宫搜索算法是迷宫游戏中的另一个关键技术。
本实验采用广度优先搜索算法搜索迷宫路径。
广度优先搜索算法的基本思想是从起点开始，按照一定的顺序依次访问每个节点，直到找到目标节点。
具体步骤如下：（1）初始化搜索队列，将起点入队；（2）从队列中取出一个节点，访问其相邻节点；（3）将访问过的节点标记为已访问，并将其入队；（4）重复步骤（2）和（3），直到找到目标节点。
3. 迷宫展示迷宫展示是迷宫游戏的重要组成部分。
本实验采用图形化界面展示迷宫，包括迷宫地图、老鼠形象、粮仓位置等。
具体实现方法如下：（1）使用C++的图形库（如SDL）创建窗口和绘制迷宫地图；（2）使用图片资源显示老鼠形象和粮仓位置；（3）根据老鼠的移动实时更新迷宫地图。
4. 功能实现本实验实现以下功能：（1）编辑迷宫：允许用户修改迷宫，包括墙变路、路变墙；（2）闯关和计分：设置关卡，根据玩家在规定时间内完成迷宫的难度给予相应的分数；（3）找出所有路径和最短路径：在搜索过程中记录所有路径，并找出最短路径。
学习曲线
学习曲线110141235 陆佳应心（2）班摘要：该实验绘制学习曲线研究被试学习触棒迷宫的进程，并验证学习曲线。
此次实验选取2名被试进行实验，均为右利手。
结果发现：两种学习曲线都随着学习阶段的深入而下降，下降的速度由快变慢。
关键词：学习曲线；触棒迷宫；认知地图1导言学习曲线是用图解表示学习进程的方法[1]，各学习阶段所达到的学习效果都可以在曲线中显示出来。
表示学习效果的指标有两类，一是每遍学习中正确反应的次数或单位时间内完成的工作量，二是每遍学习中错误反应的次数和所需要的时间。
如果采用的是前一类指标，绘制的学习曲线是上升的，如果采用后一类，学习曲线就是下降的。
下降曲线又因采用的指标不同分为时间曲线和错误曲线。
单个被试学习的过程容易受到偶然因素的影响，绘制出来的个人曲线代表性较小，因此需要较多的被试在相同的条件下学习同一内容，然后综合每个人的学习成绩，绘制成有代表性的学习曲线，这就是集体曲线。
传统的绘制集体曲线的办法把每遍中各被试的学习效果加以平均，作为这一遍中集体的学习效果，但由于每个被试从不会到学会所需要的学习遍数不同，这个平均值就无法如实反映所有被试的学习效果，这样绘制出的集体曲线也无法如实代表全体被试的学习进程。
S．B．Vincent提出的方法[2]，把每个被试达到学会标准所需学习遍数都分成相等的部分，然后把每个被试相应的学习过程（如学会10%、20%……）中的学习效果加以平均。
比如某被试用12遍学会了一个内容，分成10个部分，部分1就包括第一遍的学习效果加上第二遍20%的学习效果，部分2就包括第二遍的学习效果的80%加上第三遍学习效果的40%（1.2-0.8=0.4），……如此类推。
这样用相对的尺度把各被试的相应阶段的学习效果进行平均，就可得出有代表性的集体学习曲线。
A．W．Melton提出的另一种方法把每一被试达到同一效果所需要的学习次数求出来[2]，然后再平均。
例如一个被试第一遍学会三个项目，第二遍学会5个，这样，该被试学会一个、两个、三个项目的学习次数都是一次，学会四个、五个项目的学习次数都是两次。
prime算法生成迷宫的原理
Prime算法生成迷宫的原理主要基于图论中的Prim算法。
该算法可以在加权连通图中搜索最小生成树，即找到一个边子集，这个子集不仅连接了所有的顶点，而且所有边的权值之和最小。
在生成迷宫的场景下，可以把墙壁视为不可走的障碍，道路视为可走的连接通道，而迷宫的入口和出口则是特定的顶点。
首先，初始地图的所有位置都被设为墙，即所有位置都是不可通的。
然后，任意选择一个墙体放入墙队列中。
接着，判断这个墙体是否可以被设置为道路。
判断依据是上下左右四个位置中只有一个位置是路。
如果是，则将该位置周围的墙加入队列，然后继续下一步；如果不是，则直接进行下一步。
在从墙队列中删除当前位置后，算法会继续搜索下一个位置，直到墙队列为空。
这时，地图上就形成了一条从入口到出口的路径，即迷宫的生成。
有头吴脑说行为：不同实验条件下小鼠的行为差异新物体识别
有头吴脑说行为：不同实验条件下小鼠的行为差异新物体识别有头吴脑说行为，大家好，我是吴文远。
新物体识别实验（novel object recognition test,NOR）是一种非奖赏性的、简单的认知记忆实验，其利用动物喜欢探究新奇事物的天，在实验前不需要对动物进行学习训练，可避免在学习训练过程中的个体差异。
NOR实验可用于研究啮齿类动物的工作记忆、注意力、焦虑以及对新物体的偏爱等即］,因此在神经科学研究中的应用日益增多。
以往的研究中，由于缺乏对NOR实验具体检测条件如物体材质、检测间隔（inter-trial intervals,ITI）等的详细阐述，影响了该实验方法的质量控制和规范化，限制了该方法的推广应用。
本研究考察了影响NOR实验的环节——ITI以确定最佳检测条件，进行了重复实验,期望该实验方法可更好地用于动物学习记忆能力的评价。
1材料与方法1.1实验动物健康雄性ICR小鼠,8周龄，130只，体质量24~26g。
将小鼠饲养在温度（22±1）龙控制的环境中，12h明暗循环，自由饮食和饮水,1周后进行实验。
1.2NOR实验实验前5d,实验人员每天将小鼠放到手上抚触5min,消除小鼠的紧张恐惧感。
实验前1d,将小鼠放入观察箱内，安静环境下让其适应观察箱1h。
剔除在开场中活动异常的小鼠（活动过少、活动过多、转圈等）。
实验当天，先将小鼠放到实验室，让其适应环境1h,然后进行正式实验。
编辑新物体识别 XR——XX117 上海欣软NOR实验包含两个测试阶段(图1)。
阶段1(T1)：在40cmx40cm 开场的两个相对的区域中央放置2个完全相同的物体(物体1和1'),将小鼠单独放入开场中探索10min。
探索完毕后将小鼠取出，放回饲养笼。
清理观察箱，消除异味。
阶段2(T2)：间隔一定时间后，物体1不变(旧物体)，物体1'更换为物体2(新物体),再将小鼠放入开场中探索5min。
实验结束后，彻底清理观察箱。
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PPI
A
前脉冲抑制的含义是：由出现在强的惊反射刺 激之前一定时间内的弱感觉刺激对惊反射所产 生的抑制作用
B
Prepulse Startling Stimulus Startling Response
Braff等人（1978）首次报告了在精神分裂症病人中的PPI缺 失现象。他们以71分贝的声音作为前脉冲刺激，以104分贝的 白噪音作为惊反射刺激。结果发现，在前脉冲刺激和惊反射 刺激的时间间隔为60毫秒和120毫秒两种情况下，精神分裂症 病人和正常人相比，显示出了PPI缺失。进一步的临床研究支 持了这一结果，并发现精神分裂症病人的PPI异常与几种重要 的临床阳性、阴性症状有密切的相关。抗精神药物在缓解精 神分裂症症状的同时也可降低PPI的缺失。
场迷宫,U迷宫等; ❖ 70-80年代:高架放射迷宫,水迷宫等。
❖ 目前在各类研究中最常用的有T迷宫,以及4臂以上的放射迷 宫和水迷宫。
A
B
A
C
2. 迷宫研究内容
❖ 多年以来,利用迷宫进行动物学习、记忆、觅食策 略、空间认知等多方面的研究.涉及的动物被试有 鸟、鱼、蛙、蚯蚓、蜗牛、猫、狗等,而最常用的 是大鼠和小鼠.
实验八
短期社会隔离对大鼠前脉冲抑制功 能的影响
精神分裂症是一种严重而复杂的精神疾病，人群发病率高 达1%。它的典型症状包括思维混乱、幻觉、错觉和妄想等 阳性症状，以及社会退缩、情感淡漠和意志消退等阴性症 状。早在1911年，Bleuler就认为，精神分裂症病人缺乏一 种将无关感觉信息“过滤”掉的能力。这种去除无关感觉 信息的干扰，以保证中枢神经系统对有用的感觉信息进行 深度编码处理的神经控制机制被称为感觉门控。
• 大鼠在除站台外的其它三个象限边缘头朝池壁入 水，每次的入水位置是随机的。每个象限2次， 随机安排；
• 记录大鼠自入水后找到平台的（1）时间即逃避 潜伏期，（2）行程，（3）搜索策略：分为随机 式、边缘式、趋向式和直线式。
• 每只大鼠爬上平台后，停留10秒钟，如果大
鼠在1分钟内未找到或爬上平台，将大鼠放置 平台10秒钟； • 一般情况下，正常大鼠在经过3~4个实验日 训练后，很快就学会以最快最佳的速度和策略 搜索到站台的确切位置。
入同一个臂。
❖ 完成这种任务，大鼠必须依靠参照记忆：迷宫 的样子和它不应该返回已经去过的臂等；其次 是工作记忆：每次实验它必须跟踪记载它已经 去过的地方，以做到不重象与仪器
1 小鼠T迷宫和八臂迷宫的觅食策略实验
❖ 实验对象：雄性昆明小鼠6只 ❖ 实验仪器：高架T迷宫和八臂迷宫
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感觉门控对于人类和其它哺乳动物维持正常的认知过程具 有至关重要的作用，如果感觉门控功能下降，正常的认知 活动就会受到干扰。精神分裂症病人所表现出的认知混乱 和情绪异常被认为是起源于感觉门控功能的缺失。建立精 神分裂症的动物模型的一个关键问题是如何通过动物行为 来反映感觉门控过程。
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惊反射是哺乳动物的一种最强的全身性反射活动。它可以 由突发性的强感觉刺激引起，并具有潜伏期短、刺激的累 加作用强、以及反应动态范围宽等特点。惊反射的前脉冲 抑制（prepulse inhibition， PPI）是目前所公认的各哺乳 动物种系所共有的一种感觉运动门控的模型。
实验六和七 迷宫学习
一 实验目的和原理
❖ 利用高架T迷宫和八臂迷宫,以小鼠为实验对象,观察小鼠 的觅食策略和学习记忆功能。
❖ 利用Morris水迷宫，观察大鼠的空间学习能力是否具有 性别差异。
1. 迷宫发展史及类型
❖ 19世纪末,Lubbock在昆虫研究中发明了迷宫; ❖ 20世纪30-40年代,不同类型的迷宫包括:T迷宫,环形迷宫,广
❖ 30秒后开始选择次实验。移开隔板，小鼠被放在 出发臂，观察小鼠所选择的目标臂。如果小鼠的 选择方向与强制次的方向相同，则是”得到-停留 “策略；反之，则是“得到-转移”策略。
❖ 记录每只动物的测试结果，两种策略的选择次数， 然后综合所有动物的结果进行统计分析。
2. 八臂迷宫
❖ 控制饮食与适应迷宫阶段同T迷宫实验
❖ 目前的研究指出：对于搜寻食物的大鼠，空间行 为的灵活性是以“得到-转移”策略为中介的。
2.2 记忆研究
❖ 记忆研究中比较常用的是放射迷宫,由若干个臂组 成,这些臂从一个中央平台放射出来。训练时，将 大鼠放入迷宫的中央区域，在不同的臂尽头放食物， 然后允许大鼠探究迷宫。经过反复的训练后，大鼠 收集食物变得很有效率，在每个试探中很少重复进
❖ 测验阶段：为缩短实验时间，将8个臂中的4个臂用 隔板挡住，只利用其中的4个臂。将食物任意放在4 个臂中的2个臂尽头，然后将动物放在迷宫中央， 观察并记录动物的觅食路线。每只动物进行8-10次 测验，三只动物轮流进行。
3 Morris水迷宫
• 每只大鼠接受训练6次，每次间隔3分钟，2只动 物轮流做；
2.1 动物的觅食策略
❖ 动物的觅食策略很多,对心理学家来说,研究动物认知 过程最重要的是“得到-停留（win-stay)”和“得到转移（win-shift）”策略。两种策略在自然环境中都 已发现，动物所处的生态环境、食源情况（集中与 分散）直接影响捕食者的策略。
❖ 研究者利用迷宫进行了一系列有关大鼠觅食策略 的实验研究，一般用T和Y迷宫来完成。这些迷 宫的共同特点是相对于一个选择点或出发点来说 有两个选择。
2 大鼠Morris水迷宫学习的性别差异
实验对象：SD 大鼠雌雄各1只 实验仪器：Morris水迷宫
三 实验方法与步骤
1. T迷宫
❖ 限制动物饮食,直至体重降低到最初体重的85%; ❖ 适应迷宫阶段:目的是让小鼠熟悉迷宫并学会跑到
左或右臂尽头来获得食物,每只小鼠要在迷宫中呆 20-30分钟.
❖ 测验阶段:每只小鼠要进行10回测验,每回包括两次, 强制次和选择次。强制次方向左右各5次，但随机安 排。具体过程是：首先进行强制次，按照事先随机 安排好的方向，如果是右，则将隔板放在左侧，阻 止小鼠进入左臂。当小鼠进入指定的目标臂后，在 目标臂尽头放1小粒食物，待小鼠吃完食物后，将其 放回笼内。