人工智能八数码游戏
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)
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 (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。
《人工智能基础》名词术语
1,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)
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 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
+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
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》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
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
八数码问题python代码
八数码问题python代码八数码问题是一种经典的数学拼图游戏,也是人工智能搜索算法中的一个经典案例。
该问题是要将一个九宫格拼图游戏中的数字 1~8按照顺序排列,使得拼图最终呈现出从左到右、从上到下的顺序排列。
然而,因为拼图中存在一个空格,可以移动,所以这个问题有无数种解法。
在本文中,我们将使用 Python 语言来解决这个问题。
第一步,定义状态表示。
我们可以使用一个3×3 的数组来表示当前拼图的状态,以数字 0 来表示空格。
在 Python 中,可以使用列表来定义状态数组,如下所示:state = [ [ 1, 2, 3 ], [ 4, 5, 6 ], [ 7, 8, 0 ] ]第二步,定义状态编号。
对于每个状态,我们需要为其分配一个唯一的编号。
在 Python 中,我们可以使用一个字典来存储每个状态和其对应的编号,代码如下:state_dict = { ( 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 0 ) : 0 }第三步,定义状态转移。
我们需要定义一些规则,来指导拼图的移动,以及如何表示一个状态的转移。
在本问题中,每个状态只能移动空格的位置,也就是把空格和相邻的数字进行交换。
我们可以创建一个函数来定义这个规则,如下所示:def move( state, direction ):new_state = [ row[:] for row in state ]row, col = find_blank( new_state )if direction == "up":new_state[row][col], new_state[row-1][col] =new_state[row-1][col], new_state[row][col]if direction == "down":new_state[row][col], new_state[row+1][col] =new_state[row+1][col], new_state[row][col]if direction == "left":new_state[row][col], new_state[row][col-1] =new_state[row][col-1], new_state[row][col]if direction == "right":new_state[row][col], new_state[row][col+1] =new_state[row][col+1], new_state[row][col]return tuple( [ element for row in new_state for element in row ] )这个函数首先复制了当前状态的数组,然后找到空格所在的位置,根据移动方向交换空格和相邻的数字,最后返回新的状态数组。
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
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
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,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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f、跳到步骤2;四、数源自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
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++)
例如:
2
8
3
1
2
3
1
6
4
8
4
7
0
5
7
6
5
(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。
{
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;
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>
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。
{
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)
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");
76 5
(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。
{
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
{
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)
#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
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。
283
12 3
164
84
75
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