人工智能导论:状态空间搜索实验—八数码问题求解
人工智能 八数码实验
人工智能作业八数码问题一、题目八数码问题:初始状态图:目标状态图:二、算符与状态空间算符:左、上、右、下状态空间:状态:A=(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8) 初始状态:S0=(0,4,1,5,2,8,3,6,7);目标状态:Sg=(0,1,7,5,2,8,3,6,4)。
三、搜索树22求解:四、Open 表,Closed 表Open 表: Closed 表:五、程序代码/* 3_13.pro eight puzzle */traceDOMAINSstate=st(in,in,in,in,in,in,in,in,in)in=integerDATABASE-mydatabaseopen(state,integer)closed(integer,state,integer)res(state)mark(state)fail_PREDICATESsolvesearch(state,state)resultsearchingstep4(integer,state)step56(integer,state)equal(state,state)repeatresulting(integer)rule(state,state)GOALsolve.CLAUSESsolve:-search(st(0,4,1,5,2,8,3,6,7),st(0,1,7,5,2,8,3,6,4)),result. search(Begin,End):-retractall(_,mydatabase),assert(closed(0,Begin,0)),assert(open(Begin,0)),assert(mark(End)),repeat,searching,!.result:-not(fail_),retract(closed(0,_,0)),closed(M,_,_),resulting(M), !.result:-beep,write("sorry don't find a road!").searching:-open(State,Pointer),retract(open(State,Pointer)),closed(No,_,_),No2=No+1,asserta(closed(No2,State,Pointer)),!,step4(No2,State).searching:-assert(fail_).step4(_,State):-mark(End),equal(State,End).step4(No,State):-step56(No,State),!,fail.step56(No,StateX):-rule(StateX,StateY),not(open(StateY,_)),not(closed(_,StateY,_)),assertz(open(StateY,No)),fail.step56(_,_):-!.equal(X,X).repeat.repeat:-repeat.resulting(N):-closed(N,X,M),asserta(res(X)),resulting(M).resulting(_):-res(X),write(X),nl,fail.resulting(_):-!.rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8),st(X8,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X0)):-X0=0.rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8),st(X2,X1,X0,X3,X4,X5,X6,X7,X8)):-X0=0.rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8),st(X4,X1,X2,X3,X0,X5,X6,X7,X8)):-X0=0.rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8),st(X6,X1,X2,X3,X4,X5,X0,X7,X8)):-X0=0.rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8),st(X0,X2,X1,X3,X4,X5,X6,X7,X8)):-X1=0.st(X0,X2,X8,X3,X4,X5,X6,X7,X1)):-X1=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X2,X1,X3,X4,X5,X6,X7,X8)):-X2=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X3,X2,X4,X5,X6,X7,X8)):-X2=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X2,X1,X0,X3,X4,X5,X6,X7,X8)):-X2=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X3,X2,X4,X5,X6,X7,X8)):-X3=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X4,X3,X5,X6,X7,X8)):-X3=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X4,X1,X2,X3,X0,X5,X6,X7,X8)):-X4=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X4,X3,X5,X6,X7,X8)):-X4=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X5,X4,X6,X7,X8)):-X4=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X4,X6,X5,X7,X8)):-X5=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X5,X4,X6,X7,X8)):-X5=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X7,X6,X8)):-X6=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X6,X1,X2,X3,X4,X5,X0,X7,X8)):-X6=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X4,X6,X5,X7,X8)):-X6=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8),rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X7,X6,X8)):-X7=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X8,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X1)):-X8=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X8,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X0)):-X8=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X8,X7)):-X8=0.六、运行结果截图编译后:运行后:。
人工智能8位数码难题的问题求解
#define DOWN 1
#define LEFT 2
#define RIGHT 3
#define Bit char
typedef struct maps
{
Bit detail[9];
int myindex; //记录自己节点在hash表中的位置
Bit position; //记录空格(0)在序列中的位置
实验软硬件要求:网络计算机,c++编程环境
实验内容、方法和步骤(可附页)
我们将八数码难题分布在3×3方格棋盘上,分别放置了标有数字1,2,3,4,5,6,7,8的八张牌,初始状态S0,目标状态如图所示,可以使用的操作有:空格上移,空格左移,空格右移,空格下移。我们将是用广度优先搜索算法来解决这一问题。
int newindex = Parent.myindex ;
Bit *p = Parent.detail;
switch(direct)
{
case UP :
{
newindex -= 3*40320 ;
newindex += ( p[ i - 2 ] > p[ i - 3 ]) ? ( Factorial[ p[ i - 3 ] ] ) : ( - Factorial[ p[ i - 2 ] ] );
}p,*PMap;
Map org; //初始状态
int EndIndex; //目标,上移,下移,左移,右移
int const derection[4] ={ -3 , 3 , -1 , 1 } ;
//可移动的四个方向
int const Factorial[9] = {40320 , 5040 , 720 , 120 , 24 , 6 , 2 , 1 , 1 };
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引言:八数码问题是一种经典的数学难题,在计算机科学领域有着广泛的研究和应用。
本实验旨在通过探索八数码问题的解法,深入理解该问题的本质,并通过实验结果评估不同算法的效率和准确性。
一、问题描述:八数码问题是一个在3×3的棋盘上,由1至8的数字和一个空格组成的拼图问题。
目标是通过移动棋盘上的数字,使得棋盘上的数字排列按照从小到大的顺序排列,最终形成如下的目标状态:1 2 34 5 67 8二、解法探索:1. 深度优先搜索算法:深度优先搜索算法是一种经典的解决拼图问题的方法。
该算法通过不断尝试所有可能的移动方式,直到找到目标状态或者无法再继续移动为止。
实验结果显示,该算法在八数码问题中能够找到解,但由于搜索空间庞大,算法的时间复杂度较高。
2. 广度优先搜索算法:广度优先搜索算法是另一种常用的解决八数码问题的方法。
该算法通过逐层扩展搜索树,从初始状态开始,逐步扩展所有可能的状态,直到找到目标状态。
实验结果显示,该算法能够找到最短路径的解,但同样面临搜索空间庞大的问题。
3. A*算法:A*算法是一种启发式搜索算法,结合了深度优先搜索和广度优先搜索的优点。
该算法通过使用一个估价函数来评估每个搜索状态的优劣,并选择最有希望的状态进行扩展。
实验结果显示,A*算法在八数码问题中表现出色,能够高效地找到最优解。
三、实验结果与分析:通过对深度优先搜索、广度优先搜索和A*算法的实验,得出以下结论:1. 深度优先搜索算法虽然能够找到解,但由于搜索空间庞大,时间复杂度较高,不适用于大规模的八数码问题。
2. 广度优先搜索算法能够找到最短路径的解,但同样面临搜索空间庞大的问题,对于大规模问题效率较低。
3. A*算法在八数码问题中表现出色,通过合理的估价函数能够高效地找到最优解,对于大规模问题具有较好的效果。
四、结论与展望:本实验通过对八数码问题的解法探索,深入理解了该问题的本质,并评估了不同算法的效率和准确性。
八个数字问题实验报告.doc
八个数字问题实验报告. 《八数码问题》实验报告首先,实验的目的:熟悉启发式搜索算法。
二、实验内容:启发式搜索算法用于解决8位数问题。
编制了程序,实现了解决8位数问题的算法。
采用评估功能,其中:是搜索树中节点的深度;在节点数据库中放错位置的件数;这是每个棋子与其在节点数据库中的目标位置之间距离的总和。
三、实验原理:1.问题描述:八位数问题也被称为九宫问题。
在3×3的棋盘上,有八个棋子,每一个棋子都标有一定的1到8的数字,不同棋子上标的数字是不同的。
棋盘上还有一个空格(用数字0表示),与空格相邻的棋子可以移动到空格中。
要解决的问题是: 给定初始状态和目标状态,找出从初始状态到目标状态移动次数最少的移动步骤。
所谓问题的一种状态是棋盘上棋子的排列。
解决八位数问题实际上是找出一系列从初始状态到目标状态的中间过渡状态。
2.原则描述:启发式搜索(1)原理启发式搜索是评估每个搜索在状态空间中的位置以获得最佳位置,然后从这个位置搜索到目标。
这样,可以省略大量不必要的搜索路径,并且提高了效率。
在启发式搜索中,位置的评估非常重要。
不同的评估会产生不同的效果。
(2)评估函数计算节点的评估函数,可分为两部分:1.成本已经支付(从开始节点到当前节点);2.要支付的价格(当前节点到目标节点)。
节点n的评估函数被定义为从初始节点通过n到目标节点的路径的最小成本的估计值,即=。
是从初始节点到达当前节点n的实际成本;是从节点n到目标节点的最佳路径的估计开销。
比例越大,它越倾向于先搜索宽度或同等成本。
相反,比例越大,启发式性能越强。
(3)算法描述:(1)将起始节点S放入OPEN表中,计算节点S的值;(2)如果OPEN为空表,则无法退出且没有解决方案;(3)从OPEN表中选择具有最小值的节点。
如果多个节点具有相同的值,当其中一个节点是目标节点时,选择目标节点;否则,任意一个节点被选为节点;(4)从OPEN表中移除节点,并将其放入CLOSED扩展节点表中;(5)如果它是目标节点,它成功退出并获得解决方案;⑥扩展节点以生成其所有后续节点。
C语言解八数码问题之人工智能实验报告
C语言解八数码问题之人工智能实验报告《人工智能》上机实验基于人工智能的状态空间搜索策略研究——八数码问题求解(一)实验软件TC2.0 或 VC6.0 编程语言或其它编程语言(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)需要的预备知识1. 熟悉TC2.0 或 VC6.0 编程语言或者其它编程语言;2. 熟悉状态空间的宽度优先搜索、深度优先搜索和启发式搜索算法;3. 熟悉计算机语言对常用数据结构如链表、队列等的描述应用;4. 熟悉计算机常用人机接口设计。
(四)实验数据及步骤1. 实验内容八数码问题: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。
2 5 4 1 2 33 7 8 41 8 6 7 6 5(a) 初始状态 (b) 目标状态图1 八数码问题示意图请任选一种盲目搜索算法(深度优先搜索或宽度优先搜索)或任选一种启发式搜索方法(A 算法或 A* 算法)编程求解八数码问题(初始状态任选),并对实验结果进行分析,得出合理的结论。
2. 实验步骤(1)分析算法基本原理和基本流程;程序采用宽度优先搜索算法,基本流程如下:2起始把s放入open表是是否open表为失败空表,否把open表中的第一个节点n移入close表扩展节点n,把其后裔放入open表的前头是否是否有后继节点成功为目标节点,3(2)确定对问题描述的基本数据结构,如 Open 表和 Closed 表等;OPEN CLOSED SA,B,C SB,C,D,E,F S,AC,D,E,F,G S,A,B D,E,F,G,H S,A,B,C E,F,G,H,I,J S,A,B,C,D F,G,H,I,J K,L S,A,B,C,D,E G,H,I,J K,L,M,N S,A,B,C,D,E,F H,I,J K,L,M,N,O,PS,A,B,C,D,E,F,G(3)编写算符运算、目标比较等函数;(4)编写输入、输出接口;(5)全部模块联调;(6)撰写实验报告。
人工智能实验一 八数码问题
启发中的估价是用估价函数表示的,如:f(n) = g(n) + h(n) 其中 f(n) 是节点 n 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。 在此八数码问题中,显然 g(n)就是从初始状 态变换到当前状态所移动的步数,估计函数 f(n)我们就可采用当前状态各个数字牌不在目标
附录—源代码及其注释 #include "stdafx.h" #include "iostream.h" #include <time.h> #include <stdio.h> #include <dos.h> #include <conio.h> static int target[9]={1,2,3,8,0,4,7,6,5}; //class definition
eight_num(int init_num[9]); eight_num(int num1,int num2,int num3,int num4,int num5,int num6,int num7,int num8,int num9) {
num[0]=num1; num[1]=num2; num[2]=num3; num[3]=num4; num[4]=num5; num[5]=num6; num[6]=num7; num[7]=num8; num[8]=num9; } eight_num(void) { for (int i=0;i<9;i++)
人工智能_八数码实验报告
西安郵電大学人工智能实验报告书(三)学院:自动化学院专业:智能科学与技术班级:智能1403姓名:刘忠强时间:2016—3-29一、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策略;3。
掌握盲目收索算法,重点是宽度优先收索和深度优先收索。
二、实验算法广度优先收索是一种先生成的节点先扩展的策略。
它的过程是:从初始节点开始逐层向下扩展,再第n层节点还没有完全搜索之前,不进如第n+1层节点.Open表中的节点总是按进入的先后排序,先进入的节点排在前面,够进入的排在后面.三、程序框图四、实验结果及分析初始状态:目标状态:2 83 2 1 61 6 4 4 0 87 0 5 7 5 3五、源程序及注释#include <iostream〉#include 〈ctime>#include <vector>using namespace std;const int ROW = 3;const int COL = 3;const int MAXDISTANCE = 10000;const int MAXNUM = 10000;int abs(int a){if (a〉0) return a;else return —a;}typedef struct _Node{int digit[ROW][COL];int dist; // 距离int dep; // 深度int index; // 索引值} Node;Node src, dest;vector〈Node〉 node_v; // 储存节点bool isEmptyOfOPEN() { //判断Open表是否空for (int i = 0; i < node_v.size(); i++) {if (node_v[i].dist != MAXNUM)return false;}return true;}bool isEqual(int index, int digit[][COL]) { //判断节点是否与索引值指向的节点相同for (int i = 0; i 〈 ROW; i++)for (int j = 0; j < COL; j++){if (node_v[index].digit[i][j]!= digit[i][j])return false;}return true;}ostream& operator〈<(ostream& os, Node& node) {for (int i = 0; i < ROW; i++) {for (int j = 0; j < COL; j++)os 〈< node。
人工智能实验六 A算法8数码问题
我们没有这样区分,而是将所有结点放在一个队列中,并用头指针指示 队列头结点,开始时它就是初始结点。每次都取出队列头的结点进行扩 展,当一个结点不能再扩展时,就将队列头指针加1,让它只向下一个 结点,实际上就是把不能扩展的结点放到了关闭列表中。这样在判断一 个新扩展出的结点是否与已扩展的结点重复、与那一种结点重复时,就 很方便,因为重复结点编号小于队列头指针则它在关闭列表中,重复结 点编号在队列头和尾指针之间则与可扩展结点重复,否则就不重复。 4.八数码问题的A*算法的估价函数 八数码问题的估价函数f(n)由两部分构成, g(n) 是从初始结点到结点n的 实际代价,在此它就是结点深度,也就是从初始结点到该结点的状态变 化次数,这是已知的。而 h(n) 是从结点n到目标结点最佳路径的估计代 价,这是需要定义的。通常取h(n)为当前结点各个位置上的数字(不包 括0)到目标结点同一数字所在位置的距离之和。举例来说,若当前结 点第一个位置(左上角)是3,而目标结点的数字3在最后一个位置(右 下角),那么3的距离就是4(从左上角要移动四步才到达右下角)。其 他各个数字的距离按照同样方法计算,全部数字距离之和就是h(n)。 为了计算结点的估价函数,须先计算函数h(n),如果直接根据状态中数 字的排列进行计算比较困难。在此定义另外两个数组u(9)和v(9),用它 们存储状态中各个数字的位置,因为每一个状态的八个数码存放在数组 p(9)中,u(9)中则按序存放0~8这些数字的位置——它们在p(9)中对应的 下标。例如,如果p(9)中的数字排列是3 5 8 0 2 1 7 6 4,则u(9)中则是3 5
If Equal(Temp, EndNode) Then DispPath head DispNode Nodes(head) Exit Sub End If If SpacMove(Temp, i) Then st = head Calcuf Temp k = Rept(Temp) If k > tail Then Sortf tail = tail + 1
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(AI)是当今世界上最热门的领域之一,它已经在许多领域取得了巨大的成功,包括医疗保健、金融、交通和娱乐等。
在这篇实验报告中,我们将探讨人工智能在解决八数码问题上的应用。
八数码问题是一个经典的智力游戏,它要求玩家将一个3x3的方格中的数字1-8和一个空白格按照一定的规则进行移动,最终达到特定的排列顺序。
这个问题看似简单,但实际上是一个复杂的组合优化问题,需要大量的搜索和计算才能找到最优解。
实验目的
本实验旨在使用人工智能技术解决八数码问题,通过比较不同算法的表现,评估它们在解决这一问题上的效率和准确性。
实验方法
我们使用了两种经典的人工智能算法来解决八数码问题,分别是深度优先搜索(DFS)和A*搜索算法。
我们编写了相应的程序,并在相同的硬件环境下进行了实验。
实验结果
通过实验我们发现,深度优先搜索算法在解决八数码问题上存在着局部最优解的问题,容易陷入死循环。
而A*搜索算法则能够更快地找到最优解,并且在解决问题时所需的搜索次数更少。
结论
本实验结果表明,A*搜索算法在解决八数码问题上表现更优秀,具有更高的效率和准确性。
这为我们在实际应用中选择合适的人工智能算法提供了重要的参考。
未来展望
随着人工智能技术的不断发展,我们相信在解决类似的组合优化问题上会出现更多更高效的算法。
我们将继续深入研究,探索更多的人工智能算法,并将其应用于更广泛的领域,为人类社会带来更多的便利和创新。
采用A算法解决八数码问题
人工智能实验一报告题目:采用A*算法解决八数码问题姓名: XXX学号: 10S003028专业:计算机科学与技术提交日期: 2011-05-04目录1问题描述........................................................................................................................... - 2 -1.1待解决问题的解释............................................................................................... - 2 -1.2问题的搜索形式描述............................................................................................ - 2 -1.3解决方案介绍(原理)........................................................................................ - 3 -2算法介绍........................................................................................................................... - 4 -2.1A*搜索算法一般介绍............................................................................................ - 4 -2.2 算法伪代码........................................................................................................... - 4 -3算法实现........................................................................................................................... - 5 -3.1 实验环境与问题规模........................................................................................... - 5 -3.2 数据结构............................................................................................................... - 5 -3.3 实验结果............................................................................................................... - 6 -3.4系统中间及最终输出结果.................................................................................... - 6 -4参考文献........................................................................................................................... - 7 - 5附录—源代码及其注释................................................................................................... - 7 -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。
人工智能实验报告 八数码问题
实验一 启发式搜索算法姓名:徐维坚 学号:2220103484 日期:2012/6/29一、实验目的:熟练掌握启发式搜索A *算法及其可采纳性。
二、实验内容:使用启发式搜索算法求解8数码问题。
1) 编制程序实现求解8数码问题A *算法,采用估价函数()()()()w n f n d n p n ⎧⎪=+⎨⎪⎩, 其中:()d n 是搜索树中结点n 的深度;()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数;()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。
2) 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别,给出一个是()p n 的上界 的()h n 的定义,并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。
三、实验原理: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(以数字0来表示),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。
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. 原理描述:2.1 有序搜索算法:(1)原理:在搜索过程中,OPEN 表中节点按照其估价函数值以递增顺序排列,选择OPEN 表中具有最小估价函数值的节点作为下一个待扩展的节点,这种搜索方法称为有序搜索。
在本例中,估价函数中的)(n g 取节点深度)(n d ,)(n h 为节点n 的状态与目标状态之间错放的个数,即函数)(n ω。
(2)算法描述:① 把起始节点S 放到OPEN 表中,并计算节点S 的)(S f ;② 如果OPEN 是空表,则失败退出,无解;③ 从OPEN 表中选择一个f 值最小的节点i 。
如果有几个节点值相同,当其中有一个 为目标节点时,则选择此目标节点;否则就选择其中任一个节点作为节点i ;④ 把节点i 从 OPEN 表中移出,并把它放入 CLOSED 的已扩展节点表中;⑤ 如果i 是个目标节点,则成功退出,求得一个解;⑥ 扩展节点i ,生成其全部后继节点。
人工智能 八数码难题
实验报告课程名称人工智能_____________实验项目八数码难题______________实验仪器电脑、visual C++_________系别____________ 专业__ _____班级/学号学生姓名_ _________实验日期____成绩_______________________指导教师_________一、实验目的理解并熟悉掌握深度优先搜索和广度优先搜索地方法。
二、实验内容九宫格中有8个数码,其中只有一个空,规则是只能把一个数码移动到空的格子中,要求从一个初始状态移动到一个目标状态所要花费的最少步数【算法分析】解决此类问题的办法是宽度搜索,深度搜索耗时太大无法接受。
当需要移动的步数很多时,普通的宽度搜索仍旧无法满足需要,需要对其进行优化。
这个问题也可以推广到流行的拼图游戏。
【具体步骤】一、确定问题规模(考虑搜索的时间代价)二、确定产生式规则(如果规则太多,则时间代价会很大)三、套用经典宽度搜索框架写程序三、代码和结果#include <stdlib.h>#include <stdio.h>typedef struct Node {int num[9]; //棋盘状态int deepth; //派生的深度g(n)int diffnum; //不在位的数目h(n)int value; //耗散值f(n)=g(n)+h(n)struct Node * pre;struct Node * next;struct Node * parent;}numNode; /* ---------- end of struct numNode ---------- */int origin[9]; //棋盘初始状态int target[9]; //棋盘目标状态int numNode_num,total_step;numNode *open,*close; //Open表和Close表numNode *create_numNode(){return (numNode *)malloc(sizeof(numNode));}numNode *open_getfirst(numNode *head); //返回第一项,并从Open表中删除void open_insert(numNode *head,numNode *item); //向Open表中按序插入新节点void close_append(numNode *head,numNode *item); //向Close表中插入新节点int expand(numNode *item); //扩展节点int print_result(numNode *item); //打印结果numNode *copy_numNode(numNode *orgin);char isNewNode(numNode *open,numNode *close,int num[9]);//是否在Open表或Close表中void print_num(int num[9]); //打印棋盘状态int diff(int num[9]); //求不在位棋子的个数void init(); //初始化,获得棋盘初始状态和目标状态void swap(int *a,int *b);int operate(int num[],int op);void free_list(numNode *head);/** === FUNCTION ======================================================================* Name: 主函數* Description: 程序入口*=============================================================================== ======*/intmain ( int argc, char *argv[] ){//初始化Open表和Close表open=create_numNode();close=create_numNode();open->pre=open->next=close->pre=close->next=NULL;init(); //由用户输入初始和目标状态//初始化初始节点numNode *p1;p1=create_numNode();p1->parent=NULL;p1->deepth=0;int i=0;for ( i=0; i<9; i++){p1->num[i]=origin[i];}open_insert(open,p1);numNode_num=1;p1=open_getfirst(open);while (p1!=NULL){close_append(close,p1);if(expand(p1))return EXIT_SUCCESS;p1=open_getfirst(open);}printf("No solution!\n");return EXIT_SUCCESS;} /* ---------- end of function main ---------- */voidinit ( ){while(1){printf("Please input opriginal status:\nFor example:123456780 stands for\n""1 2 3\n""4 5 6\n""7 8 0\n");char temp[10];scanf("%s",&temp);int i=0;for ( i=0;i<9 && temp[i]-'0'>=0 && temp[i]-'0'<=8; i++) {origin[i]=temp[i]-'0';}printf("Please input target status:\n");scanf("%s",&temp);int j=0;for ( j=0; j<9 && temp[j]-'0'>=0 && temp[j]-'0'<=8; j++){target[j]=temp[j]-'0';}system("cls");if ( i==9&&j==9){break;}}} /* ----- end of function init ----- */voidopen_insert (numNode *head,numNode *item){numNode *p,*q;p=head->next;q=head;while ( p!=NULL && item->value > p->value ){q=p;p=p->next;}q->next=item;item->pre=q;item->next=p;if(p!=NULL){p->pre=item;}} /* ----- end of function open_insert ----- */numNode *open_getfirst (numNode *head){numNode *p;if ( head->next == NULL ){return NULL;}p=head->next;head->next=p->next;if ( p->next != NULL ){p->next->pre=head;}p->pre=NULL;p->next=NULL;return p;} /* ----- end of function open_getfirst ----- */voidclose_append (numNode *head,numNode *item) {item->next=head->next;item->pre=head;head->next=item;if ( item->next!=NULL ){item->next->pre=item;}} /* ----- end of function close_append ----- */intexpand (numNode *p1){numNode * p2;int op=1;for ( op=1; op<=4; op++){p2=copy_numNode(p1);operate(p2->num,op);if(isNewNode(open,close,p2->num)=='N'){p2->parent=p1;p2->deepth=p1->deepth+1;p2->diffnum=diff(p2->num);p2->value=p2->deepth+p2->diffnum;if(p2->diffnum==0){total_step=print_result(p2);printf("Total step: %d\n",total_step);free_list(open);free_list(close);return 1;}else{numNode_num++;open_insert(open,p2);}}elsefree(p2);}return 0;} /* ----- end of function expand ----- */intoperate(int m[], int op){int blank;blank=0;while (m[blank]!=0 && blank<9 )++blank;if (blank==9)return 1;switch (op) {case 1: /* up */if (blank>2)swap(m+blank,m+blank-3);break;case 2: /* down */if (blank<6)swap(m+blank,m+blank+3);break;case 3: /* left */if (blank!=0 && blank!=3 && blank!=6)swap(m+blank,m+blank-1);break;case 4: /* right */if (blank!=2 && blank!=5 && blank!=8)swap(m+blank,m+blank+1);break;default : return 1;}return 0;}voidswap(int *a, int *b){int c;c=*a;*a=*b;*b=c;}numNode *copy_numNode (numNode *origin){numNode *p;p=create_numNode();p->deepth=origin->deepth;p->diffnum=origin->diffnum;p->value=origin->value;int i;for ( i=0; i<9; i++){(p->num)[i]=(origin->num)[i];}return p;} /* ----- end of function copy_numNode ----- */intdiff (int num[9]){int i,diffnum=0;for(i=0;i<9;i++)if(num[i]!=target[i])diffnum++;return diffnum;} /* ----- end of function diff ----- */charisNewNode (numNode *open,numNode *close,int num[9]) {numNode *p;int i=0;p=open->next;while ( p!=NULL ){for ( i=0; i<9; i++){if(p->num[i]!=num[i])break;}if(i==9)return 'O'; //Openp=p->next;}p=close->next;while ( p!=NULL ){for ( i=0; i<9; i++){if(p->num[i]!=num[i])break;}if(i==9)return 'C'; //Closep=p->next;}return 'N';} /* ----- end of function isNewNode ----- */voidfree_list (numNode *head){numNode *p,*q;p=head->next;while ( p!=NULL ){q=p->next;free(p);p=q;}free(head);} /* ----- end of function free_list ----- */voidprint_num (int num[9]){int i;for ( i=0; i<9; i++){printf("%d\t",num[i]);if((i%3)==2)printf("\n");}} /* ----- end of function print_num ----- */intprint_result ( numNode *item){numNode *p;int step;p=item;if(p!=NULL){step=print_result(p->parent);printf("\nStep %d:\n",step+1);print_num(p->num);return step+1;}else{return -1;}}四.实验心得这次试验让我更加深入了解了什么是人工智能,让我了解了人工智能的作用以及含义和人工智能的使用范围以及对于我们未来生活得作用的广大。
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。
采用状态空间法求解八数码问题
采用状态空间法求解八数码问题一、引言八数码问题是人工智能中经典的问题之一,它可以用来测试搜索算法的效率。
在这个问题中,有一个3x3的棋盘,其中有8个数字(1-8),还有一个空格。
目标是将数字从初始状态移动到目标状态。
本文将介绍如何使用状态空间法求解八数码问题。
二、定义问题在八数码问题中,我们需要定义两个状态:初始状态和目标状态。
初始状态是一个3x3的棋盘,其中包含8个数字和一个空格。
目标状态也是一个3x3的棋盘,其中包含了排列好的1-8数字和一个空格。
三、状态空间图为了方便求解八数码问题,我们可以使用状态空间图来表示所有可能的状态和它们之间的转换关系。
在这个图中,每个节点代表一个可能的棋盘状态,每条边代表从一个节点到另一个节点所需进行的操作。
四、搜索算法为了找到从初始状态到目标状态的路径,我们需要使用搜索算法。
这里我们将介绍两种常见的搜索算法:广度优先搜索和A*搜索。
1. 广度优先搜索广度优先搜索(BFS)是一种朴素的搜索算法,在每次迭代中它会扩展所有当前可达节点,并且按照它们被发现的顺序进行扩展。
BFS可以保证找到最短路径,但是它需要存储所有已经扩展的节点,因此在空间上可能会有限制。
2. A*搜索A*搜索是一种启发式搜索算法,它使用一个估价函数来评估每个节点的“好坏程度”。
这个函数通常是从当前状态到目标状态的估计代价。
在每次迭代中,A*会选择最好的可达节点进行扩展。
A*可以保证找到最优解,并且通常比BFS更快。
五、八数码问题求解步骤1. 构建状态空间图:根据初始状态和目标状态构建一个状态空间图。
2. 选择搜索算法:选择广度优先搜索或A*搜索算法。
3. 实现搜索算法:实现所选算法并运行。
4. 输出结果:输出找到的路径和步骤。
六、总结八数码问题是人工智能中经典的问题之一,它可以用来测试搜索算法的效率。
在这个问题中,我们需要定义初始状态和目标状态,并使用状态空间图和搜索算法来找到从初始状态到目标状态的路径。
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
西电人工智能大作业八数码问题
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。
eight_num(void); //计算启发函数 g(n)的值 void eight_num::cul_para(void); //显示当前节点的状态 void eight_num::show(); //复制当前节点状态到一个另数组中
void eight_num::get_numbers_to(int other_num[9]); //设置当前节点状态(欲设置的状态记录的 other 数组中) void eight_num::set_num(int other_num[9]); eight_num& eight_num::operator=(eight_num& another_8num); eight_num& eight_num::operator=(int other_num[9]); int eight_num::operator==(eight_num& another_8num); int eight_num::operator==(int other_num[9]); //空格向上移 int move_up(int num[9]); //空格向下移 int move_down(int num[9]); //空格向左移 int move_left(int num[9]); //空格向右移 int move_right(int num[9]); //判断可否解出 int icansolve(int num[9],int target[9]); //判断有无重复 int existed(int num[9],eight_num *where); //寻找估价函数最小的叶子节点 eight_num* find_OK_leaf(eight_num* start); } 3.3 实验结果 h: 启发函数(不在位将牌数)
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。
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。
人工智能实验报告-八数码(五篇模版)
人工智能实验报告-八数码(五篇模版)第一篇:人工智能实验报告-八数码《人工智能》实验一题目实验一启发式搜索算法1.实验内容:使用启发式搜索算法求解8数码问题。
⑴ 编制程序实现求解8数码问题A*算法,采用估价函数⎧⎪w(n),f(n)=d(n)+⎨pn⎪⎩()其中:d(n)是搜索树中结点n的深度;w(n)为结点n的数据库中错放的棋子个数;p(n)为结点n的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。
⑵ 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别,给出一个是p(n)的上界的h(n)的定义,并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。
2.实验目的熟练掌握启发式搜索A算法及其可采纳性。
3.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:typedef struct Node//棋盘 {//节点结构体int data[9];double f,g;struct Node * parent;//父节点}Node,*Lnode;int data[9];数码数组:记录棋局数码摆放状态。
struct Chess * Parent;父节点:指向父亲节点。
下一步可以通过启发搜索算法构造搜索树。
1、局部搜索树样例:*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)。
搜索过程如下:(1)、把原棋盘压入队列;(2)、从棋盘取出一个节点;(3)、判断棋盘估价值,为零则表示搜索完成,退出搜索;(4)、扩展子节点,即从上下左右四个方向移动棋盘,生成相应子棋盘;(5)、对子节点作评估,是否为优越节点(子节点估价值小于或等于父节点则为优越节点),是则把子棋盘压入队列,否则抛弃;(5)、跳到步骤(2);3、算法的评价完全能解决简单的八数码问题,但对于复杂的八数码问题还是无能为力。
现存在的一些优缺点。
1、可以改变数码规模(N),来扩展成N*N的棋盘,即扩展为N 数码问题的求解过程。
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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
intEvaluate(Graph *The_graph,Graph *End_graph)
{
intvalute=0;//差距数
inti,j;
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
2、数据结构与算法设计
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
{
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)
{
case1://上
t_i--;
if(t_i<0)
AbleMove=0;
break;
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、程序框图
五、实验结果及分析
采用深度优先搜索方式并简化搜索
六、结论
Open表close表
0
1 2 0
2 3 4 0 1
2 4 5 6 0 1 3目标完成
七、源程序及注释
#include<stdio.h>} //设计了搜索深度围,防止队列存越界
intudirect;//所屏蔽方向,防止往回推到上已状态,1上2下3左4右
structnode *parent;//父节点
/////////打印数码组
voidPrint(Graph *The_graph)
{
inti,j;
if(The_graph==NULL)
printf("图为空\n");
else
实验报告容格式要求:XXXXXXXXXXXX(中文:宋体,小四;英文:Times New Roman)。
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、实验算法
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,减少搜索围,提高搜索速度。
case2://下
t_i++;
if(t_i>=N)
AbleMoveX];//队列
Graph *St[MAX];//堆栈
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。
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
请任选一种盲目搜索算法(广度优先搜索或深度优先搜索)或任选一种启发式搜索方法(全局择优搜索,加权状态图搜索,A算法或A*算法)编程求解八数码问题(初始状态任选)。选择一个初始状态,画出搜索树,填写相应的OPEN表和CLOSED表,给出解路径,对实验结果进行分析总结,得出结论。
{
Graph *New_graph;//
intHasGetBlank=0;//是否获取空格位置
intAbleMove=1;//是否可移动
inti,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)
该同学的实验是否达到要求:A.达到□B.基本达到□C.未达到□
实验报告是否规:A.规□B.基本规□C.不规□
实验过程是否详细记录:A.详细□B.一般□C.没有□
教师签名:
年月日
一、实验容和要求
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。
{
if(The_graph->form[i][j]!=End_graph->form[i][j])
{
valute++;
}
}
}
The_graph->evalue=valute;
returnvalute;
}
/////////移动数码组
Graph *Move(Graph *The_graph,intDirect,intCreatNew_graph)
理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
(2014——2015学年第一学期)
课程名称:人工智能导论开课实验室:年月日
年级、专业、班
学号
成绩
实验项目
名称
状态空间搜索实验—八数码问题求解
指导
教师
胡蓉
教师评语
该同学是否了解实验原理:A.了解□B.基本了解□C.不了解□该同学的实验能力:A.强□B.中等□C.差□
#include <stdlib.h>6、运行结果
#include <time.h>
#define N 3 //数码组大小
#define Max_Step 50 //最大搜索深度
#define MAX 50
typedefstructnode//八数码结构体
{
intform[N][N];//数码组
intevalue;//评估值