Advertisement

A*算法（A star）用于解决传教士与野人过河问题（MC问题），可调整人数限制。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该人工智能课程大作业并未执行OPEN表和CLOSED表的验证检查。 此外，作业的初始参数可以根据需要自行调整，并且预期的结果应当是正确的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用A*算法（A Star）解决可变人数的传教士与野人过河问题（MC问题）
    优质
    本文探讨了利用A*算法有效解决传教士和野人生边界的河对岸问题，特别是在参与人数变化的情况下。通过优化搜索策略，该研究提出了一种灵活应对不同规模挑战的方法，提高了求解效率与准确性。 在人工智能课程的大作业中，我没有实现OPEN表和CLOSED表的检查功能。开头参数可以自行设定，结果应该不会有太大问题。
     
  • 利用A*算法解决传教士与野人过河问题.zip
    优质
    本项目采用A*搜索算法求解经典的逻辑游戏“传教士与野人”过河难题，旨在探索优化路径规划策略，并通过代码实现验证算法的有效性。 本资源包含使用A*算法解决传教士—野人过河问题的实验报告书及可运行程序，并附有详细的原理介绍和代码注释，适合初学者学习。
     
  • 使用A*算法解决传教士与野人过河问题（含可运行代码）
    优质
    本项目采用A*算法高效求解经典逻辑谜题“传教士与野人过河”问题，并提供完整可执行代码，便于理解和实践。 A*算法解决传教士与野人过河问题 程序说明： 功能：用A*算法求解传教士与野人问题。M=C=5, K=3 说明： 本程序按照《人工智能导论》一书所介绍的A*算法求解传教士与野人问题。 该程序尽可能使用与算法一致的思路实现，力求简单明了，并注重算法的清晰性，而没有考虑效率优化。
     
  • 利用A*算法解决传教士与野人问题.zip
    优质
    本项目通过编程实现A*算法来求解经典的“传教士与野人”逻辑谜题，探讨优化搜索路径和效率的方法，为类似约束满足问题提供解决方案。 A*算法解决传教士与野人过河问题 程序说明： 功能：用A*算法求解传教士与野人问题。设定M=C=5, K=3。 说明： 本程序按照《人工智能导论》一书所介绍的A*算法来求解传教士与野人问题。
     
  • A*算法在传教士和野人问题（MC问题）中的应用实现
    优质
    本文探讨了A*算法在解决经典逻辑推理问题——传教士与野人问题中的应用。通过合理设计启发式函数，展示了A*算法如何高效地找到最优解路径，并分析其性能优势。 有3名传教士和3名野人需要过河到左岸去，他们只有一艘船可以帮助渡河。这艘船一次只能载两个人，并且所有人都会划船。但是，在任何一边的岸边，如果野人的数量超过了传教士的数量，那么传教士就会被吃掉。 问题：如何安全地利用这条船将所有的人从右岸运送到左岸去？以下是需要考虑的关键限制： 1. 船每次只能载两人。 2. 在任何时候，都不能让任一边的岸边出现野人数量多于传教士的情况。
     
  • 传教士过河问题的A*算法解决方案
    优质
    本文探讨了利用A*算法解决传教士和野人过河的经典逻辑谜题。通过优化搜索策略，提供了高效解决问题的方法，展现了人工智能在传统智力游戏中的应用价值。 传教士过河问题采用空间信息处理方式，并使用类A算法进行搜索。本实验旨在将所有可能的过河方案全部找到。
     
  • 传教士与野人渡河问题解析（人工智能）
    优质
    传教士与野人渡河问题是人工智能领域中的经典逻辑推理问题。本文探讨了该问题的不同解决方案和算法优化策略，深入分析其在智能决策系统中的应用价值。 这里运用了几种方法来解决渡河问题，包括广度搜索算法、深度搜索算法和A*算法。
     
  • 传教士和野人过河问题（使用numpy和pandas） 带自定义输入 完整A*算法代码
    优质
    本项目提供了一个基于Python库numpy和pandas解决经典逻辑谜题传教士与野人过河的完整A*算法实现，支持用户自定义初始状态输入。 传教士与野人过河问题（使用numpy、pandas自定义输入）已经通过A*算法得到了完整代码实现：有N个传教士和N个野人在河边等待渡河，他们共用一条船，每次最多可载k个人过河。为了确保安全，在任何时候，无论是左岸还是右岸以及船上的传教士数量都必须大于或等于野人的数量（否则会有危险）。即求解如何将所有传教士和野人从左岸全部转移到右岸，并且在任何时刻满足M (传教士数) ≥ C(野人数) 和 M+C≤k 的条件。解决方案包括： 1. 创建一个状态空间类，用于表示问题的状态。 2. 初始化初始状态（如：所有人在左岸）和目标状态（所有人到达右岸）。 3. 定义合法状态集合，排除不符合安全规则的非法状态。 4. 使用深度优先搜索算法结合递归方法，在合法状态下寻找有效的路径方案。 5. 实现启发式函数，用于根据当前情况选择最佳的状态转换策略。 6. 遍历所有可能的状态，并判断是否达到目标状态或已经没有解决方案可继续探索。 通过以上步骤成功求解了问题并输出结果。
     
  • 人工智能Prolog语言实验：修道士与野人渡河问题（传教士与野人渡河问题）
    优质
    本实验通过经典的“修道士与野人”或称“传教士与野人”渡河难题，利用Prolog编程语言探索逻辑推理和问题求解策略。参与者将学习如何用Prolog实现算法并解决复杂的约束满足问题。 在河的右岸有3名修道士、3名野人以及一条船。任务是将所有人安全地运送到对岸，但须遵守以下规则：（1）修道士与野人都能操作船只，并且每次最多只能运送两人；（2）无论在哪一岸边，都不得让野人的数量超过修道士的数量，否则后者会被吃掉。所有野人完全听从修道士的渡河计划。 请提供Prolog代码以及实验报告以解决上述问题。
     
  • 三名野人与传教士的渡河问题
    优质
    三名野人与传教士的渡河问题是经典的逻辑谜题，挑战参与者通过有限次数安全运送三名传教士和三名野人过河，避免任何一方在数量上占据优势而产生危险情况。 有三个传教士和三个野人需要过河，只有一条船可以同时载两个人。在任何时候（无论是哪一方的岸边还是船上），如果野人的数量超过或等于传教士的数量，那么传教士就会被吃掉。请设计一种方法让所有人安全地渡过河去。