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华南农业大学2018年人工智能复习题。

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简介：
对于八数码问题，我们采用一种评价函数来衡量搜索过程：f(x) = d(x) + P(x)，其中d(x)代表节点x在搜索树中的深度，而P(x)则表示节点x中所有不在目标状态相应位置的数码，其距离目标位置的加和。基于此评价函数，利用启发式搜索算法进行探索，进而判断该算法是否符合A*算法的要求。具体而言，为什么该算法能够满足A*算法的特性？同时，还需要绘制出相应的状态空间搜索图以更直观地展现搜索过程。

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    本资料为华南农业大学2018年的人工智能课程复习题集，涵盖机器学习、自然语言处理和计算机视觉等多个领域的核心知识点与典型例题。 对于八数码问题，评价函数定义为：f(x) = d(x) + P(x)，其中d(x)表示节点x在搜索树中的深度，P(x)表示节点x中不在目标状态位置的数字到达正确位置的距离之和。以这个评价函数作为标准进行启发式搜索时，该算法是否满足A*算法？为什么？ 为了回答这个问题并提供更直观的理解，请画出相应的状态空间搜索图。 在具体分析过程中需要考虑以下几点： 1. A*算法要求f(x)是一个估计值（即从当前节点到目标的代价），且这个估计必须是准确或保守地低估实际路径成本。 2. 在八数码问题中，d(x)表示已经走过的步数，而P(x)作为启发信息代表了剩余步骤的一个下界估算。因此f(x)=d(x)+p(x)符合A*算法的条件。 综上所述，在满足上述条件下该搜索算法可以视为一种有效的A*应用实例。
     
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