本实验报告为合肥工业大学开设的人工智能课程配套实验内容总结，涵盖机器学习、模式识别等多个方面，旨在通过实践加深学生对AI理论的理解与应用。
【人工智能原理】
人工智能原理是一门深入探讨理论与应用的学科，主要研究如何让机器模仿人类智能行为的能力。在合肥工业大学开设的相关课程里，李磊老师带领学生学习一系列核心概念，包括但不限于搜索算法、知识表示、机器学习以及自然语言处理等。
【启发式搜索算法】
启发式搜索算法是人工智能领域中解决复杂问题的一种有效方法，在路径寻找任务中有广泛应用。以八数码难题为例（又称滑动拼图游戏），它要求在一个3x3的网格内通过移动数字来达到目标状态，其中有一个空白格用于与其他数字交换位置。在本实验中，学生需使用启发式搜索算法——A*搜索来解决这个问题。
A*搜索结合了广度优先搜索和最佳优先搜索的特点，并利用启发函数f(n) = g(n) + h(n)，以指导寻找最优路径的过程。其中g(n)表示从初始状态到当前节点的实际代价，而h(n)则为从当前位置到达目标位置的估计成本。通过维护一个基于最低f值来扩展节点的优先队列，A*算法能够高效地寻求解决方案。
【实验要求】
学生需完成以下三个关键部分：
1. 编写`salvePuzzle`函数：实现A*搜索算法，接收初始状态和目标状态作为参数，并输出从起始到终点的所有移动步骤。
2. 实现`calcDistH`函数：计算给定状态下至目标位置的启发式代价h(n)。
3. 完成`moveMap`函数编写：依据当前布局及空格需移向的位置，返回更新后的拼图状态。
实验报告要求独立完成，并禁止抄袭。若发现违规行为，则按作弊处理并施以相应处罚措施。报告内容应包括实验详情、步骤说明、结果分析以及遇到的问题及其解决方案。
【问题背景与相关知识】
八数码难题在游戏中的自动寻路和地图导航等领域有广泛应用，但在大规模场景下寻找最短路径可能会降低效率。因此，在保证解质量的同时提高搜索速度的需求促使启发式算法如A*成为首选策略之一。贪心最佳优先搜索仅依赖于h(n)来决定扩展节点的选择，但可能无法确保找到全局最优解；而A*通过结合实际代价与估计成本的考量，平衡了效率和解决方案的质量，在解决复杂问题时表现尤为出色。
5星
