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八数码问题,采用A*算法进行解决,并附带报告。

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简介:
本程序采用A*算法作为其核心算法,通过计算函数 f = g + h 来评估每个节点,其中 g 代表该节点到起始点的深度,h 代表该节点与目标节点之间的曼哈顿距离。为了辅助搜索过程,程序使用 open 和 close 表作为关键数据结构。具体而言,所有同一层次的节点会被添加到 open 表中,随后选取代价最小的节点移动到 close 表中。close 表中的每一个节点都代表了最优路径中的一个潜在选择。搜索持续进行,直至最终定位到目标节点并将其结果打印输出。此外,程序还包含以下关键函数:① 实现对 OPEN 表是否为空的判断;② 计算 OPEN 表中具有最小估价函数值的节点的函数;③ 验证初始状态是否能够到达目标状态的函数;④ 计算估价函数值,即 p(n) - 曼哈顿距离;⑤ 定义产生新状态的四个函数,对应于在空格上、下、左、右方向移动的操作;⑥ 设计一个判重函数,用于检查新生成的节点是否已经存在于 OPEN 或 CLOSE 表中;⑦ 实现单链表的逆置操作;⑧ 提供路径输出功能;⑨ 负责将新生成的结点添加到 OPEN 或 CLOSE 表中的函数。

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客服
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  • A*
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    本项目通过编程实现A*算法,并将其应用于经典的八数码难题中,探索最短路径解决方案。 这段文字描述了一个使用A*算法解决球图上最短路径问题的程序,并且该程序有一个界面可以手动输入八数码游戏的状态或者随机生成状态。
  • A*(含录中的源代),确保可以运
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    本项目运用A*搜索算法有效解决了经典的八数码难题,并提供了完整可执行的Python代码。报告包含详尽理论分析及实践应用,适合学习与研究参考。 报告的附录里包含用C++实现的A*算法解决八数码问题的源代码,在VC6.0环境下开发并运行。
  • A*
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    本报告深入探讨了经典的八数码难题,并详细分析和实现了用于解决此问题的A*搜索算法。通过优化启发式函数,我们展示了如何高效地找到从初始状态到目标状态的最佳路径,同时附有详尽的实验结果与性能评估。 以A*算法为基础设计程序,其中f=g+h;g代表每个节点的深度(即从起点到该点的距离),h则表示该结点与目标结点之间的估计距离(使用曼哈顿距离)。利用OPEN表和CLOSE表辅助实现搜索过程:将同一层次的所有结点放入OPEN表中,并选择代价最小的结点加入CLOSE表。当某个节点被添加进CLOSE表时,意味着它属于最优路径的一部分;直至找到目标状态后,输出该路径。 1. 判断OPEN列表是否为空的功能函数; 2. 从OPEN列表中选取估价函数值(f=g+h)最低的结点作为下一个探索对象的计算方法; 3. 检查初始配置能否通过算法达到目标布局的有效性验证程序; 4. 计算两个节点之间的曼哈顿距离,以此来估算h值的方法; 5. 根据当前状态生成新的可能的状态(上下左右移动)的功能函数; 6. 防止重复搜索的判重机制:检查新产生的结点是否已经存在于OPEN或CLOSE表中; 7. 单链表逆置操作以改变节点顺序,便于回溯路径; 8. 输出从起点到终点的具体步骤与经过的所有状态(即最优解)的功能函数; 9. 将新的结点添加至OPEN或者CLOSE列表中的管理功能。
  • A*方案
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    本文章探讨了使用A*算法解决经典的八数码难题。通过详细分析与实验验证,提出了一种高效的路径搜索策略,旨在优化求解过程中的性能和效率。 人工智能课程作业采用A星算法解决八数码问题,并使用曼哈顿距离作为评估函数。该程序在Matlab环境中实现,性能可靠。
  • C#语言实现A*
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    本项目采用C#编程语言实现了经典的A*算法来求解著名的八数码难题,通过优化搜索策略以高效地找到问题解决方案。 A*算法求解八数码问题: 1. A*算法的基本思想: - 建立一个队列,并计算初始节点的估价函数f值。将该初始结点加入队列并设置指针。 - 取出当前位于队首(即指针所指向)的那个节点,如果它就是目标结点,则输出路径结束程序;否则对该结点进行扩展操作以生成新的可能状态。 - 对于每一个新生成的节点判断其是否已存在于队列中。若该新节点与已经不再需要进一步探索的旧有节点重复(位于指针之前),则丢弃这个新产生的节点,如果它和那些尚待拓展的新结点重复,则比较这两个位置处对应结点估价函数f中的g值大小,保留较小的那个。 - 如果生成的新状态尚未被队列中其他任何元素所覆盖,按照它的估计代价将其插入到适当的位置(确保整个序列保持有序),并更新尾指针以反映这一变化。 - 若当前节点仍有潜在可探索的分支,则重复上述步骤直到找到目标或无解。 2. 性能优化: 为了提高算法效率,在维护open和close列表的同时,额外使用了哈希表来快速判断某个状态是否已存在于相应集合中。此外还通过将每个状态映射为一个唯一字符串标识符(由其包含的数字顺序构成)及计算空格位置的方法大幅减少了比较操作的时间消耗;同时预存储所有可能位移带来的距离变化,进一步加速了估价函数h值的动态更新过程。 3. 源代码说明: - AStar-EightDigital-Statistics文件夹用于生成100个随机状态,并针对这些输入分别使用P(n)和W(n)作为启发式函数来评估其性能指标(如节点扩展次数)。 - Test文件夹提供了一个工具,可以用来创建任意的初始配置与目标布局组合以供测试之用。 - AStar-EightDigital文件夹则允许用户手动指定起始状态及期望达成的目标局面,并展示出应用不同启发规则时的具体执行过程和结果统计信息。 4. 性能对比: 实验表明,在生成节点数量以及搜索效率方面,P(n)方法通常优于W(n),尤其是在处理复杂或规模较大的问题实例上更为明显。这主要是由于前者能够更准确地预测剩余路径长度,从而更好地指导探索方向优先级的设定。
  • A*
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    本文探讨了如何运用A*算法高效解决经典的八数码难题。通过优化搜索策略,展现了A*算法在路径寻优中的强大能力。 这是我自己的期末课程设计,完全是原创作品,在VC环境下运行。希望可以给大家提供一些参考。
  • A*
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    本文章介绍了如何使用A*搜索算法解决经典的八数码难题,并探讨了该算法在路径寻优中的高效性与应用。 使用A*算法解决八数码问题的C++代码可以实现一个简单的AI应用。这段代码易于理解和实现,适合用于学习或小型项目中。
  • A*
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    本文探讨了经典的八数码难题,并深入分析了采用A*算法解决该问题的方法与策略,展示了如何通过启发式搜索实现最优解。 八数码问题是一种经典的计算机科学问题,通常被称为滑动拼图或15拼图。它被广泛用于研究和演示搜索算法的应用,特别是A*(A-star)算法的使用情况。在这个游戏中,一个3x3网格中有八个数字从1到8以及一个空位。游戏的目标是通过最少次数的操作将所有数字排列成预设的目标顺序。 这个问题可以抽象为图中的节点和边的形式,其中每个可能的游戏状态对应于一个节点,而每一步操作则形成了一条连接两个相邻状态的边。A*算法是一种启发式的搜索方法,它结合了最佳优先搜索(如广度优先搜索BFS)和Dijkstra算法的优点。 在实现A*算法解决八数码问题时,通常需要遵循以下步骤: 1. 定义状态表示:每个游戏的状态可以由一个包含9个元素的数组来描述。在这个数组中,“0”代表空位,其余数字则对应于实际存在的各个数。 2. 初始化过程:从给定的游戏初始状态开始,并计算其启发式值。 3. 开放列表管理:使用优先队列(如最小堆)存储待评估的状态节点,根据f(n) = g(n) + h(n)进行排序。这里的g(n)代表了从起始位置到达当前节点的实际移动步数。 4. 关闭列表记录已处理过的状态以避免重复计算。 5. 路径成本更新:每次选择开放列表中具有最小f值的节点,然后基于该节点来更新其相邻所有未被评估过的新状态的成本g(n)。 6. 新节点扩展操作:对于每个新生成的状态,如果它就是目标,则算法结束;否则将其加入到开放列表继续搜索过程。 7. 循环执行上述步骤直到找到解决问题的路径或者确认不存在解决方案为止。 为了更好地展示A*算法的工作原理,程序界面应该能够显示当前游戏状态、目标布局以及可能的操作。用户可以输入初始和最终的状态,并选择不同的启发式函数进行比较分析。此外,系统还需要提供搜索过程中的信息反馈功能,比如每一步的具体操作、总的移动次数及当时的f值。 利用Python等编程语言结合字典或列表数据结构来实现八数码问题的解决方案是非常合适的;同时也可以借助图形库(如matplotlib或pygame)创建交互式的用户界面。这不仅有助于加深对启发式搜索方法的理解,还能提升解决实际问题的能力,在游戏设计、路径规划等领域有着广泛的应用价值。
  • A*实现及C++代
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    本报告深入探讨了经典的八数码难题,并详细介绍了采用A*搜索算法解决此问题的方法与策略。文中不仅阐述了A*算法的工作原理及其在优化路径寻觅中的优势,还提供了详尽的C++语言实现案例和注释解析,旨在为读者提供从理论到实践全面理解该算法的机会。 使用C++语言完整实现了A星算法解决八数码问题的内容包括:完整的代码及其详细注释;主要函数的功能说明;评价函数的设计;以及运行测试结果的展示。 这段文字描述了几个关键点: - 完整的C++实现,包含详细的程序注释。 - 对于每个重要的功能模块或子过程提供了清晰简洁的功能介绍。 - 设计并实现了用于A星算法中的启发式评估方法(即评价函数)。 - 展示了该解决方案在实际测试环境下的运行效果和结果。
  • C#和VS2015实现的A*
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    本项目使用C#与Visual Studio 2015平台,通过A*算法高效求解经典八数码难题,展示智能路径搜索技术在具体游戏场景中的应用。 利用A*算法解决八数码问题,并且有良好的动画演示功能,请用VS2015打开。