人工智能期末及结课作业大合集.zip

简介：
本资料包汇集了多个人工智能课程的期末及结业作业，内容涵盖机器学习、深度学习等多个领域，旨在帮助学生复习和拓展知识。 人工智能期末大作业包括搜索算法、智能优化算法以及深度学习的实践项目集合。 第一部分：搜索算法涵盖了深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）及A*算法，主要用于解决八数码问题。在A*算法的应用中，还比较了三种方法的性能差异，结果显示A*算法明显优于其他两种方法。 第二部分：智能优化算法涉及遗传算法、粒子群寻优算法和蚁群算法，这些都用于求解旅行商问题（TSP）。其中特别指出尽管原始版本的粒子群寻优不适合处理TSP，但经过改进后仍然可以应用于该领域。使用的数据集是att48，在这个数据集中，最优解为10628/33523，这两个数值分别代表伪欧氏距离和标准欧氏距离。 第三部分：深度学习项目包括BP神经网络与卷积神经网络的应用实践，两者均用于手写体识别任务。这部分的学习重点在于理解深度学习的基本原理，并利用TensorFlow框架进行实现。