一、A*算法概述            A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。公式表示为: f(n)=g(n)+h(n)        其中f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价,h(n)是从n到目标节点最佳路径
字符集计算机只能处理数字(其实就是数字0和数字1), 如果要处理文本,就必须先把文本转换为数字才能处理。 最早的计算机在设计时采用8个比特(bit)作为一个字节(byte), 所以,一个字节能表示的最大的整数就是255(二进制11111111=十进制255), 0 - 255被用来表示大小写英文字母、数字和一些符号,这个编码表被称为ASCII编码。ASCII码表使用7位二进制表示一个字符,它的区间
    哎,好久没写博文了,其实仔细想来,时间还是蛮多的,以后还是多写写吧!    之前看过经典的搜索路径方法,印象较深的也就BFS(广度优先),DFS(深度优先)以及A*搜索,但没实践过,就借数码问题,来通通实现遍,观察下现象呗~~~      &nbsp
# 数码问题的实现教程 数码问题(Eight Puzzle Problem)是经典的人工智能问题之一,涉及对一个3x3的网格进行操作,以通过滑动拼图块实现目标状态。在此文章中,我们将学习如何利用Python实现这个问题的解决方案。 ## 整体流程 在解决数码问题的过程中,我们可以按照以下步骤进行: | 步骤 | 描述 | |
原创 2024-10-11 04:29:28
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1. 问题描述针对问题:路径搜索问题描述:有A,B,C,...N个节点,每个节点之间已定义能否达到以及路径代价,目标为搜索到最佳路径数码问题:在3*3九宫格中有1-8个数,剩下一个为空格,每次只能移动空格一次,给定初始状态和目标状态,求得最佳移动方法和最短移动距离2. A算法原理 首先将初始节点放入open表将初始节点放入closed表,并从初始节点向各个方向扩展节点,将新扩展节点放
数码问题1. 题目介绍数码问题描述为:在 3×3 组成的九宫格棋盘上,摆有 8 张牌,每张牌都刻有 1-8 中的某一个数码。棋盘中留有一个空格,允许其周围的某张牌向空格移动,这样通过移动牌就可以不断改变棋盘布局。这种游戏求解的问题是:给定一种初始的棋盘布局或结构(初始状态)和一个目标的布局(称目标状态),问如何移动牌,实现从初始状态到目标状态的转变。例如如下的棋盘要求将初始状态移动到目标状态:
进制  日常生活中,我们最熟悉的数据就是十进制计数。它的数值部分由十个不同的数字符号0、1、2、3、4、5、6、7、8、9来表示,我们把这些数字符号叫做数码,表示十种不同的状态。数码处于不同的位置(或数位)代表的意义是不同的。  二进制数的含义  二进制数的每个数位只可能取两个不同的数码"0"和"1",而且是"逢二进一"。为了熟悉二进制数的表示,我们就几个简单的
文章目录A*算法1 前言2 简介2.1 启发式函数2.2 open表与close表的维护2.3 算法2.4 实例演示3 数码问题4 问题分析5 代码实现5.1 原始代码5.2 优化后的代码 A*算法1 前言数码问题可以说得上是搜索问题中比较经典的,可以有很多种搜索策略,比如说有最常见的BFS,DFS,此外,A也是一个比较普遍的搜索算法。在数码问题A往往可以得到最优的求解路径。(再也不用担心
问题描述:在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可以在棋盘上移动,其移动规则是:与空格相邻的数码方格可以移入空格。现在的问题是:对于指定的初始棋局和目标棋局,给出数码的移动序列。该问题数码难题或者重排九宫问题。算法流程图如下所示:源代码为:import copy import numpy as np import rando
实验目的实验内容数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘,摆有个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格,与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是:给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始状态转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。实验要求 分别利用宽度优先搜索和有序搜索算法求解数码难题,给出搜索树,并给出从初始节点到目标节点的路径。
什么是数码难题?数码问题(Eight Puzzle Problem)是诺耶斯·帕尔默·查普曼在19世纪70年代发明和推广的谜题。所谓数码是指一个3x3的九宫格,有8个标有1到8的正方形块和一个空白正方形(x)。问题的目标是重新排列积木,使其井然有序。如:The 8-puzzle problem is a puzzle invented and popularized by Noyes Pal
转载 2023-07-04 14:16:12
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任务描述 本关任务:数码问题是在一个3×3的棋盘上有1−8位数字随机分布,以及一个空格,与空格相连的棋子可以滑动到空格中,问题的解是通过空格滑动,使得棋盘转化为目标状态,如下图所示。为了简化问题的输入,首先将空格用数字0表示,然后将3×3的棋盘用9位长的字符串表示,则上图的初始状态为724506831,目标状态为012345678,本关卡所有目标状态均为012345678,也保证初始状态到目标状
目录一、实验主要步骤①.设计界面输入规则②.判断是否有解③.求解二、实验结果展示 三、附录完整实验程序代码:一、实验主要步骤①.设计界面输入规则有且仅有9位数字代表数码和空格,从左到右,从上至下,空格用0表示。②.判断是否有解有判断是否有解至关重要,因为后续求解的过程中包含着循环迭代,若无解的话,程序会始终处于寻找解的状态,陷入死循环无法跳出。作为用户,短时间内无法判断是求解时间过长还是
3 A*算法实现8数码问题3.1算法介绍3.2实验代码3.3实验结果3.4实验总结3.1算法介绍Astar算法是一种求解最短路径最有效的直接搜索方法,也是许多其他问题的常用启发式算法。它的启发函数为f(n)=g(n)+h(n),其中,f(n) 是从初始状态经由状态n到目标状态的代价估计,g(n) 是在状态空间中从初始状态到状态n的实际代价,h(n) 是从状态n到目标状态的最佳路径的估计代价。h(n
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数码问题的一种解决办法 一、   程序设计思想:在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8总共数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可以在棋盘上移动,其移动规则是:与空格相邻的数码方格可以移入空格。现在的问题是:对于指定的初始棋局和目标棋局,给出数码的移动序列。例: 在此问题上两种类型的解决方案它们的
利用 A *算法解决数码问题摘要利用 A 算法解决数码问题,比较不同启发函数(h1,h2)的搜索效率,并验证关于 A 算法的命题。导言本实验主要使用 A*算法解决数码问题数码问题主要是由 8 个 1-8 的数字以及一个空格组成一个九宫格,通过移动空格若干次使得九宫格中数字到达以下目标状态:12384765对于每个状态,可以往不同方向移动空格使得该状态产生多个不同的新状态作为后继节点,于是
python简单编程数码问题实现结果:给定数码的起始状态和目标状态,程序可以自动计算出所需要的步数,并能打印出每一步的变化。使用深度搜索import time as tm g_dict_layouts = {} #每个位置可交换的位置集合 g_dict_shifts = {0:[1, 3], 1:[0, 2, 4], 2:[1, 5], 3:[0,4,6],
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上一年的人工智能课就已经把数码的BFS DFS A* 遗传算法都试了一遍.昨天上传旧的时候觉得实现的不是很优雅,现在想重新用python来一遍.这次我实现了一个很大的突破,起码比原来的算法实现的速度提高了几十倍~ 题目如图,首先我们先建立一个棋盘类来进行数码问题的操作.class board: def __init__(self): # self.groud = [1,
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一.问题描述        数码问题也称为九宫问题。在 3×3 的棋盘,摆有个棋子,每个棋子上标有 1 至 8 的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格(以数字 0 来表示),与空 格相邻的棋子可以移到空格中。 要求解决的问题是:给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子
转载 2023-10-04 15:40:31
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实验内容:利用至少一种无信息搜索算法实现数码难题求解(可选多种);设计至少两种启发式信息函数,利用A*搜索实现数码难题求解,并对比分析搜索效果; 1.代码整体框架数码问题的解决关键在于状态表示,状态转移,对状态的遍历搜索。在我的第一个文件eight_puzzle_problem.py中解决了这三个问题,其中搜索算法采用了BFS、DFS和两种不同启发式函数的A*。在该文件中我定义了两
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