(1)、启发函数设定由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零，因此可以把数码不同的位置个数作为标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息，利用这个信息来扩展节点的选择，减少搜索范围，提高搜索速度。 (2)、数据结构与算法设计 数码结构体typedef struct n
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2024-01-09 13:22:41
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DFS，BFS的open表分别使用栈、队列A*的open表使用优先队列close表都使用集合使用了两种启发函数：Fn=Gn+Hn，Fn=Hn.#include <queue>
#include <stack>
#include <unordered_set>
#include <unordered_map>
#include <string&g
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2024-06-08 21:35:15
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实验内容：利用至少一种无信息搜索算法实现八数码难题求解（可选多种）；设计至少两种启发式信息函数，利用A*搜索实现八数码难题求解，并对比分析搜索效果； 1.代码整体框架八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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2023-12-19 21:46:05
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这里我们可以通过这个顶点跟终点之间的直线距离，也就是欧几里得距离，来近似地估计这个顶点跟终点的路径长度（注意：路径长度跟直线距离是两个概念）。我们把这个距离记作 h(i)（i 表示这个顶点的编号），专业的叫法是启发函数（heuristic function）。因为欧几里得距离的计算公式，会涉及比较耗
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2019-12-14 10:31:00
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对于DFS算法和BFS算法来说，虽然算法的实现比较简单，但是对于n^2-1数码问题，n较大时，会非常占据内存。因为DFS和BFS从本质上来讲可以看出时枚举，举有盲目性，如果枚举到了，问题就得到了解决，对于较大的n来讲，枚举是非常不方便的（15数码问题BFS算法运行了42s），所以得用新的方法，即启发式搜索。 启发式搜索包括A算法与A* 算法，这两个算法得共同点是都引入了估价函数，对最优得结点，将其
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2024-08-07 08:48:01
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在这篇文章中，我将详细记录如何使用启发式搜索方法解决八数码问题，并提供Python实现的代码示例。八数码问题是一个经典的搜索问题，目标是通过移动拼图块来达到目标状态，并且我们将探讨多种技术栈的兼容性、集成步骤、配置详解、实战应用等内容。
## 环境准备
为了顺利实现启发式搜索八数码问题，我们需要准备一个相应的开发环境。以下是推荐的技术栈及其版本兼容性。
| 组件 |
相信很多人都接触过九宫格问题，也就是八数码问题。问题描述如下：在3×3的棋盘，摆有八个棋子，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，找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。其实在很早之前我就做过这道题了，当时我用的是双向广搜，后来又一知半解的模仿了一个启发式搜索
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2024-05-15 02:08:41
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八数码难题：设问题的初始状态为S0和目标状态Sg，如图所示。请用A*算法求解。（定义两种以上的评估函数，分别给出搜索树和计算过程，并进行不同评估函数的对比分析）初始状态 目标状态283 1231 4 8 476
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2023-12-12 16:47:20
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背景Yours和zero在研究A*启发式算法.拿到一道经典的A*问题,但是他们不会做,请你帮他们.描述在3×3的棋盘上，摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字。棋盘中留有一个空格，空格用0来表示。空格周围的棋子可以移到空格中。要求解的问题是：给出一种初始布局（初始状态）和目标布局（为了使题目简单,设目标状态为123804765），找到一种最少步骤的移动方法，实现从初始布局到目标布局的转变。格
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2024-06-13 07:13:53
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[1历史回顾] P. E. Hart , N. J. Nilsson 和B. Raphael共同发表了一篇在启发式搜索方面有深远影响力的论文：“P. E. Hart, N. J. Nilsson, and B. Raphael. A formal basis for the heuristic determination
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2023-11-06 16:50:12
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实验目的实验内容八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘，摆有八个棋子，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八数码难题，给出搜索树，并给出从初始节点到目标节点的路径。
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2024-04-29 22:10:42
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任务描述 本关任务：八数码问题是在一个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
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2023-12-15 13:51:49
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什么是八数码难题？八数码问题（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。所谓八数码是指一个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
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2023-07-04 14:16:12
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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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2023-10-20 23:14:21
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利用 A *算法解决八数码问题摘要利用 A 算法解决八数码问题，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*算法解决八数码问题。八数码问题主要是由 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
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2023-10-10 16:05:43
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八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总共八个数码,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
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2023-07-02 17:20:27
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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
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2023-08-11 21:11:16
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1.问题描述在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可
原创
2023-02-18 08:57:23
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作者丨Arwin(Haowen Yu)来源丨古月居 前言启发式搜索(Heuristically Search)又称为有信息搜索(Informed Search)，它是利用问题拥有的启发信息来引导搜索，达到减少搜索范围、降低问题复杂度的目的，这种利用启发信息的搜索过程称为启发式搜索。简单来说，就是已知起点和终点位置，寻找最佳路径。 启发式搜索方法（Dijkstra search，
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2023-12-05 21:44:07
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上一年的人工智能课就已经把八数码的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八数码问题的操作.class board:
def __init__(self):
# self.groud = [1,
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2023-11-11 09:02:28
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