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。该问题称八数码难题或者重排九宫问题。 算法解决流程图为: 源代码为: import...
# #版本:1.0 #更新日期:2018.11.19 #实现方式:采用A算法,广度优先方式 import copy import os import time#将一个八数码序列用3x3的阵列打印出来 def prtNum(src): for x in range(3): for y in range(3): print(str(src[x*3+y]+' '),end='') print()#判断两个数码序列之间的差别,完全相同返...
class Node:定义的节点类,同样它有cost属性(代表从初始序列到现节点序列的花费值),node属性(代表本节点序列),parent属性(代表此节点的父节点),nd_nums属性(代表为此状态离目标状态的差距,本算法用的是不再为位数即:nd_nums为不在位数),Node类有一个方法为get_children,它可以获取本节点的子节点有哪些并返回。
本文将详细介绍如何用Python实现A*算法来求解八数码问题。 二、A*算法简介 A*算法是一种启发式搜索算法,常用于寻找最短路径或最优解等问题。它基于Dijkstra算法,并加入了启发式函数来加速搜索过程。 在A*算法中,每个节点都有两个估价值:g值和h值。g值表示从起点到该节点的实际代价,h值表示从该节点到目标节点的...
A算法是f(x)=g(x)+h(x)这个算是决定,在A算法的基础上添加了约束条件,g(x),h(x)<=任意h(x); 以上只不过是定义,对于一个实例来说,h(x)由很多种,h(x)只是估值函数的一个集合,有各种方法h1(x)h2(x)h3(x)…,取其中任意一个方法带入上述公式,组成评判函数,都是A算法的实现,现在取从集合中一个...
本案例用Python解决八数码问题的搜索问题,使用启发式搜索策略A*算法。 In [1] import numpy as np class State: def __init__(self, state, directionFlag=None, parent=None, f=0): self.state = state self.direction = ['up', 'down', 'right', 'left'] if directionFlag: self.direction.remove...
A算法是由f(x)=g(x)+h(x)决定,g(x)是这一步的代价函数,h(x)是这一步的预估函数; A算法是f(x)=g(x)+h(x)这个算是决定,在A算法的基础上添加了约束条件,g(x),h(x)<=任意h(x);以上只不过是定义,对于一个实例来说,h(x)由很多种,h(x)只是估值函数的一个集合,有各种方法h1(x)h2(x)h3...
a算法求解八数码问题_a*算法解决八数码问题python 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 前面见过宽度优先搜索和深度优先搜索求解八数码问题。那两个方法都是盲目搜索。 今天看启发式搜索。 A算法: 利用评价函数来选择下一个节点。 图引用自 -北京联合大学 彭涛老师在 中国慕课的 《人工智能概论》。
实现方式呢?最初实验要求使用回溯算法解决,什么,回溯?!那不是和深度优先一样吗?无脑走找结果?算了,先试试吧。 importnumpyasnp#返回两个数组对应位置相同值的个数defcalc(state1):b=np.array([[1,2,3],[8,0,4],[7,6,5]])postion=np.where(state1==b)returnlen(state1[postion])#打印八数码def...
### A*算法的应用场景有哪些?_x000D_ A*算法可以应用于以下场景:_x000D_ - 寻路问题:如在地图中找到最短路径。_x000D_ - 游戏AI:如敌人追踪玩家的最佳路径。_x000D_ - 机器人路径规划:如自动驾驶中的路径规划。_x000D_ - 人工智能搜索问题:如八数码游戏的解法。_x000D_ ### A*算法的...