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时间:2018-07-25
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1、《人工智能》实验题目实验一 图的宽度优先搜索算法实验一、实验目的:熟悉和掌握盲目式搜索的定义和图的搜索算法过程,并利用图的宽度优先搜索算法求解N数码难题,理解求解流程和搜索顺序。二、实验原理:图的宽度优先搜索是一种盲目搜索算法,其特点在于每次把扩展节点过程中产生的新节点插入Open表中的尾部,扩展节点时总是选择Open表中的头节点作为扩展节点。三、实验条件:1 N数码难题演示程序。(http://cai.csu.edu.cn/jpkc/rengongzhineng/index.ht
2、m)---《人工智能》实验2VC6.0或Java。三、实验内容:1 分别以8数码和15数码为例实际求解图的宽度优先搜索算法。2 画出图的宽度优先搜索算法求解框图。3 分析图的宽度优先搜索算法的特点。四、实验步骤:1 开始演示。进入N数码难题演示程序,可选8数码或者15数码,点击“选择数码”按钮确定。第一次启动后,点击两次“缺省”或者“随机”按钮,才会出现图片。2 点击“缺省棋局”,会产生一个固定的初始节点。点击“随机生成”,会产生任意排列
3、的初始节点。3 算法执行。点击“连续执行”则程序自动搜索求解,并演示每一步结果;点击“单步运行”则每次执行一步求解流程。“运行速度”可自由调节。214 观察运行过程和搜索顺序,理解启发式搜索的原理。在下拉框中选择演示“15数码难题”,点击“选择数码”确定选择;运行15数码难题演示实例。5 算法流程的任一时刻的相关状态,以算法流程高亮、open表、close表、节点静态图、当前扩展节点移动图等5种形式在按钮上方同步显示,便于深入学习理解图的宽度优先搜索算法
4、。6 根据程序运行过程画出图的宽度优先搜索算法框图。五、实验报告要求:1 图的宽度优先搜索算法流程图和算法框图。2 根据图的宽度优先搜索算法分析盲目式搜索的特点。21实验二 A*算法实验一、实验目的:熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程,并利用A*算法求解N数码难题,理解求解流程和搜索顺序。二、实验原理:A*算法是一种有序搜索算法,其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的有序搜索,总是选择f值最小的节点作为扩展节点。因此,f是根据需要找到一条最
5、小代价路径的观点来估算节点的,所以,可考虑每个节点n的估价函数值为两个分量:从起始节点到节点n的代价以及从节点n到达目标节点的代价。三、实验条件:1 N数码难题演示程序。2VC6.0或Java。三、实验内容:1 分别以8数码和15数码为例实际求解A*算法。2 画出A*算法求解框图。3 分析估价函数对搜索算法的影响。4 分析A*算法的特点。四、实验步骤:1 开始演示。进入N数码难题演示程序,可选8数码或者15数码,
6、点击“选择数码”按钮确定。第一次启动后,点击两次“缺省”或者“随机”按钮,才会出现图片。2 点击“缺省棋局”,会产生一个固定的初始节点。点击“随机生成”,会产生任意排列的初始节点。3 算法执行。点击“连续执行”则程序自动搜索求解,并演示每一步结果;点击“单步运行”则每次执行一步求解流程。“运行速度”可自由调节。214 观察运行过程和搜索顺序,理解启发式搜索的原理。在下拉框中选择演示“15数码难题”,点击“选择数码”确定选择;运行15数码难题演示实例。5
7、 算法流程的任一时刻的相关状态,以算法流程高亮、open表、close表、节点静态图、当前扩展节点移动图等5种形式在按钮上方同步显示,便于深入学习理解A*算法。6 根据程序运行过程画出A*算法框图。五、实验报告要求:1 A*算法流程图和算法框图。2 试分析估价函数的值对搜索算法速度的影响。3 根据A*算法分析启发式搜索的特点。21一、题目说明: (九宫问题)在一个3×3的九宫中有1-8这8个数及一个空格随机的摆放在其中的格子里
8、,如图1-1所示。现在要求实现这个问题:将该九宫格调整为如图1-1右图所示的形式。调整的规则是:每次只能将与空格(上、下、或左、右)相邻的一个数字平移到空格中。试编程实现这一问题的求解。(图1-1)二、题目分析: 九宫问题是人工智能中的经典难题之一,问题是在3×3方格棋盘中,放8格数,剩下的没有放到的为空,每次移动只能是和相邻的空格交换数。程序自动产生问题的初始状态,通过一系列交换动作将其转换成目标排列(如下图1-2到图1-3的转换)。 (图1-2) (图1-3)21 九宫问题中
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