人工智能---实验题目

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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