启发式搜索实验.doc

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1、.实验三搜索推理技术启发式搜索算法—A*算法1．实验目的（1）了解搜索推理的相关技术；（2）掌握启发式搜索算法或者基于规则推理的分析方法。2．实验内容（2个实验内容可以选择1个实现）（1）启发式搜索算法。熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并求解博弈问题，理解求解流程和搜索顺序；（2）产生式系统实验。熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。3．实验报告要求（1）简述实验原理及方法，并请给出程序设计流程图。（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的直接搜索方法。公式表示为：f(n)=g(n)+h(

2、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的估计代价。保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数h(n)的选取：估价值h(n)<=n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。但能得到最优解。并且如果h(n)=d(n)，即距离估计h(n)等于最短距离，那么搜索将严格沿着最短路径进行，..此时的搜索效率是最高的。然后我们通过图文结合的形式来解释下，如下图：图中有这么几个要点先需要了解：1、类似迷宫图，分开始节

3、点(start)、障碍物、结束节点(end)，我们需要从start节点探寻一条到end节点的路线2、对于探寻的每一步，都会以当前节点为基点，扫描其相邻的八个节点3、计算当前节点与start节点及到end的距离4、计算出最短路径如果明白了上面的场景描述，下面就可以进行分析了。在A*算法中，核心思想是一个公式，上面已经提到过：f(n)=g(n)+h(n)（2）源程序清单：..packagecom.itxxz.ui.suanfa.astar;importjava.util.Iterator;importjava.util.LinkedList;

4、importjava.util.Queue;importcom.itxxz.ui.suanfa.astar.Point;publicclassItxxzAstar{//开始节点privatePointstartPoint=null;//当前节点privatePointendPoint=null;//结束节点privatePointcurrentPoint=null;//最短距离坐标节点privatePointshortestFPoint=null;//迷宫数组地图privatestaticfinalint[][]mazeArray={{1

5、,0,0,0,0},{1,0,2,0,0},{1,0,0,0,1},{1,0,0,0,0},{1,1,1,1,0},{1,0,0,0,0},{3,0,1,1,1}};//迷宫坐标对象privatePoint[][]mazePoint=null;//开启队列，用于存放待处理的节点QueueopenQueue=null;//关闭队列，用于存放已经处理过的节点QueueclosedQueue=null;//起始节点到某个节点的距离int[][]FList=null;//某个节点到目的节点的距离int[][]GList

6、=null;//起始节点经过某个节点到目的节点的距离int[][]HList=null;/**..*构造函数**@parammaze*迷宫图*@paramstartPoint*起始节点*@paramendPoint*结束节点*/publicItxxzAstar(Point[][]mazePoint,PointstartPoint,PointendPoint){this.mazePoint=mazePoint;this.startPoint=startPoint;this.endPoint=endPoint;openQueue=newLin

7、kedList();openQueue.offer(startPoint);closedQueue=newLinkedList();FList=newint[mazePoint.length][mazePoint[0].length];GList=newint[mazePoint.length][mazePoint[0].length];HList=newint[mazePoint.length][mazePoint[0].length];for(inti=0;i

8、or(intj=0;j