资源描述：
《人工智能 全局择优搜索.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、>状态定义:S=[aij]3×3aij∈{1,2,3,4,5,6,7,8}初态：S0终态：Sg>算符定义:算符集F={F1,F2,F3,F4}空格左移F1；空格上移F2；空格右移F3；空格下移F4>应用全局择优搜索策略生成搜索树:估计函数：fj=gj+hj代价函数gj=gi+c(i,j)由于所有算符的代价c(i,j)=1,故gj=gi+1=djf(x)=d(x)+h(x)其中：d(x)表示节点x的深度,h(x)表示节点x的棋局与目标节点棋局位置不相同的棋子数目。open=(1(4))Loop1:closed=(1(4)
2、)open=(3(4),2(6),4(6))Loop2:closed=(1(4),3(4))open=(5(5),6(5),2(6),4(6),7(6))Loop3:closed=(1(4),3(4),5(5))open=(6(5),2(6),4(6),7(6),8(6),9(7))Loop4:closed=(1(4),3(4),5(5),6(5))open=(10(5),2(6),4(6),7(6),8(6),9(7),11(7))Loop5:closed=(1(4),3(4),5(5),6(5),10(5))open=(1
3、2(5),2(6),4(6),7(6),8(6),9(7),11(7))Loop6:closed=(1(4),3(4),5(5),6(5),10(5),12(5))open=(13(5),2(6),4(6),7(6),8(6),9(7),11(7),4(7))Loop7:closed=(1(4),3(4),5(5),6(5),10(5),12(5),13(5))S13是目标状态，故算法成功终止。
