文档介绍：2021年3A星算法实验报告
2021年3A星算法实验报告
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2021年3A星算法实验报告
人工智能试验汇报
试验二 A*算法试验I
一、试验目:
熟悉和掌握启发式搜索定义、估价函数和算法过程, 并利用A*算法求解N数码难题, 了解求解步骤和搜索次序。
二、试验原理:
A*算法是一个启发式图搜索算法, 其特点在于对估价函数定义上。对于通常启发式图搜索, 总是选择估价函数f值最小节点作为扩展节点。所以, f是依据需要找到一条最小代价路径见解来估算节点, 所以, 可考虑每个节点n估价函数值为两个分量: 从起始节点到节点n实际代价以及从节点n抵达目标节点估价代价。
三、试验内容:
1       参考A*算法关键代码, 以8数码问题为例实现A*算法求解程序（编程语言不限）, 要求设计两种不一样估价函数。
2       在求解8数码问题A*算法程序中, 设置相同初始状态和目标状态, 针对不一样估价函数, 求得问题解, 并比较它们对搜索算法性能影响, 包含扩展节点数、生成节点数等。
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3 对于8数码问题, 设置与上述2相同初始状态和目标状态, 用宽度优先搜索算法（即令估量代价h(n)＝0A*算法）求得问题解, 以及搜索过程中扩展节点数、生成节点数。
上交源程序。
四、试验结果:
1         A*算法求解框图:
在求解8数码问题A*算法程序中, 设置相同初始状态和目标状态, 针对不一样估价函数, 求得问题解, 并比较它们对搜索算法性能影响, 包含扩展节点数、生成节点数等。
①: int calw(string s)//计算该状态不在位数h(n)
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{
int re=0;
for(int i=0;i<9;i++) if(s[i]!=t[i]) re++; //取一格局与目格局位置不符数码数目
return re;
}

②: int calw(string s)//计算该状态不在位数h(n)
{
int re=0, i;
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int ss[9][2];
for(i = 0; i < 9; ++i) { //计算各数码移到目位置所需移动距离总和