人工智能实验八数码问题的求解策略
人工智能上机实验二八数码问题的求解策略1、广度优先算法程序截图：
2、最佳优先算法程序截图：
（接上图）
3、程序代码：
①广度优先算法：
(defun init-search (start goal)
(declare (special *open*))
(declare (special *closed*))
(declare (special *moves*))
(declare (special *start*))
(declare (special *goal*))
(let (tuple)
(setq tuple (cons start '(nil)) )
(setq *open* (list tuple) )
(setq *closed* nil )
(setq *start* start)
(setq *goal* goal)
(setq *moves* '(blank-left blank-up blank-right blank-down))
(breadth-first-search)))
(defun breadth-first-search ()
(declare (special *open*))
(declare (special *closed*))
(declare (special *goal*))
(declare (special *moves*))
(let (state tuple children path)
(cond ((null *open*) 'FAIL!)
(t
(setq tuple (car *open*) )
(setq state (car tuple) )
(setq *open* (cdr *open*) )
(setq *closed* (cons tuple *closed*))
(cond ((equal state *goal*)
(setq path (get-path-from *goal*))
(setq path (reverse path))
(print-path path)
游戏人工智能实验报告记录四
游戏人工智能实验报告记录四
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实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键
资源视图中下方 选择ID和键值
3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead();
八数码问题求解--实验报告讲解
实验报告 一、实验问题 八数码问题求解 二、实验软件 VC6.0 编程语言或其它编程语言 三、实验目的 1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程； 2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 四、实验数据及步骤 （一、）实验内容 八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 2 8 3 1 2 3 1 4 8 4 7 6 5 7 6 5 (a) 初始状态(b) 目标状态 图1 八数码问题示意图 （二、）基本数据结构分析和实现 1.结点状态 我采用了struct Node数据类型 typedef struct _Node{
int digit[ROW][COL]; int dist; // distance between one state and the destination一 个表和目的表的距离 int dep; // the depth of node深度 // So the comment function = dist + dep.估价函数值 int index; // point to the location of parent父节点的位置 } Node; 2.发生器函数 定义的发生器函数由以下的四种操作组成： (1)将当前状态的空格上移 Node node_up; Assign(node_up, index);//向上扩展的节点 int dist_up = MAXDISTANCE; (2)将当前状态的空格下移 Node node_down; Assign(node_down, index);//向下扩展的节点 int dist_down = MAXDISTANCE; (3)将当前状态的空格左移 Node node_left; Assign(node_left, index);//向左扩展的节点 int dist_left = MAXDISTANCE; (4)将当前状态的空格右移 Node node_right; Assign(node_right, index);//向右扩展的节点 int dist_right = MAXDISTANCE; 通过定义结点状态和发生器函数，就解决了8数码问题的隐式图的生成问题。接下来就是搜索了。 3.图的搜索策略 经过分析，8数码问题中可采用的搜速策略共有：1.广度优先搜索、2.深度优先搜索、2.有界深度优先搜索、4.最好优先搜索、5.局部择优搜索，一共五种。其中，广度优先搜索法是可采纳的，有界深度优先搜索法是不完备的，最好优先和局部择优搜索法是启发式搜索法。 实验时,采用了广度(宽度)优先搜索来实现。 （三、）广度(宽度)优先搜索原理 1. 状态空间盲目搜索——宽度优先搜索 其基本思想是，从初始节点开始，向下逐层对节点进形依次扩展，并考察它是否为目标节点，再对下层节点进行扩展（或搜索）之前，必须完成对当层的所有节点的扩展。再搜索过程中，未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是：先进入的节点排在前面，后进入的节点排在后面。其搜索过程如图（1）所示。
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人工智能实验报告大 全
人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034 目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5)
课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)
人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00
实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题
四、源代码 #include
八数码问题人工智能实验报告
基于人工智能的状态空间搜索策略研究 ——八数码问题求解 （一）实验软件 TC2.0 或VC6.0编程语言或其它编程语言 （二）实验目的 1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程； 2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 （三）需要的预备知识 1. 熟悉TC 2.0或VC6.0 编程语言或者其它编程语言； 2. 熟悉状态空间的宽度优先搜索、深度优先搜索和启发式搜索算法； 3. 熟悉计算机语言对常用数据结构如链表、队列等的描述应用； 4. 熟悉计算机常用人机接口设计。 （四）实验数据及步骤 1. 实验内容 八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 图1 八数码问题示意图 请任选一种盲目搜索算法（深度优先搜索或宽度优先搜索）或任选一种启发式搜索方法（A 算法或A* 算法）编程求解八数码问题（初始状态任选），并对实验结果进行分析，得出合理的结论。 2. 实验步骤 （1）分析算法基本原理和基本流程； 程序采用宽度优先搜索算法，基本流程如下：
（2）确定对问题描述的基本数据结构，如Open表和Closed表等；
（3）编写算符运算、目标比较等函数； （4）编写输入、输出接口； （5）全部模块联调； （6）撰写实验报告。 （五）实验报告要求 所撰写的实验报告必须包含以下内容： 1. 算法基本原理和流程框图； 2. 基本数据结构分析和实现； 3. 编写程序的各个子模块，按模块编写文档，含每个模块的建立时间、功能、输入输出参数意义和与其它模块联系等； 4. 程序运行结果，含使用的搜索算法及搜索路径等； 5. 实验结果分析； 6. 结论； 7. 提供全部源程序及软件的可执行程序。 附：实验报告格式 一、实验问题 二、实验目的 三、实验原理 四、程序框图 五、实验结果及分析 六、结论
游戏人工智能实验报告四
实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键 资源视图中 下方
选择ID和键值 3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead(); }; ai_Entity entityList[kMaxEntities]; #define kRedAnt 1 #define kBlackAnt 2
人工智能实验报告
实验报告 1.对CLIPS和其运行及推理机制进行介绍 CLIPS是一个基于前向推理语言，用标准C语言编写。它具有高移植性、高扩展性、 强大的知识表达能力和编程方式以及低成本等特点。 CLIPS由两部分组成：知识库、推理机。它的基本语法是： (defmodule< module-n ame >[< comme nt >]) CLIPS的基本结构： （1）.知识库由事实库（初始事实+初始对象实例）和规则库组成。 事实库： 表示已知的数据或信息，用deftemplat，deffact定义初始事实表FACTLIS，由关系名、后跟 零个或多个槽以及它们的相关值组成，其格式如下： 模板： （deftemplate
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人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034
目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5) 课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)
人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00
实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题 四、源代码 #include
八数码实验报告人工智能课设报告
学生实验报告 实验课名称：人工智能 实验名称: 八数码 专业名称：计算机科学与技术 班级： 学号： 学生姓名： 教师姓名： 2010 年10 月20日 一．实验内容 用OPEN表和CLOSED表解决搜索问题。 二．实验题目 采用启发式算法（如A*算法）求解八数码问题。 三．实验要求 1.必须使用OPEN表和CLOSED表。 2.明确给出问题描述。系统初始状态。目标状态和启发式函数。 3.除了初始状态以外，至少搜索四层。 4.给出解路径（解图）。 四．实验过程 ①问题：初始状态到目标状态是否可解如何判断？ 答：实验过程自己给出的初始状态使用A*算法求解，并不是所有的初始状态都可解到达目标状态。因为八数码问题其实是0~9的一个排列，而排列有奇排列和偶排列，从奇排列不能转化为偶排列或者相反。例如：函数f(s)表示s前比s 小的数字的数目（s 则当f(a8)+f(a7)+……+f(a1)为偶数时才能重排成，所以嘛,上面那个有解的. ②问题描述： 在3X3的九宫格棋盘上，摆有8个将牌，每一个将牌都刻有1~8数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断地改变将牌的布局。这种游戏的求解的问题是：给定一种处
世的将牌布局或结构和一个目标的布局，问如何移动将牌，实现从从初始状态到目标状态的转变。 下面给出初始状态和目标状态： 初始状态：Array 目标状态： 评价函数f(n)形式为：f(n)=g(n)+h(n),其中g(n)是节点所处的深度， h(n)是启发式函数，这里启发式函数h(n)表示“不在位”的将牌个数，这时f(n) 注意：移动规则为左-→上→右→下。 ③搜索过程： 因此可得解路径：S(4)→B(4)→D(5)→E(5)→I(5)→K(5)→L(5). ④得到OPEN表和CLOSED表 OPEN表
人工智能 八数码实验
人工智能作业八数码问题
一、题目 八数码问题： 初始状态图：目标状态图： 二、算符与状态空间 算符：左、上、右、下 状态空间： 状态：A=(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8) 初始状态：S0=(0,4,1,5,2,8,3,6,7); 目标状态：Sg=(0,1,7,5,2,8,3,6,4)。
三、搜索树 22 求解: 四、Open 表，Closed 表 Open 表： Closed 表：
五、程序代码 /* 3_13.pro eight puzzle */ trace DOMAINS state=st(in,in,in,in,in,in,in,in,in) in=integer DATABASE-mydatabase open(state,integer) closed(integer,state,integer) res(state) mark(state) fail_ PREDICATES solve search(state,state) result searching step4(integer,state) step56(integer,state) equal(state,state) repeat resulting(integer) rule(state,state) GOAL solve. CLAUSES solve:-search(st(0,4,1,5,2,8,3,6,7),st(0,1,7,5,2,8,3,6,4)),result. search(Begin,End):-retractall(_,mydatabase), assert(closed(0,Begin,0)),assert(open(Begin,0)),
人工智能实验报告
人工智能课程项目报告 姓名： 班级：二班
一、实验背景 在新的时代背景下，人工智能这一重要的计算机学科分支，焕发出了他强大的生命力。不仅仅为了完成课程设计，作为计算机专业的学生， 了解他，学习他我认为都是很有必要的。 二、实验目的 识别手写字体0~9 三、实验原理 用K-最近邻算法对数据进行分类。逻辑回归算法（仅分类0和1）四、实验内容 使用knn算法： 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3.使用knnClassify（）进行测试 4.依据k的值，得出结果 使用逻辑回归： 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3. 使用上式求参数。步长0.07，迭代10次 4.使用参数以及逻辑回归函数对测试数据处理，根据结果判断测试数 据类型。 五、实验结果与分析 5.1 实验环境与工具 Window7旗舰版+ python2.7.10 + numpy（库）+ notepad++（编辑）
Python这一语言的发展是非常迅速的，既然他支持在window下运行就不必去搞虚拟机。 5.2 实验数据集与参数设置 Knn算法： 训练数据1934个，测试数据有946个。
数据包括数字0-9的手写体。每个数字大约有200个样本。 每个样本保持在一个txt文件中。手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容也是32x32个数字，0或者1，如下图所 示 建立一个kNN.py脚本文件，文件里面包含三个函数，一个用来生成将每个样本的txt文件转换为对应的一个向量：img2vector(filename):，一个用 来加载整个数据库loadDataSet():，最后就是实现测试。
人工智能实验报告
《一人工智能方向实习一》 实习报告 专业：计算机科学与技术 班级：12419013 学号: 姓名: 江苏科技大学计算机学院 2016年3月
实验一数据聚类分析 一、实验目的 编程实现数据聚类的算法。 二、实验内容 k-means聚类算法。 三、实验原理方法和手段 k-means算法接受参数k ;然后将事先输入的 n个数据对象划分为 k个聚类以便使得 所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高 四、实验条件 Matlab2014b 五、实验步骤 (1)初始化k个聚类中心。 (2)计算数据集各数据到中心的距离，选取到中心距离最短的为该数据所属类别。 (3)计算(2)分类后，k个类别的中心(即求聚类平均距离) (4)继续执行(2)(3)直到k个聚类中心不再变化(或者数据集所属类别不再变化) 六、实验代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % mai n.m % k-mea ns algorithm % @author matcloud %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; close all ; load fisheriris ; X = [meas(:,3) meas(:,4)]; figure; plot(X(:,1),X(:,2), 'ko' ,'MarkerSize' ,4); title( 'fisheriris dataset' , 'FontSize' ,18, 'Color' , 'red'); [idx,ctrs] = kmea ns(X,3); figure; subplot(1,2,1); plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2), 'ro' , 'MarkerSize' ,4); hold on;
人工智能试验-八数码难题
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2012 —2013 学年第 1 学期） 课程名称：人工智能开课实验室：信自楼442 2012 年10月 24日 一、上机目的及内容 1.上机内容 用确定性推理算法求解教材65-66页介绍的八数码难题。 2.上机目的 （1）复习程序设计和数据结构课程的相关知识，实现课程间的平滑过渡； （2）掌握并实现在小规模状态空间中进行图搜索的方法； （3）理解并掌握图搜索的技术要点。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） （1）设计并实现程序，求解出正确的解答路径； （2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析； （3）对一般图搜索的技术要点和技术难点进行评述性分析。 问题描述： 在3×3组成的九宫格棋盘上，摆有八个将牌，每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以 不断改变将牌的布局。这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状 态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。 初始状态：8个数字将牌和空格在九宫格棋盘上的所有格局组成了问题的状态空间。其中，状态空间中的任一种状态都可以作为初始状态。 后继函数： 通过移动空格（上、下、左、右）和周围的任一棋子一次，到达新的合法状态。 目标测试： 比较当前状态和目标状态的格局是否一致。 路径消耗： 每一步的耗散值为1，因此整个路径的耗散值是从起始状态到目标状态的棋子移动的总步数。
三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及VISUAL C++6.0软件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 数据结构 static int target[9]={1,2,3,8,0,4,7,6,5}; 全局静态变量，表示目标状态class eight_num { private: int num[9]; 定义八数码的初始状态 int not_in_position_num; 定义不在正确位置八数码的个数 int deapth; 定义了搜索的深度 int eva_function; 评价函数的值，每次选取最小的进行扩展public:
人工智能实验一
人工智能技术基础 PROLOG语言编程练习 实验报告
一、实验目的： 加强对逻辑程序运行机能的理解，更好地掌握PROLOG语言的特点、熟悉其编程环境，同时为后面的人工智能程序设计做好准备。 二、实验要求： （1）程序自选，但必须是描述某种逻辑关系的小程序。 （2）跟踪程序的运行过程，理解逻辑程序的特点。 （3）对原程序可作适当修改，以便熟悉程序的编辑、编译和调试过程。 三、实验内容： 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序，如描述亲属关系的PROLOG程序或其他小型演绎数据库程序等。 四、实验结果： （1）验证题1源程序 domains d=integer predicates not_(D,D) and_(D,D,D) or_(D,D,D) xor(D,D,D) clauses not_(1,0). not_(0,1). and_(0,0,0). and_(0,1,0). and_(1,0,0). and_(1,1,1). or_(0,0,0). or_(0,1,1). or_(1,0,1). or_(1,1,1). xor(Input1,Input2,Output):- not_(Input1,N1),/*（1，0）*/ not_(Input2,N2),/*（0，1）*/ and_(Input1,N2,N3), and_(Input2,N1,N4), or_(N3,N4,Output).
（2）验证题2源程序 predicates student(integer,string,real) grade goal grade. clauses student(1,"zhang",90.2). student(2,"li",95.5). student(3,"wang",96.4). grade:-write("Please input name:"),readln(Name), student(_,Name,Score), nl,write(Name,"grade is",Score). grade:-write("Sorry,the student cannot find!").
人工智能实验八数码问题的求解策略
人工智能上机实验二八数码问题的求解策略1、广度优先算法程序截图： 2、最佳优先算法程序截图：
（接上图） 3、程序代码： ①广度优先算法： (defun init-search (start goal) (declare (special *open*)) (declare (special *closed*)) (declare (special *moves*)) (declare (special *start*)) (declare (special *goal*)) (let (tuple) (setq tuple (cons start '(nil)) ) (setq *open* (list tuple) ) (setq *closed* nil ) (setq *start* start) (setq *goal* goal) (setq *moves* '(blank-left blank-up blank-right blank-down)) (breadth-first-search))) (defun breadth-first-search () (declare (special *open*)) (declare (special *closed*)) (declare (special *goal*)) (declare (special *moves*)) (let (state tuple children path) (cond ((null *open*) 'FAIL!) (t (setq tuple (car *open*) ) (setq state (car tuple) ) (setq *open* (cdr *open*) ) (setq *closed* (cons tuple *closed*)) (cond ((equal state *goal*) (setq path (get-path-from *goal*)) (setq path (reverse path)) (print-path path)
人工智能实验二
实验二线性神经网络的MATLAB实现 16电子1 胡恒 2016329600013 指导老师：陈秋妹一．实验目的 1.了解线性神经元的模型结构 2.进一步理解线性神经元网络的特性 3.线性神经学习网络的学习方法 4.熟练掌握上节课的train函数等使用 二．实验内容 原先的代码是错误的，
更改后： time=1:0.0025:5; p=sin(sin(time).*time.*10); t=p*2+2; plot(time, p, time, t) title('Input and Target Signals') xlabel('Time') ylabel('Input Target') 结果如图： 2.要求设计一个线性神经网络，寻找给定数据之间的线性关系。P=[1.1 -1.3]; T=[0.6 1]; 设置网络训练后的目标误差为0.0001 P=[1.1 -1.3]; >> T=[0.6 1]; >> net=newlin(minmax(P),1,0,0.01); >> net=init(net);
>> net.trainParam.goal=0.0001; >> net=train(net,P,T); >> y=sim(net,P); >> E=mse(y-T) 三．本实验的心得体会 本次实验涉及到的线性神经网络的函数主要有初始化函数，设计函数，仿真
函数，训练函数，尤其是训练函数，trainwh( )和adaptwh( )。其中函数trainwh 可以对线性神经网络进行离线训练；而函数adaptwh( ) 可以对线性神经网络进行在线自适应训练。 利用trainwh( )函数可以得到网络的权矩阵w，阀值向量b，实际训练次数te 以及训练过程中网络的误差平方和lr。
人工智能实验报告
****大学 人工智能基础课程实验报告 （2011-2012学年第一学期） 启发式搜索王浩算法 班级： *********** 学号： ********** 姓名： ****** 指导教师： ****** 成绩： 2012年 1 月 10 日
实验一 启发式搜索算法 1. 实验内容： 使用启发式搜索算法求解8数码问题。 ⑴ 编制程序实现求解8数码问题A *算法，采用估价函数 ()()()() w n f n d n p n ??=+???， 其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 ⑵ 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是()p n 的上界的()h n 的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。 2. 实验目的 熟练掌握启发式搜索A *算法及其可采纳性。 3. 实验原理 使用启发式信息知道搜索过程，可以在较大的程度上提高搜索算法的时间效率和空间效率； 启发式搜索的效率在于启发式函数的优劣，在启发式函数构造不好的情况下，甚至在存在解的情形下也可能导致解丢失的现象或者找不到最优解，所以构造一个优秀的启发式函数是前提条件。 4.实验内容 1.问题描述 在一个3*3的九宫格 里有1至8 八个数以及一个空格随机摆放在格子中，如下图： 初始状态 目标状态 现需将图一转化为图二的目标状态，调整的规则为：每次只能将空格与其相邻的一个数字进行交换。实质是要求给出一个合法的移动步骤，实现从初始状态到目标状态的转变。 2.算法分析 (1)解存在性的讨论 对于任意的一个初始状态，是否有解可通过线性代数的有关理论证明。按数组存储后，算出初始状态的逆序数和目标状态的逆序数，若两者的奇偶性一致，则表明有解。 （2）估价函数的确定
人工智能八数码游戏
实验一：八数码游戏问题 一、八数码游戏问题简介 九宫排字问题（又称八数码问题）是人工智能当中有名的难题之一。问题是在3×3方格盘上，放有八个数码，剩下第九个为空，每一空格其上下左右的数码可移至空格。 问题给定初始位置和目标位置，要求通过一系列的数码移动，将初始位置转化为目标位置。 （a）初始状态（b）目标状态 图八数码游戏 二、实验目的 1.熟悉人工智能系统中的问题求解过程； 2.熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 3.熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 三、实验的思路 八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 例如：
图1 八数码问题示意图 1.启发函数设定 由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零，因此可以把数码不同的位置个数作为标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息，利用这个信息来扩展节点的选择，减少搜索范围，提高搜索速度。 2.搜索过程：（搜索采用广度搜索方式，利用待处理队列辅助，逐层搜索（跳过劣质节点）） a、把初始数码组压入队列； b、从队列中取出一个数码组节点； c、扩展子节点，即从上下左右四个方向移动空格，生成相应子节点： d、对子节点数码组作评估，是否为优越节点，即其评估值是否小于等于其父节点加一，是则将其压入队，否则抛弃。 e、判断压入队的子节点数码组（优越点）的评估值，为零则表示搜索完成，
人工智能_实验报告
实验一：知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。 输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed输出一组最佳方案。用三元组(X1, X2, X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态->中间状态->目标状态。 例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X1表示起始岸上的牧师人数；X2表示起始岸上的野人人数；X3表示小船现在位置(1表示起始岸，0表示目的岸)。 要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如： Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、实验组织运行要求 本实验采用集中授课形式，每个同学独立完成上述实验要求。
五、实验条件 每人一台计算机独立完成实验。 六、实验代码 Main.cpp #include //船 class Boat { public: static int c; int pastor;//牧师 int savage;//野人 Boat(int pastor, int savage); }; //河岸状态 class State
人工智能实验报告,包括八数码问题八皇后问题和tsp问题
八数码问题 （一）问题描述 在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可以在棋盘上移动，其移动规则是：与空格相邻的数码方格可以移入空格。现在的问题是：对于指定的初始棋局和目标棋局，给出数码的移动序列。该问题称八数码难题或者重排九宫问题。 （二）问题分析 八数码问题是个典型的状态图搜索问题。搜索方式有两种基本的方式，即树式搜索和线式搜索。搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。盲目搜索就是无“向导”的搜索，启发式搜索就是有“向导”的搜索。 1、启发式搜索 由于时间和空间资源的限制，穷举法只能解决一些状态空间很小的简单问题，而对于那些大状态空间的问题，穷举法就不能胜任，往往会导致“组合爆炸”。所以引入启发式搜索策略。启发式搜索就是利用启发性信息进行制导的搜索。它有利于快速找到问题的解。 由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零。所以，这个数码不同的位置个数便是标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息，利用这个信息就可以指导搜索。即可以利用启发信息来扩展节点的选择，减少搜索范围，提高搜索速度。 启发函数设定。对于八数码问题，可以利用棋局差距作为一个度量。搜索过程中，差距会逐渐减少，最终为零，为零即搜索完成，得到目标棋局。 （三）数据结构与算法设计 该搜索为一个搜索树。为了简化问题，搜索树节点设计如下： struct Chess//棋盘 {
int cell[N][N];//数码数组 int Value;//评估值 Direction BelockDirec;//所屏蔽方向 struct Chess * Parent;//父节点 }; int cell[N][N]; 数码数组：记录棋局数码摆放状态。 int Value; 评估值：记录与目标棋局差距的度量值。 Direction BelockDirec; 所屏蔽方向：一个屏蔽方向，防止回推。 Direction ：enum Direction{None,Up,Down,Left,Right};//方向枚举 struct Chess * Parent; 父节点：指向父亲节点。 下一步可以通过启发搜索算法构造搜索树。 1、局部搜索树样例：
人工智能十五数码实验报告
目录 1 实验概述 (2) 2 十五数码问题分析 (2) 2.1十五数码问题简介 (2) 2.2可行性分析 (3) 3问题的求解策略 (3) 3.1算法分析 (3) 3.2 A*算法设计 (4) 4 实验总结 (5) 4.1 实验可视化界面 (5) 4.2个人体会 (6) 4.3 详细代码： (7)
1 实验概述 十五数码问题来源于美国的科学魔术大师萨姆.洛伊德（Sam I.oyd）在1978年推出的著名的“14-15”智力玩具。这个游戏曾经风靡欧美大陆" 。洛伊德的发明其实只是将重排九宫（即八数码问题）中的3阶方阵扩大到4 阶方阵罢了。由于这个细微的变化，十五数码问题的规模远远大于八数码问题，八数码问题的规模较小，总的状态数为9！（=362880）个，而十五数码问题的状态,数为16！（）个。故十五数码问题更能评价一个算法的“智能”水平。 2 十五数码问题分析 2.1十五数码问题简介 15数码问题又叫移棋盘问题，是人工智能中的一个经典问题。所谓的15数码问题：就是在一个4×4的16宫格棋盘上，摆放有15个将牌，每一个将牌都刻有1～15中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。这种求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构(称初始状态)和一个目标布局(称目标状态)，问如何移动数码，实现从初始状态到目标状态的转变，如下图所示。问题的实质就是寻找一个合法的动作序列
2.2可行性分析 十五数码问题存在无解的情况,当遍历完所有可扩展的状态也没有搜索到目标状态就判断为无解。可以根据状态的逆序数来先验的判断是否有解,当初始状态的逆序数和目标状态的逆序数的奇偶性相同时,问题有解；否则问题无解。状态的逆序数是定义如下：把四行数展开排成一行,并且丢弃数字0 不计入其中,ηi是第i 个数之前比该数小的数字的个数,则η=Σηi 是该状态的逆序数,例如：对于初始状态：5、1、2、4、9、6、3、8、13、15、10、11、14、7、12.其η=0+0+1+2+4+4+2+6+8+9+8+9+11+6+11=81；对于目标状态：1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15，其η=0+1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14=105。初始状态和目标状态的奇偶性相同，故存在解路径。 3问题的求解策略 3.1算法分析 十五数码问题的解空间树属排列树，用于排列树搜索的方法主要有两大类：一类是盲目搜索，如深度优先搜索DFS 和广度优先搜索BFS；另一类是启发式搜索，如A* 算法。 对于十五数码问题，深度优先搜索的状态空间搜索树的深度可能为无限深，或者可能至少要比某个可接受的解答序列的已知深度上限还要深。应用此策略很可能得不到解。宽度优先搜索的优势在于当问题有解时，一定能找到解，且能找到最优解。但其搜索时需要保存所有的待扩展结点，这样很容易扩展那些没有用的结点，造成状态的指数增长，甚至“组合爆炸”。这对宽度优先搜索很不利。这两种搜索方法的共同缺点是结点排序杂乱无章，往往在搜索了大量无关结点后才能得到目的结点，只适合于复杂度较低的问题的求解。 启发式搜索利用特定问题自身所携带的启发信息在一定程度上避免了盲目搜索的不足，适合于解决十五数码问题。其核心思想是引入一个启发式函数（或称为评估函数）利用评估函数为生成的结点估值%并按估值的大小对结点进行排