八数码问题C语言A星算法详细实验报告含代码

一、实验内容和要求

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:

2 8 3 1 2 3 1 6 4 7 0 5

8 4 7 6 5 (a) 初始状态 (b) 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(广度优先搜索或深度优先搜索)或任选一种启发式搜索方法(全局择优搜索,加权状态图搜索,A算法或 A* 算法)编程求解八数码问题(初始状态任选)。选择一个初始状态,画出搜索树,填写相应的OPEN表和CLOSED表,给出解路径,对实验结果进行分析总结,得出结论。 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、实验算法

A*算法是一种常用的启发式搜索算法。

在A*算法中,一个结点位置的好坏用估价函数来对它进行评估。A*算法的估价函数可表示为: f'(n) = g'(n) + h'(n)

这里,f'(n)是估价函数,g'(n)是起点到终点的最短路径值(也称为最小耗费或最小代价),h'(n)是n到目标的最短路经的启发值。由于这个f'(n)其实是无法预先知道的,所以实际上使用的是下面的估价函数: f(n) = g(n) + h(n)

其中g(n)是从初始结点到节点n的实际代价,h(n)是从结点n到目标结点的最佳路径的估计代价。在这里主要是h(n)体现了搜索的启发信息,因为g(n)是已知的。用f(n)作为f'(n)的近似,也就是用g(n)代替g'(n),h(n)代替h'(n)。这样必须满足两个条件:(1)g(n)>=g'(n)(大多数情况下都是满足的,可以不

用考虑),且f必须保持单调递增。(2)h必须小于等于实际的从当前节点到达目标节点的最小耗费h(n)<=h'(n)。第二点特别的重要。可以证明应用这样的估价函数是可以找到最短路径的。 3.A*算法的步骤

A*算法基本上与广度优先算法相同,但是在扩展出一个结点后,要计算它的估价函数,并根据估价函数对待扩展的结点排序,从而保证每次扩展的结点都是估价函数最小的结点。 A*算法的步骤如下:

1)建立一个队列,计算初始结点的估价函数f,并将初始结点入队,设置队列头和尾指针。

2)取出队列头(队列头指针所指)的结点,如果该结点是目标结点,则输出路径,程序结束。否则对结点进行扩展。

3)检查扩展出的新结点是否与队列中的结点重复,若与不能再扩展的结点重复(位于队列头指针之前),则将它抛弃;若新结点与待扩展的结点重复(位于队列头指针之后),则比较两个结点的估价函数中g的大小,保留较小g值的结点。跳至第五步。

4)如果扩展出的新结点与队列中的结点不重复,则按照它的估价函数f大小将它插入队列中的头结点后待扩展结点的适当位置,使它们按从小到大的顺序排列,最后更新队列尾指针。

5)如果队列头的结点还可以扩展,直接返回第二步。否则将队列头指针指向下一结点,再返回第二步。 四、程序框图

五、实验结果及分析 输入初始状态:2 8 3

1 6 4 7 0 5

目标状态: 1 2 3

8 0 4 7 6 5

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