用VC++实现基于A*算法的八数码问题

在人工智能领域中,八数码问题一直都是一个游戏难题。介绍了八数码问题,然后在启发式搜索算法上对A*算法定义进行了解释,并在其旨在提高搜索效率的方面作了比较详尽的介绍,详细描述了基于图搜索算法的解决此类问题的一种启发式搜索算法———A*算法。再依据这种算法用可视化编程语言VC 6.0来实现八数码问题的求解过程,取得了预期的搜索解,提高了搜索效率。     

基于A*算法的八数码问题的程序求解

本文运用A^*算法对八数码问题进行目标结点搜索，并采用了两种不同的启发函数，对这两种惜况的搜索效率进行多方位的比较。     

基于A^＊算法的八数码问题的优化实现

用人工智能领域中经典的A^＊算法解决了人工智能中常见的八数码问题。本文首先介绍了八数码问题,然后对A^＊算法进行了解释。针对八数码问题给出并证明了路径不存在时的条件,并事先作了判定。定义了灵活的估价函数,分析了估价函数对程序效率的影响,并对Closed表进行了若干优化,提高了搜索效率,取得了较好的效果。     

用VC++实现基于A*算法的八数码问题

在人工智能领域中，八数码问题一直都是一个游戏难题。介绍了八数码问题，然后在启发式搜索算法上对A＊算法定义进行了解释，并在其旨在提高搜索效率的方面作了比较详尽的介绍，详细描述了基于图搜索算法的解决此类问题的一种启发式搜索算法——A＊算法。再依据这种算法用可视化编程语言VC＋＋6．0来实现八数码问题的求解过程，取得了预期的搜索解，提高了搜索效率。     

状态空间的启发式搜索方法研究

对人工智能中用于状态空间问题求解的启发式搜索方法－A算法和A^*算法进行了详细分析，并指出了影响搜索算法启发能力的主要因素和提高搜索效率的措施。     

人工智能中求解八数码问题算法的实现与分析

针对八数码问题的求解,给出了深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索(譬如A*算法)之间的算法比较,通过实验验证各种算法并得出结论:在通常情况下,采用启发式搜索算法来进行状态空间的搜索更为方便、高效。     

八数码问题的JAVA设计与实现

八数码问题(Eight-puzzleProblem)是人工智能中一个很典型的智力问题。本文以状态空间搜索的观点讨论了八数码问题,给出了八数码问题的Java算法与实现的思想,分析了A*算法的可采纳性等及系统的特点。     

VS2008环境下八数码问题的BFS算法设计与实现

针对八数码求解问题,对宽度优先搜索算法进行分析,在VS2008开发环境下,设计并实现了解决八数码难题的BSF算法。实验结果表明,BSF算法具有可获取最优解的优点。     

VS2008环境下八数码问题的BFS算法设计与实现

针对八数码求解问题,对宽度优先搜索算法进行分析,在VS2008开发环境下,设计并实现了解决八数码难题的BSF算法。实验结果表明,BSF算法具有可获取最优解的优点。     

基于双向广度优先搜索的魔力方块问题求解

将魔力方块问题与八数码问题进行对比分析,通过讨论魔力方块问题是否有解、解的最少步数、状态表示、状态判重、状态转换关系等相关问题,提出一种基于双向广度优先搜索和状态转换表的求解算法。实验结果表明,与有界深度优先搜索、简单广度优先搜索及A*搜索算法相比,该算法效率较高,稳定性较好,可以实现魔力方块问题的实时求解及演示。     

汉语分词和词性标注一体化分析的方法研究

提出了一种汉语文本切分和词性标准注相融合的一体化分析的统计模型,并应用动态规划算法与A^*解码算法相结合的二次搜索算法,实现了一个基于该模型的汉语词法分析器。初步的开放测试表明,该分析器的分词准确率和词性标准注正确率分别可达98．67％和95．49％。     

基于space—time的二叉树表达动态环境中的路径规划

研究具有空间和时间的space-time三维动态环境下的机器人路径规划，分析了四叉树表示二维空间的搜索算法，在此基础上，提出采用二叉树表示二维空间的方法。时间信息中增加加速度，利用二叉树遍历方法和A^*算法，设计一个在动态障碍物环境下进行路径规划的新算法，并在足球机器人系统中进行仿真，实现了较好的路径规划。     

GIS领域最短路径的算法研究

最短路径是GIS应用中的主要问题之一。该文简单介绍了GIS的基本概念．对传统的Dijkstra算法和启发式搜索算法A^＊算法进行了详细的探讨,并且说明了各自的特点。     

求解八数码问题的几种搜索算法比较

本文针对八数码问题的求解,给出了深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索之间的算法比较,并得出结论：在通常情况下,采用启发式搜索算法来进行状态空间的搜索更为方便、快捷。     

迷宫搜索算法的比较研究

研究面向搜救的应用,将事故环境抽象为一个迷宫,通过仿真实验比较研究了深度优先搜索算法和三种不同启发式函数的A*算法在Perfect迷宫中的应用,并分别将深度优先搜索算法和A*算法用于实际迷宫中进行实现与比较.在实验中,迷宫环境对机器人是未知的,而由于迷宫环境的特殊性——未知的迷宫环境中很少有不会碰撞的路径,从而增加了机器人搜索的难度.通过仿真实验对比了不同启发式函数的A*算法与深度优先搜索算法的性能,最后得出在迷宫搜索中A*算法要优于深度优先搜索算法;同时,在实际迷宫中实现了深度优先搜索算法与A*算法的搜救应用.     

一种基于八数码问题的改进算法

搜索算法是人工智能研究的核心问题之一,搜索算法优劣的关键在于搜索策略的好坏。采用较好搜索策略对提高算法效率和减少回溯次数至关重要。对于八数码问题,如果没有丛要,尽量不扩展已在目标位置上的节点,以减少回溯次数和生成的节点数。根据这一理论基础,给出较好的搜索策略。     

游戏中路径搜索算法研究

路径搜索是游戏中非常重要的一部分,A*算法是最常用的搜索算法,但是使用A*算法搜索出的路径的真实性常常不能让人满意。本文介绍A*搜索算法及存在的路径问题,针对该算法在游戏中暴露的问题,提出一种平滑改进的算法,较好地解决了这个问题。     

多方向无人水面艇路径规划算法

针对海洋环境下无人水面艇路径（USV）规划安全性与平滑性问题,提出一种多方向A^*路径规划算法以获得全局最优路径。首先,结合电子海图生成栅格化环境信息,并根据安全航行距离约束建立USV安全区域模型,在传统A^*算法基础上设计一种带安全距离约束的A^*启发函数来保证生成的路径节点的安全;其次,改进传统A^*算法的八方向搜索模式,提出一种多方向搜索模式来调整生成路径中的冗余点与拐点;最后,采用路径平滑算法对路径拐点进行平滑处理以获得满足实际航行要求的连续平滑路径。在仿真实验中,改进A^*算法规划的路径距离为7 043 m,相较于Dijkstra算法、传统A^*四方向搜索算法和传统A^*八方向搜索算法分别降低了9.7%、26.6%和7.9%。仿真结果表明改进后的多方向A^*搜索算法能够有效减小路径距离,更适用于USV路径规划问题。     

多方向无人水面艇路径规划算法

针对海洋环境下无人水面艇路径（USV）规划安全性与平滑性问题，提出一种多方向A^*路径规划算法以获得全局最优路径。首先，结合电子海图生成栅格化环境信息，并根据安全航行距离约束建立USV安全区域模型，在传统A^*算法基础上设计一种带安全距离约束的A^*启发函数来保证生成的路径节点的安全；其次，改进传统A^*算法的八方向搜索模式，提出一种多方向搜索模式来调整生成路径中的冗余点与拐点；最后，采用路径平滑算法对路径拐点进行平滑处理以获得满足实际航行要求的连续平滑路径。在仿真实验中，改进A^*算法规划的路径距离为7 043 m，相较于Dijkstra算法、传统A^*四方向搜索算法和传统A^*八方向搜索算法分别降低了9.7%、26.6%和7.9%。仿真结果表明改进后的多方向A^*搜索算法能够有效减小路径距离，更适用于USV路径规划问题。     

N数码问题直接解及优化研究

对于N数码问题,一般解法都使用搜索算法,但是由于其搜索空间巨大,虽然已经应用并改进了很多的搜索方法[1-4],求解的效率一般仍然很低。对于24数码问题,一般搜索方法通常至少需要十分钟以上[5]。更高阶数码搜索时间会呈指数增加,而且往往得不到解。提出N数码问题有解性判定并对有解的问题给出一种直接解法。解法能在很短时间内给出N数码的一个解,不过这个解通常不是最优解。然后再使用搜索算法,以直接解来改变搜索方向,使搜索算法更快收敛于一个较优解。最后通过实验验证算法的有效性。