人工智能(A星算法)

1、A*算法实验报告实验目的1熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程2.学会利用A*算法求解N数码难题3.理解求解流程和搜索顺序实验原理A*算法是一种有序搜索算法,其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的有序搜索,总是选择f值最小的节点作为扩展节点。因此,f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的,所以,可考虑每个节点n的估价函数值为两个分量:从起始节点到节点n的代价以及从节点n到达目标节点的代价。实验条件1.WindowNT/xp/7及以上的操作系统2.内存在512M以上3.CPU在奔腾II以上实验内容1.分别以8数码和15数码为例实

2、际求解A*算法2.画出A*算法求解框图3.分析估价函数对搜索算法的影响4.分析A*算法的特点实验分析1.A*算法基本步骤1)生成一个只包含开始节点n。的搜索图G,把n放在一个叫OPEI的列表上。2)生成一个列表CLOSE,它的初始值为空。3)如果OPE表为空,则失败退出。4)选择OPE上的第一个节点,把它从OPE中移入CLPSEP称该节点为n。5)如果n是目标节点,顺着G中,从n到no的指针找到一条路径,获得解决方案,成功退出(该指针定义了一个搜索树,在第7步建立)。26)扩展节点n,生成其后继结点集M在G中,n的祖先不能在M中。在G中安置M勺成员,使他

3、们成为n的后继。7)从M勺每一个不在G中的成员建立一个指向n的指针(例如,既不在OPE中,也不在CLOSED)。把M的这些成员加到OPE中。对M勺每一个已在OPE中或CLOSE中的成员m如果到目前为止找到的到达m勺最好路径通过n,就把它的指针指向n。对已在CLOSE中的M勺每一个成员,重定向它在G中的每一个后继,以使它们顺着到目前为止发现的最好路径指向它们的祖先。8)按递增f*值,重排OPEN相同最小f*值可根据搜索树中的最深节点来解决)。9)返回第3步。在第7步中,如果搜索过程发现一条路径到达一个节点的代价比现存的路径代价低,就要重定向指向该节点的指针。已经在CLOSE中

4、的节点子孙的重定向保存了后面的搜索结果,但是可能需要指数级的计算代价。实验步骤算法流程图14程序代码#inelude#include#ineludeusingnamespacestd;constintROW=3;/行数constintCOL=3;/列数constintMAXDISTANCE=10000;/最多可以有的表的数目constintMAXNUM=10000;typedefstruct_NodeintdigitROWCOL;intdist;/一个表和目的表的距离intdep;/t深度

5、intindex;/节点的位置Node;Nodesrc,dest;/父节表目的表vectornode_v;/存储节点boolisEmptyOfOPEN()/open表是否为空for(inti=0;inode_v.size();i+)if(node_vi.dist!=MAXNUM)returnfalse;returntrue;判断这个最优的节boolisEqual(intindex,intdigitCOL)/点是否和目的节点一样for(inti=0;iROW;i+)for(int

6、j=0;jCOL;j+)if(node_vindex.digitij!=digitij)returnfalse;returntrue;ostreamiROW;i+)for(intj=0;jCOL;j+)osnode.digitij;osendl;returnos;输出每一输出每一步的voidPrintSteps(intindex,vectorindex=node_vindex.index;while(index!=0)rstep_v.push_back(node_vind

7、ex);index=node_vindex.index;_for(inti=rstep_v.size()-1;i=0;i-)探索过程一coutSteprstep_v.size()-iendlrstep_viendl;voidSwap(intt=a;a=b;b=t;voidAssign(NodeiROW;i+)for(intj=0;jCOL;j+)node.digitij=node_vindex.digitij;即最优节点_intGetMinNode()/找

8、到最小的节点的位置intdist=MAXNUM;intloc;/thelocationofminimizenodefor(inti=0;inode_v.size();i+)_if(node_vi.dist=MAXNUM)continue;elseif(node_vi.dist+node_vi.dep)dist)loc=i;dist=node_vi.dist+node_vi.dep;一一returnloc;boolisExpandable(Nodeinode_v.size()

9、;i+)if(isEqual(i,node.digit)returnfalse;returntrue;intDistance(Nodeboolflag=false;for(inti=0;iROW;i+)for(intj=0;jCOL;j+)for(intk=0;kROW;k+)for(intl=0;lCOL;l+)if(node.digitij=digitkl)distanee+=abs(i-k)+abs(j-l);flag=true;break;els

10、eflag=false;if(flag)break;returndistanee;intMinDistance(inta,intb)return(aba:b);voidProcessNode(intindex)intx,y;boolflag;for(inti=0;iROW;i+)for(intj=0;j0)Swap(node_up.digitxy,node_up.digitx-1y);if(isExpandable(node_up)_dist_up=Dist

11、ance(node_up,dest.digit);node_up.index=index;node_up.dist=dist_up;node_up.dep=node_vindex.dep+1;node_v.push_back(node_up);Nodenode_down;Assign(node_down,index);/向下扩展的节点intdist_down二MAXDISTANCE;if(x0)Swap(node_left.digitxy,node_left.digitxy-1);if(isE

12、xpandable(node_left)dist_left=Distance(node_left,dest.digit);node_left.index=index;node_left.dist=dist_left;node_left.dep=node_vindex.dep+1;node_v.push_back(node_left);一一一Nodenode_right;Assign(node_right,index);/向右扩展的节点intdist_right=MAXDISTANCE;if(y2)

13、Swap(node_right.digitxy,node_right.digitxy+1);if(isExpandable(node_right)_dist_right=Distance(node_right,dest.digit);node_right.index=index;node_right.dist=dist_right;node_right.dep=node_vindex.dep+1;node_v.push_back(node_right);一一一node_vindex.dist=MA

14、XNUM;intmain()/主函数intnumber;coutInputsource:endl;for(inti=0;iROW;i+)/输入初始的表for(intj=0;jnumber;src.digitij=number;src.index=0;src.dep=1;coutInputdestination:endl;输入目的表for(intm=0;mROW;m+)for(intn二0;nnumber;dest.digitmn=number;

15、node_v.push_back(src);在容器的尾部加一个数据coutSearch.endl;clock_tstart=clock();while(1)if(isEmptyOfOPEN()coutCanntsolvethisstatement!endl;return-1;else卄intloc;/thelocationoftheminimizenode最优节点的位置loc=GetMinNode();if(isEqual(loc,dest.digit)vectorrstep_v;coutSou

16、rce:endl;coutsrcendl;PrintSteps(loc,rstep_v);coutSuccessful!endl;coutUsing(clock()-start)/CLOCKS_PER_SECseconds.endl;break;elseProcessNode(loc);return0;程序运行效果图28316475(初始状态)123804765(结束状态)r:C0DE(C+4)A星鸽法DebugA.MF:CODE(C+)A星賞法D亡bugA.*严*Step2203187G5HF:COOE(C++)A星算法D訪ugA.345286ts1o7Step5123804765Successful!Using0

THE END
1.A星算法详解(个人认为最详细,最通俗易懂的一个版本)虽然掌握了 A*算法的人认为它容易,但是对于初学者来说, A* 算法还是很复杂的。 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点,但是这两点之间被一堵墙隔开。如图 1 ,绿色是 A ,红色是 B ,中间蓝色是墙。 图1 你应该注意到了,我们把要搜寻的区域划分成了正方形的格子。这是寻路的第一https://blog.csdn.net/hitwhylz/article/details/23089415
2.A算法详细介绍.pptA*算法 尚福华 A算法 在图搜索算法中,如果能在搜索的每一步都利用估价函数f(n)=g(n)+h(n)对Open表中的节点进行排序,则该搜索算法为A算法。由于估价函数中带有问题自身的启发性信息,因此,A算法又称为启发式搜索算法。 对启发式搜索算法,又可根据搜索过程中选择扩展节点的范围,将其分为全局择优搜索算法和https://max.book118.com/html/2020/0212/5302011221002221.shtm
3.排列组合a的计算方法排列组合中的排列a,其计算公式是高中数学中的一个重要内容。排列数A(n,m)表示从n个不同元素中取出m个元素的所有排列的个数。 排列a的计算公式有两种形式: 直接相乘形式:A(n,m) = n × (n-1) × × (n-m+1) 这个公式表示,从n个元素中选择第一个元素有n种方法,选择第二个元素时剩下n-1种https://agents.baidu.com/content/question/f6702df348a15f3173183c28
4.排列组合a怎么算排列组合A(n,m)=n×(n-1),(n-m+1)=n!/(n-m)!。n为下标,m为上标。排列组合是组合学最基本的概念。所谓排列,就是指从给定个数的元素中取出指定个数的元素进行排序。组合则是指从给定个数的元素中仅仅取出指定个数的元素,不考虑排序。 排列组合的中心问题是研究给定要求的排列和组合可能出现的情况总数https://edu.iask.sina.com.cn/bdjx/6dwQYamJ1ks.html
5.A*算法图文详解A*算法最早于1964年在IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics中的论文《A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths》中首次提出。 其属于一种经典的启发式搜索方法,所谓启发式搜索,就在于当前搜索结点往下选择下一步结点时,可以通过一个启发函数https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NjgzMDIxMQ==&mid=2247613871&idx=4&sn=566d8caed79774e4ae02ebd027d25a50&chksm=fb54df43cc235655297bc278ee29f68750adc5cdf3a68512e9597f7e88fd1aefc1f1a0cd87ed&scene=27
6.人工智能A*算法原理A算法是启发式算法重要的一种,主要是用于在两点之间选择一个最优路径,而A的实现也是通过一个估值函数 F=G+H G表示该点到起始点位所需要的代价 H表示该点到终点的曼哈顿距离。 F就是G和H的总和,而最优路径也就是选择最小的F值,进行下一步移动(后边会做详细介绍) https://www.jianshu.com/p/274bbb6598df
7.自动驾驶路径规划:A*(Astar)算法3D视觉工坊最佳优先搜索(BFS),又称A算法,是一种启发式搜索算法(Heuristic Algorithm)。[不是广度优先搜索算法( Breadth First Search , BFS )] BFS算法在广度优先搜索的基础上,用启发估价函数对将要被遍历到的点进行估价,然后选择代价小的进行遍历,直到找到目标节点或者遍历完所有点,算法结束。 https://www.shangyexinzhi.com/article/7063887.html
8.图解A*算法相比于传统的深度搜索和广度搜索的递归回溯算法,A*算法启发式的提供代价估算能力来评估到达目标结点的最短路径所需的代价,即到达终点最省体力的方式。这在我们日常地图导航需求中得到了广泛的应用。本小节我们将以图解的方式向大伙儿揭示A星(这里姑且用星来代指*)算法的奥秘。 https://www.nowcoder.com/discuss/512892732843503616
9.自动驾驶路径规划:A*(Astar)算法最佳优先搜索(BFS),又称A算法,是一种启发式搜索算法(Heuristic Algorithm)。[不是广度优先搜索算法( Breadth First Search , BFS )]BFS算法在广度优先搜索的基础上,用启发估价函数对将要被遍历到的点进行估价,然后选择代价小的进行遍历,直到找到目标节点或者遍历完所有点,算法结束。要实现最佳优先搜索我们必须使用一https://www.elecfans.com/d/2042130.html
10.数据挖掘之Apriori算法详解和Python实现代码分享python这篇文章主要介绍了数据挖掘之Apriori算法详解和Python实现代码分享,本文先是对Apriori算法做了详细介绍,然后给出了Python版实现代码,需要的朋友可以参考下 关联规则挖掘(Association rule mining)是数据挖掘中最活跃的研究方法之一,可以用来发现事情之间的联系,最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系。(啤酒https://www.jb51.net/article/57209.htm
11.基于A*的双向预处理改进搜索算法摘要:本文针对传统A*算法存在冗余路径点较多与单向搜索耗时较长的缺点, 提出了一种改进A*算法. 该算法采用双向预处理结构减少冗余节点数, 并通过归一化处理和增加节点标记信息进一步优化估价函数提高遍历速度. 利用仿真软件对改进A*算法进行实验, 并与其它经典路径规划算法进行比较. 仿真结果表明, 改进后的A*算法较于https://c-s-a.org.cn/html/2019/5/6923.html
12.基于A*与DWA算法的混合路径规划算法研究为使移动机器人能在各种环境中高效工作, 需要根据实际的地形选择合适的路径规划算法。 为此, 使用A* 与 DWA(Dynamic Window Approach)算法结合的混合路径规划算法, 在仿真环境下搭建 U 型、 S 型、 L 型、狭窄通道型 4 种典型地形进行寻路实验, 同时改进了建图的权重递归公式消除对前一时刻数据依赖, 提高了算http://xuebao.jlu.edu.cn/xxb/CN/abstract/abstract1452.shtml
13.A*算法是怎么做到避开障碍物的?A*算法的理论公式可表示为:f?(n)=g?(n)+h?(n)其中:f?(n)是从初始状态经由状态n到https://www.zhihu.com/question/51626331/answer/2456365853