题的解,并比较它们对搜索算法性能的影响,包括扩展节点数、生成节点数等。3对于8数码问题,设置与上述2相同的初始状态和目标状态,用宽度优先搜索算法(即令估计代价h(n)=0的A*算法)求得问题的解,以及搜索过程中的扩展节点数、生成节点数。上交源程序。四、实验结果:1 A*算法求解框图:在求解8数码问题的A*算法程序中,设置相同的初始状态和目标状态,针对不同的估价函数,求得问题的解,并比较它们对搜索算法性能的影响,包括扩展节点数、生成节点数等。①:intcalw(strings)//计算该状态的不在位数h(n){intre=0;for(inti=0;i<9;i++)if(s[i]!=t[i])re++;//取一格局与目的格局位置不符的数码数目returnre;}②:intcalw(strings)//计算该状态的不在位数h(n){intre=0,i;intss[9][2];?for(i=0;i<9;++i){//计算各数码移到目的位置所需移动的距离总和 ss[s[i]-48][0]=i/3; ss[s[i]-48][1]=i%3;?}?for(i=0;i<9;++i) re+=(abs(ss[i][0]-source[i][0])+abs(ss[i][1]-source[i][1]));returnre;}③:intcalw(strings)//计算该状态的不在位数h(n){return0;//宽度优先}根据宽度优先搜索算法和A*算法,分析启发式搜索的特点。启发式搜索算法使得搜索的效率好几倍地提高。而不同的启发式搜索算法差异也较大。总之启发式搜索算法是由h(n)决定的,好的估价函数将决定算法性能的好坏。五、实验心得与体会通过这次实验,使我对启发式搜索算法有了更进一步的理解,特别是估计函数h(n)所起到的巨大重用。一个好的估计函数对于启发式搜索算法来说是十分关键的。
全文预览
