智能算法实验报告

人工智能算法实习报告一、实习背景与目的随着人工智能技术的飞速发展，算法工程师这一岗位在国内市场上需求越来越大。

为了提高自己在人工智能领域的技能和素养，我选择了实习岗位为人工智能算法工程师。

本次实习旨在了解和掌握人工智能算法的原理及其在实际应用中的开发和优化，提升自己在算法设计和模型训练方面的能力，为未来的职业发展做好准备。

二、实习内容与过程实习期间，我参与了多个人工智能项目的研发，包括需求分析、算法设计、模型训练、性能评估等环节。

以下是我在实习过程中所涉及的一些具体内容：1. 数据处理与分析：在项目研发过程中，我负责对原始数据进行预处理和清洗，包括数据去重、缺失值处理、异常值检测等。

同时，我还参与了数据可视化的工作，通过绘制散点图、直方图等图表来分析数据分布、相关性以及异常情况。

2. 算法设计与实现：根据项目需求，我研究和选择了合适的人工智能算法，包括深度学习、机器学习以及优化算法等。

在实现算法的过程中，我熟悉了常见的编程框架和工具，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。

同时，我还参与了算法的调优和优化，以提高模型的性能和效率。

3. 模型训练与评估：在模型训练阶段，我编写了相应的训练脚本，调整了超参数，以达到最佳的模型效果。

同时，我还负责对模型进行评估，通过交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方法评估模型的准确率、召回率等性能指标。

4. 团队协作与沟通：在实习过程中，我与团队成员保持良好的沟通，共同解决问题、讨论技术难题。

在项目进度方面，我明确项目需求和排期，制定了详细的项目进度计划，保证了项目的顺利进行。

三、实习收获与反思通过这次实习，我收获了很多。

首先，我了解了人工智能技术在实际应用中的原理和开发流程，加深了对人工智能算法的认识和理解。

其次，我掌握了常见的编程框架和工具，提升了在算法设计和模型训练方面的能力。

最后，我学会了如何与团队成员协作和沟通，提高了自己的团队协作能力。

在实习过程中，我也意识到自己在某些方面的不足，如在算法设计和模型训练方面还需进一步提高。

人工智能课内实验报告（一）----主观贝叶斯一、实验目的1.学习了解编程语言, 掌握基本的算法实现；2.深入理解贝叶斯理论和不确定性推理理论；二、 3.学习运用主观贝叶斯公式进行不确定推理的原理和过程。

三、实验内容在证据不确定的情况下, 根据充分性量度LS 、必要性量度LN 、E 的先验概率P(E)和H 的先验概率P(H)作为前提条件, 分析P(H/S)和P(E/S)的关系。

具体要求如下:(1) 充分考虑各种证据情况: 证据肯定存在、证据肯定不存在、观察与证据 无关、其他情况；(2) 考虑EH 公式和CP 公式两种计算后验概率的方法；(3) 给出EH 公式的分段线性插值图。

三、实验原理1.知识不确定性的表示:在主观贝叶斯方法中, 知识是产生式规则表示的, 具体形式为：IF E THEN (LS,LN) H(P(H))LS 是充分性度量, 用于指出E 对H 的支持程度。

其定义为:LS=P(E|H)/P(E|¬H)。

LN 是必要性度量, 用于指出¬E 对H 的支持程度。

其定义为:LN=P(¬E|H)/P(¬E|¬H)=(1-P(E|H))/(1-P(E|¬H))2.证据不确定性的表示在证据不确定的情况下, 用户观察到的证据具有不确定性, 即0<P(E/S)<1。

此时就不能再用上面的公式计算后验概率了。

而要用杜达等人在1976年证明过的如下公式来计算后验概率P(H/S)：P(H/S)=P(H/E)*P(E/S)+P(H/~E)*P(~E/S) （2-1）下面分四种情况对这个公式进行讨论。

（1） P (E/S)=1当P(E/S)=1时, P(~E/S)=0。

此时, 式（2-1）变成 P(H/S)=P(H/E)=1)()1()(+⨯-⨯H P LS H P LS （2-2） 这就是证据肯定存在的情况。

（2） P (E/S)=0当P(E/S)=0时, P(~E/S)=1。

第1篇一、实验背景随着计算机科学、人工智能、大数据等领域的快速发展，智能计算技术逐渐成为当前研究的热点。

为了更好地掌握智能计算的基本原理和应用，我们进行了为期两周的智能计算实验。

本次实验旨在让学生通过实践操作，加深对智能计算理论知识的理解，提高解决实际问题的能力。

二、实验内容1. 实验环境本次实验所使用的软件平台为Python，主要利用NumPy、Pandas、Scikit-learn等库进行智能计算实验。

硬件环境为个人计算机，操作系统为Windows或Linux。

2. 实验步骤（1）数据预处理数据预处理是智能计算实验的第一步，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换等。

通过NumPy和Pandas库对实验数据进行预处理，为后续的智能计算模型提供高质量的数据。

（2）特征工程特征工程是智能计算实验的关键环节，通过对原始数据进行降维、特征选择等操作，提高模型的预测性能。

本实验采用特征选择方法，利用Scikit-learn库实现。

（3）模型选择与训练根据实验需求，选择合适的智能计算模型进行训练。

本次实验主要涉及以下模型：1）线性回归模型：通过线性回归模型对实验数据进行预测，分析模型的拟合效果。

2）支持向量机（SVM）模型：利用SVM模型对实验数据进行分类，分析模型的分类性能。

3）决策树模型：采用决策树模型对实验数据进行预测，分析模型的预测性能。

4）神经网络模型：使用神经网络模型对实验数据进行分类，分析模型的分类性能。

（4）模型评估与优化对训练好的模型进行评估，根据评估结果对模型进行优化。

主要采用以下方法：1）交叉验证：利用交叉验证方法评估模型的泛化能力。

2）参数调整：通过调整模型参数，提高模型的预测性能。

3）特征选择：根据模型评估结果，重新进行特征选择，进一步提高模型的性能。

三、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗、数据集成、数据转换等操作，实验数据的质量得到了显著提高。

预处理后的数据满足后续智能计算模型的需求。

人工智能算法实验报告人工智能算法是现代科技领域的重要组成部分，通过模仿人类智能，使得机器能够像人一样处理信息、学习和适应环境。

本实验报告旨在介绍我所进行的人工智能算法实验，并对实验结果进行分析和评估。

实验目的：本次实验的目的是比较和评估不同的人工智能算法在特定任务上的性能表现。

通过实验，我们将探讨算法的效果、处理速度以及对算法参数的敏感性，并辅以相关实例来进行说明和分析。

实验设计：本次实验选取了人脸识别任务作为研究对象，选择了两种常见的人工智能算法，分别是支持向量机（SVM）和深度学习神经网络（DNN）。

实验步骤：1. 数据收集与预处理：我们收集了大量不同人的人脸图像，并对图像进行预处理，包括去噪、调整大小和灰度化等操作。

2. 特征提取：针对每张人脸图像，我们提取了代表性的特征向量，用于算法的输入。

3. 算法训练与调参：我们使用收集到的数据集对SVM和DNN进行训练，并对算法参数进行调整和优化。

4. 实验结果分析：根据实验结果进行算法性能比较，包括准确率、召回率、F1分数等指标。

实验结果：经过实验测试和数据分析，我们得出以下结论：1. SVM算法在人脸识别任务中表现出较高的准确率和较快的运行速度。

然而，在大规模数据集上，SVM的处理效率会逐渐下降，并对参数调优比较敏感。

2. DNN算法通过深层次的学习能力，在复杂人脸图像识别方面表现出较好的效果。

然而，它对于数据规模和算法参数的敏感性较高，需要更多的计算资源和优化调整。

实验分析：通过对SVM和DNN算法的比较，我们可以看出不同算法在不同任务上具有各自的优势和劣势。

对于简单的人脸识别任务，SVM算法可以提供较高的准确率和较快的运行速度。

然而，对于复杂的图像识别任务，DNN算法能够通过深层次学习提供更好的性能。

此外，对于大规模数据集，算法的处理效率和参数调优成为影响算法性能的重要因素。

结论：本次实验中，我们对人工智能算法在人脸识别任务上的性能进行了实验和评估。

人工智能算法与应用实习报告一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来颇受关注的热门领域，它涉及到计算机科学、机器学习、大数据和模式识别等多个学科。

在本次实习中，我有幸参与了一家高科技企业的人工智能算法与应用实习项目。

本报告将对我在实习期间所学到的人工智能算法及其应用进行总结和回顾，重点关注深度学习、机器学习和自然语言处理等方面的内容。

二、理论学习与实践应用1. 深度学习算法深度学习是目前人工智能领域中最主流的算法之一，其核心是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）。

在实习中，我通过学习神经网络的基本原理和计算过程，了解了反向传播算法、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等深度学习算法。

我还利用TensorFlow等开源框架进行实践，从数据处理、网络构建到模型训练，对深度学习进行了实际操作。

2. 机器学习算法机器学习是人工智能的重要分支之一，其目标是通过模型和算法使计算机具有自主学习能力。

在实习中，我学习了监督学习和无监督学习两种机器学习方法。

监督学习主要包括决策树、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和随机森林（Random Forest）等算法；无监督学习则包括聚类、关联规则和降维等算法。

我深入理解了这些算法的原理和应用场景，并运用Scikit-learn等工具包进行实践。

3. 自然语言处理算法自然语言处理是人工智能中的重要研究方向，旨在让计算机能够理解和处理人类的自然语言。

在实习中，我学习了自然语言处理的基础知识，包括文本分词、词性标注、命名实体识别和情感分析等技术。

我还研究了Word2Vec和BERT等预训练模型，并将其应用于实际项目中，例如文本分类和机器翻译。

三、实习项目与成果1. 项目介绍在实习期间，我参与了一项人工智能应用项目，旨在开发一种基于深度学习的图像识别系统。

人工智能的算法优化实习报告【人工智能的算法优化实习报告】字数：1500字一、引言随着人工智能的迅猛发展，算法优化在实际应用中起到了至关重要的作用。

本报告将会介绍我在人工智能算法优化实习中所进行的工作和所获得的成果。

二、背景人工智能算法优化是指通过对算法的改进和调整，提高人工智能系统在特定任务中的性能。

优化算法的目标是改善系统的准确性、速度和资源利用效率，以满足实际需求。

三、实习内容及工作1. 算法选择与实现在实习中，我首先对不同的优化算法进行了调研，并选择了适用于特定任务的算法。

根据任务需求，我使用了遗传算法、模拟退火算法和粒子群优化算法等。

为了实现这些算法，我运用了Python编程语言，并借助相关的开源库来加快开发进程。

2. 数据预处理与特征选取在进行算法优化之前，对数据进行预处理是非常重要的。

我使用了一系列的数据处理技术，如数据清洗、缺失值处理和特征标准化等，以确保数据的质量和准确性。

此外，我还运用了特征选取方法，提取出对任务最具有代表性的特征。

3. 参数调优与实验设计为了获得最佳的算法性能，我对算法中的参数进行了调优，并使用交叉验证等方法进行实验设计。

通过对比不同参数组合的性能表现，我选择了最优的参数配置，并进行了进一步的测试和验证。

4. 结果分析与优化建议在实习中，我对实验结果进行了全面的分析和评估。

通过对比实验结果和基准模型的性能指标，我发现优化算法在提高准确性和效率方面取得了显著的成果。

基于对实验结果的分析，我也提出了进一步优化的建议，以进一步提高算法的性能。

四、成果与收获通过这次实习，我深入了解了人工智能算法优化的基本原理和方法。

我学会了选择合适的优化算法，并能够用编程工具实现它们。

同时，通过对实验结果的分析和优化建议的提出，我锻炼了问题解决和创新思维的能力。

五、展望与总结人工智能算法优化是一个充满挑战和机遇的领域。

随着新的问题的出现和新的技术的发展，我们还有很多可以探索和改进的空间。

一、实训背景随着人工智能技术的不断发展，越来越多的新算法被应用于各个领域，为我们的生活带来了极大的便利。

为了紧跟时代步伐，提高自身技能，我们开展了人工智能新算法实训。

本次实训主要针对深度学习、强化学习、自然语言处理等领域的算法进行学习和实践。

二、实训内容1. 深度学习（1）算法介绍深度学习是人工智能领域的一个热点研究方向，其核心思想是通过多层神经网络对数据进行学习，从而实现特征提取和模式识别。

本次实训主要学习了以下几种深度学习算法：1）卷积神经网络（CNN）：主要用于图像识别、图像分类等领域。

2）循环神经网络（RNN）：主要用于序列数据处理，如自然语言处理、语音识别等。

3）生成对抗网络（GAN）：用于生成具有真实感的数据，如图像、音频等。

（2）实践项目1）基于CNN的手写数字识别：通过训练CNN模型，实现对手写数字的识别。

2）基于RNN的文本生成：利用RNN模型生成具有特定主题的文本。

2. 强化学习（1）算法介绍强化学习是人工智能领域的一个研究热点，其核心思想是智能体通过与环境的交互，不断学习并优化策略，以实现目标。

本次实训主要学习了以下几种强化学习算法：1）Q学习：通过学习Q值，实现对环境的最佳策略选择。

2）深度Q网络（DQN）：结合深度学习，提高Q学习的效率和精度。

3）策略梯度方法：通过学习策略函数，实现对环境的最佳策略选择。

（2）实践项目1）基于DQN的迷宫求解：通过训练DQN模型，使智能体学会在迷宫中找到出口。

2）基于策略梯度的无人驾驶：通过训练策略梯度模型，使无人驾驶汽车学会在道路上行驶。

3. 自然语言处理（1）算法介绍自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，其核心任务是使计算机能够理解和处理人类语言。

本次实训主要学习了以下几种自然语言处理算法：1）词向量：将文本数据转化为向量表示，方便进行计算和比较。

2）情感分析：对文本数据进行分析，判断其情感倾向。

3）机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。

一、实验背景与目的随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当前研究的热点领域。

为了深入了解AI的基本原理和应用，我们小组开展了本次实验，旨在通过实践操作，掌握AI的基本技术，提高对AI的理解和应用能力。

二、实验环境与工具1. 实验环境：Windows 10操作系统，Python 3.8.0，Jupyter Notebook。

2. 实验工具：Scikit-learn库、TensorFlow库、Keras库。

三、实验内容与步骤本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据预处理：从公开数据集中获取实验数据，对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作。

2. 机器学习算法：选择合适的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，对预处理后的数据进行训练和预测。

3. 模型评估：使用交叉验证等方法对模型进行评估，选择性能最佳的模型。

4. 结果分析与优化：分析模型的预测结果，针对存在的问题进行优化。

四、实验过程与结果1. 数据预处理我们从UCI机器学习库中获取了鸢尾花（Iris）数据集，该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征，分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及对应的类别标签（Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica）。

对数据进行预处理，包括：- 去除缺失值：删除含有缺失值的样本。

- 归一化：将特征值缩放到[0, 1]区间。

2. 机器学习算法选择以下机器学习算法进行实验：- 决策树（Decision Tree）：使用Scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier实现。

- 支持向量机（Support Vector Machine）：使用Scikit-learn库中的SVC实现。

- 神经网络（Neural Network）：使用TensorFlow和Keras库实现。

3. 模型评估使用交叉验证（5折）对模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。

实验二：九宫重排一、实验目的A*算法是人工智能领域最重要的启发式搜索算法之一，本实验通过九宫重排问题，强化学生对A*算法的理解与应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。

二、问题描述给定九宫格的初始状态，要求在有限步的操作内，使其转化为目标状态，且所得到的解是代价最小解(即移动的步数最少)。

如：三、实验原理如果使一般搜索过程满足如下限制，则它就称为A*算法：1、把OPEN 表中的节点按估价函数f(x)=g(x)+h(x)的值从小至大进行排序（一般搜索过程的第7步）。

2、g(x)是对g*(x)的估计，g(x)>0。

3、h(x)是h*(x)的下界，即对所有的x 均有：h(x)≤h*(x)其中，g*(x)是从初始节点S0到节点x 的最小代价；h*(x)是从节点x 到目标节点的最小代价，若有多个目标节点，则为其中最小的一个。

四、基本要求输入：九宫格的初始状态和目标状态输出：重排的过程，即途径的状态以及所用步数！ 四、实验程序#include "iostream.h" #include <time.h> #include <stdio.h> #include <dos.h> #include <conio.h> static int target[9];//class definitionclass eight_num{private:int num[9];int not_in_position_num;int deapth;int eva_function;public:eight_num* parent;eight_num* leaf_next;eight_num* leaf_pre;eight_num(int init_num[9]);eight_num(int num1,int num2,int num3,int num4,int num5,int num6,int num7,int num8,int num9){num[0]=num1;num[1]=num2;num[2]=num3;num[3]=num4;num[4]=num5;num[5]=num6;num[6]=num7;num[7]=num8;num[8]=num9;}eight_num(void){for (int i=0;i<9;i++)num[i]=i;}void cul_para(void);void get_numbers_to(int other_num[9]);int get_nipn(void){return not_in_position_num;}int get_deapth(void){return deapth;}int get_evafun(void){return eva_function;}void set_num(int other_num[9]);void show(void);eight_num& operator=(eight_num&);eight_num& operator=(int other_num[9]);int operator==(eight_num&);int operator==(int other_num[9]);};//计算启发函数g(n)的值void eight_num::cul_para(void){int i;int temp_nipn=0;for (i=0;i<9;i++)if (num[i]!=target[i])temp_nipn++;not_in_position_num=temp_nipn;if (this->parent==NULL)deapth=0;elsedeapth=this->parent->deapth+1;eva_function=not_in_position_num+deapth;}//构造函数1eight_num::eight_num(int init_num[9]){for (int i=0;i<9;i++)num[i]=init_num[i];}//显示当前节点的状态void eight_num::show(){cout<<num[0];cout<<" ";cout<<num[1];cout<<" ";cout<<num[2];cout<<"\n";cout<<num[3];cout<<" ";cout<<num[4];cout<<" ";cout<<num[5];cout<<"\n";cout<<num[6];cout<<" ";cout<<num[7];cout<<" ";cout<<num[8];cout<<"\n";}//复制当前节点状态到一个另数组中void eight_num::get_numbers_to(int other_num[9]) {for (int i=0;i<9;i++)other_num[i]=num[i];}//设置当前节点状态(欲设置的状态记录的other数组中) void eight_num::set_num(int other_num[9]){for (int i=0;i<9;i++)num[i]=other_num[i];}eight_num& eight_num::operator=(eight_num& another_8num) {for (int i=0;i<9;i++)num[i]=another_8num.num[i];not_in_position_num=another_8num.not_in_position_num;deapth=another_8num.deapth+1;eva_function=not_in_position_num+deapth;return *this;}eight_num& eight_num::operator=(int other_num[9]){for (int i=0;i<9;i++)num[i]=other_num[i];return *this;}int eight_num::operator==(eight_num& another_8num){int match=1;for (int i=0;i<9;i++)if(num[i]!=another_8num.num[i]){match=0;break;}if (match==0)return 0;elsereturn 1;}int eight_num::operator==(int other_num[9]){int match=1;for (int i=0;i<9;i++)if(num[i]!=other_num[i]){match=0;break;}if (match==0)return 0;elsereturn 1;}//class definition over//空格向上移int move_up(int num[9]){for (int i=0;i<9;i++)if (num[i]==0)break;if (i<3)return 0;else{num[i]=num[i-3];num[i-3]=0;return 1;}}//空格向下移int move_down(int num[9]) {for (int i=0;i<9;i++)if (num[i]==0)break;if (i>5)return 0;else{num[i]=num[i+3];num[i+3]=0;return 1;}}//空格向左移int move_left(int num[9]) {for (int i=0;i<9;i++)if (num[i]==0)break;if (i==0||i==3||i==6)return 0;else{num[i]=num[i-1];num[i-1]=0;return 1;}}//空格向右移int move_right(int num[9]) {for (int i=0;i<9;i++)if (num[i]==0)break;if (i==2||i==5||i==8)return 0;else{num[i]=num[i+1];num[i+1]=0;return 1;}}//判断可否解出int icansolve(int num[9],int target[9]){int i,j;int count_num,count_target;for (i=0;i<9;i++)for (j=0;j<i;j++){if(num[j]<num[i]&&num[j]!=0)count_num++;if(target[j]<target[i]&&target[j]!=0)count_target++;}if((count_num+count_target)%2 == 0)return 1;elsereturn 0;}//判断有无重复int existed(int num[9],eight_num *where){eight_num *p;for(p=where;p!=NULL;p=p->parent)if(*p==num)return 1;return 0;}//寻找估价函数最小的叶子节点eight_num* find_OK_leaf(eight_num* start){eight_num *p,*OK;p=OK=start;int min=start->get_evafun();for(p=start;p!=NULL;p=p->leaf_next)if(min>p->get_evafun()){OK=p;min=p->get_evafun();}return OK;}//主函数开始int main(void){int memery_used=0,step=0;int num[9];int flag=0;//是否输入错误标志，1表示输入错误int bingo=0;//是否查找成功标志，1表示成功int i,j;cout<<"Please input the initial matrix(0 for the blank):\n";for (i=0;i<9;i++){flag=0;cin>>num[i];for(j=0;j<i;j++)if(num[i]==num[j])flag=1;if (num[i]<0||num[i]>8||flag==1){i--;cout<<"Illegle number!\tReinput!\n";}}cout<<"Please input the target matrix(0 for the blank):\n"; for (i=0;i<9;i++){flag=0;cin>>target[i];for(j=0;j<i;j++)if(target[i]==target[j])flag=1;if (target[i]<0||target[i]>8||flag==1){i--;cout<<"Illegle number!\tReinput!\n";}}eight_num S(num),Target(target);S.parent=S.leaf_next=S.leaf_pre=NULL;S.cul_para();memery_used++;cout<<"Now the initial numbers are:\n";S.show();cout<<"And the Target is:\n";Target.show();if(!icansolve(num,target)){cout<<"No one can solve it!\n";cin>>i;return 1;}eight_num *OK_leaf=&S,*leaf_start=&S,*new_8num,*p; while(OK_leaf!=NULL&&bingo!=1){OK_leaf=find_OK_leaf(leaf_start);if(*OK_leaf==Target){bingo=1;break;}p=OK_leaf->leaf_pre;OK_leaf->get_numbers_to(num);if(move_up(num)&&!existed(num,OK_leaf)) {new_8num=new eight_num;new_8num->set_num(num);new_8num->parent=OK_leaf;new_8num->cul_para();new_8num->leaf_pre=p;if(p==NULL)leaf_start=new_8num;elsep->leaf_next=new_8num;p=new_8num;memery_used++;}OK_leaf->get_numbers_to(num);if(move_down(num)&&!existed(num,OK_leaf)) {new_8num=new eight_num;new_8num->set_num(num);new_8num->parent=OK_leaf;new_8num->cul_para();new_8num->leaf_pre=p;if(p==NULL)leaf_start=new_8num;elsep->leaf_next=new_8num;p=new_8num;memery_used++;}OK_leaf->get_numbers_to(num);if(move_left(num)&&!existed(num,OK_leaf)) {new_8num=new eight_num;new_8num->set_num(num);new_8num->parent=OK_leaf;new_8num->cul_para();new_8num->leaf_pre=p;if(p==NULL)leaf_start=new_8num;elsep->leaf_next=new_8num;p=new_8num;memery_used++;}OK_leaf->get_numbers_to(num);if(move_right(num)&&!existed(num,OK_leaf)) {new_8num=new eight_num;new_8num->set_num(num);new_8num->parent=OK_leaf;new_8num->cul_para();new_8num->leaf_pre=p;if(p==NULL)leaf_start=new_8num;elsep->leaf_next=new_8num;p=new_8num;memery_used++;}p->leaf_next=OK_leaf->leaf_next;if(OK_leaf->leaf_next!=NULL)OK_leaf->leaf_next->leaf_pre=p;OK_leaf->leaf_next=OK_leaf->leaf_pre=NULL;}if(bingo==1){for (p=OK_leaf->parent;p!=NULL;p=p->parent){cout<<" ^\n";p->show();step++;}cout<<"The final steps are:";cout<<step;cout<<"\n";}elsecout<<"Fail to find!";return 0;}实验结果：六、实验心得本次实验使我发现了自己的许多不足之处，例如进行编写C++编程语言程序的能力不是非常强，考虑该问题时会大意与马虎，所以此次实验让我感觉很吃力，但是经过老师同学的提点，我相信自己以后会做的更好。

人工智能实验报告-八数码（五篇模版）第一篇：人工智能实验报告-八数码《人工智能》实验一题目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)+⎨pn⎪⎩()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.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：typedef struct Node//棋盘 {//节点结构体int data[9];double f,g;struct Node * parent;//父节点}Node,*Lnode;int data[9];数码数组：记录棋局数码摆放状态。

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：*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）。

搜索过程如下：（1）、把原棋盘压入队列；（2）、从棋盘取出一个节点；（3）、判断棋盘估价值，为零则表示搜索完成，退出搜索；（4）、扩展子节点，即从上下左右四个方向移动棋盘，生成相应子棋盘；（5）、对子节点作评估，是否为优越节点（子节点估价值小于或等于父节点则为优越节点），是则把子棋盘压入队列，否则抛弃；（5）、跳到步骤（2）；3、算法的评价完全能解决简单的八数码问题，但对于复杂的八数码问题还是无能为力。

现存在的一些优缺点。

1、可以改变数码规模（N），来扩展成N*N的棋盘，即扩展为N 数码问题的求解过程。