人工智能八数码游戏

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==八数码实验报告篇一：八数码实验报告利用人工智能技术解决八数码游戏问题1．八数码游戏问题简介九宫排字问题（又称八数码问题）是人工智能当中有名的难题之一。

问题是在3×3方格盘上，放有八个数码，剩下第九个为空，每一空格其上下左右的数码可移至空格。

问题给定初始位置和目标位置，要求通过一系列的数码移动，将初始位置转化为目标位置。

2．八数码游戏问题的状态空间法表示①建立一个只含有初始节点S0的搜索图G，把S0放入OPEN表中②建立CLOSED表，且置为空表③判断OPEN表是否为空表，若为空，则问题无解，退出④选择OPEN表中的第一个节点，把它从OPEN表移出，并放入CLOSED表中，将此节点记为节点n⑤考察节点n是否为目标节点，若是，则问题有解，成功退出。

问题的解就是沿着n到S0的路径得到。

若不是转⑥⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点，并将它们记为集合M，将M 中的这些节点作为n的后继节点加入图G中⑦对未在G中出现过的（OPEN和CLOSED表中未出现过的）集合M中的节点, 设置一个指向父节点n的指针，并把这些节点放入OPEN表中；对于已在G中出现过的M中的节点，确定是否需要修改指向父节点的指针；对于已在G中出现过并已在closed表中的M中的节点，确定是否需要修改通向他们后继节点的指针。

⑧ 按某一任意方式或某种策略重排OPEN表中节点的顺序⑨ 转③3．八数码游戏问题的盲目搜索技术宽度优先搜索：1、定义如果搜索是以接近起始节点的程度依次扩展节点的，那么这种搜索就叫做宽度优先搜索(breadth-first search)。

2、特点这种搜索是逐层进行的；在对下一层的任一节点进行搜索之前，必须搜索完本层的所有节点。

3、宽度优先搜索算法(1) 把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点，则求得一个解答)。

基于A星算法解决8数码问题的编程实现一、问题描述8数码问题又称9宫问题。

在给定的33⨯棋格的9个格子内分别放从1到8互不相等的八个数，剩下的一格即为空格，此程序中空格我们用0来表示。

通常把8个符号在棋格上的排列顺序称作8数码的状态。

开始时，规则给定一个初始状态和一个目标状态，并要求被试者对棋格内的数字经过若干次移动由初始状态达到目标状态，这个过程中只有空格向附近的棋格移动，且每次只能移动一次。

如我们给定8数码的初始状态和目标状态分别如图1、2所示。

图1 初始状态图2 目标状态则要求以图1为初始状态，通过交换0和0的上、下、左、右四个方位的数字（每次只能和其中一个交换），达到图2所示目标状态。

二、算法说明根据任务要求，本文采用A*搜索算法。

1. 状态的表示在A*算法中，需要用到open表和closed表，在open表中，待扩展节点间有很严格的扩展顺序。

因此在表示当前状态的变量中，必须要有能指向下一个扩展节点的指针，以完成对open表中元素的索引。

从这一点上看，open表中的元素相互间即构成了一个线性表，因此初步选定使用结构体表示问题的状态。

如图3所示，表示问题的结构体包括表示当前节点状态的DATA和指向open 表中下一个待扩展节点的指针NEXT。

图3 结构体现在进一步考虑DATA中包括的内容：如图1、2所示，8数码问题的提出是以一个33⨯数表表示的，因此本文中采用一个33⨯的二维数组s[3][3]表示当前状态的具体信息。

另一方面，A*搜索算法是通过考察节点的代价值来决定open表的排序的，因此在表示当前状态的DATA中还应该有对当前节点代价值的描述。

根据A*算法的定义，当前节点的代价值由估价函数给出，即：=+f n d n h n()()()其中：()d n表示当前节点n在搜索树中的深度；h n是启发函数。

()本例h(n)=p(n)+w(n)其中：p(n)表示每个将牌与其目标位置之间最短距离的总和；w(n)表示不在位的将牌个数。

a星算法求解八数码问题python一、介绍八数码问题是一种经典的智力游戏，也是人工智能领域中的经典问题之一。

在这个问题中，有一个3×3的棋盘，上面摆着1至8这8个数字和一个空格，初始状态和目标状态都已知。

要求通过移动数字，将初始状态变换成目标状态。

其中空格可以和相邻的数字交换位置。

为了解决这个问题，我们可以使用A*算法。

本文将详细介绍如何用Python实现A*算法来求解八数码问题。

二、A*算法简介A*算法是一种启发式搜索算法，常用于寻找最短路径或最优解等问题。

它基于Dijkstra算法，并加入了启发式函数来加速搜索过程。

在A*算法中，每个节点都有两个估价值：g值和h值。

g值表示从起点到该节点的实际代价，h值表示从该节点到目标节点的估计代价。

启发式函数f(n) = g(n) + h(n) 表示从起点到目标节点的估计总代价。

A*算法采用优先队列来保存待扩展的节点，并按照f(n)值从小到大排序。

每次取出队头元素进行扩展，并将扩展出来的新节点按照f(n)值插入队列中。

当扩展出目标节点时，算法结束。

三、八数码问题的状态表示在八数码问题中，每个状态都可以表示为一个3×3的矩阵。

我们可以用一个一维数组来表示这个矩阵，其中0表示空格。

例如，初始状态可以表示为[2, 8, 3, 1, 6, 4, 7, 0, 5]，目标状态可以表示为[1, 2, 3, 8, 0, 4, 7, 6, 5]。

四、A*算法求解八数码问题的步骤1.将初始状态加入优先队列中，并设置g值和h值为0。

2.从队头取出一个节点进行扩展。

如果该节点是目标节点，则搜索结束；否则，将扩展出来的新节点加入优先队列中。

3.对于每个新节点，计算g值和h值，并更新f(n)值。

如果该节点已经在优先队列中，则更新其估价值；否则，将其加入优先队列中。

4.重复第2步至第3步直到搜索结束。

五、Python实现以下是用Python实现A*算法求解八数码问题的代码：```import heapqimport copy# 目标状态goal_state = [1,2,3,8,0,4,7,6,5]# 启发式函数：曼哈顿距离def h(state):distance = 0for i in range(9):if state[i] == 0:continuerow = i // 3col = i % 3goal_row = (state[i]-1) // 3goal_col = (state[i]-1) % 3distance += abs(row - goal_row) + abs(col - goal_col)return distance# A*算法def A_star(start_state):# 初始化优先队列和已访问集合queue = []visited = set()# 将初始状态加入优先队列中，并设置g值和h值为0heapq.heappush(queue, (h(start_state), start_state, 0))while queue:# 取出队头元素进行扩展f, state, g = heapq.heappop(queue)# 如果该节点是目标节点，则搜索结束；否则，将扩展出来的新节点加入优先队列中。

八数码实验报告范文利用人工智能技术解决八数码游戏问题1．八数码游戏问题简介九宫排字问题（又称八数码问题）是人工智能当中有名的难题之一。

问题是在3某3方格盘上，放有八个数码，剩下第九个为空，每一空格其上下左右的数码可移至空格。

问题给定初始位置和目标位置，要求通过一系列的数码移动，将初始位置转化为目标位置。

2．八数码游戏问题的状态空间法表示①建立一个只含有初始节点0的搜索图g，把0放入open表中②建立cloed表，且置为空表③判断open表是否为空表，若为空，则问题无解，退出④选择open表中的第一个节点，把它从open表移出，并放入cloed表中，将此节点记为节点n⑤考察节点n是否为目标节点，若是，则问题有解，成功退出。

问题的解就是沿着n到0的路径得到。

若不是转⑥⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点，并将它们记为集合m，将m中的这些节点作为n的后继节点加入图g中⑦对未在g中出现过的（open和cloed表中未出现过的）集合m中的节点,设置一个指向父节点n的指针，并把这些节点放入open表中；对于已在g中出现过的m中的节点，确定是否需要修改指向父节点的指针；对于已在g中出现过并已在cloed表中的m中的节点，确定是否需要修改通向他们后继节点的指针。

⑧按某一任意方式或某种策略重排open表中节点的顺序⑨转③3．八数码游戏问题的盲目搜索技术宽度优先搜索：1、定义如果搜索是以接近起始节点的程度依次扩展节点的，那么这种搜索就叫做宽度优先搜索(breadth-firtearch)。

2、特点这种搜索是逐层进行的；在对下一层的任一节点进行搜索之前，必须搜索完本层的所有节点。

3、宽度优先搜索算法(1)把起始节点放到open表中(如果该起始节点为一目标节点，则求得一个解答)。

(2)如果open是个空表，则没有解，失败退出；否则继续。

(3)把第一个节点(节点n)从open表移出，并把它放入cloed的扩展节点表中。

人工智能关于八数码问题摘要：八数码问题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C++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。

关键词九宫重排，状态空间，启发式搜索，A 算法1引言九宫重排问题是人工智能当中有名的难题之一。

问题是在3×3方格盘上，放有八个数码，剩下一个位置为空，每一空格其上下左右的数码可移至空格。

问题给定初始位置和目标位置，要求通过一系列的数码移动，将初始状态转化为目标状态。

状态转换的规则：空格四周的数移向空格，我们可以看作是空格移动，它最多可以有４个方向的移动，即上、下、左、右。

九宫重排问题的求解方法，就是从给定的初始状态出发，不断地空格上下左右的数码移至空格，将一个状态转化成其它状态，直到产生目标状态。

一、问题描述1.1 待解决问题的解释八数码游戏（八数码问题）描述为：在3×3组成的九宫格棋盘上，摆有八个将牌，每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。

棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。

这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。

1.2 问题的搜索形式描述（4要素）初始状态：8个数字将牌和空格在九宫格棋盘上的所有格局组成了问题的状态空间。

其中，状态空间中的任一种状态都可以作为初始状态。

后继函数：通过移动空格（上、下、左、右）和周围的任一棋子一次，到达新的合法状态。

目标测试：比较当前状态和目标状态的格局是否一致。

路径消耗：每一步的耗散值为1，因此整个路径的耗散值是从起始状态到目标状态的棋子移动的总步数。

二、 A*算法介绍2.1 搜索算法一般介绍不管哪种搜索，都统一用这样的形式表示：搜索的对象是一个图，它面向一个问题，不一定有明确的存储形式，但它里面的一个结点都有可能是一个解（可行解），搜索的目的有两个方面，或者求可行解，或者从可行解集中求最优解。

产生式规则正向推理八数码引言随着人工智能技术的发展，推理系统被广泛应用于各个领域。

八数码问题是一个经典的智力游戏，也是推理系统在解决复杂问题中的一个具体应用。

本文将详细介绍如何使用产生式规则进行正向推理解决八数码问题，包括问题描述、推理系统设计和具体的推理过程。

问题描述八数码问题是一个基于数字排序的游戏，游戏中有一个3x3的方格，其中包含1至8这些数字，空位用0表示。

初始状态下，数字是随机排列的，目标是通过交换数字的位置，使得方格中的数字按照从小到大的顺序排列，空位在最后。

例如，初始状态为：2 3 14 5 06 7 8目标状态为：1 2 34 5 67 8 0游戏规则允许将0与其上、下、左、右的数字进行交换，但不能交换对角线上的数字。

解决八数码问题的核心是找到一系列合法的操作步骤，将初始状态转化为目标状态。

本文将采用产生式规则正向推理的方法来解决这个问题。

推理系统设计为了使用产生式规则进行正向推理解决八数码问题，我们需要设计一个合适的推理系统。

推理系统由三个主要组成部分构成：知识库、工作内存和控制策略。

知识库知识库是推理系统存储知识的地方，它包含了一系列的产生式规则。

对于八数码问题，知识库中的规则描述了在不同状态下可以执行的操作步骤，并且规定了转化到下一状态的条件。

知识库的设计是解决问题的关键，需要考虑各个状态之间的转化关系，确保能够找到一条从初始状态到目标状态的路径。

工作内存工作内存用于存储推理过程中的中间结果和当前状态。

对于八数码问题，工作内存中需要包含当前状态的表示方式，以及记录已经执行的操作步骤和可行的下一步操作。

推理过程中，工作内存会不断更新和变化，直到找到解决问题的路径。

控制策略控制策略决定了推理系统如何进行推理。

针对八数码问题，控制策略需要确定推理的启动条件和终止条件，以及推理过程中的操作顺序。

合理的控制策略可以提高推理系统的效率和解决问题的成功率。

推理过程在了解了推理系统的设计之后，我们可以开始进行推理过程来解决八数码问题。

八数码问题python代码八数码问题是一种经典的数学拼图游戏，也是人工智能搜索算法中的一个经典案例。

该问题是要将一个九宫格拼图游戏中的数字 1~8按照顺序排列，使得拼图最终呈现出从左到右、从上到下的顺序排列。

然而，因为拼图中存在一个空格，可以移动，所以这个问题有无数种解法。

在本文中，我们将使用 Python 语言来解决这个问题。

第一步，定义状态表示。

我们可以使用一个3×3 的数组来表示当前拼图的状态，以数字 0 来表示空格。

在 Python 中，可以使用列表来定义状态数组，如下所示：state = [ [ 1, 2, 3 ], [ 4, 5, 6 ], [ 7, 8, 0 ] ]第二步，定义状态编号。

对于每个状态，我们需要为其分配一个唯一的编号。

在 Python 中，我们可以使用一个字典来存储每个状态和其对应的编号，代码如下：state_dict = { ( 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 0 ) : 0 }第三步，定义状态转移。

我们需要定义一些规则，来指导拼图的移动，以及如何表示一个状态的转移。

在本问题中，每个状态只能移动空格的位置，也就是把空格和相邻的数字进行交换。

我们可以创建一个函数来定义这个规则，如下所示：def move( state, direction ):new_state = [ row[:] for row in state ]row, col = find_blank( new_state )if direction == "up":new_state[row][col], new_state[row-1][col] =new_state[row-1][col], new_state[row][col]if direction == "down":new_state[row][col], new_state[row+1][col] =new_state[row+1][col], new_state[row][col]if direction == "left":new_state[row][col], new_state[row][col-1] =new_state[row][col-1], new_state[row][col]if direction == "right":new_state[row][col], new_state[row][col+1] =new_state[row][col+1], new_state[row][col]return tuple( [ element for row in new_state for element in row ] )这个函数首先复制了当前状态的数组，然后找到空格所在的位置，根据移动方向交换空格和相邻的数字，最后返回新的状态数组。

实验一 启发式搜索算法姓名：徐维坚 学号：2220103484 日期：2012/6/29一、实验目的：熟练掌握启发式搜索A *算法及其可采纳性。

二、实验内容：使用启发式搜索算法求解8数码问题。

1) 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 p n ⎧⎪=+⎨⎪⎩， 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。

2) 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。

三、实验原理：1. 问题描述：八数码问题也称为九宫问题。

在3×3的棋盘，摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字，不同棋子上标的数字不相同。

棋盘上还有一个空格（以数字0来表示），与空格相邻的棋子可以移到空格中。

要求解决的问题是：给出一个初始状态和一个目标状态，找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。

所谓问题的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。

解八数码问题实际上就是找出从初始状态到达目标状态所经过的一系列中间过渡状态。

2. 原理描述：2.1 有序搜索算法：（1）原理：在搜索过程中，OPEN 表中节点按照其估价函数值以递增顺序排列，选择OPEN 表中具有最小估价函数值的节点作为下一个待扩展的节点，这种搜索方法称为有序搜索。

在本例中，估价函数中的)(n g 取节点深度)(n d ，)(n h 为节点n 的状态与目标状态之间错放的个数，即函数)(n ω。

（2）算法描述：① 把起始节点S 放到OPEN 表中，并计算节点S 的)(S f ；② 如果OPEN 是空表，则失败退出，无解；③ 从OPEN 表中选择一个f 值最小的节点i 。

如果有几个节点值相同，当其中有一个 为目标节点时，则选择此目标节点；否则就选择其中任一个节点作为节点i ；④ 把节点i 从 OPEN 表中移出，并把它放入 CLOSED 的已扩展节点表中；⑤ 如果i 是个目标节点，则成功退出，求得一个解；⑥ 扩展节点i ，生成其全部后继节点。