人工智能实验报告.docx
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人工智能实验报告
计算机科学与技术1341901301陈敏
实验一:
知识表示方法
一、实验目的
状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一,也是进一步学习状态空间搜索策略的基础,本实验通过牧师与野人渡河的问题,强化学生对知识表示的了解和应用,为人工智能后续环节的课程奠定基础。
二、问题描述
有n个牧师和n个野人准备渡河,但只有一条能容纳c个人的小船,为了防止野人侵犯牧师,要求无论在何处,牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0),且假定野人与牧师都会划船,试设计一个算法,确定他们能否渡过河去,若能,则给出小船来回次数最少的最佳方案。
三、基本要求
输入:
牧师人数(即野人人数):
n;小船一次最多载人量:
c。
输出:
若问题无解,则显示Failed,否则,显示Successed输出一组最佳方案。
用三元组(X1,X2,X3)表示渡河过程中的状态。
并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程:
初始状态->中间状态->目标状态。
例:
当输入n=2,c=2时,输出:
221->110->211->010->021->000
其中:
X1表示起始岸上的牧师人数;X2表示起始岸上的野人人数;X3表示小船现在位置(1表示起始岸,0表示目的岸)。
要求:
写出算法的设计思想和源程序,并以图形用户界面实现人机交互,进行输入和输出结果,如:
Pleaseinputn:
2Pleaseinputc:
2
SuccessedorFailed?
:
Successed
OptimalProcedure:
221->110->211->010->021->000
四、算法描述
(1)算法基本思想的文字描述;
从初始状态S(n,n,1)出发,形成的有合法且未达状态S11、S12、……、Sli。
再分别从S11、S12、……、Sli出发形成所有合法而未达状态S111、S112、……、Sli1、Sli2、Sli……最终达到目标(0,0,0)(有解),或者找不到合法而未达状态(无解)。
若有解,则从目标返回找前趋状态,前趋状态的前趋状态……直到初始状态。
(2)判别(X1,X2,X3)为合法状态条件:
X1=0或X1=n或X1=X2。
(3)数据结构:
1栈STACK,记下“已达”状态及踪迹,并兼作队列。
2STATE[X1][X2]=
(4)算法基本思想的具体实现:
1初始化:
置STATE[N+1][N+1][2]中的有状态为“未达”
置队列STACK空,cond为当前是否已达到目标:
cond=
cond置初值
2以S(n,n,1)为始点,置STATE为“已达”。
S入队列STACK
3while(队列STACK空且未达到目标时)
A{取出队头元素地址=>p1,队头元素出队列
Bwhile(未达到目标,且P1有可达、合法、且未到达过的相邻顶点Q)
if(Q=(000)则{cond=1,Q入队列}
否则{置QW为“已达”,Q入队列}
/*B可用函数COMBINE实现*/
4if(cond=1)则按队列中前趋指针指示的次序依次输出序列,否则输出“渡河失败”。
5COMBINE函数的功能等价于从数量不等的物品,分别选出1件、2件、……C件物品的所有组合,同时对每一种组合确定其合法性。
COMBINE()
{1栈SP初始化(SP存放已放入物品序号),NUM为已取出物品个数,NUM=0,i为准备取出物品序号,i<=1。
2do{
while(未达到目标,且所有物品还未取尽,且NUM{若该种物品已取尽,则取下一种,i++;
取出第i种物品中一件来,该物来序号(即i)进栈,NUM++;
判断该状态合法否?
!
/*用函数dicision实现*/
}
if(未达到目标,且栈SP不空)
{则读栈SP=>i,将第种物品放回一件:
NUM--:
退栈;i++;}
}while(未达到目标,且并非所有情况均已列举完)
}
dicision()
{if(当前状态(x1,x2,x3)合法且未达)
则(x1,x2,x3)及前趋指针入队列STACK;
if((x1,x2,x3)==0,0,0))则cond=1;
}
五、源程序
#include
typedefstructnode
{
intnp;/*Thenormalpeople'snumberatstartshore.*/
intmp;/*Themadpeople'snumberatstartshore.*/
intshore;/*'0'=endshore,'1'=startshore*/
inttrack;/*Thetrackofthepoint*/
}NODE;
NODEstack[80];/*Themassagefromstack[1]*/
intstate[80][80][2],n,c,front,back,cond;
voiddicision(intt[])
{
inta[4],i;
for(i=0;i<4;i++)a[i]=t[i];
if(a[2]==1)
{
a[0]=n-a[0];
a[1]=n-a[1];
}
if((a[0]==0||a[0]==n||a[0]==a[1])&&state[a[0]][a[1]][a[2]]==1)
{
back++;
stack[back].np=a[0];
stack[back].mp=a[1];
stack[back].shore=a[2];
stack[back].track=front;
}
state[a[0]][a[1]][a[2]]=0;
if(a[0]==0&&a[1]==0&&a[2]==0)
cond=1;
}
voidcombine(intt[])
{
intsp[80];/*Thestack*/
inttop;/*Thestacksp'stop*/
intall;/*Thepeople'snumberatstartshore*/
intnum;/*Thethingsnumberwhichallreadyget*/
inti;
top=i=num=0;t[2]=!
t[2];all=t[0]+t[1];
do
{
while(cond!
=1&&num0&&i<2)
{
if(t[i]==0)
{
if(i<1)i++;
elsereturn;
}
t[i]--;
sp[top++]=i;
num++;
all--;
dicision(t);
}
if(cond!
=1&&top>0)
{
i=sp[--top];
t[i]++;all++;num--;i++;
}
}while(cond!
=1&&(top>0||(i<2&&all>0)));
}
voidput(NODEstack[])
{
inti,j,m,b[80];
printf("\nStackNpMpShoreLastpoint\n");
for(i=1;i<=back;i++)
printf("<%2d>%5d%5d%7d%10d\n",i,stack[i].np,stack[i].mp,stack[i].shore,stack[i].track);
if(cond==1)
{
i=back;m=0;
while(i!
=0)
{
b[m++]=i;i=stack[i].track;
}
printf("Thecrosswayis:
");
for(j=m-1;j>=0;j--)
{
printf("(%d,",stack[b[j]].np);
printf("%d,",stack[b[j]].mp);
printf("%d",stack[b[j]].shore);
if(j!
=0)
printf(")->");
}
printf(")\n");
printf("Thestackis:
%d->",back);
for(j=0;j{
printf("%d",stack[b[j]].track);if(j!
=m-2)printf("->");
}
printf("\nSeccess!
");
}
elseprintf("Failure!
");
printf("\n");
}
voidmain()
{
inti,j,s,t[4];
printf("pleaseinputthenumberofpeople(n):
");scanf("%d",&n);
printf("pleaseinputthecapacityofboat(c):
");scanf("%d",&c);
for(i=0;i<80;i++)
for(j=0;j<80;j++)
for(s=0;s<2;s++)
state[i][j][s]=1;
front=back=0;
cond=0;
state[n][n][1]=0;
back++;
stack[back].np=n;
stack[back].mp=n;
stack[back].shore=1;
stack[back].track=0;
while(back>front&&cond!
=1)
{
front++;
t[0]=stack[front].np;
t[1]=stack[front].mp;
t[2]=stack[front].shore;
t[3]=stack[front].track;
if(t[2]==0)
{t[0]=n-t[0];t[1]=n-t[1];}
combine(t);
}
put(stack);
}
六、运行结果
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、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
四、实验组织运行要求
本实验采用集中授课形式,每个同学独立完成上述实验要求。
五、实验条件
每人一台计算机独立完成实验。
六.算法描述
procedureheuristic_search
open:
=[start];closed:
=[];f(s):
=g(s)+h(s);
whileopen!
=[]do
begin
从open表中删除第一个状态,称为n;
ifn=目的状态thenreturn(success);
生成n的所有子状态;
ifn没有任何子状态thencontinue;
forn的每个子状态do
case子状态isnotalreadyonopen表orclosed表:
begin
计算该子状态的估价函数值;
将该子状态加到open表中;
end;
case子状态isalreadyonopen表:
if该子状态是沿着一条比在open表已有的更短路径而到达
then记录更短路径走向及其估价函数值;
case子状态isalreadyonclosed表:
if该子状态是沿着一条比在closed表已有的更短路径而到达
begin
将该子状态从closed表移到open表中;
记录更短路径走向及其估价函数值;
end;
caseend;
将n放入closed表中;
根据估价函数值,从小到大重新排列open表;
end;
return(failure);
end
七.源代码
#include
usingnamespacestd;
constintN=3;//数组的维数
constintM=100;//open和close的大小
conststaticintgoal[N][N]={{1,2,3},//目标状态
{8,0,4},
{7,6,5}};
structstate//状态结点
{
intarrState[N][N];
intvalue;//该结点的启发值f(n)
intdepth;//所在的第几层
intparent;//父节点
intnID;//结点标记
public:
state()
{
for(inti=0;ifor(intj=0;jarrState[i][j]=-1;
value=-1;//该结点的启发值f(n)
depth=-1;//所在的第几层
parent=-1;//父节点
nID=-1;//结点标记
}
state&operator=(states)
{
for(inti=0;ifor(intj=0;jarrState[i][j]=s.arrState[i][j];
value=s.value;
depth=s.depth;
parent=s.parent;
nID=s.nID;
return*this;
}
booloperator==(states)
{
for(inti=0;ifor(intj=0;jif(arrState[i][j]!
=s.arrState[i][j])
returnfalse;
returntrue;
}
booloperator!
=(states)
{
return!
(*this==s);
}
};
classEight
{
private:
stateopen[M];//open表
intopenIndex;//open表的元素个数
stateclosed[M];//close表
intclosedIndex;//closed表的元素个数
intstart[N][N];//开始的状态
intnAutoIncrease;
public:
Eight();
Eight(ints[][N]);
voidinit();//初始化open和close
intf(states);
intw(ints[N][N]);
voidsortOpen();//对Open表进行排序
voidmoveToClosed(states);
//voidmoveToOpen(states);
voidgenToOpen(states);
voidfindZeroPostion(int&x,int&y,states);//查找0的位置进行上下左右移动
boolcompare(states);//当前的状态与目标状态比较
voidgenNewState(stateoldState);
voidheuristicSearch();//查找路径
boolIsInOpen(states);
boolIsInClosed(states);
voidmove(statedes,statesrc);
boolIsCanSolve(ints[N][N]);
voidfindPath();
voidshow(states);
};
Eight:
:
Eight()
{
start[0][0]=2;
start[0][1]=8;
start[0][2]=3;
start[1][0]=1;
start[1][1]=6;
start[1][2]=4;
start[2][0]=7;
start[2][1]=0;
start[2][2]=5;
nAutoIncrease=1;
openIndex=-1;
closedIndex=-1;
}
Eight:
:
Eight(ints[][N])
{
for(inti=0;ifor(intj=0;jstart[i][j]=s[i][j];
nAutoIncrease=1;
openIndex=-1;
closedIndex=-1;
}
voidEight:
:
init()
{
for(inti=0;ifor(intj=0;jopen[0].arrState[i][j]=start[i][j];
open[0].nID=0;
open[0].depth=0;
open[0].parent=0;
open[0].value=w(start)+0;//f(0)=w(0)+d(0)
openIndex=0;
closedIndex=-1;
}
////////////////////
voidEight:
:
show(states)
{
for(inti=0;i{
cout<<"\t";
for(intj=0;jcout<cout<}
cout<//cout<<"fn="<"<"<"<}
////////////////
//启发值f(n)=depth+w(n)
intEight:
:
f(states)
{
returns.depth+w(s.arrState);
}
//////////////
//计算不在位w(n)的值
intEight:
:
w(ints[N][N])
{
intcount=0;
for(inti=0;ifor(intj=0;j{
if(s[i][j]==0)//不考虑0的位置
continue;
if(s[i][j]!
=goal[i][j])
count++;
}
returncount;
}
///////////////////////////
//sortforOpentable
voidEight:
:
sortOpen()
{
statetemp;
for(inti=0;ifor(intj=i+1;jif(open[i].value>open[j].value)
{
temp=open[i];
open[i]=open[j];
open[j]=temp;
}
}
///////////////////////////
//findcurrentstate'0'postion
voidEight:
:
findZeroPostion(int&x,int&y,states)
{
for(inti=0;ifor(intj=0;jif(s.arrState[i][j]==0)
{
x=i;//保持行坐标
y=j;//保存列坐标
return;
}
}
///////////////////////////
//thetwostatesexchange
voidEight:
:
move(statedes,statesrc)
{
for(introw=0;rowfor(intcol=0;coldes.arrState[row][col]=src.arrState[row][col];
des.depth=src.depth;
des.parent=src.parent;
des.value=src.value;
}
/////////////////////////
//extendotherstates
voidEight:
:
genNewState(stateoldState)
{
introw,col;
inttemp;//保存状态转换数组中的值
statenewState;
findZeroPostion(row,col,oldState);//findzeroposition
if(row+1{
//move(newState,oldState);
newState=oldState;
newState.depth=oldState.depth+1;
newState.parent=oldState.nID;
newState.nID=nAutoIncrease++;//对ID自动编号
//switch
temp=newState.arrState[ro