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
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