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用A星算法解决八数码问题.pdf

题目解决方案见附件 题目三：深度优先搜索算法 要 求：（1）撰写一份word文档，里面包括（算法思路、算法程序框图、主要函数代码）章节。 （2）算法思路：简单介绍该算法的基本思想，至少100字。 （3）算法程序框图：绘制流程图或原理图，从算法的开始到结束的程序框图。 （4）主要函数代码：列出算法的具体代码。 （5）简单描述在人工智能的哪些领域需要使用深度优先搜索算法。

对于八数码问题，3*3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空。目标状态为数字从小到大按顺时针排列。要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态（图1左）到目标状态（图1右）。分别用广度优先搜索策略、深度优先搜索策略和启发式搜索算法（A*算法）求解八数码问题；分析估价函数对启发式搜索算法的影响；探究各个搜索算法的特点。熟悉人工智能中的知识表示方法；熟悉盲目搜索和启发式搜索算法的应用；掌握问题表示、求解及编程实现。掌握不同搜索策略的设计思想、步骤、性能。

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该资源主要是对于人工智能当中一个经典课题--八数码问题 A星算法，其中包含对于该算法的C#代码实例，并且可以直接在visual studio运行，有需要的欢迎下载！！

人工智能 八数码 A*算法 A算法 宽度优先搜索 MFC界面

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针对电网故障事件等级判定需要自动识别电力故障元器件的问题，文中提出了一种基于深度优先搜索算法的电力系统拓扑建模方法。首先根据电气元件端子数建立了各元器件的数据表；然后根据各端子连接情况，构建配电网拓扑结构；最后，为提高各元件的搜索速度，使用深度优先搜索算法进行快速查询。系统实现和仿真结果表明，基于深度优先搜索算法的电力系统拓扑模型提高了搜索的效率，在构造拓扑结构时只考虑闭合的刀闸和开关，从而克服了传统拓扑方法速度慢的确定，为加快电网风险等级自动判定提供了算法基础。

人工智能实验： 实现结果：给定八数码的起始状态和目标状态，程序可以自动计算出所需要的步数，并能打印出每一步的变化。 本资源包括：使用C语言实现 ①使用深度优先搜索来解决八数码问题 ②使用广度优先搜索来解决八数码问题 ③使用过程式表示和实现八数码问题 以及相关代码详细注释 过程式知识表示是将有关某一问题领域的知识， 连同如何使用这些知识的方法，均隐式的表达为 一个求解问题的过程，每个过程是一段程序，完成对具体情况的处理。过程式不像陈述式那样具有固定的形式，如何描述知识完全取决于具体问题。 深度搜索：以栈为容器。由于每次将可能的新状态入栈，并标记为已经搜索到，当一直深入时便会遇到下一步可能搜索到的所有状态都已经标记为搜索过了，即没有可入栈的，这条深度搜索路线结束，下次出栈为栈顶状态，即另一条深度搜索路线。因为进行搜索之前判断了是否可达，所以进入搜索必有解，那么会按上述进行，直到找到目标状态。 最简单的方法是在上述深度搜索代码上进行改动，即可进行广度搜索。 深度是将集合中的元素从末尾取出，即和栈的特点相同，那么将先进后出变为先进先出，即将栈改成了队列。