广度优先搜索基于广度优先搜索的八数码问题解决方案_钱莹.pdf 基于广度优先搜索的八数码问题解决方案_钱莹.pdf 基于广度优先搜索的八数码问题解决方案_钱莹.pdf 基于广度优先搜索的八数码问题解决方案_钱莹.pdf

用A星算法解决八数码问题.pdf

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。

基于C++的 BFS算法解决8数码问题 没有做界面 直接是输出步骤 算法是亮点

用启发式算法实现15数码问题 python实现code+运行结果

本资源代码可以直接运行，有详细注释。 15数码问题同八数码问题，是人工智能中一个很典型的智力问题。15数码问题是在4×4方格盘上，放有15个数码，剩下一个位置为空（方便起见，用0表示空），每一空格其上下左右的数码可移至空格。本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。问题的求解方法，就是从给定的初始状态出发，不断地将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。 本报告利用A*算法，给出了15数码问题的C++算法实现。 A*算法是一种预测算法，主要用于寻路等，根据当前状态和目标状态之间的差异，预测到达目标需要多少开销，根据这个开销来判断下一次选择以那个状态开始。这个开销在八数码问题中可以以路程为标准。

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！！

8数码问题（深度优先搜索）8数码问题（深度优先搜索）8数码问题（深度优先搜索）

用A算法解决十五数码问题.doc.doc

人工智能 八数码 A*算法 A算法 宽度优先搜索 MFC界面