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本文实例讲述了C++基于人工智能搜索策略解决农夫过河问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 问题描述 一农夫带着一头狼，一只羊和一个白菜过河，小船只能一次装载农夫和一样货物，狼会吃羊，羊会吃白菜，只有农夫在时才安全。现欲让所有物品包括农夫都安全过道河对岸，求最佳答案。 状态空间 用16*4的矩阵：a[16][4]，存放每一步的状态，第一列表示农夫的状态，第二列表示菜的状态，第三列表示羊的状态，第四列表示狐狸的状态，数组a里面的元素只为0或1，0代表在左岸，1代表在右岸。 初始状态a[0][0]=a[0][1]=a[0][2]=a[0][3]=0,目标状态是矩阵的某一行全为1。 操作规则 1.

主要使用算法： maxmin 极大极小值搜索 alphabeta 剪枝算法( 与阿尔法围棋 AlphaGo 一样的算法 )，可进行 AI 人机对决。 注：使用AI算法比较复杂，1500+的代码计算起来会很慢。使用turbowarp编译可以大幅度提升速度（大约快15倍左右）! 操作：【Q】查看日志，【R】开外挂( 作弊按键 )。 此后仍有作品或有趣游戏，请关注原作者，且点赞加收藏，记得推荐好友。下载即可游玩，快来下载吧！

1.直接运行main_csdn.py检查路径 2.算法的具体实现在BasicAlgorithm.py文件中，里面涵盖了BFS、DFS、Dijkstra、Greedy Best First Search、A*五种静态场景的路径规划算法，算法应用于二维的栅格场景 3.几种算法的基本关系： （BFS、DFS）广度和深度优先搜索，最基本的暴力求解算法 （Dijkstra）在BFS的基础之上添加了低成本优先的贪心策略（估价函数） （Greedy Best First Search）在BFS的基础之上添加了启发式 （A*）结合了估价函数和启发式 以上是我个人的理解以及代码实现，具体原理可参考站内其他资源~

项目是VS2010开发的，并没有在低版本VS中测试过。 可以自定义构建地图，寻路方式使用了A*算法 项目目录下有一个map.txt。是地图文件，第一次运行程序时，可以点击菜单栏上的“载入地图”。

代码简约，篇幅短小，适合想要对遗传算法或路径规划，有更深或更直观体验或研究的初学者。可直接点击运行，容易看懂，使用的语言主要数python,算法是遗传算法，未使用人工智能框架，可研究遗传算法最底层运行原理。

人工智能实验，以寻路问题为例实现A昇法的水解程序(编程语言不限),要求设计两种不同的估价函数。 实验要求： 1.画出用A”算法求解迷宫最短路径的流程图。 2.设置不同的地图,以及不同的初始状态和目标状态,记录A`算法的求解结果,包括最短路径、扩展节点数、生成节点数和算法运行时间。 3.对于相同的初始状态和目标状态,设计不同的启发式函数,比较不同启发式函数对迷宫寻路速度的提升效果,包括扩展节点数、生成节点数和算法运行时间。

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人工智能：A*算法实现八数码（C++），A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有A star算法在静态路网中的应用效的方法。

人工智能 a*算法 八数码 java 人工智能课程设计报告 计算机软件与理论 文档大概内容：数码问题；八数码问题形式化描述；解决方案；A*算法； A*搜索算法一般介绍；A*算法的伪代码；建立合适的启发式；A*算法的实现等总结与程序源代码：