1、实验环境 Visual Studio 2019 2、实验目的和要求 ①实验目的：熟悉掌握启发式搜索算法A*及其可采纳性 ②实验要求：编写程序实现8数码和15数码问题，采用至少两种估价函数，分析估价函数求解问题时候的效率差别，分析估价函数对搜索算法的影响 3、解题思路 ①首先，定义一个open表和一个close表用于后续搜索，再定义一个搜索图G，并将初始状态节点放入open表，图G中。 ②其次，对open表按照估价函数进行排序（首次排序其实无意义），由排序后的open表得到最接近目标状态的结点，将该节点取出，若该节点与目标状态一致，则跳转第④步。 ③对由②中找到的结点进行扩展（本题中具体实现为将“0”码向上、下、左、右四个方向移动），并将扩展得到的新节点放入open表和图G中，将扩展结束的结点放入close表中避免再次对其扩展。而后返回第②步。 ④根据每一次扩展后在子节点的结构体中留下的父节点信息（close数组下标），由最终得到的目标状态结点一步步往前回溯，可得到最终解图。

五子棋是起源于中国古代的黑白棋种之一，是一种简单的娱乐性较强的大众游戏，深受广大玩家的喜爱，但同时作为比赛，五子棋游戏还有着深奥的技巧。 本系统基于Python语言的程序设计，Python的版本为3.6.8，使用PyCharm（版本为2022.2.3.0）软件来实现程序的编译运行。本系统中游戏的每一个功能在程序中都是一个相对独立的模块，比如，视觉界面模块，规则判定模块，AI智能算法模块，功能部件模块等等在程序中都是独立的，但它们之间通过逻辑关系的链接又构成了一个可以使游戏正常运行的程序。 为实现AI智能人机对弈五子棋的程序设计功能，并使得游戏开发尽量的简单化，本系统需要达成以下目标：设计一个简洁的游戏运行界面；制定合法的游戏规则，使游戏能公正的进行，并且可以断定胜负；开发出AI智能算法支持人机对战模式，即电脑通过智能算法和合法规则选出最优的落子位置。 在AI算法的开发设计上，基于博弈树和启发式搜索的相关理论，首先，算法采用了Minimax搜索算法记录下人机博弈的落子点位；其次，依托设计的估值函数评价得出每个落子节点的价值，使电脑能够判断出下一步对自己最有利的落子位置，最后，为了优化搜

使用BFS启发式算法，通过减支，排序提高搜索速度，减少不必要的搜索。 多目标同时进行搜索,找到最近目标,多种怪物大小寻路(1x1,2x2,... 介绍：https://blog.csdn.net/qq_41709801/article/details/127689213

使用深度、广度和启发式搜索解决八数码问题

实验目的：熟悉掌握启发式搜索算法A*及其可采纳性  实验要求： 编写程序实现8数码和15数码问题，采用至少两种估价函数； 分析估价函数求解问题时候的效率差别，分析估价函数对搜索算法的影响。

人工智能：2-4启发式搜索.pdf

求解三维装箱问题的多层启发式搜索算法 - 计算机学报.pdf

代码答案

本人是学生，自己写了一个五子棋人机对弈游戏。智能还可以的。

人工智能课程设计作业，不下你可惜了，可以运行