基于A*算法求解八数码问题

人工智能课程项目报告

基于A*算法求解八数码问题

班级：20110616 学号：2011061618 姓名：唐宗林

摘要：利用人工智能中的经典启发式搜索算法求解八数码问题，在启发式搜索算法上对A*算法的定义进行了解释，详细的描述了启发式A*搜索算法，并将之运用至解决八数码问题，对八数码问题求解过程进行了详细解释，取得了预期的搜索解，达到了本实验课程的预期目的。 关键词：人工智能；启发式搜索算法；A*算法；八数码问题

本组成员：唐宗林，陶涛，汤芦山

本人分工：主要承担A*算法中启发函数的设计、八数码问题解存在问题判断等工作。

1 引言

在信息社会中，人们越来越依赖于搜索技术来获取有用的信息，搜索是人工智能中的一个基本问题，是推理不可分割的一部分，它直接关系到智能系统的性能及运行效率。通常搜索策略的主要任务是确定如何选取规则的方式。一般有两种方式：一种是不考虑所给问题所具有的的特定知识系统根据事先确定好的某种固定排序，一次调用规则或随机调用规则，这实际上是盲目搜索的策略；另一种是考虑问题领域可应用的知识，动态的确定规则的排序，优先调用较合适的规则排序，这就是通常所称为的启发式搜索策略。启发式搜索是利用问题所拥有的启发式信息来引导搜索，以达到

实验三：A*算法求解8数码问题实验

一、 实验目的

熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。

二、 实验内容 1、

八数码问题描述

所谓八数码问题起源于一种游戏:在一个3×3的方阵中放入八个数码1、2、3、4、5、6、7、8，其中一个单元格是空的。将任意摆放的数码盘（城初始状态）逐步摆成某个指定的数码盘的排列（目标状态），如图1所示

图1 八数码问题的某个初始状态和目标状态

对于以上问题，我们可以把数码的移动等效城空格的移动。如图1的初始排列，数码7右移等于空格左移。那么对于每一个排列，可能的一次数码移动最多只有4中，即空格左移、空格右移、空格上移、空格下移。最少有两种（当空格位于方阵的4个角时）。所以，问题

1

就转换成如何从初始状态开始，使空格经过最小的移动次数最后排列成目标状态。 2、

八数码问题的求解算法

2.1 盲目搜索

宽度优先搜索算法、深度优先搜索算法 2.2 启发式搜索

启发式搜索算法的基本思想是：定义一个评价函数f，对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。 先定义下面几个函数的含义： f*(n)=g*(n)+

基于遗传算法和蚂蚁算法求解函数优化问题

第!"卷第#期$%%&年#月

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工学版"浙!江!大!学!学!报!

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基于遗传算法和蚂蚁算法求解函数优化问题

杨剑峰

"浙江大学电气工程学院$浙江杭州##"%%$&

摘!要#针对遗传算法求解精度低以及蚂蚁算法求解速度慢的问题$提出一种基于遗传算法和蚂蚁算法的混合算法>该混合算法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力的优点$设计了编码与适应度函数$进行了种群生成与染色体的选择$并通过设定交叉算子和变异算子$生成了信息素分布>该混合算法利用了蚂蚁算法正反馈以及具有分布式并行全局搜索能力的优点$通过确定吸引强度的初始值$建立了强度更新的模型$从而求得精确解>并将该算法应用于求解函数优化问题>结果表明$该混合算法与遗传算法和蚂蚁算法相比$收敛速度快$寻优性能好>关键词#遗传算法&蚂蚁算法&函数优化

#中图分类号#JK"#!!!!!文献标识码#Q!!

将一类具有路径柔性的作业车间调度问题,分解为任务优化分配和任务优化调度两个子问题,结合遗传算法和启发式算法,提出了基于遗传算法的优化调度算法,并有实例证实了该算法的有效性。

维普资讯

第 8卷第 3期 2002年 3月

计算机集成制造系统

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V 0.8】 No .3Ma r.2 0 0 2

Co pu e n e a e a f c urn Syse s m t rI t gr t d M nu a t ig tm

文章编号：0 6 6 1 (0 2 0 0 2 0 1 0 9 12 0 ) 3 2 9 4

基于遗传优化算法求解作业车间调度问题姜思杰，晓飞，全龙徐李(哈尔滨工业大学计算机科学与工程系，龙江黑暗尔滨 100) 5 0 1

摘要：一类具有路径柔性的作业车间调度问题，解为任务优化分配和任务优化调度两个子问题，台遗将分结传算法和启发式算法，出了基于遗传的优化调度算法，用实例证实了该算法的有数性。提并 关键词：作业车间；径柔性；发式算法；传算法路启遗中圈分类号： 2 2 T 3 8 0 F 7:P 9.7文献标识码： A

0引言具有路径柔性的作业车间 (o s o )度，于 J bh p调对充分发挥 J b h p灵活的特点

人工智能课程项目报告

基于遗传算法求解TSP问题

班级，学号，姓名

摘要：巡回旅行商问题（TSP）是一个组合优化方面的问题，从理论上讲，使用穷举法不但可以求解TSP问题，而且还可以得到最优解。但是，利用穷举法所耗费的时间巨大的，当问题的规模很大时，穷举法的执行效率较低，不能满足及时的需要。

遗传算法是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发式算法，是进化算法的一种。该算法通过模拟生物学交叉、变异等方式，是当前向最优解的方向进化，因此使用于TSP问题的求解。

关键词：人工智能；TSP问题；遗传算法

本组成员：林志青，韩会雯，赵昊罡

本人分工：掌握遗传算法的基本原理，编写遗传算法中部分匹配交叉、循环交叉和循序交叉的具体实现过程。

1 引言

旅行商问题，即TSP问题，是一个最优解的求解问题。假设有n个城市，并且每个城市之间的距离已知，则如何只走一遍并获得最短路径为该问题的具体解释。

对于TSP问题的解决，有穷举法、分支限界法等求解方式，该文章主要介绍遗传算法求解过程。 遗传算法简称GA，在本质上是一种求解问题的高效并行全局搜索方法。遗传算法从任意一个初始化的群体出发，通过随机选择、交叉和变异等遗传操作，使群体一代一代的进化到

一、15数码问题的描述及其状态空间法表示

（1）15数码问题描述

15数码问题又叫移棋盘问题，是人工智能中的一个经典问题。所谓的15数码问题：就是在一个4×4的16宫格棋盘上，摆放有15个将牌，每一个将牌都刻有1～15中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。这种求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构(称初始状态)和一个目标布局(称目标状态)，问如何移动数码，实现从初始状态到目标状态的转变，如图1所示 。问题的实质就是寻找一个合法的动作序列

5 13 14 1 12 6 2 15 11 3 7 4 10 9 8 1 5 9 13 2 6 10 14 3 7 11 15 4 8 12 (a)初始状态 (b)目标状态

图1 15数码问题的一个实例

（2）状态空间法表示

人工智能问题的求解是以知识表示为基础的。如何将已获得的有关知识以计算机内部代

[1]

码形式加以合理地描述、存储、有效地利用便是表示应解决的问题。目前的知识表示方法有十余种，如：一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、状态空间表示法、语义网格表示法、框架表示

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改进遗传算法求解VRP问题

作者：梁佳成

来源：《科技创新导报》2012年第36期

摘 要：用遗传算法（GA）求解车辆路径问题，但总体上他们所得解的质量都不高，这是由GA本身局部搜索能力不强所致.针对GA这一缺陷，该文对标准遗传算法改进，用于求解VRP问题，并通过实验计算证明了该算法具有良好的寻优性能。 关键词：改进遗传算法 VRP 忳能

中图分类号：U491.2 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2012）12（c）-0-01 1 VRP数学模型的建立

问题描述如下：1个物流中心和个客户，第k个客户需运输的货物量为，物流中心派出多辆货车，从物流中心将个客户的所有货物运出，求满足货运需求的最短距离车辆运输行程路线。设物流中心派出m辆货车，每辆货车的载重量为q，且q>gi，表示点i到点j的运输成本，物流中心的编号为0，各客户的编号为，另外几个变量定义如下： 货车s由i驶向j；点i的货运任务由s货车完成

由这些参数和变量可以求出VRP问题的数学模型表示为：

遗传算法求解01背包问题

一、问题描述

01背包问题属于组合优化问题的一个例子，求解01背包问题的过程可以被视作在很多可行解当中求解一个最优解。01背包问题的一般描述如下：

给定n个物品和一个背包，物品i的重量为Wi，其价值为Vi，背包的容量为C。选择合适的物品装入背包，使得背包中装入的物品的总价值最大。注意的一点是，背包内的物品的重量之和不能大于背包的容量C。在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两种选择：装入背包或者不装入背包，即只能将物品i装入背包一次。称此类问题为0/1背包问题。 01背包问题是NP问题，传统的解决方法有动态规划法、分支界限法、回溯法等等。传统的方法不能有效地解决01背包问题。遗传算法（Genetic Algorithms）则是一种适合于在大量的可行解中搜索最优（或次优）解的有效算法。

二、遗传算法

1、遗传算法的基本思想 遗传算法的搜索从一个被称作种群的候选解集开始，新的种群由旧的种群中产生以期得到更好的种群。从旧种群中按照解的适应度来选择解以产生新的解；适应度越大，解被选择生成后代的机率也越大。这个从已有种群中选择双亲并产生后代的迭代过程持续到遗传算法的停止条件满足为止。 2、遗传算法的基本元素。 遗传

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基于最速下降法和遗传算法求解函数的优化问题

作者：李卫利 李伟杰 李丽苗 来源：《科学与财富》2016年第01期

摘 要：遗传算法具有\早熟收敛\的缺点，所以利用最速下降法对遗传算法进行改进。定义适当的适应度函数和子代个体的选择算子，结合遗传算法和最速下降法两者的长处，得到既有较快收敛性，又能以较大概率得到全局极值的新的用于连续函数全局优化的混合数值算法。数值计算结果表明了本文方法显著优于求解函数优化的遗传算法和最速下降法。 关键词：遗传算法 最速下降法 函数优化 适应度

Abstract：Genetic algorithm has the shortcoming of \，so using the steepest descent method to improve the genetic algorithm.A proper fitness function and a selecting operator for son generation are defined，a hybrid algorithm for global op

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基于最速下降法和遗传算法求解函数的优化问题

作者：李卫利 李伟杰 李丽苗 来源：《科学与财富》2016年第01期

摘 要：遗传算法具有\早熟收敛\的缺点，所以利用最速下降法对遗传算法进行改进。定义适当的适应度函数和子代个体的选择算子，结合遗传算法和最速下降法两者的长处，得到既有较快收敛性，又能以较大概率得到全局极值的新的用于连续函数全局优化的混合数值算法。数值计算结果表明了本文方法显著优于求解函数优化的遗传算法和最速下降法。 关键词：遗传算法 最速下降法 函数优化 适应度

Abstract：Genetic algorithm has the shortcoming of \，so using the steepest descent method to improve the genetic algorithm.A proper fitness function and a selecting operator for son generation are defined，a hybrid algorithm for global op