最新搜索策略试验群

1、12345678910111213141516171819202122人工智能实验报告2324252627282930313233343536373839404142搜索策略实验群搜索策略：一、实验L1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、实验原理：A*算法是一种有序搜索算法，其特点在于对估价函数的定义 上。对于一般的有序搜索，总是选择f值最小的节点作为扩展节点。因此，f是 根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的，所以，可考虑每个节点n 的估价函数值为两个分量：从起始节点到节点n的代价以及从节点n到达目标 节点的

2、代价。三、实验内容：1分别以各种搜索算法为例演示搜索过程。2分析各种算法中的OPEN表CLOSE表的生成过程。3分析估价函数对搜索算法的影响。4分析某种启发式搜索算法的特点。四、实验步骤：1开始演示。进入搜索策略演示程序，可从多种不同搜索算法选择装载相关源 文件。2选择不同的搜索算法，点击“autosearch"观察搜索过程。3设置不同属性，观察搜索过程的变化。4观察运行过程和搜索顺序，理解启发式搜索的原理。43 5算法流程的任一时刻的相关状态，以算法流程高亮、open表、close表、节44 点静态图、当前扩展节点移动图等5种形式在按钮上方同步显示，便于深入学习45 理解搜索算法。

3、46 6根据程序运行过程画出搜索算法框图。47 7、若要自己设计改进算法并运行，可参考帮助文件。48 五、实验结论：包括做实验的目的、方法、过程等，具体要写成实验报告，如49 下图所示（见下页）。50 1启发式搜索算法A*流程图和算法框图。51 2试分析估价函数的值对搜索算法速度的影响。52 3根据A*算法分析启发式搜索的特点。53 附：搜索策略实验报告表：54姓名年级日期11实验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，理解求解目的流程和搜索顺序。搜索图®®理1 算法比较深度优先启发式A*1. s2. 1,23. 3, 4, 21.4.

4、 7, 4, 22. 1,21. S5. 4,23. 5, 6,12. 1, 2Open表6. 8,24. 10, 5,13. 5, 6,17.5. 5,14. 9, G, 6,1& 5,6& 9, G, 15. 9, 6,19. 9, G, 67. 9,110.G, 61. null2. S1. null31,S4. 3,1, S)2. S1. null3. 2, S2. S5. 7, 3,1, SClos6. 4, 7, 3,1, S4. 6, 2, S,3. 2, Se表7. & 4, 7, 3,1, S5. 10, 6, 2, S4. 5, 2, S&

5、2, & 4, 7, 3,1, S6. 5,10, 6, 2, S5. G, 9, 2, S7. G, 5,10, 6, 2, S9. 5, 2, & 4, 7, 3,1, S10. 9, 5, 2, 8, 4, 7, 3,1, S估价函数F(n)=d(n)+W(n)F(x)=g (x) +h (x)搜索2V銀节点x xX V1" 翌9，120次序记录a ® 負啓 I/ k1 d®9z£lJ"11 9 a,911257.TI2N1D,观测结果10.H1U50NSnrPaihhxjnttS >N7 >»I5 >6GoaO2丨学生盲目搜索比较麻烦的方法比较费节省 结论时间55大大地优