有界深度优先搜索算法的实现

1、实验报告有界深度优先搜索算法的实现实验目的（1）熟悉盲目搜索一有界深度优先算法；（2）通过实验实际操作有界深度优先算法的运行，深入理解其内涵；（3）掌握有界深度优先算法，并会在其他问题中运用。实验原理问题描述八数码问题也称为九宫问题。在3X3的棋盘，摆有八个棋子，每个 棋子上标有1至8的某一数字，不同棋子上标的数字不相同。棋盘上 还有一个空格（以数字0来表示），与空格相邻的棋子可以移到空格 中。要求解决的问题是：给出一个初始状态和一个目标状态，找出一 种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。所谓问题 的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。解八数码问题实际上就是 找出从初始状态到达目

2、标状态所经过的一系列中间过渡状态。（2）有界深度优先算法原理它是从根节点开始，首先扩展最新产生的节点，即沿着搜索树的深度 发展下去，一直到没有后继结点处时再返回，换一条路径走下去。就 是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点，不断地向纵深前进直 到不能再前进（到达叶子节点或受到深度限制）时，才从当前节点返 回到上一级节点，沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树 根开始一枝一枝逐渐形成的。由于一个有解的问题树可能含有无穷分枝，深度优先搜索如果误入无 穷分枝(即深度无限)，则不可能找到目标节点。为了避免这种情况 的出现，在实施这一方法时，定出一个深度界限，在搜索达到这一深 度界限而且尚未找到

3、目标时，即返回重找，所以，深度优先搜索策略 是不完备的。另外，应用此策略得到的解不一定是最佳解(最短路径)。实验内容1、熟悉了解有界深度优先算法；2、对课堂上讲解的八数码难题的例题(深度界限设为5)，编程求 解。实验步骤设置深度界限，假设为5；判断初始节点是否为目标节点，若初始节点是目标节点则搜索过 程结束；若不是则转到第2步；由初始节点向第1层扩展，得到节点2,判断节点2是否为目标节 点；若是则搜索过程结束；若不是，则将节点2向第2层扩展，得到 节点3；判断节点3是否为目标节点，若是则搜索过程结束；若不是则将 节点3向第3层扩展，得到节点4；判断节点4是否为目标节点，若是则搜索过程结束；若不

4、是则将 节点4向第4层扩展，得到节点5；判断节点5是否为目标节点，若是则搜索过程结束；若不是则结 束此轮搜索，返回到第2层，将节点3向第3层扩展得到节点6；判断节点6是否为目标节点，若是则搜索过程结束；若不是则将节点6向第4层扩展，得到节点7；判断节点7是否为日标节点，若是则结束搜索过程；若不是则将节点6向第4层扩展得到节点8；依次类推，直到得到日标节点为止；搜索过程见附图2所示。34534 5-873453452764S34334534583782/0J63453450J65534534334580J34586 734 56 345 860-4 3 P-8734 5 127 &34567 C

5、U&35 84 7 ocfe J4536 73B5 0J. -6 217345 87 ruBl276程序实验结果和分析通过这次实验和以前做过的分析，在宽度优先搜索过程中，扩展到第26个节点时找到了目标节点；而在深度优先搜索过程中，扩展到第 18个节点时得到了目标节点。在宽度优先搜索过程中，需要遍历目标节点所在层之前每层的所有节 点，即需要遍历所有的分支。而深度优先搜索过程中，则不需要遍历 这么多的节点。所以，冷八”数码难题的求解过程中，深度优先搜索 的效率明显比宽度优先搜索的效率要高。一般情况下，深度优先适合深度大的树，不适合广度大的树，广度优 先则正好相反。所谓深度大的树就是指起始节点到目标节点的中间节 点多的树（可以理解成问题有很多中间解，这些解都可以认为是部分 正确的，但要得到完全正确的结果目标节点，就必须先依次求出 这些中间解）。所谓广度大的树就是指起始节点到目标节点的可能节 点很多的树（可以理解成问题有很多可能解，这些解要么正确，要么 错误。要得到完全正确的结果目标节点，就必