(完整版)人工智能导论实验.doc

"人工智能导论实验" 本实验是人工智能导论的实验报告，主题是人工智能导论实验。实验的主要内容是实现一个搜索算法，解决黑白格子游戏问题。游戏规则是将所有黑色格移到所有白色格的右边，黄色格代表空格，黑色格和白色格可以和距离不超过三的空格交换。 实验的代码使用C语言实现，定义了一个结构体`struct node`，用于存储游戏状态，包括游戏序列、函数值f、cost值g和子节点指针数组。还定义了一个栈结构体`struct stack`，用于存储节点。 实验的主要函数是`find_min_f`函数，用于搜索最小的函数值f，`tree_gener`函数，用于生成游戏树，`swap`函数，用于交换游戏格子的顺序，`calcu_h`函数，用于计算启发函数h。 在`main`函数中，初始化了游戏状态，输出游戏的初始状态，然后调用`find_min_f`函数，搜索最小的函数值f，并输出游戏的最终状态。 本实验涉及到人工智能导论的基本概念，如搜索算法、游戏树、启发函数等，并且使用C语言实现，具有很高的实践价值。 知识点： 1. 搜索算法：搜索算法是人工智能导论的基本概念，用于解决复杂问题。实验中使用的搜索算法是 Breadth-First Search（宽度优先搜索）。 2. 游戏树：游戏树是人工智能导论中的一种数据结构，用于存储游戏状态和游戏走法。 3. 启发函数：启发函数是人工智能导论中的一种评估函数，用于估计当前游戏状态到目标状态的距离。 4._struct node：结构体`struct node`用于存储游戏状态，包括游戏序列、函数值f、cost值g和子节点指针数组。 5. 栈结构体：栈结构体`struct stack`用于存储节点，用于搜索算法的实现。 6. C语言：实验使用C语言实现，具有很高的实践价值。 7. 人工智能导论：人工智能导论是人工智能的基础知识，包括搜索算法、游戏树、启发函数等概念。