SZ170110320-韩雪婷-实验二报告1

实验报告“SZ170110320-韩雪婷-实验二报告1”主要探讨了在人工智能课程中的搜索策略，特别是针对吃豆人问题的解决方案。实验旨在通过编程实现不同类型的搜索算法，来解决一系列具有挑战性的任务。 1.1 待解决问题的解释： 吃豆人游戏是经典的计算机科学问题，它涉及到路径规划和决策制定。在这个实验中，学生被要求使用四种不同的搜索算法来解决以下问题： 1. 使用深度优先搜索（DFS）找到特定位置的豆子。 2. 使用宽度优先搜索（BFS）同样找到特定位置的豆子。 3. 应用代价一致搜索（Dijkstra's Algorithm）找到特定位置的豆子。 4. 使用A*算法，结合曼哈顿距离作为启发式函数，找到特定位置的豆子。 5. 寻找访问迷宫所有四个角落的最短路径，豆子位于角落。 6. 设计适合的启发函数，使用A*算法找到访问所有角落的最短路径。 7. 最小化步数以吃掉所有豆子。 8. 创建次最优算法，优先吃最近的豆子。 1.2 问题的形式化描述： 吃豆人初始位于坐标(𝑥, 𝑦)，周围有n颗分布的豆子{(𝑥1, 𝑦1), (𝑥2, 𝑦2), ⋯ , (𝑥𝑛, 𝑦𝑛)}。吃豆人可以进行四种基本动作：右移、左移、上移和下移，遇到墙壁则停止。每次吃豆后，豆子的位置会从地图上移除。目标是设计算法使得吃豆人能够有效地达到所有目标位置或完成特定任务。 2.1 算法介绍： - 深度优先搜索：从初始状态开始，深入探索分支，直到找到目标或所有路径都被尝试过。 - 宽度优先搜索：从初始状态开始，优先探索离起点近的节点，确保找到最短路径。 - 代价一致搜索：使用优先队列，按照到起点的估计代价进行排序，保证找到最小代价路径。 - A*算法：结合实际代价和启发式信息（如曼哈顿距离）计算f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)是从起点到当前节点的实际代价，h(n)是从当前节点到目标的启发式估计。 3.1 算法实现： 这部分将详细描述实验环境（如操作系统、编程语言和开发工具），问题规模（如迷宫大小、豆子数量），以及数据结构的选择（如图、队列和栈）。此外，还将展示算法的伪代码和实际代码实现，以及运行结果的屏幕截图。 4. 总结及讨论： 实验总结将评估各种算法在解决吃豆人问题上的性能，包括效率、准确性和适应性。同时，也会探讨实验过程中遇到的挑战、解决方案和可能的改进点。参考文献部分将列出在研究和实现算法时参考的相关资料。 附录将包含源代码及其注释，以便于理解和复现实验过程。 通过这个实验，学生不仅能够掌握搜索算法的基本概念，还能提高编程能力和问题解决技巧，为未来的人工智能项目打下坚实的基础。