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八数码问题代码java 八数码问题bfs

IT技术算法

求课设代码基于A算法求解八数码问题是一种规划问题，即用有限步骤把初始状态转换成目标状态的过程 。A算法是一种带有启发式函数的搜索算法，用于通过估价函数指导搜索 ， 提高搜索效率 。
为了实现上述功能 ， 需要定义若干个变量和函数 ， 如下所示：
定义变量：
init_state：初始状态，即八数码问题的初始排列；
goal_state：目标状态，即八数码问题的最终排列；
f_score：估价函数值，即启发函数和实际代价之和；
g_score：实际代价，即当前状态到起始状态的实际步数；
h_score：启发函数值 ， 即当前状态到目标状态的估计步数 。
定义函数：
get_successor_states()：用于获取当前状态的所有后继状态；
get_heuristic_value()：用于计算当前状态到目标状态的估计步数，即启发函数值；
get_g_value()：用于计算当前状态到起始状态的实际步数；
get_f_value()：用于计算当前状态的估价函数值，即启发函数值与实际代价之和；
compare_f_values()：用于比较两个状态的估价函数值的大?。?
A*_search()：用于执行A*搜索算法，求解八数码问题 。
在定义了上述变量和函数后 ， 我们就可以编写A*搜索算法的代码了 。下面是一个可能的实现方式：
Copy code
# 定义估价函数
def get_heuristic_value(state):
h_value = https://www.04ip.com/post/0
# 计算估价函数值
for i in range(len(state)):
for j in range(len(state[i])):
if state[i][j] != goal_state[i][j]:
h_value += 1
return h_value
# 定义实际代价函数
def get_g_value(state):
【八数码问题代码java 八数码问题bfs】g_value = https://www.04ip.com/post/0
# 计算实际代价值
for i in range(len(state)):
for j in range(len(state[i])):
if state[i][j] != init_state[i][j]:
g_value += 1
return g_value
# 定义估价函数值函数
def get_f_value(state):
# 计算估价函数值
f_value = https://www.04ip.com/post/get_g_value(state) + get_heuristic_value(state)
return f_value
# 定义估价函数值比较函数
def compare_f_values(state1, state2):
# 比较两个状态的估价函数值
f1 = get_f_value(state1)
f2 = get_f_value(state2)
if f1f2:
return -1
elif f1f2:
return 1
else:
return 0
# 定义A*搜索算法
def A*_search():
# 初始化OPEN表和CLOSED表
open_list = []
closed_list = []
# 将初始状态加入OPEN表
并更新估价函数值 open_list.append(init_state) f_values[init_state] = get_f_value(init_state)
# 循环执行直到OPEN表为空
while len(open_list)0:
# 从OPEN表中选择估价函数值最小的状态
current_state = min(open_list, key=get_f_value)
# 如果当前状态是目标状态，则算法执行成功
if current_state == goal_state:
return True
# 将当前状态从OPEN表中移除，并加入CLOSED表
open_list.remove(current_state)
closed_list.append(current_state)
# 获取当前状态的所有后继状态
successor_states = get_successor_states(current_state)
# 遍历所有后继状态
for successor_state in successor_states:
# 如果后继状态已在CLOSED表中，则跳过
if successor_state in closed_list:
continue
# 如果后继状态不在OPEN表中，则加入OPEN表并更新估价函数值
if successor_state not in open_list:
open_list.append(successor_state)
f_values[successor_state] = get_f_value(successor_state)
# 如果新的路径更优，则更新估价函数值
elif get_f_value(successor_state)f_values[successor_state]:

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