2017中南大学人工智能实验报告.docxVIP

“人工智能”实验报告 专 业： 班 级： 学 号： 姓 名： 2017年4月 日 实验一 有哪些信誉好的足球投注网站策略 （一）实验内容 1. 熟悉和掌握启发式有哪些信誉好的足球投注网站的定义、估价函数和算法过程；比较不同算法的性能。 2. 修改八数码问题或路径规划问题的源程序，改变其启发函数定义，观察结果的变化，分析原因。 （二）实验思路 1.利用已有程序“search.jar”，利用已有的“简单有哪些信誉好的足球投注网站树”图或自行构建一个图，选择DFS/BFS/Lowest Cost First/Best-First/Heuristic Depth First/A*等不同的有哪些信誉好的足球投注网站策略，观察程序运行中，OPEN表和CLOSED表的变化，观察有哪些信誉好的足球投注网站过程的变化，理解各个算法的原理。 2.任选八数码问题或路径规划问题的源程序，思考程序如何解决该问题，并对其启发函数进行修改，观察结果的变化，并分析原因 （三）程序清单 此处我选择了路径规划问题：由于篇幅原因，只附上启发函数的定义部分。 原启发函数： float MapSearchNode::GoalDistanceEstimate( MapSearchNode nodeGoal ) { float xd = fabs(float(((float)x - (float)nodeGoal.x))); float yd = fabs(float(((float)y - (float)nodeGoal.y))); return (xd + yd); } 第一次修改后的启发函数： float MapSearchNode::GoalDistanceEstimate( MapSearchNode nodeGoal ) { float xd = fabs(float(((float)x - (float)nodeGoal.x))); float yd = fabs(float(((float)y - (float)nodeGoal.y))); float d=sqrt(xd*xd+yd*yd); return d; } 第二次修改后的启发函数： float MapSearchNode::GoalDistanceEstimate( MapSearchNode nodeGoal ) { float xd = fabs(float(((float)x - (float)nodeGoal.x))); float yd = fabs(float(((float)y - (float)nodeGoal.y))); float d=3*sqrt(xd*xd+yd*yd); return d; } 第三次修改后的启发函数： float MapSearchNode::GoalDistanceEstimate( MapSearchNode nodeGoal ) { float xd = fabs(float(((float)x - (float)nodeGoal.x))); float yd = fabs(float(((float)y - (float)nodeGoal.y))); float d=xd*xd+yd*yd; return d; } （四）运行结果说明 1.首先对实验内容1进行说明 图一 图一展示A*算法的有哪些信誉好的足球投注网站过程（此处的g(n),h(n)由系统自动给定），绿色表示可拓展节点（在OPEN表内），灰色表示已扩展结点（CLOSED表），没有颜色表示未??表，红色代表当前路径 由课上学习我们易知f(n)= g(n)+h(n) 下面我们通过改变g(n)，h(n)来验证上式是否成立。 图二 ①图二为图一的放大图，我们可以看出 f(Node1)= g(Node1) +h(Node1)=26.9+56.8=83.7 f(Node2)= g(Node2) +h(Node2)=34.2+31.5=65.7 显然f(Node1) f(Node2),因此由A*算法，我们选择Node2 图三 ②在图三中，我修改了Node2的启发值，其他不变 f(Node1)= g(Node1) +h(Node1)=26.9+56.8=83.7 f(Node2)= g(Node2) +h(Node2)=34.2+100.0=134.2 显然f(Node1)f(Node2),因此由A*算法，我们选择Node1 图四 ③在图四中，我修改了Node2的当前路径值，其他不变 f(Node1)= g(Node1) +