哈工大人工智能导论实验报告.doc
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1、(完整版)哈工大人工智能导论实验报告人工智能导论实验报告学院:计算机科学与技术学院专业:计算机科学与技术2016。12。20目录人工智能导论实验报告1一、简介(对该实验背景,方法以及目的的理解)31.实验背景32.实验方法33.实验目的3二、方法(对每个问题的分析及解决问题的方法)4Q1: Depth First Search4Q2: Breadth First Search4Q3: Uniform Cost Search5Q4: A* Search6Q5: Corners Problem: Representation6Q6: Corners Problem: Heuristic6Q7: E
2、ating All The Dots: Heuristic7Q8: Suboptimal Search7三、实验结果(解决每个问题的结果)7Q1: Depth First Search7Q2: Breadth First Search9Q3: Uniform Cost Search10Q4: A Search12Q5: Corners Problem: Representation13Q6: Corners Problem: Heuristic14Q7: Eating All The Dots: Heuristic14Q8: Suboptimal Search15自动评分15四、总结及讨论(对
3、该实验的总结以及任何该实验的启发)15一、 简介(对该实验背景,方法以及目的的理解)1. 实验背景1) 自人工智能概念被提出,人工智能的发展就受到了很大的关注,取得了长足的发展,成为一门广泛的交叉和前沿科学。到目前,弱人工智能取得了长足的发展,而强人工智能则暂时处于瓶颈.2) 吃豆人Pacman 居住在亮蓝色的世界里,在这个世界有弯曲的走廊和美味佳肴。游戏的目的就是控制游戏的主角小精灵吃掉藏在迷宫内所有的豆子,并且不能被幽灵抓到。高效地浏览世界将是吃豆人掌握世界的第一步.3) 通过本学期的学习我们已经初步掌握了人工智能的基本知识,在实验中则应用这些知识使用人工智能操纵吃豆人游戏.2. 实验方法
4、1) 在本实验中, Pacman 智能体将找到通过迷宫世界的路径, 既包括到达一个指定的位置,也包括高效地搜集食物。我们编辑文件search。py和searchAgents。py,编写一系列吃豆人程序,包括到达指定位置以及有效的吃豆,并将其应用到Pacman场景,完成对相关人工智能功能的完善。2) 在本实验中,我们对下面8个问题进行研究,针对每个问题提出解决方法,逐步完成吃豆人游戏: Q1: Depth First Search Q2: Breadth First Search Q3: Uniform Cost Search Q4: A Search Q5: Corners Problem:
5、Representation Q6: Corners Problem: Heuristic Q7: Eating All The Dots: Heuristic Q8: Suboptimal Search3. 实验目的1) 完成实验报告中的问题,编写一系列吃豆人程序,包括到达指定位置以及有效的吃豆;2) 通过分析吃豆人游戏巩固课堂上所学内容;3) 复习python语言的使用.二、 方法(对每个问题的分析及解决问题的方法)Q1: Depth First Search应用深度优先算法找到一个特定的位置的豆,我们通过depthFirstSearch函数实现深度优先搜索的功能。深度优先遍历的方法是,从
6、图中某顶点v出发:1) 访问顶点v;2) 依次从v的未被访问的邻接点出发,对图进行深度优先遍历;直至图中和v有路径相通的顶点都被访问;3) 若此时图中尚有顶点未被访问,则从一个未被访问的顶点出发,重新进行深度优先遍历,直到图中所有顶点均被访问过为止。深度优先搜索的顺序如下图所示:在depthFirstSearch中,由于搜索过程中火重复访问到部分节点,所以需要对于每个节点设置标记,以指示该节点是否被访问过。 先将每个后继节点压入搜索栈中,然后以深度优先的顺序进行搜索,判定是否符合目标状态,并将符合结果的节点放入结果集。Q2: Breadth First Search应用宽度优先算法找到一个特定
7、的位置的豆,我们通过breadthFirstSearch函数实现深度优先搜索的功能。广度优先搜索算法的思想是:从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使得“先被访问的顶点的邻接点先于后被访问的顶点的邻接点被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。如果此时图中尚有顶点未被访问,则需要另选一个未曾被访问过的顶点作为新的起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。如下图:在breadthFirstSearch中,大体的搜索思路与深度优先算法一致,只是搜索的次序发生了变化。在这里注意,在深度优先搜索和广
8、度优先搜索方法中,我们使用的图搜索算法是一样的,但是涉及到具体的数据结构却是不同的。在深度优先搜索算法中,我们使用栈进行操作,在深度优先搜索算法中,我们使用队列进行操作,如下图所示。这两种数据结构的不同之处就在于其中元素的输出次序,在深度优先搜索中需要按照压栈顺序的逆序进行搜索,咋子广度优先搜索中需要按照入队顺序的顺序进行搜索。Q3: Uniform Cost Search很多情况下,路径中的代价是可以改变的,在这个问题中,我们完成代价一致搜索方法。代价一致搜索,其实就是一个贪心搜索,取代扩展深度最浅的节点,代价一致搜索扩展的是路径消耗最低的节点n。如果所有单步耗散都相等的话,这种算法就和广度
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