使用 heristic,BFS,DFS,N 谜题 * 和 c# 的曼哈顿
2016-08-23
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问题 (或游戏) n 谜题是可能非常熟悉我们作为初学者有
访问在人工智能领域的课程。它是闻名其许多的版本和不同的名称,如 8 拼图,
15 拼图,宝石拼图,老板的谜题,十五岁,神秘主义者广场的游戏......在最简单的水平,我想说关于 8 拼图。
②。A * 搜索算法
A * 搜索算法是相关图,并找出方法中常用的问题。这是也选择不只是因为其效力,因为它容易理解和安装。您需要在继续之前了解该算法。那麼,我奖励已经知道关于这一理论,但为方便参考,您可以阅读下面的两个链接:
-A * 搜索算法
-A * 搜索算法
三。问题分析
— — 正如在上一篇文章中讨论,有表的状态不会转给目标状态,我们称之为配置有效和无效。他们之间的比率是 ½,这可以很容易认出从查看会计方法可以提供国家目的或不。
-它的容易看到每个表的状态是 mxm 置换 (其中 m 是边缘) 的元素,因此其状态空间 (mxm) !与 8-谜题是 9 != 362 880 (m = 3) 和第 15-拼图是 16 岁 != 20922789888000 (m = 4)。你不如 m 增加 1 个单位,状态空间增加的非常迅速,这使得 m > 3 很少适用的决议版本。
-适用 A * 算法解决这个问题,你需要一个启发式函数 h 来估计每个状态 \'s 车牌的价值。有几种方法你可以知道距离作为计算基于方差的细胞数与正确的位置,或简单地数出多少个单元格在错误的位置,......在这里,我选择第一种方法,即平方偏差相比其正确位置的单元格数目。这种计算常用,它被称为曼哈顿。
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15 拼图,宝石拼图,老板的谜题,十五岁,神秘主义者广场的游戏......在最简单的水平,我想说关于 8 拼图。
②。A * 搜索算法
A * 搜索算法是相关图,并找出方法中常用的问题。这是也选择不只是因为其效力,因为它容易理解和安装。您需要在继续之前了解该算法。那麼,我奖励已经知道关于这一理论,但为方便参考,您可以阅读下面的两个链接:
-A * 搜索算法
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三。问题分析
— — 正如在上一篇文章中讨论,有表的状态不会转给目标状态,我们称之为配置有效和无效。他们之间的比率是 ½,这可以很容易认出从查看会计方法可以提供国家目的或不。
-它的容易看到每个表的状态是 mxm 置换 (其中 m 是边缘) 的元素,因此其状态空间 (mxm) !与 8-谜题是 9 != 362 880 (m = 3) 和第 15-拼图是 16 岁 != 20922789888000 (m = 4)。你不如 m 增加 1 个单位,状态空间增加的非常迅速,这使得 m > 3 很少适用的决议版本。
-适用 A * 算法解决这个问题,你需要一个启发式函数 h 来估计每个状态 \'s 车牌的价值。有几种方法你可以知道距离作为计算基于方差的细胞数与正确的位置,或简单地数出多少个单元格在错误的位置,......在这里,我选择第一种方法,即平方偏差相比其正确位置的单元格数目。这种计算常用,它被称为曼哈顿。
c#
使用
曼哈顿
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