人工智能导论——搜索问题与技术

第1关:搜索策略

  • 1、

    若将搜索问题看成是走迷宫,搜索空间越大,则迷宫越大

    正确

  • 2、

    常用的搜索策略方式为盲目搜索与启发式搜索

    正确

  • 3、

    下列说法正确的是:B C D

    A、

    搜索问题只专注于能不能得到解

    B、

    广度优先搜索算法属于盲目搜索

    C、

    搜索问题的解可能有多个

    D、

    A*算法属于启发式搜索

第2关:盲目搜索

def PlayMazz(mazz, start, end):

    '''

    走迷宫,从start走到end

    :param mazz: 迷宫

    :param start: 迷宫的起点

    :param end: 迷宫的出口

    '''

    # queue为队列,当队列为空或者当前地点为H时搜索结束

    visited, queue = set(), [start]

    while queue:

        # 从队列中出队,即当前所处的地点

        vertex = queue.pop(0)

        if vertex not in visited:

            visited.add(vertex)

            print(vertex, end='')

            #********* Begin *********#

            if vertex == end:

                return

            #********* Begin *********#

     #当走到出口时结束算法

            # 将当前所处地点所能走到的地点放入队列

            for v in mazz[vertex]:

                if v not in visited:

                    queue.extend(v)

第3关:启发式搜索 - 扫地机器人最短路径搜索

from a_star_utils import Node

def A_star(map, mapSize, start, end):

    '''

    A*算法,从start走到end

    :param map:地图

    :param mapSize:地图大小,例如[10,10]表示地图长10宽10

    :param start:表示出发地,类型为列表,如[1,2]表示出发地为地图中的第1行第2列的方块

    :param end:表示目的地,类型为列表,如[1,2]表示目的地为地图中的第1行第2列的方块

    :return:从出发地到目的地的路径

    '''

    openedList = []

    #********* Begin *********#

    # 获得出发地方块的信息,并将信息保存为node变量

    node = map[start[0]][start[1]]  

    #********* End *********#

    node.distanceFromOri = 0

    node.allDistance = 0

    #********* Begin *********#

    # 将当前方块存到开启列表中

    openedList.append (node)

    node.added = True

    #********* End *********#

    while len(openedList) != 0:

        node = openedList.pop(0)

        node.closed = True

        if node.y == end[0] and node.x == end[1]:

            finalListNeedReverse = []

            while node != None:

                finalListNeedReverse.append(node)

                node = node.parent

            finalListNeedReverse.reverse()

            return finalListNeedReverse

        neighboursList = []

        y = node.y

        x = node.x

        parentDistanceFromOri = node.distanceFromOri

        for needNodey in (y + 1, y, y - 1):

            if needNodey < 0 or needNodey >= mapSize[0]:

                continue

            for needNodex in (x + 1, x, x - 1):

                if needNodex < 0 or needNodex >= mapSize[1]:

                    continue

                needNode = map[needNodey][needNodex]

                if needNode.unable == True or needNode.closed == True or needNode.added == True:

                    continue

                yOffset = needNodey - y

                xOffset = needNodex - x

                allOffset = yOffset + xOffset

                if allOffset == 1 or allOffset == -1:

                    distanceFromOri = parentDistanceFromOri + 1

                else:

                    distanceFromOri = parentDistanceFromOri + 1.4

                if needNode in neighboursList:

                    # 若新的G值比老的G值低,则更新成老的G值

                    if distanceFromOri < needNode.distanceFromOri:

                        needNode.distanceFromOri = distanceFromOri

                else:

                    needNode.distanceFromOri = distanceFromOri

                    neighboursList.append(needNode)

        for needNode in neighboursList:

            needNode.parent = node

            # 更新F值

            needNode.allDistance = needNode.distanceFromOri + needNode.distanceFromDes

            needNode.added = True

            openedList.append(needNode)

        openedList.sort(key=lambda x: x.allDistance)

    return None

第4关:搜索算法应用 - 四皇后问题

def make(mark):

    '''

    标记皇后的位置,例如mark[0] = 2, 表示第1行皇后放在第3列的位置

    :param mark: 皇后的位置信息

    :return: 拼接好的结果

    '''

    #初始化数组

    r = [['X' for _ in range(len(mark))] for _ in range(len(mark))]

    #将每一行中皇后的位置用‘Q’代替

    for i in mark:

        r[i][mark[i]] = 'Q'

    #枚举,将原来散的元素连接成字符串

    for k, v in enumerate(r):

        r[k] = ''.join(v)

    return r

def FourQueens(mark, cur, ret):

    '''

    深度优先搜索的方式求解四皇后问题

    :param mark:表示皇后的位置信息,例如[0,1,3,2]表示棋盘的第1行第1列,第2行第2列,第3行第4列,第4行第3列放置了皇后。例如[1, None, None, None]表示第1行第2列放置了皇后,其他行没有放置皇后。初始值为[None,None,None,None]

    :param cur:表示当前准备在第几行放置皇后,例如`cur=1`时,表示准备在第`2`行放置皇后。初始值为0

    :param ret:表示存放皇后摆放结果的列表,类型为列表。初始值为[]

    :return:无

    '''

    if cur == len(mark):

        #********* Begin *********#

        # 如果当前行是最后一行,记录一个解,并返回结束此次搜索

        ret.append(make(mark))

        return

        #********* End *********#

    #试探处理,将当前行的皇后应该在的位置遍历每一列,如果满足条件,递归调用处理下一行

    for i in range(len(mark)):

        mark[cur], down = i, True

        for j in range(cur):

            # 当想在当前位置放皇后会与其他皇后冲突时不放置皇后

            if mark[j] == i or abs(i-mark[j]) == cur - j:

                down = False

                break

        if down:

            # 准备在下一行找能放置换后的位置

            FourQueens(mark, cur+1, ret)

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