8-puzzle 在 prolog 中有一个使用曼哈顿距离的解决方案
8-puzzle 将由一个 3x3 的列表位置列表表示，其中空框将由值 9 表示，如下所示:[[9,1,3],[5,2,6],[4,7,8]] 可能解:8 拼图的初始位置只有一半是可解的.有一个公式可以让您从一开始就知道您是否可以解决难题.要确定一个 8 难题是否可解决，对于每个包含值 N 的方格，计算当前单元格之后有多少小于 N 的数字.以初始状态为例: 1 没有小于等于 0 的数字
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如何用Manhattan &在Prolog中解决15-puzzle范式汉明启发式
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解决 8 个难题的有效方法是什么?
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A* 中的曼哈顿距离
我正在使用 A* 搜索算法并使用曼哈顿距离作为启发式实现 NxN 拼图求解器，但我遇到了一个奇怪的 bug (?). 考虑这些谜题(0 个元素是空格): (初始) 1 0 2 7 5 4 8 6 3 (目标) 1 2 3 4 5 6 7 8 0 从初始状态达到解的最小移动次数是 11.但是，我的求解器在 17 次移动中达到目标. 这就是问题所在——我的
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如何在Python中实现15难题的IDA *算法?
我正在尝试使用IDA *算法和Manhattan启发式算法来解决15-Puzzle问题.我已经在此Wikipedia页面(链接)中的伪代码中实现了该算法. > 到目前为止，这是我的代码: def IDA(初始状态，目标状态):initial_node =节点(initial_state)目标节点=节点(目标状态)阈值= manhattan_heuristic(initial_state，g
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使用A *算法求解8拼图板(Board数据类型工作正常)
嗨，我正在使用Java创建一个Solver程序，该程序使用HeapMinPQ和节点的帮助来解决基于"8拼图"格式的任何棋盘.我已经通过"Board"数据类型创建了该数据类型，该数据类型使用二维数组来解释图块("0"是空白).在我的SearchNodes中，我有一个优先级整数，该整数说明了“曼哈顿"值(而且我确信该方法可以正常工作).问题是我一直在努力取得进展，尽管我的程序可以编译，但是它只是在没有
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8-puzzle在使用曼哈顿距离的序言中提供了解决方案
8个拼图将由列表位置的3x3列表表示，其中空框将由值9表示，如下所示:[[9,1,3]，[5,2,6]， [4,7,8]] 可能的解决方案:8拼图的初始位置中只有一半是可解决的.有一个公式可以让您从一开始就知道是否可以解决难题:要确定8难题是否可解决，对于每个包含值N的正方形，将计算出当前单元格之后比N少多少个数字.例如，以初始状态: 1个数字不少于= 0 空(9)-随后必须3,5,
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8谜题有几种可能的状态？
经典的8拼图属于滑块家族。我的书（《人工智能，斯图尔特·罗素（Stuart Russell）和彼得·诺维格（Peter Norwig）的现代方法》）说，8谜题具有 9！/ 2 可能的状态。但是为什么 / 2 ？ 解决方案 9！是总数拼图的可能配置，而 9！/ 2 是可解决配置的总数。例如，此配置没有解决方案： 1 2 3 4 5 6 8 7 在此Wikip
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试图解决15个难题，OutOfMemoryError
有什么方法可以优化此代码以免耗尽内存? import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.PriorityQueue; import java.util.Random; import java.util.Stack; public class TilePuzzle { private final st
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