传教士野人过河问题

传教士与野人渡河问题
本文介绍了一个经典的人工智能搜索问题——传教士与野人如何安全渡河,并通过深度优先搜索算法给出了解决方案。该问题涉及状态空间表示与搜索算法的应用。

问题描述:设有3个传教士(Missionaries)和3个野人(Cannibals)来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的最大负荷能力为两个人(k=2)。在任何情况下:如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去呢?(提示:用状态空间来描述,其综合数据库:用三元数组表示, m表示传教士,c表示野人,b表示船状态)

这个问题是人工智能中经典的搜索问题,下面用深度优先搜索算法来解这个题,示例代码如下:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <list>
using namespace std;

typedef struct
{
	int m;//表示传教士
	int c;// 表示野人
	int b;//船状态
}MCNode;

list<MCNode> fringe;//相当于队列
vector<MCNode> closed;//closed表

//判断是否是目标结点
bool IsGoal(MCNode tNode)
{
	if(tNode.m==0&&tNode.c==0&&tNode.b==0)
		return true;
	else
		return false;
}
//判断是否是合法状态
bool IsLegal(MCNode tNode)
{
	if(tNode.m>=0&&tNode.m<=3&&tNode.c>=0&&tNode.c<=3)
	{
		if((tNode.m==tNode.c)||(tNode.m==3)||(tNode.m==0))
			return true;
		else
			return false;
	}
	else
		return false;
}
//重载运算符,判断两结构体是否相等
bool operator==(MCNode m1,MCNode m2)
{
	if(m1.m==m2.m&&m1.c==m2.c&&m1.b==m2.b)
		return true;
	else
		return false;
}
//判断是否已在closed表中
bool IsClosed(MCNode tNode)
{
	int i;
	for(i=0;i!=closed.size();i++)
	{
		if(tNode==closed[i])
			return true;
	}
	if(i==closed.size())
		return false;
}
void ExpandNode(MCNode tNode,int b,list<MCNode> &fringe)
{
	MCNode node[5];//应用5条规则集生成新结点
	if(b==1)
	{
		for(int i=0;i<5;i++)
			node[i].b=0;
		node[0].m=tNode.m-1;
		node[0].c=tNode.c;
		node[1].m=tNode.m;
		node[1].c=tNode.c-1;
		node[2].m=tNode.m-1;
		node[2].c=tNode.c-1;
		node[3].m=tNode.m-2;
		node[3].c=tNode.c;
		node[4].m=tNode.m;
		node[4].c=tNode.c-2;
	}
	else
	{
		for(int i=0;i<5;i++)
			node[i].b=1;
		node[0].m=tNode.m+1;
		node[0].c=tNode.c;
		node[1].m=tNode.m;
		node[1].c=tNode.c+1;
		node[2].m=tNode.m+1;
		node[2].c=tNode.c+1;
		node[3].m=tNode.m+2;
		node[3].c=tNode.c;
		node[4].m=tNode.m;
		node[4].c=tNode.c+2;
	}
	for(int i=0;i<5;i++)
		if(IsLegal(node[i])&&!IsClosed(node[i]))
			fringe.push_front(node[i]);//队列后进先出,深度优先搜索,最后得到一条最小解序列
//			fringe.push_back(node[i]);//队列后进后出,广度优先搜索,最后得到最小解序列状态空间图
}
void main()
{
	MCNode InitNode,unode;
	InitNode.m=3;
	InitNode.c=3;
	InitNode.b=1;
	fringe.push_back(InitNode);//将初始状态空间加入到队列
	while(!fringe.empty())
	{
		unode=fringe.front();
		fringe.pop_front();
		if(IsGoal(unode))
		{
			closed.push_back(unode);
			for(int i=0;i!=closed.size();i++)
				cout<<closed[i].m<<","<<closed[i].c<<","<<closed[i].b<<endl;
			break;
		}
		if(!IsClosed(unode))
		{
			closed.push_back(unode);
			ExpandNode(unode,unode.b,fringe);
		}
	}
}


渡法说明:

2个野人去,1个野人回

2个野人去,1个野人回

2个传教士去,1个野人与1个传教士回

2个传教士去,1个野人回

2个野人去,1个野人回

2个野人去,完成

### 传教士野人过河问题的状态空间表示 传教士野人过河问题是经典的约束满足问题之一。该问题的目标是在特定条件下将三名传教士三名野人从河流的一侧运输到另一侧,而不会违反任何规则。 #### 状态空间定义 状态可以由一个元组 \((M, C, B)\) 表示[^1],其中 \(M\) 是当前岸上的传教士数量,\(C\) 是当前岸上的野人数目,\(B\) 则是一个二进制变量,用于指示船的位置(0 或 1)。如果 \(B=0\),则船只位于左岸;如果 \(B=1\),则船只位于右岸。 初始状态为 \((3, 3, 0)\),即所有的传教士野人都在左岸,且船也在左岸。目标状态为 \((0, 0, 1)\),意味着所有人都已到达右岸,且船也停靠在此处。 #### 合法性条件 为了使某个状态合法,需满足以下两个条件: 1. 对于任意时刻,在两岸上都应保持传教士的数量不少于野人的数量,除非某岸边没有任何传教士存在。 2. 船的承载能力有限,每次最多可载两人渡河。 这些合法性条件可以通过简单的不等式来验证:对于每一边的岸来说,要么没有传教士,或者传教士数大于等于野人数量。 #### 动作集合 动作集描述了可能的操作方式,具体取决于船上的人数配置以及方向。常见的可行操作包括但不限于: - 将两名传教士运送到对面; - 将一名传教士运送过去; - 将两名野人送至对岸; - 只带一位野人横越河道; - 让一传教士加一野人共同乘船前往彼岸。 每一个有效行动都会改变系统的当前状态,并生成一个新的状态节点。 ```python def is_valid_state(state): M_left, C_left, _ = state M_right = 3 - M_left C_right = 3 - C_left if (M_left and M_left < C_left) or (M_right and M_right < C_right): return False return True def generate_successors(current_state): successors = [] M, C, B = current_state actions = [(1, 0), (2, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 1)] for m, c in actions: if B == 0: # Boat on the left side new_M = M - m new_C = C - c if new_M >= 0 and new_C >= 0: successor = (new_M, new_C, 1) if is_valid_state(successor): successors.append(successor) elif B == 1: # Boat on the right side new_M = M + m new_C = C + c if new_M <= 3 and new_C <= 3: successor = (new_M, new_C, 0) if is_valid_state(successor): successors.append(successor) return successors ``` 上述代码片段展示了如何通过编程实现状态转移逻辑并检查新产生的状态是否符合游戏规则的要求[^2]。 ### 算法分析 采用广度优先搜索(BFS)策略能够有效地探索整个解空间直至找到解决方案为止。由于此问题规模较小,因此即使使用穷举方法也不会带来过多计算负担。然而,更复杂的场景下,则需要考虑启发式算法如A*以提高效率。
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