人工智能pacman

最新推荐文章于 2024-09-05 23:16:26 发布

I will be here

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分类专栏：笔记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45289300/article/details/110249338

版权

该博客详细介绍了Pacman游戏中的几种人工智能搜索算法，包括DFS、BFS、UCS和A*等，还讨论了如何找到所有角落、使用启发式解决角落问题以及实现吃掉所有点的策略，最后探讨了次优搜索的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

问题1：DFS

def depthFirstSearch(problem):
	# 以访问过节点集合
    visited_node = []
    # 定义栈实现dfs
    stack_node = util.Stack()
    # 最终路径
    result = []

    if problem.isGoalState(problem.getStartState()):
        return []
    # 初始状态入栈(初始状态,路径)
    stack_node.push((problem.getStartState(), []))

    while not stack_node.isEmpty():
        # 栈中取出节点
        node = stack_node.pop()
        if node[0] in visited_node:
            continue
        visited_node.append(node[0])
        result = node[1]
        # 目标测试
        if (problem.isGoalState(node[0])):
            return result
        # 获取后继节点
        for record in problem.getSuccessors(node[0]):
            child = record[0]
            action = record[1]
            sub_result = list(result)
            # 判断节点是否重复,把后继节点加入栈
            if not child in visited_node:
                sub_result.append(action)
                stack_node.push((child, sub_result))

    return result
    util.raiseNotDefined()

问题2：BFS

def breadthFirstSearch(problem):
	 # 以访问过节点集合
    visited_node = []
    # 定义队列实现bfs
    queue_node = util.Queue()
    # 最终路径
    result = []

    if problem.isGoalState(problem.getStartState()):
        return []
    # 初始状态入队列(初始状态,路径)
    queue_node.push((problem.getStartState(), []))

    while not queue_node.isEmpty():
        # 队列中取出节点
        node = queue_node.pop()
        if node[0] in visited_node:
            continue
        visited_node.append(node[0])
        result = node[1]
        # 目标测试
        if (problem.isGoalState(node[0])):
            return result
        # 获取后继节点
        for record in problem.getSuccessors(node[0]):
            child = record[0]
            action = record[1]
            sub_result = list(result)
            # 判断节点是否重复,把后继节点加入队列
            if not child in visited_node:
                sub_result.append(action)
                queue_node.push((child, sub_result))

    return result
    util.raiseNotDefined()

问题3：UCS

def uniformCostSearch(problem):
	 # 以访问过节点集合
    visited_node = []
    # 定义优先队列实现ucs
    priorityQueue_node = util.PriorityQueue()
    # 最终路径
    result = []