人工智能与专家系统课程设计
《第一单元 人工智能基础 第2课 人工智能系统》教学设计

《人工智能系统》教学设计方案(第一课时)一、教学目标1. 知识与技能:学生能够理解人工智能的基本观点,掌握人工智能系统的基本构成。
2. 过程与方法:通过实践操作,学生能够组装和调试简单的智能系统。
3. 情感态度价值观:激发学生对人工智能技术的兴趣,培养创新认识和实践能力。
二、教学重难点1. 教学重点:引导学生了解人工智能系统的基本构成,掌握组装和调试简单智能系统的操作方法。
2. 教学难点:如何引导学生冲破智能系统组装和调试过程中的技术难点,培养他们的实践能力和创新精神。
三、教学准备1. 准备教学用具:电子元件、工具箱、电路板等。
2. 制作教学课件:包括人工智能的基本观点、智能系统的构成、组装和调试的步骤等。
3. 安排实验场地和设备,确保安全。
4. 邀请有经验的教师或工程师进行讲座,帮助学生了解智能系统的原理和实践操作技巧。
四、教学过程:(一)引入新课1. 展示一些基于人工智能的发明和创造,引发学生对人工智能的兴趣。
2. 简要介绍人工智能的发展历程和应用领域,让学生了解人工智能的重要性和实用性。
3. 提问:什么是人工智能?我们应该如何去学习和理解它?(二)基础观点讲解1. 讲解人工智能的定义和基本原理,让学生了解人工智能的基本观点和原理。
2. 介绍机器学习、深度学习等人工智能的主要技术,让学生了解人工智能技术的发展和应用。
3. 讲解人工智能在教育领域的应用,让学生了解人工智能在教育领域的重要性。
(三)实践操作1. 展示一些简单的程序,让学生了解程序的基本结构和运行方式。
2. 给学生安置一些简单的编程任务,让学生通过实践操作来加深对编程的理解。
3. 组织小组讨论,让学生交流自己在实践操作中的心得和体会,互相学习和借鉴。
(四)教室小结1. 总结本节课的主要内容,让学生回顾所学知识。
2. 提问:通过本节课的学习,你们对人工智能有了哪些新的认识和理解?3. 鼓励学生继续探索和学习人工智能相关知识,激发他们对未来科技发展的兴趣。
人工智能专家系统课程教案

人工智能专家系统课程教案教学内容:本章主要介绍专家系统的定义、结构、特点和类型,分析了基于规则的专家系统、基于框架的专家系统和基于模型的专家系统,归纳了协同式和分布式等新型专家系统,并结合实例介绍了专家系统的设计方法和开发工具。
教学重点:专家系统的特点、专家系统的类型、专家系统的设计等。
教学难点:专家系统的设计。
教学方法:课堂教学为主。
注意结合学生前面所学的人工智能原理、知识的表示等内容,及时提问加深学生对基本原理和概念以及专家系统开发设计等的理解。
利用网络课程中的相关内容,协助对抽象概念的理解。
教学要求:重点掌握专家系统的基本概念和设计,掌握基于规则、基于模型、基于框架的专家系统,了解新型专家系统的一些概念和类型,一般了解专家系统的开发工具以及评价方法。
1专家系统概述教学内容:本小节讨论专家系统的一些基本概念,介绍专家系统的定义、结构、特点和类型。
本小节内容是本章的一个重点,是深入学习讨论专家系统的基础。
教学重点:专家系统的定义、专家系统的结构、专家系统的一般特点、各类专家系统的任务和特点。
教学难点:专家系统的结构与建造步骤。
教学方法:主要通过课堂教学,讲解各种基本概念和系统结构,归纳专家系统的一般特点,分析各类专家系统的任务、特点并进行举例教学要求:重点掌握专家系统的定义与基本结构,掌握专家系统的特点,了解专家系统的类型1.1专家系统的特点1、定义专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
2、专家系统特点启发性:专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。
透明性:专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题,以便让用户能够了解推理过程,提高对专家系统的信赖感。
灵活性:专家系统能不断地增长知识,修改原有知识,不断更新。
3、专家系统的优点具体地说,包括下列八个方面:(1)专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。
《人工智能》课程教案完整版

一、教学内容二、教学目标2. 学会运用机器学习算法解决实际问题,了解神经网络的优缺点。
3. 培养学生的动手实践能力,提高编程技能。
三、教学难点与重点1. 教学难点:神经网络的结构与工作原理,反向传播算法。
2. 教学重点:机器学习算法的应用,神经网络的训练与优化。
四、教具与学具准备1. 教具:PPT、黑板、粉笔。
2. 学具:计算机、Python编程环境、相关库(如numpy、matplotlib等)。
五、教学过程2. 知识讲解:(2)介绍机器学习的基本概念、分类及常用算法。
(3)讲解神经网络的基本结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题讲解:(1)运用机器学习算法解决分类问题。
(2)神经网络在手写数字识别中的应用。
4. 随堂练习:让学生动手编写代码,实现机器学习算法和神经网络模型。
六、板书设计1. 机器学习基本概念、分类及算法。
2. 神经网络结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题及代码框架。
七、作业设计1. 作业题目:(1)运用机器学习算法,实现一个简单的分类器。
(2)搭建一个简单的神经网络,进行手写数字识别。
2. 答案:见附件。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思:关注学生在课堂上的表现,及时发现问题,调整教学方法。
2. 拓展延伸:(1)深入学习其他机器学习算法,如支持向量机、决策树等。
(2)研究神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
重点和难点解析1. 神经网络的结构与工作原理2. 反向传播算法3. 机器学习算法的应用4. 神经网络的训练与优化5. 作业设计与实践操作详细补充和说明:一、神经网络的结构与工作原理1. 神经元模型:每个神经元接收来自其他神经元的输入信号,经过加权求和后,通过激活函数产生输出。
2. 层次结构:神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部数据,隐藏层进行特征提取和转换,输出层输出预测结果。
3. 激活函数:常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等,它们决定了神经元的输出特性。
人工智能课程设计浙大

课程设计浙大一、教学目标本课程旨在让学生了解的基本概念、技术和应用,培养学生的创新思维和实际操作能力。
具体目标如下:1.知识目标:学生能够理解的基本原理、方法和关键技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。
2.技能目标:学生能够运用Python等编程语言进行简单的程序设计,掌握实验方法和技巧。
3.情感态度价值观目标:学生能够正确认识的发展和应用,积极面对带来的挑战,培养良好的科学精神和创新意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括的基本概念、关键技术及其应用。
具体安排如下:1.概述:的定义、发展历程、应用领域和未来趋势。
2.机器学习:监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念和方法。
3.深度学习:神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等基本概念和方法。
4.自然语言处理:分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等基本概念和方法。
5.应用:图像识别、语音识别、智能驾驶等典型应用案例分析。
三、教学方法本课程采用多种教学方法,以激发学生的学习兴趣和主动性:1.讲授法:讲解基本概念、原理和方法,引导学生掌握的核心知识。
2.案例分析法:分析典型应用案例,让学生了解在实际中的应用和挑战。
3.实验法:让学生动手编写程序,进行实验,提高学生的实际操作能力。
4.讨论法:学生分组讨论,培养学生的团队协作能力和创新思维。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
具体如下:1.教材:《:一种现代的方法》等国内外优秀教材。
2.参考书:相关领域的学术论文、技术报告和案例分析。
3.多媒体资料:教学PPT、视频讲座、在线课程等。
4.实验设备:计算机、编程环境、实验器材等。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果,本课程采用以下评估方式:1.平时表现:通过课堂参与、提问、讨论等环节,评估学生的学习态度和理解能力。
2.作业:布置课后练习和项目任务,评估学生的知识掌握和实际操作能力。
3.考试:设置期中考试和期末考试,以检验学生对本课程知识的全面理解和掌握。
人工智能与专家系统--第一章

普通高等院校“十二五”规划教材
1.1 人工智能的定义
1.1.1什么是人工智能 1.1.1什么是人工智能 什么是 “人工智能”一词最早是在1956年达特茅斯会议上被 提出的。该会议就人工智能的可行性和实现方法进行 了一个月的讨论,以后,这个领域就被命名为“人工 智能”。 目前,人工智能尚无统一严格的定义。顾名思义,所 谓人工智能 人工智能就是利用人工的方法在机器(计算机)上 人工智能 实现的智能;或者说是人们用机器模拟人类的智能。 由于人工智能是在机器上实现的,因此又可称为机器 智能。最简单地说,用计算机来表示和执行人类的智 能活动就是人工智能,没有计算机的出现,人工智能 就无法得到应用。
普通高等院校“十二五”规划教材
1.3 人工智能的研究途径Fra bibliotek方法符号主义: 符号主义:(思维理论)符号主义认为人类认知的基 本元素是符号,认知的过程就是符号处理的过程。( 一阶谓词逻辑) 连接主义: 连接主义:(阈值理论)连接主义认为人类认知的基 本元素是神经元本身。人类的认知过程就是大量的神 经元的整体活动。(研究方法:人工神经网络) 行为主义: 行为主义:(进化理论)由美国麻省理工学院的布鲁 克教授提出的。该理论认为人的本质能力是在动态环 境中的行走能力、对外界事物的感知能力、维持生命 和繁衍生息的能力,正是这些能力对智能的发展提供 了基础,因此智能是某种复杂系统所浮现的性质。
普通高等院校“十二五”规划教材
1.2 人工智能的发展概况
1.孕育期(1956年之前) 三段论、归纳法、“万能符号”“推理计算”、谓 词演算、数理逻辑和计算、图灵机、第一台电子计算机 2.形成期(1956—1969) 美国达特茅斯人工智能研讨会、逻辑理论机、国际人 工智能联合会议 3.发展期(1970—1979) 世界第一个专家系统、框架理论、人工智能语言 Prolog语言诞生 4. 稳定增长期(1980年以后) Hopfield模型、反向传播学习算法、“深蓝”计算机
第4章 人工智能与智能控制理论——专家系统

• 对于给定的外部命令和任务,设法找到能完成该任务的子任务组合 • 将子任务的要求送到协调级
Uj
编译 输入 指令
机器推理 自顶向下
长期存储交换单元
机器规划 组织级
反馈
机器决策
规划 输出
协调级 YF
自底向上
最后对任务执行的结果进行 性能评价,并将评价结果逐 级向上反馈,同时对以前存 储的信息加以修改,起到机 器学习的作用。即完成推 理、规划、决策、学习和记 忆操作。
烹饪专家系统 包括的模块: 烹饪知识库模 块、烹饪数据 库模块、推理 模块、执行模 块及用户界面 模块,用户界 面模块
烹调设备包括: 控制系统、投料 机构逻辑控制系 统、出菜控制机 构、搅拌控制驱 动机构、锅具运 动机构、火候控 制系统以及上述 烹饪专家系统
大型复杂系统系统阶次高、子系统 互相关联、系统的评价目标多且目 标间又可能相互冲突等,常采用分 级递阶智能控制的形式。
组织级算法执行下列功能: 接收指令,并对它进行推理。推理表示把不同的本原活动和规则与所接收
的指令联系起来,并在概率上估计每个活动。 规划:对活动的操作。完成一规划所需的活动次序及插入的重复本原事
件。传递矩阵和传递概率用于排列动作次序和估算它们的总概率。 决策选择最有希望的规划。 用学习算法,由反馈实现对概率的更新(完成和估计每项任务之后)。 记忆交换,实现对储存在长时存储器内信息的更新。
Saridis提出的分级递阶智能控 制理论按照IPDI的原则分级管 理系统,它由组织级、协调 级、执行级三级组成的。
• 组织级代表控制系统的主导思想,并由人工智能起控制作用。根据贮存在 长期存储内的本原数据集合,组织器能够组织绝对动作、一般任务和规则 的序列。换句话说,组织器作为推理机的规则发生器,处理高层信息,用 于机器推理、规划、决策、学习(反馈)和记忆操作。
2024年《人工智能》课程精彩教案

一、教学内容二、教学目标1. 了解机器学习的基本概念,掌握常见的分类算法。
2. 理解神经网络的原理,了解深度学习的基本应用。
3. 能够运用所学知识分析实际问题,并给出合理的解决方案。
三、教学难点与重点1. 教学难点:神经网络原理及深度学习应用。
2. 教学重点:机器学习基本概念和分类算法。
四、教具与学具准备1. 教具:多媒体教学设备、黑板、粉笔。
2. 学具:教材、笔记本、计算器。
五、教学过程2. 新课内容:(1)讲解机器学习的基本概念,举例说明常见的分类算法。
(2)分析神经网络的原理,结合实际应用场景进行讲解。
(3)介绍深度学习的基本应用,如计算机视觉、自然语言处理等。
3. 例题讲解:(1)讲解一个简单的分类算法——决策树。
(2)分析一个神经网络实例——手写数字识别。
4. 随堂练习:(1)让学生运用决策树算法解决一个实际分类问题。
(2)让学生分析一个简单的神经网络结构,并给出应用场景。
六、板书设计1. 机器学习基本概念、分类算法、神经网络原理、深度学习应用。
2. 例题及解答步骤。
七、作业设计1. 作业题目:(1)简述机器学习的基本概念及其应用。
(2)举例说明两种常见的分类算法,并分析其优缺点。
(3)简述神经网络的原理,并结合实际应用场景进行分析。
2. 答案:八、课后反思及拓展延伸1. 反思:关注学生在课堂上的参与程度,针对学生的掌握情况调整教学进度和策略。
2. 拓展延伸:(2)鼓励学生参加相关竞赛和实践活动,提高实际应用能力。
重点和难点解析1. 教学难点与重点的确定。
2. 例题讲解的深度和广度。
3. 随堂练习的设计与实施。
4. 作业设计的针对性和答案的详尽性。
5. 课后反思及拓展延伸的实际操作。
一、教学难点与重点的确定教学难点与重点的确定需结合学生的学习基础、课程内容和实际应用需求。
在本教案中,神经网络原理及深度学习应用作为教学难点,机器学习基本概念和分类算法作为教学重点。
1. 神经网络原理及深度学习应用:神经网络原理涉及大量数学和物理知识,如微积分、线性代数等,学生掌握起来有一定难度。
第5章 专家系统 尹朝庆 人工智能与专家系统 第二版

人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
5.1.1 专家系统研究的意义
1 专家系统研究的意义 (1)专家系统研究是计算机科学的应 用和发展的需要. (2)专家系统为人类保存、传播、使 用和评价知识提供了一种有效的手段. (3)专家系统研究可以产生巨大的经 济效益.
人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
(3)其他表函数 ①list-length函数返回指定的一个表的元素个数。 例如 (list-length (a ’(b c)) ) →2 ②member函数表达式为 (member item list) 如果item是表list中的一个元素,则member返回 list中从元素item开始的余下表;否则,返回空表 (),也即是返回nil。 (member b (a b c d) )→ (b c d) (member (a b) (a b c d) ) → ( ) (member (b c) (a (b c) d) ) → ( (b c) d)
人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
(2)数的比较函数
数的比较函数用于比较两个数的大小,有 大于比较函数> 小于比较函数< 大于等于比较函数>= 小于等于比较函数<= 等于比较函数= 不等于比较函数/= 若指定的两个数满足函数的比较关系,则返回t;否 则,返回nil。
人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
(2)when函数 when函数的表达式为 (when test {form}*) 其中,test为测试条件表达式,form为符号 表达式,{form}*表示可有多个符号表达式。 若test的值为非nil,则顺序对多个form 求值,且以最后一个form的值作为when函 数的返回值;否则,when函数返回nil。
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目录1.设计任务1.1 设计题目1.2设计要求1.3设计任务2.方案设计2.1原理2.2 具体设计方法3.系统实施3.1 系统开发环境3.2系统主要功能介绍3.3处理流程图3.4 核心源程序3.5系统运行结果4.开发心得4.1设计存在的问题4.2进一步改进提高的设想4.3经验和体会5.参考文献1. 设计任务1.1 设计题目在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。
这些数码可以在棋盘上移动,该问题称八数码难题或者重排九宫问题。
1.2 设计要求其移动规则是:与空格相邻的数码方格可以移入空格。
现在的问题是:对于指定的初始棋局和目标棋局,给出数码的移动序列。
1.3 设计任务利用人工智能的图搜索技术进行搜索,解决八数码问题来提高在推理中的水平,同时进行新方法的探讨。
2. 方案设计2.1 原理八数码问题是个典型的状态图搜索问题。
搜索方式有两种基本的方式,即树式搜索和线式搜索。
搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。
盲目搜索就是无“向导”的搜索,启发式搜索就是有“向导”的搜索。
2.2 具体设计方法启发式搜索由于时间和空间资源的限制,穷举法只能解决一些状态空间很小的简单问题,而对于那些大状态空间的问题,穷举法就不能胜任,往往会导致“组合爆炸”。
所以引入启发式搜索策略。
启发式搜索就是利用启发性信息进行制导的搜索。
它有利于快速找到问题的解。
由八数码问题的部分状态图可以看出,从初始节点开始,在通向目标节点的路径上,各节点的数码格局同目标节点相比较,其数码不同的位置个数在逐渐减少,最后为零。
所以,这个数码不同的位置个数便是标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息,利用这个信息就可以指导搜索。
即可以利用启发信息来扩展节点的选择,减少搜索范围,提高搜索速度。
启发函数设定。
对于八数码问题,可以利用棋局差距作为一个度量。
搜索过程中,差距会逐渐减少,最终为零,为零即搜索完成,得到目标棋局。
3. 系统实施3.1 系统开发环境Windows操作系统、SQL Server 200X3.2 系统主要功能介绍该搜索为一个搜索树。
为了简化问题,搜索树节点设计如下:struct Chess//棋盘{ int cell[N][N];//数码数组int Value;//评估值Direction BelockDirec;//所屏蔽方向struct Chess * Parent;//父节点};int cell[N][N]; 数码数组:记录棋局数码摆放状态。
int Value; 评估值:记录与目标棋局差距的度量值。
Direction BelockDirec; 所屏蔽方向:一个屏蔽方向,防止回推。
Direction :enum Direction{None,Up,Down,Left,Right};//方向枚举struct Chess * Parent; 父节点:指向父亲节点。
下一步可以通过启发搜索算法构造搜索树。
搜索采用广度搜索方式,利用待处理队列辅助,逐层搜索(跳过劣质节点)。
搜索过程如下:(1)、把原棋盘压入队列;(2)、从棋盘取出一个节点;(3)、判断棋盘估价值,为零则表示搜索完成,退出搜索;(4)、扩展子节点,即从上下左右四个方向移动棋盘,生成相应子棋盘;(5)、对子节点作评估,是否为优越节点(子节点估价值小于或等于父节点则为优越节点),是则把子棋盘压入队列,否则抛弃;(6)、跳到步骤(2);3.3 处理流程图3.4 核心源程序#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include "time.h"#include "string.h"#include <queue>#include <stack>using namespace std;const int N=3;//3*3棋盘const int Max_Step=30;//最大搜索深度enum Direction{None,Up,Down,Left,Right};//方向struct Chess//棋盘{int cell[N][N];//数码数组int Value;//评估值Direction BelockDirec;//所屏蔽方向struct Chess * Parent;//父节点};//打印棋盘void PrintChess(struct Chess *TheChess){printf("------------------------------------------------------------------------\n");for(int i=0;i<N;i++){printf("\t");for(int j=0;j<N;j++){printf("%d\t",TheChess->cell[i][j]);}printf("\n");}printf("\t\t\t\t差距:%d\n",TheChess->Value);}struct Chess * MoveChess(struct Chess * TheChess,Direction Direct,bool CreateNewChess) {struct Chess * NewChess;//获取空闲格位置int i,j;for(i=0;i<N;i++){bool HasGetBlankCell=false;for(j=0;j<N;j++){if(TheChess->cell[i][j]==0){HasGetBlankCell=true;break;}}if(HasGetBlankCell)break;}//移动数字int t_i=i,t_j=j;bool AbleMove=true;switch(Direct){case Up:t_i++;if(t_i>=N)AbleMove=false;break;case Down:t_i--;if(t_i<0)AbleMove=false;case Left:t_j++;if(t_j>=N)AbleMove=false;break;case Right:t_j--;if(t_j<0)AbleMove=false;break;};if(!AbleMove)//不可以移动则返回原节点{return TheChess;}if(CreateNewChess){NewChess=new Chess();for(int x=0;x<N;x++){for(int y=0;y<N;y++)NewChess->cell[x][y]=TheChess->cell[x][y];}}elseNewChess=TheChess;NewChess->cell[i][j]=NewChess->cell[t_i][t_j];NewChess->cell[t_i][t_j]=0;return NewChess;}//初始化一个初始棋盘struct Chess * RandomChess(const struct Chess * TheChess){int M=30;//随机移动棋盘步数struct Chess * NewChess;NewChess=new Chess();memcpy(NewChess,TheChess,sizeof(Chess));srand((unsigned)time(NULL));for(int i=0;i<M;i++){int Direct=rand()%4;//printf("%d\n",Direct);NewChess=MoveChess(NewChess,(Direction) Direct,false);}return NewChess;}//估价函数int Appraisal(struct Chess * TheChess,struct Chess * Target) {int Value=0;for(int i=0;i<N;i++){for(int j=0;j<N;j++){if(TheChess->cell[i][j]!=Target->cell[i][j])Value++;}}TheChess->Value=Value;return Value;}//搜索函数struct Chess * Search(struct Chess* Begin,struct Chess * Target) {Chess * p1,*p2,*p;int Step=0;//深度p=NULL;queue<struct Chess *> Queue1;Queue1.push(Begin);//搜索do{p1=(struct Chess *)Queue1.front();Queue1.pop();for(int i=1;i<=4;i++)//分别从四个方向推导出新子节点{Direction Direct=(Direction)i;if(Direct==p1->BelockDirec)//跳过屏蔽方向continue;p2=MoveChess(p1,Direct,true);//移动数码if(p2!=p1)//数码是否可以移动{Appraisal(p2,Target);//对新节点估价if(p2->Value<=p1->Value)//是否为优越节点{p2->Parent=p1;switch(Direct)//设置屏蔽方向,防止往回推{case Up:p2->BelockDirec=Down;break;case Down:p2->BelockDirec=Up;break;case Left:p2->BelockDirec=Right;break;case Right:p2->BelockDirec=Left;break;}Queue1.push(p2);//存储节点到待处理队列if(p2->Value==0)//为0则,搜索完成{p=p2;i=5;}}else{delete p2;//为劣质节点则抛弃p2=NULL;}}}Step++;if(Step>Max_Step)return NULL;}while(p==NULL || Queue1.size()<=0);return p;}main(){Chess * Begin,Target,* T;//设定目标棋盘[0 1 2],[3 4 5],[6 7 8]for(int i=0;i<N;i++){for(int j=0;j<N;j++){Target.cell[i][j]=i*N+j;}}//获取初始棋盘Begin=RandomChess(&Target);Appraisal(Begin,&Target);Begin->Parent=NULL;Begin->BelockDirec=None;Target.Value=0;printf("目标棋盘:\n");PrintChess(&Target);printf("初始棋盘:\n");PrintChess(Begin);//图搜索T=Search(Begin,&Target);//打印if(T){/*把路径倒序*/Chess *p=T;stack<Chess *>Stack1;while(p->Parent!=NULL){Stack1.push(p);p=p->Parent;}printf("搜索结果:\n");while(!Stack1.empty()){PrintChess(Stack1.top());Stack1.pop();}printf("\n完成!");}elseprintf("搜索不到结果.深度为%d\n",Max_Step);scanf("%d",T);}3.5 系统运行结果4. 开发心得4.1 设计存在的问题完全能解决简单的八数码问题,但对于复杂的八数码问题还是无能为力。