迷宫学习+PPI
迷宫问题算法
迷宫问题算法一、引言迷宫问题是一个经典的算法问题，对于寻找路径的算法有着广泛的应用。
迷宫是一个由通路和墙壁组成的结构，从起点出发，要找到通往终点的路径。
迷宫问题算法主要解决的是如何找到一条从起点到终点的最短路径。
二、DFS（深度优先搜索）算法深度优先搜索算法是迷宫问题求解中最常用的算法之一。
其基本思想是从起点开始，沿着一个方向不断向前走，当走到无法继续前进的位置时，回退到上一个位置，选择另一个方向继续前进，直到找到终点或者无路可走为止。
1. 算法步骤1.初始化一个空栈，并将起点入栈。
2.当栈不为空时，取出栈顶元素作为当前位置。
3.如果当前位置是终点，则返回找到的路径。
4.如果当前位置是墙壁或者已经访问过的位置，则回退到上一个位置。
5.如果当前位置是通路且未访问过，则将其加入路径中，并将其邻居位置入栈。
6.重复步骤2-5，直到找到终点或者栈为空。
2. 算法实现伪代码以下为DFS算法的实现伪代码：procedure DFS(maze, start, end):stack := empty stackpath := empty listvisited := empty setstack.push(start)while stack is not empty docurrent := stack.pop()if current == end thenreturn pathif current is wall or visited.contains(current) thencontinuepath.append(current)visited.add(current)for each neighbor in getNeighbors(current) dostack.push(neighbor)return "No path found"三、BFS（广度优先搜索）算法广度优先搜索算法也是解决迷宫问题的常用算法之一。
ai关于迷宫问题求解的文献
ai关于迷宫问题求解的文献迷宫求解是人工智能领域最基本的搜索算法，用于解决复杂状况下的最优化问题，可以应用于机器人路径求解，自然语言处理，控制理论，智能推理等。
随着人工智能的发展，求解迷宫的方法也越来越多样化，其中一种最广泛应用的是AI技术。
AI迷宫求解方法主要通过深度学习和机器学习的技术来解决迷宫的问题，深度学习是一种利用多层非线性神经网络来实现计算机对数据进行可靠性解释的技术。
它可以快速分析迷宫图形，找到最优路径，并最终解决迷宫问题。
机器学习是一种探索数据不断提高神经网络性能的技术，它可以分析迷宫图形，并从中学习规律。
有关AI迷宫求解的文献已有不少，其中比较具有代表性的是Rosenblatt“机器网络学习的一种技术”（1959年），Hammer“机器学习迷宫求解”（1973年），Ward“利用机器学习解决迷宫问题”（1986年），Ushimaya“深度学习迷宫求解”（1996年），Gray“人工智能算法与迷宫求解”（1997年）。
Rosenblatt的研究是最早的，他研究了如何使用机器学习方法来求解迷宫问题，他提出了一种简单的机器学习算法。
Hammer的研究通过分析迷宫轨迹，从而构建一个有效的解决迷宫的机器学习模型，他还研究了可以用来搜索最佳路径的坐标系统。
Ward在此基础上提出了一种机器学习算法，主要通过学习识别迷宫模型，从而解决迷宫问题。
Ushimaya开发了一种深度神经网络，它可以分析大量迷宫图形，帮助机器学习解决迷宫问题。
Gray提出了一种用于解决迷宫问题的人工智能算法，它可以实现自主导航，搜索最优解，并在多种场景环境中解决迷宫问题。
AI对迷宫求解的应用不仅解决了传统的解决迷宫的方法的局限性，而且具有较高的灵活性和可扩展性，可以为人工智能在多个领域的应用提供帮助。
AI迷宫求解的研究和发展不断在深化，新的算法也在不断发展和完善，以更好地适应不断变化的迷宫难题。
相比于传统的AI算法，AI强化学习技术更加适合复杂迷宫问题，可以提高机器学习算法的性能，解决各种复杂的状况。
迷宫问题_上机实验报告
一、实验目的1. 熟悉迷宫问题的基本概念和解决方法。
2. 掌握一种或多种迷宫求解算法。
3. 通过编程实践，提高算法设计和编程能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发工具：PyCharm三、实验内容迷宫问题是指在一个二维网格中，给定起点和终点，求解从起点到终点的路径。
本实验采用深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种算法进行迷宫求解。
1. 深度优先搜索（DFS）（1）算法原理：DFS算法是一种非确定性算法，其基本思想是沿着一个分支一直走到底，直到无法继续为止，然后回溯到上一个节点，再选择另一个分支继续走。
（2）算法步骤：a. 初始化迷宫，将起点设置为当前节点，将终点设置为目标节点。
b. 创建一个栈，将起点入栈。
c. 当栈不为空时，执行以下操作：a. 弹出栈顶元素，将其标记为已访问。
b. 判断是否为终点，如果是，则输出路径并结束算法。
c. 获取当前节点的上下左右邻居节点，如果邻居节点未被访问，则将其入栈。
d. 当栈为空时，算法结束。
（3）代码实现：```pythondef dfs(maze, start, end):stack = [start]visited = set()path = []while stack:node = stack.pop()if node == end:return path + [node]visited.add(node)for neighbor in get_neighbors(maze, node): if neighbor not in visited:stack.append(neighbor)path.append(node)return Nonedef get_neighbors(maze, node):x, y = nodeneighbors = []if x > 0 and maze[x-1][y] == 0:neighbors.append((x-1, y))if y > 0 and maze[x][y-1] == 0:neighbors.append((x, y-1))if x < len(maze)-1 and maze[x+1][y] == 0:neighbors.append((x+1, y))if y < len(maze[0])-1 and maze[x][y+1] == 0:neighbors.append((x, y+1))return neighbors```2. 广度优先搜索（BFS）（1）算法原理：BFS算法是一种确定性算法，其基本思想是从起点开始，按照一定顺序遍历所有节点，直到找到终点。
数据结构试验——迷宫问题
数据结构试验——迷宫问题（一）基本问题1.问题描述这是心理学中的一个经典问题。
心理学家把一只老鼠从一个无顶盖的大盒子的入口处放入，让老鼠自行找到出口出来。
迷宫中设置很多障碍阻止老鼠前行，迷宫唯一的出口处放有一块奶酪，吸引老鼠找到出口。
简而言之，迷宫问题是解决从布置了许多障碍的通道中寻找出路的问题。
本题设置的迷宫如图1所示。
图1 迷宫示意图迷宫四周设为墙；无填充处，为可通处。
设每个点有四个可通方向，分别为东、南、西、北(为了清晰，以下称“上下左右”)。
左上角为入口。
右下角为出口。
迷宫有一个入口，一个出口。
设计程序求解迷宫的一条通路。
2.数据结构设计以一个m×n的数组mg表示迷宫，每个元素表示一个方块状态，数组元素0和1分别表示迷宫中的通路和障碍。
迷宫四周为墙，对应的迷宫数组的边界元素均为1。
根据题目中的数据，设置一个数组mg如下int mg[M+2][N+2]={{1,1,1,1,1,1,1,1},{1,0,0,1,0,0,0,1},{1,1,0,0,0,1,1,1},{1,0,0,1,0,0,0,1},{1,0,0,0,0,0,0,1},{1,1,1,1,1,1,1,1}};在算法中用到的栈采用顺序存储结构，将栈定义为Struct{ int i; //当前方块的行号int j; //当前方块的列号int di; //di是下一个相邻的可走的方位号}st[MaxSize];// 定义栈int top=-1 //初始化栈3设计运算算法要寻找一条通过迷宫的路径，就必须进行试探性搜索，只要有路可走就前进一步，无路可进，换一个方向进行尝试；当所有方向均不可走时，则沿原路退回一步（称为回溯），重新选择未走过可走的路，如此继续，直至到达出口或返回入口（没有通路）。
在探索前进路径时，需要将搜索的踪迹记录下来，以便走不通时，可沿原路返回到前一个点换一个方向再进行新的探索。
后退的尝试路径与前进路径正好相反，因此可以借用一个栈来记录前进路径。
迷宫问题算法
迷宫问题算法随着计算机技术的发展，我们能够利用计算机的能力来解决一些复杂的问题。
其中一个有意思的问题就是迷宫问题，也就是如何从一个迷宫的入口走到出口。
本文将向大家介绍迷宫问题的算法及其实现。
一、迷宫问题的形式化定义一个迷宫可以被看做是一个有向图，其中每个节点表示一个房间，边表示房间之间的通路。
我们假设每个房间有四个方向，上下左右，故有向图的每个节点最多有四个邻居节点。
假设起点为S，终点为T，每个节点的代价为1，表示每个走过的房间代价都是一样的。
我们的目标是找到一条S到T的最短路径。
如果这条路径不存在，则说明从S无法到达T。
二、基于深度优先搜索的解法深度优先搜索是一种基于回溯的搜索方法，其思路是从起点开始，递归地遍历每个节点，在遍历过程中标记已访问过的节点，直到找到终点或者所有节点都被遍历过。
对于迷宫问题，深度优先搜索的具体实现可以作为如下所示：```pythondef dfs(maze, visited, x, y, endX, endY, steps):if x == endX and y == endY:return stepsif visited[x][y]:return float('inf')visited[x][y] = TrueminSteps = float('inf')for dx, dy in ((0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)):nx, ny = x + dx, y + dyif 0 <= nx < len(maze) and 0 <= ny < len(maze[0]) and maze[nx][ny] == 0:newSteps = dfs(maze, visited, nx, ny, endX, endY, steps + 1)minSteps = min(minSteps, newSteps)visited[x][y] = Falsereturn minSteps```在这个实现中，我们使用了一个visited数组来记录每个节点是否被访问过，1表示被访问过，0表示未被访问过。
脑声常谈：聊一聊Morris水迷宫实验中的几种“另类”测试方法和应用
脑声常谈：聊一聊Morris水迷宫实验中的几种“另类”测试方法和应用我们都知道，Morris水迷宫实验经典的测试程序主要包括定位航行试验和空间探索试验两个部分，很多学者都采用此方法研究动物的空间学习记忆能力。
可以毫不夸张的说，做过动物行为实验的老师一定都或多或少的接触过或开展过Morris水迷宫测试，Morris水迷宫实验的经典方法被广泛应用，但Morris水迷宫实验并不总是得到最佳使用。
其中一些源于对获得最佳数据最重要的设备和测试程序方面的认识不足。
在这里，我们提供了对测试方法、设备、关键特性和注意事项方面的归纳，供大家参考交流。
MWM 不是通常意义上的迷宫——也就是说，它不是迷宫；相反，它是一个开放的圆形水池，大约一半充满了水。
内部设计使其尽可能接近无特色。
这是一个“迷宫”，动物必须搜索才能找到一个相对较小的目标（一个隐藏的平台），该目标被淹没在水面以下并放置在固定位置。
通过在水中放置不透明材料（通常是食用色素染料或聚丙烯颗粒），通过创建几乎不可见的平台与背景颜色匹配，或通过在彩色背景下使用透明平台来伪装平台，从而使其模糊不清动物在游泳时看到的与水的低视觉纵横比。
水迷宫迷宫的两条主轴线是标准的，每条线将迷宫一分为二，相互垂直，形成一个假想的“+”。
每条线的末端划分出四个基本点：北(N)、南 (S)、东 (E) 和西 (W)。
这些不是真正的磁罗盘方向，而是指 S 是实验者的位置，N 是在相反的点，E 是实验者的右边，W 是实验者的左边。
以这种方式划分迷宫会创建四个相等的象限。
该平台位于其中一个象限的中间。
实验员可以将平台保持在一个象限进行所有试验，也可以用每个象限中的平台测试四分之一的动物。
后一种方法抵消了可能的象限效应。
平台通常位于中心和墙壁之间的中间。
空间学习这是最基本的MWM实验，原理是当动物从水池边不同随机位置入水后，必须学会使用远端提示导航到隐藏平台的直接路径。
学习试验为期 5 天，每天进行 4 次试验。
迷宫问题求解PPT课件
机遇
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，越来越多的算法和模型被应用于迷宫问题求解，如深度学习、强化学 习等。这些算法和模型在处理大规模、复杂迷宫问题方面展现出了强大的潜力和优势，为迷宫问题求解带来了新 的机遇和突破。
并行化搜索适用于具 有良好并行性的迷宫 问题，可以显著提高 求解效率。
通过使用并行计算资 源，可以同时搜索多 个路径，加快求解速 度。
04
迷宫求解的实践案例
简单的迷宫求解
使用深度优先搜索（DFS）
01
从起点开始，探索所有可能的路径，直到找到终点或无路可走。
使用广度优先搜索（BFS）
02
按照从起点到终点的路径长度，逐层搜索，直到找到终点或无
未来研究方向
算法优化
智能化求解
应用拓展
理论分析
针对迷宫问题求解，进一步优 化现有算法和模型，提高求解 效率和质量。研究新的算法和 模型，以更好地处理大规模、 复杂迷宫问题。
结合人工智能和机器学习技术 ，研究智能化求解方法，如基 于深度学习的路径规划、强化 学习算法等。通过智能化技术 提高迷宫问题求解的自动化和 智能化水平。
路可走。
使用回溯法
03
从起点开始，尝试所有可能的路径，如果遇到死胡同或无法到
达终点，则回溯到上一个节点，继续尝试其他路径。优先搜索，在迷宫中寻找 最短路径。
使用遗传算法
模拟生物进化过程，通过交叉、变异等操作，寻 找最优解。
使用模拟退火算法
模拟物理退火过程，通过随机扰动和接受概率， 寻找最优解。
数据结构迷宫问题实验报告
《数据结构与算法设计》迷宫问题实验报告——实验二专业：物联网工程班级：物联网1班学号：********姓名：***一、实验目的本程序是利用非递归的方法求出一条走出迷宫的路径，并将路径输出。
首先由用户输入一组二维数组来组成迷宫，确认后程序自动运行，当迷宫有完整路径可以通过时，以0和1所组成的迷宫形式输出，标记所走过的路径结束程序；当迷宫无路径时，提示输入错误结束程序。
二、实验内容用一个m*m长方阵表示迷宫，0和1分别表示迷宫中的通路和障碍。
设计一个程序对于任意设定的迷宫，求出一条从入口到出口的通路，或得出没有通路的结论。
三、程序设计1、概要设计（1）设定栈的抽象数据类型定义ADT Stack{数据对象：D={ai|ai属于CharSet，i=1、2…n，n>=0}数据关系：R={<ai-1,ai>|ai-1,ai属于D，i=2,3,…n}基本操作：InitStack(&S)操作结果：构造一个空栈Push（&S，e）初始条件：栈已经存在操作结果：将e所指向的数据加入到栈s中Pop（&S,&e）初始条件：栈已经存在操作结果：若栈不为空，用e返回栈顶元素，并删除栈顶元素Getpop（&S，&e）初始条件：栈已经存在操作结果：若栈不为空，用e返回栈顶元StackEmpty(&S)初始条件：栈已经存在操作结果：判断栈是否为空。
若栈为空，返回1，否则返回0Destroy(&S)初始条件：栈已经存在操作结果：销毁栈s}ADT Stack（2）设定迷宫的抽象数据类型定义ADT yanshu{数据对象：D={ai,j|ai,j属于{‘’、‘*’、‘@’、‘#’},0<=i<=M,0<=j<=N}数据关系：R={ROW,COL}ROW={<ai-1,j,ai,j>|ai-1,j,ai,j属于D，i=1,2,…M,j=0,1,…N}COL={<ai,j-1,ai,j>|ai,j-1,ai,j属于D,i=0,1,…M，j=1,2,…N}基本操作：InitMaze(MazeType &maze, int a[][COL], int row, int col){初始条件：二维数组int a[][COL],已经存在，其中第1至第m-1行，每行自第1到第n-1列的元素已经值，并以值0表示障碍，值1表示通路。
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PPI
A
前脉冲抑制的含义是：由出现在强的惊反射刺 激之前一定时间内的弱感觉刺激对惊反射所产 生的抑制作用
B
Prepulse Startling Stimulus Startling Response
Braff等人（1978）首次报告了在精神分裂症病人中的PPI缺 失现象。他们以71分贝的声音作为前脉冲刺激，以104分贝的 白噪音作为惊反射刺激。结果发现，在前脉冲刺激和惊反射 刺激的时间间隔为60毫秒和120毫秒两种情况下，精神分裂症 病人和正常人相比，显示出了PPI缺失。进一步的临床研究支 持了这一结果，并发现精神分裂症病人的PPI异常与几种重要 的临床阳性、阴性症状有密切的相关。抗精神药物在缓解精 神分裂症症状的同时也可降低PPI的缺失。
场迷宫,U迷宫等; ❖ 70-80年代:高架放射迷宫,水迷宫等。
❖ 目前在各类研究中最常用的有T迷宫,以及4臂以上的放射迷 宫和水迷宫。
A
B
A
C
2. 迷宫研究内容
❖ 多年以来,利用迷宫进行动物学习、记忆、觅食策 略、空间认知等多方面的研究.涉及的动物被试有 鸟、鱼、蛙、蚯蚓、蜗牛、猫、狗等,而最常用的 是大鼠和小鼠.
实验八
短期社会隔离对大鼠前脉冲抑制功 能的影响
精神分裂症是一种严重而复杂的精神疾病，人群发病率高 达1%。它的典型症状包括思维混乱、幻觉、错觉和妄想等 阳性症状，以及社会退缩、情感淡漠和意志消退等阴性症 状。早在1911年，Bleuler就认为，精神分裂症病人缺乏一 种将无关感觉信息“过滤”掉的能力。这种去除无关感觉 信息的干扰，以保证中枢神经系统对有用的感觉信息进行 深度编码处理的神经控制机制被称为感觉门控。
• 大鼠在除站台外的其它三个象限边缘头朝池壁入 水，每次的入水位置是随机的。每个象限2次， 随机安排；
• 记录大鼠自入水后找到平台的（1）时间即逃避 潜伏期，（2）行程，（3）搜索策略：分为随机 式、边缘式、趋向式和直线式。
• 每只大鼠爬上平台后，停留10秒钟，如果大
鼠在1分钟内未找到或爬上平台，将大鼠放置 平台10秒钟； • 一般情况下，正常大鼠在经过3~4个实验日 训练后，很快就学会以最快最佳的速度和策略 搜索到站台的确切位置。
入同一个臂。
❖ 完成这种任务，大鼠必须依靠参照记忆：迷宫 的样子和它不应该返回已经去过的臂等；其次 是工作记忆：每次实验它必须跟踪记载它已经 去过的地方，以做到不重象与仪器
1 小鼠T迷宫和八臂迷宫的觅食策略实验
❖ 实验对象：雄性昆明小鼠6只 ❖ 实验仪器：高架T迷宫和八臂迷宫
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感觉门控对于人类和其它哺乳动物维持正常的认知过程具 有至关重要的作用，如果感觉门控功能下降，正常的认知 活动就会受到干扰。精神分裂症病人所表现出的认知混乱 和情绪异常被认为是起源于感觉门控功能的缺失。建立精 神分裂症的动物模型的一个关键问题是如何通过动物行为 来反映感觉门控过程。
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惊反射是哺乳动物的一种最强的全身性反射活动。它可以 由突发性的强感觉刺激引起，并具有潜伏期短、刺激的累 加作用强、以及反应动态范围宽等特点。惊反射的前脉冲 抑制（prepulse inhibition， PPI）是目前所公认的各哺乳 动物种系所共有的一种感觉运动门控的模型。
实验六和七 迷宫学习
一 实验目的和原理
❖ 利用高架T迷宫和八臂迷宫,以小鼠为实验对象,观察小鼠 的觅食策略和学习记忆功能。
❖ 利用Morris水迷宫，观察大鼠的空间学习能力是否具有 性别差异。
1. 迷宫发展史及类型
❖ 19世纪末,Lubbock在昆虫研究中发明了迷宫; ❖ 20世纪30-40年代,不同类型的迷宫包括:T迷宫,环形迷宫,广
❖ 30秒后开始选择次实验。移开隔板，小鼠被放在 出发臂，观察小鼠所选择的目标臂。如果小鼠的 选择方向与强制次的方向相同，则是”得到-停留 “策略；反之，则是“得到-转移”策略。
❖ 记录每只动物的测试结果，两种策略的选择次数， 然后综合所有动物的结果进行统计分析。
2. 八臂迷宫
❖ 控制饮食与适应迷宫阶段同T迷宫实验
❖ 目前的研究指出：对于搜寻食物的大鼠，空间行 为的灵活性是以“得到-转移”策略为中介的。
2.2 记忆研究
❖ 记忆研究中比较常用的是放射迷宫,由若干个臂组 成,这些臂从一个中央平台放射出来。训练时，将 大鼠放入迷宫的中央区域，在不同的臂尽头放食物， 然后允许大鼠探究迷宫。经过反复的训练后，大鼠 收集食物变得很有效率，在每个试探中很少重复进
❖ 测验阶段：为缩短实验时间，将8个臂中的4个臂用 隔板挡住，只利用其中的4个臂。将食物任意放在4 个臂中的2个臂尽头，然后将动物放在迷宫中央， 观察并记录动物的觅食路线。每只动物进行8-10次 测验，三只动物轮流进行。
3 Morris水迷宫
• 每只大鼠接受训练6次，每次间隔3分钟，2只动 物轮流做；
2.1 动物的觅食策略
❖ 动物的觅食策略很多,对心理学家来说,研究动物认知 过程最重要的是“得到-停留（win-stay)”和“得到转移（win-shift）”策略。两种策略在自然环境中都 已发现，动物所处的生态环境、食源情况（集中与 分散）直接影响捕食者的策略。
❖ 研究者利用迷宫进行了一系列有关大鼠觅食策略 的实验研究，一般用T和Y迷宫来完成。这些迷 宫的共同特点是相对于一个选择点或出发点来说 有两个选择。
2 大鼠Morris水迷宫学习的性别差异
实验对象：SD 大鼠雌雄各1只 实验仪器：Morris水迷宫
三 实验方法与步骤
1. T迷宫
❖ 限制动物饮食,直至体重降低到最初体重的85%; ❖ 适应迷宫阶段:目的是让小鼠熟悉迷宫并学会跑到
左或右臂尽头来获得食物,每只小鼠要在迷宫中呆 20-30分钟.
❖ 测验阶段:每只小鼠要进行10回测验,每回包括两次, 强制次和选择次。强制次方向左右各5次，但随机安 排。具体过程是：首先进行强制次，按照事先随机 安排好的方向，如果是右，则将隔板放在左侧，阻 止小鼠进入左臂。当小鼠进入指定的目标臂后，在 目标臂尽头放1小粒食物，待小鼠吃完食物后，将其 放回笼内。