Question

我的人工智能课程中有一个项目。我需要为我的程序实现Greedy Search算法。我的项目描述是：给出了两个名为“tree.txt”和“heuristic.txt”的文本文件。 “tree.txt”将定义搜索树，其中每一行将包含父子关系和它们之间的路径成本。每个数据将用空格分隔。

e.g。

A B 5

A C 3

B D 6

第一行中的第一个字符是Start节点（此处为A），目标节点为“G”。

“heuristic.txt”将定义启发式，h（n），值。每行将包含每个节点的启发式值。每个数据将用空格分隔。

e.g。

A 20

B 15

C 18

输出：程序应该提供从起始节点到目标的解决方案路径和路径成本。

现在我的问题是我从理论上熟悉贪婪搜索，但实际上从未在编码中实现过。我真的不知道从哪里开始。我们可以用任何语言自由开发我们的程序。大多数情况下，我有Java和C＃的技能。如果有人可以给我一些想法，或者帮助我提供任何类似的例子或教程。任何形式的帮助将不胜感激。很抱歉这么多的写作。提前谢谢：）））

Answer 1

我建议使用python这个解决方案。要在程序中实现图形，请使用简单的python字典。这是代码：

class Tree:

     def _init_(self,dict,heuristic):
     self.tree=tree
     self.heuristic=heuristic



     def getHeuristicValue(self,state)
     value=self.heuristic.get(state)
     return value

构造函数调用类似于：

g = Graph({'A':{'B':5,'C':3},'B':{'D':6}},{'A':20,'B':15,'C':18})

getHeuristic python函数传递接受一个状态作为参数，并返回该状态的启发式值。

要了解python的字典类，我建议你阅读the tutorial

要使用python实现搜索算法，您应该实现这个简单的伪代码：

function Tree-Search(initialNode,goalNode) returns a solution,or failure
frontier.push(initialNode) with the value of the function heuristic(initialNode.state)+the path cost to reaxh this node
while(frontier)
  node<-frontier.pop()
  if node.state==GoalNode.state
    return node
  expand node, adding the resulting nodes to the frontier
return None

对于边界，您必须使用优先级队列，因为您必须使用较低值g(n)+h(n)弹出节点（其中g(n)是到达此节点的路径成本，h(n)是启发式函数的值。）

要实现优先级队列，您应该使用标准库heapq

的堆

节点是一个必须包含四个组件的数据结构：

node.state ：节点对应的状态空间中的状态。

node.parent ：搜索树中生成此节点的节点。

node.action ：应用于父级以生成节点的操作。

node.pathCost ：是g（n），从初始状态到节点的路径成本。

最后，为了扩展节点，你可以使用这个python函数：

def actions(self,state):
    '''return a tuple that contain the state child of state '''
    return tuple(self.tree.get(state))

我建议您查看问题this。

您可以简单地从算法输出返回的node.state返回解决方案，而node.parent不是null，这是您的解决方案。

我希望这对你的项目有用。

如何实现贪心搜索算法

1 个答案: