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8 자 퍼즐 게임에서 두 개의 자손 보드 배열 중에서 선택하는 방법은 무엇입니까?

저는 8 퍼즐 풀이를 쓰려고하는데, 아직 할 수 없었습니다 : 저는 맨하탄 우선 순위 함수를 사용합니다. 그리고 동일한 우선 순위 값을 가진 경우 자손 보드 배열 사이에서 선택하는 방법을 궁금합니다. 예를 들어 : 이 초기 보드 구성이다 8 1 3 4 2 7 6 5 와 그 하위 보드 배열 : I 8 1 3

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휴리스틱 함수와 평가 함수의 차이점

검색 알고리즘과 휴리스틱 검색에 대해 읽고 있는데 휴리스틱과 평가 함수에 대해 약간 혼란 스럽습니다. 사람들은 겉으로는 똑같은 것을 설명하기 위해 아주 자유롭게 사용하는 것 같습니다. 내가 뭘 놓치고 있니?

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8-Puzzle에 대한 A * 검색의 문제점은 무엇입니까? 잘못 타일 수 - H2 : 총 맨해튼 거리 - H3 : 위의</p> <p>의 합이 움직이는 타일은 H1은 - 가 :

나는 8 퍼즐을 해결하기 위해 이러한 휴리스틱와 A * 검색을 사용하는 것을 시도하고있다 4 1 2 5 8 3 7 0 6 및 8 6 7 2 5 4 3 0 1 : 0 내 목표로 알려진이 세트를 해결하는 것입니다 내가 가지고있는 문제는 현재 구현 된 A *를 사용하면 첫 번째 문제는 해결할 수 있지만 두 번째 문제는 해결할 수 없다는 것입니다.

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A * 검색에 의해 주어진 차선책.

다음 그래프가 A * 검색에서 차선책을 어떻게 제시하는지 이해할 수 없습니다. 위의 그래프는 A * 검색이 차선책 인 경우, 즉 경험적으로 허용되지만 일관성이없는 경우의 예입니다. 각 노드는 그 노드에 대응하는 경험적 가치를 가지고 있으며, 노드를 가로 지르는 가중치가 주어집니다. 어떻게 A * 검색이 노드를 확장 할 것인지 이해하지 못합니다.

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Cryptarithmetic 퍼즐을 해결하는 방법은 무엇입니까?

인공 지능을 공부하고 있습니다. 지금까지 참고 도서의 몇 장을 읽었습니다 : Artificial Intelligence, 2 판, Elaine Rich 및 Kevin Knight. 나는이 문제를 '암호 해독 문제'라고 불렀다. 누구든지 내게 비디오 튜토리얼이나 모든 예제를 사용하여이 특정 문제를 해결하는 방법을 설명 할 참조 자료를 제공 할 수 있습니까?

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블러 백분율과 시그마와 반지름의 관계

지금은 GraphicsMagick (ImageMagick 독립 포크)으로 뒷받침 된 이미지 처리 플로우를 만들고 있는데, blur 옵션을 추가하고 싶습니다. 그러나 가우시안 블러에 익숙하지 않은 사용자와 radius 및 sigma 매개 변수. 그래서 그들은 대신에 흐림 percentage을 받아달라고 부탁했습니다. 나는 흐림 효과 percentage 뒤에있

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A * 알고있는 알고리즘을 가진 알고리즘

나는 A * 알고리즘을 연구 중이다. 다음 질문이 있습니다. 동일한 검색 프로세스에서 다른 경험적 방법을 사용할 수 있습니까? 일부 노드의 경우 이러한 각 노드에서 최종 노드까지의 실제 비용이 있습니다. 이 노드의 휴리스틱 (heuristic)으로이 비용을 사용할 수 있습니까? 다른 노드 (엔드 노드 비용을 알지 못함)에 대해 유클리드 또는 다른 메트릭을

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맨해튼의 휴리스틱과 함께 IDA * 알고리즘의 올바른 구현은 무엇입니까?

목표 C에서 15 가지 퍼즐 문제를 해결하기 위해 IDA * 알고리즘을 구현하려고합니다. 알고리즘을 잘 구현했지만 정확한 결과를 얻지 못했습니다. 다음은 내 코드입니다. - (TreeNode *)IDAStarSolution:(TreeNode *)startState { int limit = 5;//2*[startState fx]; appDelegate.

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휴리스틱 함수의 의미

나는 휴리스틱 함수의 의미를 찾았지만, 내가 가진 모든 것은 it's function that ranks alternatives in search algorithms.입니다. 그러나 그것은 휴리스틱 스의 완전한 정의가 아니라고 봅니다. 예를 들어, Disjoint Union Set 문제에서 트리 랭크의 휴리스틱이 사용되지만 검색이 없습니다! 아직 이해가 안

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지도에서 최단 경로 찾기에 대한 경험적 배경

지도에서 두 스테이션 간의 최단 경로를 찾기 위해 Dijkstra algorithm을 사용했습니다. 한 스테이션에서 다른 스테이션으로가는 비용은 모든 링크에서 동일합니다. 그러나 문제는 Dijkstra이 소스에서 모든 스테이션까지 최소 비용 경로를 찾으려고한다는 것입니다. 목적지까지의 최소 비용 경로가 발견되면 검색을 중지하고 싶습니다. 그래서 저는 A*