文件名称：matlab广度优先算法代码-Search-Algorithms-BFS-DFS-A-:搜索算法-BFS-DFS-A-
文件大小：563KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 01:35:06
系统开源
matlab广度优先算法代码搜索算法-BFS-DFS-A-star 搜索是AI中解决问题的通用技术。 这个项目将使您开始使用这些不同的算法： 蛮力搜索策略 广度优先搜索：它从根节点开始，先探索相邻节点，然后再向下一级邻居移动。 每次生成一棵树，直到找到解决方案。 可以使用FIFO队列数据结构来实现。 此方法提供了最短的解决方案路径。 缺点：由于保存了每个级别的节点用于创建下一个节点，因此它会占用大量内存空间。 存储节点的空间要求是指数级的。 ） 深度优先搜索：它是通过LIFO堆栈数据结构递归实现的。 它仅按不同顺序创建与“广度优先”方法相同的节点集。 缺点：该算法可能不会终止并在一条路径上无限进行。 解决此问题的方法是选择截止深度。 如果理想截止值是d，并且选择的截止值小于d，则该算法可能会失败。 如果选择的截止值大于d，则执行时间会增加。 知情（启发式）搜索策略 星级搜索：这是“最佳优先”搜索的最著名形式。 它避免了扩展已经很昂贵的路径，而是首先扩展了最有希望的路径。f（n）= g（n）+ h（n），其中： g（n）到达节点的成本（到目前为止） h（n）从节点到目标的估计成本 f（n
【文件预览】：
Search-Algorithms-BFS-DFS-A--main
----tree1.mat(253B)
----tree2.mat(273B)
----src()
--------CoutVariable.m(181B)
--------Matrix2List.m(543B)
--------RechercheEnLArgeur.m(1004B)
--------AnimatePath.m(698B)
--------IncidentList.m(2KB)
--------Astar.m(2KB)
--------DisplayScenario.m(549B)
--------distance.m(206B)
--------CreateScenario.m(2KB)
--------IncidentMatrix.m(2KB)
--------IncidentList2.m(1KB)
--------RechercheEnProfondeur.m(1002B)
--------IncidentMatrix2.m(1KB)
--------AstarMan.m(2KB)
--------.gitkeep(1B)
--------TP1.m(2KB)
----Compte Rendu .pdf(581KB)
----README.md(5KB)