【摘 要】
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在人工智能研究中,数码问题常被用来作为一些搜索算法的测试实例.数码问题的搜索空间巨大,对于24数码问题,目前最好的启发式搜索算法找到最优解(最少移动步数)通常也至少需要
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在人工智能研究中,数码问题常被用来作为一些搜索算法的测试实例.数码问题的搜索空间巨大,对于24数码问题,目前最好的启发式搜索算法找到最优解(最少移动步数)通常也至少需要2.25小时[1].遗传算法具有简单、通用、鲁棒性强的特点,适合于在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解.该文给出了求解该问题的遗传算法,并针对遗传算法容易过早收敛的问题,对传统遗传算法进行了改进.通过用多个随机生成的15数码和24数码问题作为测试实例,本算法均在较短的时间内找到了问题的解,从而证明了算法的有效性.
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