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我在一本人工智能书籍中读到，用于模拟或游戏中寻路的流行算法(A-Star、Dijkstra)也被用来解决众所周知的“15 谜题”。
任何人都可以给我一些关于如何将 15 个谜题简化为节点和边图的指示，以便我可以应用其中一种算法吗？
如果我将图中的每个节点视为一个游戏状态，那么该树不会变得很大吗？或者这只是做到这一点的方法？
最佳答案
对于 15 个拼图的 A-Star 来说，一个很好的启发方法是位于错误位置的方格数量。因为每个错位的方格至少需要 1 次移动，所以错位的方格数量保证小于或等于解决谜题所需的移动次数，这使其成为 A-Star 的合适启发式方法.
关于artificial-intelligence - 如何使用 A-Star 或 Dijkstra 算法解决 15 个难题？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/94975/
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