Jan, 2023

通过三种启发式方法的混合来解决十五数码问题

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TL;DR本文利用 Bidirectional A * 算法及三种启发式算法（曼哈顿距离、线性位差和行走距离）解决了 Fifteen Puzzle 问题，并将这三种启发式算法混合运用，有效减少了算法生成状态数和扩展节点数，大大降低了空间复杂度，保证了最优解或接近最优解。
fifteen puzzlebidirectional a*heuristicsstate spacealgorithm
发现论文，激发创造
  • 基于图遗传算法的自动化拼图验证以实现更快的游戏设计

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    Feb, 2023

  • Sokoban 初始状态的程序化生成

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    Jul, 2019

  • 用于最优经典计划的高维势启发式

    本研究尝试寻找一种比先前方法更有效的状态空间搜索算法，并通过构造新的图形结构来实现可行性和可解性的结果。

    Sep, 2019

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    本论文将 A * 启发式搜索算法转化为逐步改进的任意时间算法，采用加权启发式搜索找到近似解，继续 weighted search 以找到更好的解并改善当前解的低下性，形成了一个能够在搜索时间和解决方案质量之间灵活权衡的任意启发式搜索算法，具有较高的适用性和广泛性。

    Oct, 2011

  • 基于可信度的潜在空间经典规划启发式

    LatPlan 通过无标签图像数据学习领域无关的经典计划器模型，提出了基于可信性的启发式方法 PBH，可以显著提高图像拼图和汉诺塔领域的有效解决方案数量。

    Jun, 2023

  • 基于遗传算法的大型拼图问题求解器

    本文介绍了基于遗传算法的拼图解决方案，并提出了一种新颖的合并两个 “父” 解决方案的程序，这些父方案是通过检测、提取和组合正确装配的拼图段而得到的，以获得一个改进的 “子” 解决方案。该算法的性能是目前最先进的，可以更快地和更准确地解决以前尝试过的拼图，也可以解决以前从未尝试过的尺寸的拼图。此外，本文还创建了以前不可用的大型图像基准，共享数据集和所有结果以供未来测试、比较评估拼图解决方案。

    Nov, 2017

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    Jul, 2023

  • 使用神经网络学习特定搜索空间启发式算法

    建议并评估了一种系统，该系统学习了一种用于基于正向搜索的满足经典规划的神经网络启发式函数。我们的系统从头开始学习目标估计器，并生成训练数据。通过反向回归搜索或通过反向搜索从给定或猜测的目标状态生成培训数据。

    Jun, 2023

  • 跳跃链接

    介绍了用于加速一类组合拼图问题的深度优先搜索算法的两个技巧，一是在双向链表上实现可逆局部操作，二是添加一个代表多米诺骨牌标识的幽灵正方形，因此算法的性能得到优化。

    Nov, 2000

  • 网格图可达性和益智游戏

    我们研究了求解迷宫类问题的 CP 和 SAT 方法，提出了一种新的可达性编码，并通过实验证明这种新编码在以 SAT 为范式的规划问题中，尤其是考虑到同时执行多个动作时是非常适用的。

    Oct, 2023