VC中利用人工智能解决八迷宫问题
前言随着计算机技术的发展，人工智能（Artificial intelligence，下文简称"AI"）已经成为世界各国一个热门的研究方向。对于这一领域的内容，国内起步较晚，目前虽然网络上各种编程文章很多，但是关于如何编程解决人工智能问题的文章和资料少之又少。近日，笔者有幸在国外网站上发现了这一篇精彩文章，该文通过VC实例来说明如何解决及实现人工智能问题，例子程序虽然相对来说比较简单，但有一定的代表性，对有兴趣研究这一领域的朋友们有借鉴意义。
一、"八迷宫"游戏简介
在大学进行AI模块开发的时候，我就开始着手写这篇文章，目的是介绍我所了解到的一些让人感兴趣的问题。对于什么是人工智能，我想没有任何人愿意花费大量时间进行争论。
当你读到这里的时候，推荐你下源代码，因为粘贴和拷贝的代码与源代码的作用相比是远远不及的。在本文中，我将使用一个单人游戏"八迷宫"作为一个例子，这个游戏的规则如下：
有一个3X3的网格，包含1到8这几个数（因此，有一个格子是空的），最初这8个数的排列是随机的，例如，下面的排列是一种可能情况：
| 6 | 1 | 7 |
| 3 | 4 | |
| 5 | 8 | 2 |
游戏玩家可以向东、南、西、北等方向移动这个空格，移动空格时，空格所占位置的数字将填补到原来空格的位置。例如，对于上图来说，如果向北移动空格，游戏的状态将如下图所示：
| 6 | 1 | |
| 3 | 4 | 7 |
| 5 | 8 | 2 |
当游戏状态实现如下所示的状态时，游戏结束。
| 1 | 2 | 3 |
| 8 | 4 | |
| 7 | 6 | 5 |
二、解决"八迷宫"问题的方法
解决上述问题的方法主要有以下几种：
1、Breadth First Search（按照"横向"原则搜索）.
2、Depth First Search（按照"深度"原则搜索）.
3、Heuristic Search（启发式搜索）.
4、A* search.
实现这些方法的代码非常相似，但是它们工作的方式是截然不同的。所有的上述方法都要使用一个链表，而且最初的链表都只有一个成员，它对应着游戏网格的最初状态。这个成员向它所有可能的子状态进行膨胀（每种移动所产生的结果都被考虑了进去），然后所有这些子状态都被添加到链表中。这种处理将在一个循环中进行持续处理，直到实现目标状态，也就是说直到游戏结束为止。
实现"八迷宫"单人游戏的伪代码如下：
Do
Current_Item = Remove_Item_From_List
Child_State_Array = Expand (Current_State)
Add_to_List(Child_State_Array)
If child_State_Array Holds the solution then IsGameOver = true
Loop while (IsGameOver = false)
这个结构的代码可以在上述所有的人工智能方法中看到，各种方法的区别仅仅在于它们是如何在链表中进行排序。
1、在 breadth first search方法中，各个成员都是按照某一固定的方向被添加到链表中，删除时按相反方向进行。
2、在 depth first search方法中，各个成员的添加和删除都是在链表的同一个方向进行。
3、在heuristic search方法中，各个成员可以在链表的任意方向进行添加，然而，在从链表中删除一个成员时，每一个成员被"heuristic"函数进行打分（对于状态来说，分数越高越接近于最终状态），得分最高的项目将被从链表中删除。
4、A*方法使用两个heuristic函数，并将最终的两个得分加在一起。使用两个heuristics函数极大地提高了程序发现下步最佳状态的能力，但是却降低了程序的运行速度。
其实，三、四方法是第二种方法的延伸和变种，区别仅在于启发式搜索的方式不同罢了，这一点读者朋友们可以在后面的代码中细细体味。实际上"八迷宫"这种游戏的heuristic函数的可以是这么一个函数，它计算拥有正确位置的网格个数，或是100-状态深度。
使用启发式的搜索有利有弊，在这个例子中，使用启发式可能使程序的主循环降低10倍速度，然而，它降低了循环的次数，可能从6百万次降低到了4000次，这节省了内存的负荷，以及例子程序的运行时间。（这提醒了我，我使用的最初的状态使用了25步解决了问题），这看起来不是很多，但如果没有启发式搜索，搜索将1秒钟处理300兆的内存，除非你使用功能强大的处理机器，（我使用的是1.3G，256兆的机器），否则你可能需要减少结束游戏所需要的移动次数，要低于10。
三、程序代码
首先，要声明的是，游戏网格在程序中对应着一个拥有10个成员变量的数组，网格每个位置按照从左到右、从上到下的位置排序。对于网格状态，可实现一个状态类，它对应着网格的各种状态，并拥有所有操作网格时所需要的代码和变量，这个类命名为CState，代码如下：
/* 声明网格中空格所有可能移动的方向，至于为什么要包括"NONE"将在后面的代码中显现出来；*/
enum DIRECTION { NONE, NORTH, EAST, SOUTH, WEST };
// 声明CState类
class CState {
private:
// 使用1 to 9号索引来对应网格的每个位置, 定义为 char类型是为了节省内存；
char Grid[10];
char Depth; //Depth变量对游戏的最初原始状态演变到当前状态所经历的步数；
//我们需要记录下父状态是如何进行移动而得到当前状态的；
DIRECTION OperatorApplyed;
// 父状态指针，当程序结束时，我们可以利用它跟踪所经历的状态，从而给出答案；
CState *PrevState;
// 寻找当前网格中的空格位置或某一个具体数字的位置，默认状态是寻找空格位置；
inline int FindBlank(char Search=0) {
int Blank=1;
while (Grid[Blank] != Search) {
Blank++;
}
return Blank;
}
// 按照规定的方向移动空格；
void MoveBlank(DIRECTION Direction) {
int Blank = FindBlank();
// 我们需要记住本次操作所移动的方向；
OperatorApplyed = Direction;
switch (Direction) {
case NORTH:
Grid[Blank] = Grid[Blank - 3];
Grid[Blank - 3] = 0;
break;
case EAST:
Grid[Blank] = Grid[Blank + 1];
Grid[Blank + 1] = 0;
break;
case SOUTH:
Grid[Blank] = Grid[Blank + 3];
Grid[Blank + 3] = 0;
break;
case WEST:
Grid[Blank] = Grid[Blank - 1];
Grid[Blank - 1] = 0;
break;
}
}
/* 下面的函数将被用于第一种方法的heuristics函数的一部分，它得到两个索引位置的直角距离，它还用于确定一个数字当前位置与其应该所在位置的直角距离；
int GetDistanceBetween(int Tile1, int Tile2) {
int X1, X2;
int Y1, Y2;
int temp=0;
// 将grid位置转换为X,Y坐标；
Y1 = 1;
Y2 = 2;
X1 = Tile1;
X2 = Tile2;
if(Tile1 > 3) { Y1 = 2; X1 = Tile1 - 3; }
if(Tile1 > 6) { Y1 = 3; X1 = Tile1 - 6; }
if(Tile2 > 3) { Y2 = 2; X2 = Tile2 - 3; }
if(Tile2 > 6) { Y2 = 3; X2 = Tile2 - 6; }
//为了确保距离值为正说，进行必要的换位处理；
if(Y1 - Y2 < 0) {
temp = Y1;
Y1 = Y2;
Y2 = temp;
}
if(X1 - X2 < 0) {
temp = X1;
X1 = X2;
X2 = temp;
}
return ((Y1 - Y2) + (X1 - X2));
}
public:
// 异常处理；
class ERROR_ILLEGAL_MOVE{};
class ERROR_NO_MORE_DIRECTIONS{};
class ERROR_OUT_OF_BOUNDS{};
//用于heuristic函数；它代表了当前状态与前一状态的距离；这个数值越小越好。
int GetDepth() {
return Depth;
}
// CState类构造函数；
CState() {
Depth = 0;
Grid[1] = 6; // for slower machines use 4
Grid[2] = 1; // for slower machines use 1
Grid[3] = 7; // for slower machines use 3
Grid[4]补充：软件开发 , Vc ,
