# AIhomework

**Repository Path**: aiprinciple/aihomework

## Basic Information

- **Project Name**: AIhomework
- **Description**: AIHomework
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-12-17
- **Last Updated**: 2025-06-18

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 人工智能原理作业

小组成员：欧阳志强 文君逸 王裕文 肖霖畅 徐浩添

## 作业要求

### Project1 八数码问题

**相关算法 A*算法（题目一）**

编程实现A*算法求解八数码问题，可视化其求解过程，比较两种启发函数（上课和书上讲到的h1(n)和 h2(n)）的搜索效率。注意能否达到目标状态的判断方法。

### Project2 TSP问题 

**相关题目 模拟退火算法 遗传算法（题目二 题目四）**

在[TSPLIB](http://comopt.ifi.uni-heidelberg.de/software/TSPLIB95/)，多个地址有备份；其他网站还可以找到有趣的art TSP和national TSP）中选一个大于100个城市数的TSP问题。

1.  采用多种邻域操作的局部搜索local search策略求解；
2. 在局部搜索策略的基础上，加入模拟退火simulated annealing策略，并比较模拟退火和局部搜索的效果；
3. 用遗传算法求解TSP问题，需要设置较好的交叉操作，并且引入多种局部搜索操作（可替换通常遗传算法的变异操作）
4. 和模拟退火算法的结果比较
5. 得出设计高效遗传算法的一些经验，并比较单点搜索和多点搜索的优缺点。

### Project 3 象棋博弈程序

**相关算法：alpha-beta剪枝算法**

编写一个中国象棋博弈程序，可以实现人机对弈。棋局评估方法可以参考已有文献，要求具有下棋界面，界面编程也可以参考网上程序，但正式实验报告要引用参考过的文献和程序。

### Project4 手写数字识别

**相关算法：BP神经网络和卷积神经网络CNN**

构造一个三层的BP神经网络和一个卷积神经网络，完成手写0-9数字的识别：

1. 设计网络的结构，比如层数，每层的神经元数，单个神经元的输入输出函数；

2. 根据数字识别的任务，设计网络的输入和输出；

3. 实现BP网络的错误反传算法，完成神经网络的训练和测试，最终识别率达到70%以上；

4. 数字识别训练集可以自己手工制作，也可以网上下载，要求具有可视化图形界面，能够输入输出。
5. 进一步的，用**卷积神经网络**实现以上任务，对比深度学习与浅层模型。

##  项目分工