【源码】基于Python的人工智能实验项目

项目简介

本项目为哈尔滨工业大学计算机学院的人工智能实验项目，涵盖知识表示和搜索策略相关实验。包含“猴子摘香蕉问题”和“吃豆人游戏”两个主要实验，学生可借此学习实践人工智能里的知识表示方法与搜索算法，如产生式系统、框架系统、语义网络、深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、A*搜索等。

项目的主要特性和功能

1. 知识表示实验
   • 借助不同知识表示方法（产生式系统、框架系统、语义网络等）解决猴子摘香蕉问题，助力理解知识表示在人工智能中的应用。
2. 搜索策略实验
   • 实现多种搜索算法（DFS、BFS、A*搜索等）解决吃豆人游戏中的路径搜索问题，如寻找食物、通过迷宫等。
   • 提供自动评估搜索策略的测试框架，可运行测试用例验证代码实现。
   • 具备图形化游戏界面，便于直观观察游戏状态和搜索算法效果。

安装使用步骤

1. 已下载本项目源码文件，若未安装Python环境，请先安装。
2. 根据项目需求安装所需的Python模块和库。
3. 运行猴子摘香蕉实验
   • 打开猴子摘香蕉问题的代码文件，运行相应脚本，观察猴子通过移动箱子摘取香蕉的过程。
4. 运行吃豆人游戏
   • 解压search.zip文件，进入解压后的目录。
   • 运行以下命令启动吃豆人游戏： bash python pacman.py
   • 使用不同的搜索策略运行游戏，例如： bash python pacman.py --layout testMaze --pacman GoWestAgent
   • 通过命令行参数调整游戏布局和搜索策略，观察不同算法的效果。
5. 测试搜索策略
   • 运行autograder.py脚本，自动评估代码： bash python autograder.py
6. 探索和学习
   • 修改和扩展搜索策略代码，进一步探索学习搜索算法和路径搜索问题。

注意事项

• 运行代码时，若程序卡死，可通过CTRL - c终止。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】