1. 研究目的与意义
八数码是一种智能游戏，也叫“九宫格”。由于八数码的棋盘状态可以是任意的，那么则有9！=362880个，因为本身棋盘的具有对称的特性，则有9！/2=181440个，如何在如此庞大的状态空间寻找到目标状态路径，快速定位到目标状态是搜索策略应解决的问题。2009年，郑州大学的张鸿教授发表了以人工智能中求解八数码问题算法的实现与分析为题的论文，通过对深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索（譬如A*算法）算法之间的比较，通过实验验证各种算法并得出结论，在通常情况下，采用启发式搜索算法进行状态空间的搜索更为方便、高效。2010年，云南大学教授廖鸿志也发表了论文--一种基于八数码问题的改进算法，他觉得搜索算法是人工智能研究的核心问题之一，搜索算法的优劣关键在于搜索策略的好坏，采用较好搜索策略对提高算法效率和减少回溯次数至关重要。对于八数码问题，如果没有必要，尽量不扩展已在目标位置上的结点，以减少回溯次数和生成的节点数。根据这一理论基础，也对深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索（譬如A*算法）算法三者进行了比较，最后通过具体目标状态生成的最后生成节点数的多少的比较，探索出启发式搜索算法最优。广度和深度优先搜索有一个很大的缺陷就是他们都是在一个给定的状态空间中穷举。这在状态空间不大的情况下是很合适的算法，可是当状态空间十分大，且不预测的情况下就不可取了。他的效率实在太低,甚至不可完成。在这里就要用到启发式搜索了，启发中的估价是用估价函数表示的。如：f(n) = g(n) h(n)其中f(n) 是节点n的估价函数，g(n)实在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。在这里主要是h(n)体现了搜索的启发信息，因为g(n)是已知的。如果说详细点，g(n)代表了搜索的广度的优先趋势。但是当h(n) g(n)时，可以省略g(n)，而提高效率。
2. 研究内容和预期目标
3. 研究的方法与步骤
4. 参考文献
[1] 陶阳.VS2008环境下八数码问题的BFS算法设计与实现.电脑编程技巧与维护，2010.19 pp14-17,27
[2] 周洁.八数码问题DFS和BFS算法的设计与实现.电脑知识与技术.
Vol.7,No.22,2011.8 pp5487--5489
5. 计划与进度安排
2022.01.10---2022.03.01 查阅资料，撰写开题报告
2022.03.07---2022.03.13 需求分析，熟悉开发工具，提交开题报告
2022.03.14---2022.04.01 初始状态界面模块，算法选择模块，深度优先算法搜索模块，广度优先算法搜索模块，A*算法搜索模块，效率比较模块。
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