一种基于A*算法与8数码问题的特征映射与估价方法

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【摘要】    本文提出一种基于A*算法与8数码问题的特征映射与估价模型ENet，将神经网络的思想应用到估价函数中，使算法本身更具鲁棒性和高效性。同时，本文还将构筑了一个有关8数码问题的数据集ENumbers，并给出一种基于8数码问题的算法评价标准。实验显示，ENet方法相比其它经典方法更加有效，能够更加精确地拟合A*算法背景下的8数码问题，就皮尔逊相关系数这一精度指标对经典方法提升了约4.025%。（剩余4118字）

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