人工智能：Blocksworld启发式A *解决方案方法

Question

我正在为Blocksworld问题开发启发式解决方案。

我尝试将不适当的块数用作h（n）。 似乎效果不大。

有人可以指出适合该问题的启发式方法，并举例说明如何解决该问题。

Blocksworld Problem Example:

Initial(starting State):
Stack 0: D,B
Stack 1: A,E
Stack 2: C
Stack 3: F


Goal State:
Stack 0: A,B,C,D,E,F

Answer 1

Blocksworld问题由成堆的木块（带有标签），桌子和所需的最终位置组成。 允许删除顶部的块并将其放置在另一个堆栈或表上（开始一个新的堆栈），但不允许移动被另一个块覆盖的块。 目标是以最少的移动量达到最终状态。

使用A *，我们需要一种启发式方法来判断此举是否接近或远离我们的目标。 因此，为每个就位的砖块打一分，然后在从下到上的最终位置对桩进行打分，计算该砖块到所需位置的距离（因此，如果一个砖块在顶部，则得分为-1（如果位于顶部）第二个位置得分为-2，然后对下一个块进行相同的操作，因此如果两个块倒置，它会给您带来一些不准确的度量，但希望不会太差）。

我不知道这将如何执行。 显然，它被设计为开放式编程问题。