Artificial intelligence Sokoban解算器，提示

我必须做一个索科班解算器(http://en.wikipedia.org/wiki/Sokoban). 你做过一次吗？我在搜索提示，而不是代码。比如“你可以使用IDA*alg”或者“我使用了那个启发式，它非常好”或者“我使用那个技术不会避免死锁”

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基本上，我想在写任何代码之前在纸上写下策略。

你可以创建一个蛮力解算器，尝试将你的人推向每个可能的方向。通过使用递归（或堆栈），如果找不到解决方案，您可以追溯您的步骤

A*可能对你没有任何好处，因为你不必在迷宫中找到路，还需要移动箱子。这意味着您可能需要在移动箱子后向原来的方向后退一步。因此，对于每一步，你都需要评估所有方向，包括你来自的方向。也就是说，除非在上一步中没有移动长方体

[编辑] 你可以用一个*使它更聪明一点；找到从当前位置移动到任何位置的方法，您可以从中移动长方体。这可能会使您的解决方案更有效，因为您不必跟踪中间的所有位置，而只需跟踪从上一个框到下一个框的位置。

Terms 场-当前游戏的水平、整个游戏区域

位置-一个阶段，现场设置

最终位置-不可能转弯的位置-目标或僵局

箱子-与板条箱相同

理论 只是一点逻辑——看起来很明显，但我们将在实现部分使用它

所以-关于索科班的每一场比赛，我们可以说这是其中之一：

• 可解决，未解决-在解决过程中
• 可解决，已解决-目标
• 无法解决，无法解决-如果我们的实施没有结果，并且没有更多可能的移动/移动组合

现在-Sokoban游戏由以下回合组成：

• 移动-角色可以在由墙和/或框定义的区域内移动，该区域小于或等于整个游戏区域（如果不算墙，并且没有框）-但是，在场地周围移动角色除了得分外没有任何区别，这与实际解决方案无关-让我们暂时忽略它
• 推动-推动箱子更为重要，通过推动箱子达到各自的目标，有可能导致我们的目标——解决现场问题

框可以是：

• 在目标中-此框很可能不需要移动，一些规则可以禁止框在目标位置移动（非常不寻常）
• 可推动-在1到4个方向
• 不可冲撞，不在目标位置
  • 被两堵墙阻挡-无论发生什么情况，当前位置都是无法解决的
  • 其他-我们稍后会到达这个箱子-现在一个板条箱挡住了我们的路

过程 这是我们将用于解决问题的逐步过程（定义如下）：

使用当前位置的每个可直接访问推送（可推送或目标内推送）填充possibleTurnsn，玩家位于当前位置

获取possibleTurnsn中的第一项，将其删除并执行

查看当前位置是否：

最终目标解决了，什么都不要做

是最终-死锁-此回合导致死锁，不再填充它，返回2。步骤，n保持不变

不是最终-增量n，并在该位置用可能的圈数填充possibleTurnsn

定义：

possibleTurnsx-二维数组或数组数组-x定义转弯的“深度”

n-开始时为零，在执行上述算法时将递增

提示

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最后，上述过程将给你留下一个转身组合，这将离开一个解决的位置。最后一件事是使用像A*这样的算法来确定这些转弯/推送之间的最短路线，以最大化速度和得分，最小化游戏中的转弯次数。

我已经写了关于Sokoban算法的硕士论文。我的目的是对Sokoban解算器中使用的技术提供一个很好的概述。它不提供明确的答案，但可能为有兴趣编写Sokoban解算器的人提供一个良好的起点

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如果迷宫很大，暴力是不可行的。我说的是30个位置的迷宫，3-4颗钻石/进球。据我所知，问题必须分为不同的步骤，我是否有问题。1.如何表示拼图的状态。2.如何在台阶之间移动（该男子可以向4个方向移动）。3.如何决定下一步最好（这是最难的一点）。然后是一些子问题，如查找是否处于死锁状态。最后一步是通过尝试和错误（蛮力）可以完成的。人类盲目地尝试每一个方向将需要永远的时间，但对于一台根本没有问题的计算机来说。就像我之前说的，你不需要记住男人走的每一步，只需要记住移动盒子的每一步。唯一需要记住（存储）的是上次移动后实际更新的字段，以及每个步骤移动的框的新旧位置。所有其他数据都可以通过回滚堆栈上的STAP来扣除。至于检测死锁：您需要为每个字段状态存储一些值。如果该值在您以前的状态列表中，则表示该情况以前发生过，并且您处于循环中。您可以存储电路板的散列，但也可以存储整个电路板。如果需要，可以在字段中存储框的位置。256x256字段中的10个框只能存储在20个字节中。我