我目前正在开发一个AI代理，它能够识别经典管道游戏的起始状态和目标状态，游戏链接如下：
https://i.sstatic.net/ngxdI.png
http://html5.gamedistribution.com/a73b1e79af45414a88ce3fa091307084/
游戏的目标是让水从起点流向出口点，AI只能旋转瓷砖，且并非所有瓷砖都已填充。这将是一个无指导的搜索问题，我感到非常迷茫，任何帮助都将不胜感激。
我考虑过为每个瓷砖和旋转分配一个数字，并创建一系列允许的序列，但我不确定这是否是最佳方法，因为序列将是10！，这是一个巨大的数字。另一种方法可以是将每个管道的孔位标记为北、西、南、东，并检查瓷砖是否连接？
解决方案应该具有灵活性，因为瓷砖可能会洗牌/改变，因此手动分配目标状态是行不通的。
任何想法都将非常感激。
回答：
在原始的管道游戏中，玩家可以通过点击瓷砖并顺时针改变其方向来为水流生成一条路径。可能的动作数量确实是指数级的，普通计算机无法计算。为了克服这个问题，宏动作是完美的选择。宏动作是一种在原始游戏中不可用的虚拟动作。它是一种基于原始游戏之上的自创抽象游戏。一个可能的宏动作可以构建一条通往中间点路径，第二个宏动作则从中间点生成一条通往终点的路径。新创建的宏动作可以由层次化规划器独立解决，并在原始游戏中执行生成的低级动作。
实现宏动作的一种可能的编程语言是游戏描述语言，PDDL或正式语法。如果理解了这个概念，即使是普通的Python代码也可以用来实现这个抽象游戏。一个可能的宏动作会产生一个状态，类似于深度学习社区中所称的奖励。这允许将问题细分为更小的块。
对于管道游戏，文献中没有描述现成的求解器，但之前讨论过sokoban游戏：Zhou, Neng-Fa, 和 Agostino Dovier. “A tabled Prolog program for solving Sokoban.” Fundamenta Informaticae 124.4 (2013): 561-575.
