BFS（广度优先搜索）算法在解决8数码问题中非常有效。在这个问题中，我们需要通过移动拼图方块来将初始状态转换为目标状态。

首先，我们需要定义状态空间。状态空间由每个拼图方块的位置组成。每个状态都可以转移到相邻的状态，即将空格移动到相邻的方块处。

然后，我们需要对状态空间进行广度优先搜索。我们从初始状态开始，按层次遍历状态空间，直到找到目标状态。

以下是用Python代码实现BFS解决8数码问题的示例：

from queue import Queue

class Node:
    def __init__(self, state, parent, action):
        self.state = state
        self.parent = parent
        self.action = action

    def __str__(self):
        return str(self.state)

    def expand(self):
        """
        生成所有可能的下一步状态
        """
        next_nodes = []
        # 找到空格的位置
        i, j = self.state.index(0) // 3, self.state.index(0) % 3
        # 可能的移动方向
        directions = [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)]
        for d in directions:
            next_i, next_j = i + d[0], j + d[1]
            # 如果下一步不超出边界
            if 0 <= next_i < 3 and 0 <= next_j < 3:
                # 计算下一步状态
                next_state = self.state.copy()
                next_state[i * 3 + j], next_state[next_i * 3 + next_j] = next_state[next_i * 3 + next_j], next_state[i * 3 + j]
                # 生成节点
                next_node = Node(next_state, self, d)
                next_nodes.append(next_node)
        return next_nodes

def bfs(initial_state, goal_state):
    """
    实现BFS
    """
    # 初始化队列
    q = Queue()
    # 添加根节点
    root = Node(initial_state, None, None)
    q.put(root)
    # 记录已经扩展的状态
    visited = set()
    visited.add(str(initial_state))
    # 逐步扩展节点
    while not q.empty():
        node = q.get()
        # 如果已经找到目