搜索策略相关知识讲义.pptx

态空间搜索是人工智能中解决复杂问题的关键技术，它主要针对那些知识贫乏的系统，依靠搜索技术来寻找问题的解决方案。搜索策略分为两类：一般图搜索和启发式搜索。一般图搜索包括宽度优先搜索和深度优先搜索，它们是盲目的，只依赖预定的策略，而启发式搜索则结合了与问题相关的知识，以提高效率和找到最优解。 启发式搜索在搜索过程中引入了启发式函数，这种函数估计从当前节点到目标节点的成本，帮助决策哪个节点应该优先扩展。启发式搜索可以进一步分为A*搜索、最佳优先搜索等，它们在效率和最优性之间取得平衡。 状态空间搜索是问题求解的一种形式，它由初始状态集合、操作符集合、目标检测函数和路径费用函数组成。初始状态集合定义了问题的起点，操作符集合描述了状态之间的转换，目标检测函数判断是否达到了问题的目标，路径费用函数则评估路径的成本。状态空间在很多情况下是未知的，需要在搜索过程中动态生成。 在状态空间搜索中，宽度优先搜索确保找到最短路径，而深度优先搜索则可能在深度较大的分支上花费较多时间。这两种搜索方法都是确定性的，而启发式搜索则是非确定性的，因为它根据启发式信息动态选择扩展节点。 搜索策略的评价标准包括完备性、时间复杂性和空间复杂性。完备性意味着搜索策略能否保证找到解决方案，时间复杂性和空间复杂性则关注算法运行时间和所需内存，最优性则关注找到的最佳解决方案的质量。 此外，与或图搜索是一种基于问题归约的方法，它处理的问题具有多个可能的解或多个目标状态。这种搜索技术常用于解决复杂的规划问题，如路径规划和机器人行动规划。 综合来看，搜索策略是人工智能问题求解的核心，它涵盖了从简单到复杂，从无指导到有指导的各种方法。通过理解并应用这些策略，我们可以设计出更聪明的系统来解决现实世界中的各种挑战。