搜索策略相关知识讲义.pptx

在人工智能的广阔领域中，搜索策略扮演着至关重要的角色。它是一种基础而强大的工具，用于解决那些结构复杂、求解困难的问题。搜索策略的核心在于将问题的求解过程转化为在某种搜索空间中的搜索问题，通过不同算法的应用，找到满足问题条件的解决方案。 态空间搜索技术是搜索策略中的一种重要方法，特别适用于那些知识贫乏的系统，即那些缺乏问题领域知识或先验信息的系统。在这种情况下，搜索算法必须依赖于探索技术来发现问题的解决路径。态空间搜索的关键要素包括初始状态集合、操作符集合、目标检测函数和路径费用函数。 初始状态集合定义了问题的起点，它是搜索过程的出发点，任何搜索策略都必须明确地知道从哪里开始。操作符集合描述了从一个状态到另一个状态的转换方式，这些操作符通常被视为问题求解过程中的动作或者步骤。目标检测函数则用于判断当前状态是否为目标状态，换言之，它帮助系统识别何时达到了问题的解决方案。路径费用函数的作用是评估从初始状态到目标状态的路径成本，这对于比较不同解的优劣至关重要。 在搜索策略中，一般图搜索是一种基础技术，它包括宽度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）两种方法。宽度优先搜索按照层级的方式进行搜索，从初始状态开始，先扩展第一层所有可扩展节点，然后再逐层扩展，直至找到目标状态。这种策略的优点是能够找到最短路径，但可能会消耗大量的内存资源，因为需要保存每一层的所有节点。相对而言，深度优先搜索则是尝试沿着一条路径深入探索，直到路径走不通为止，然后回溯到上一个分叉点，继续探索另一条路径。这种方法虽然内存效率较高，但在深度较大的搜索树中可能会消耗较多的时间。 启发式搜索是对一般图搜索的一种改进，它通过引入启发式函数来评估从当前节点到目标节点的估计成本，从而选择更有希望的节点进行优先扩展。这种方法可以显著提高搜索效率，并且有助于找到问题的最优解。典型的启发式搜索算法包括A*搜索和最佳优先搜索等。A*搜索算法通过评估函数f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)是到当前节点的实际成本，h(n)是启发式估计的当前节点到目标节点的成本，来决定扩展哪个节点。最佳优先搜索则只考虑启发式部分h(n)，它选择h(n)值最小的节点进行扩展，但这不一定能保证找到最优解。 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。完备性是指算法是否能保证在有限时间内找到问题的解决方案，时间复杂性和空间复杂性则分别关注算法执行所需要的时间和占用的内存空间。最优性是评估搜索策略能找到最优解质量的标准。在实际应用中，这四种评价标准之间往往需要权衡取舍。 与或图搜索是一种专门处理具有多个可能解或多个目标状态问题的搜索技术。这种方法基于问题的归约，通过将复杂问题分解成更小、更易管理的子问题来求解。与或图搜索技术在路径规划、机器人行动规划等复杂规划问题中得到广泛应用。 搜索策略是人工智能领域不可或缺的一环，它以不同的算法形式存在，旨在有效地解决现实世界中各种复杂问题。通过学习和应用这些策略，我们不仅能够构建出能够解决特定问题的智能系统，还能进一步推动人工智能技术的发展，使之更加智能、高效和具有适应性。