第5章 搜索策略
第5章 搜索与回溯算法(C 版)
【参考程序】
#include<cstdio> #include<iostream> #include<cstdlib> using namespace std; int a[10001]={1},n,total; int search(int,int); int print(int); int main() {
int print();
//输出方案
int main() {
cout<<"input n,r:"; cin>>n>>r; search(1); cout<<"number="<<num<<endl; }
//输出方案总数
int search(int k) {
int i; for (i=1;i<=n;i++) if (!b[i])
（r<n），试列出所有的排列。
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<iomanip>
using namespace std;
int num=0,a[10001]={0},n,r;
bool b[10001]={0};
int search(int);
//回溯过程
{
for (int j=0;j<=3;j++)
//往4个方向跳
if (a[i-1][1]+x[j]>=0&&a[i-1][1]+x[j]<=4
&&a[i-1][2]+y[j]>=0&&a[i-1][2]+y[j]<=8)//判断马不越界
2024年小学五年级信息技术教案
2024年小学五年级信息技术教案一、教学内容本节课我们将学习《信息技术》教材第五章“互联网的基本应用”中的第一、二节，详细内容涉及认识互联网、浏览器的基本使用，以及网络搜索技巧。
二、教学目标1. 让学生了解互联网的基本概念，掌握浏览器的使用方法。
2. 培养学生运用网络搜索信息的能力，学会关键词的选择和搜索策略。
3. 培养学生的信息素养，学会筛选、评估网络信息的价值。
三、教学难点与重点难点：网络搜索技巧的运用。
重点：认识互联网，浏览器的基本使用，网络搜索策略。
四、教具与学具准备教具：多媒体教学设备，投影仪，黑板。
学具：每人一台电脑，网络连接正常。
五、教学过程1. 实践情景引入（5分钟）利用大屏幕展示一个关于探索太空的科普视频，引导学生关注互联网在科学探索中的作用。
2. 讲解互联网的基本概念（10分钟）介绍互联网的起源、发展，以及其在生活中的应用。
3. 浏览器的基本使用（15分钟）演示如何打开浏览器，输入网址，浏览网页，并指导学生进行实际操作。
4. 网络搜索技巧讲解与练习（10分钟）介绍关键词选择、搜索策略等，并提供例题进行讲解。
5. 随堂练习（15分钟）让学生分组进行搜索比赛，查找关于太空探索的相关信息。
七、作业设计1. 作业题目：利用网络搜索，了解一位科学家在太空探索领域的贡献，并整理成简短的报告。
2. 答案示例：学生需提交一份关于科学家及其贡献的报告，包括科学家的基本信息、主要成就等。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生掌握了互联网的基本概念和浏览器使用，但对网络搜索技巧的掌握还需加强。
2. 拓展延伸：鼓励学生在课后运用所学知识，开展关于太空探索的深入研究，培养信息素养。
板书设计：1. 互联网的基本概念2. 浏览器的基本使用3. 网络搜索技巧关键词选择搜索策略4. 课后作业：科学家太空探索贡献报告重点和难点解析一、教学内容中的重点和难点1. 网络搜索技巧的运用2. 实践情景引入的设计3. 作业设计的要求与答案示例二、重点和难点详细补充和说明1. 网络搜索技巧的运用关键词选择：指导学生如何提炼搜索主题的核心词汇，进行组合和排列，以获得更准确的搜索结果。
人工智能教程习题及答案第5章习题参考解答
第五章搜索策略习题参考解答5.1 练习题5.1 什么是搜索？有哪两大类不同的搜索方法？两者的区别是什么？5.2 用状态空间法表示问题时，什么是问题的解？求解过程的本质是什么？什么是最优解？最优解唯一吗？5.3 请写出状态空间图的一般搜索过程。
在搜索过程中OPEN表和CLOSE表的作用分别是什么？有何区别？5.4 什么是盲目搜索？主要有几种盲目搜索策略？5.5 宽度优先搜索与深度优先搜索有何不同？在何种情况下，宽度优先搜索优于深度优先搜索？在何种情况下，深度优先搜索优于宽度优先搜索？5.6 用深度优先搜索和宽度优先搜索分别求图5.10所示的迷宫出路。
图5.10 习题5.6的图5.7 修道士和野人问题。
设有3个修道士和3个野人来到河边，打算用一条船从河的左岸渡到河的右岸去。
但该船每次只能装载两个人，在任何岸边野人的数目都不得超过修道士的人数，否则修道士就会被野人吃掉。
假设野人服从任何一种过河安排，请使用状态空间搜索法，规划一使全部6人安全过河的方案。
（提示：应用状态空间表示和搜索方法时，可用(N m,N c)来表示状态描述，其中N m和N c分别为传教士和野人的人数。
初始状态为(3,3)，而可能的中间状态为(0,1),(0,2),(0,3), (1,1),(2,1),(2,2),(3,0),(3,1),(3,2)等。
）5.8 用状态空间搜索法求解农夫、狐狸、鸡、小米问题。
农夫、狐狸、鸡、小米都在一条河的左岸，现在要把它们全部送到右岸去。
农夫有一条船，过河时，除农夫外，船上至多能载狐狸、鸡和小米中的一样。
狐狸要吃鸡，鸡要吃小米，除非农夫在那里。
试规划出一个确保全部安全的过河计划。
（提示：a.用四元组(农夫，狐狸，鸡，米)表示状态，其中每个元素都可为0或1，0表示在左岸，1表示在右岸；b.把每次过河的一种安排作为一个算符，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。
）5.9 设有三个大小不等的圆盘A 、B 、C 套在一根轴上，每个圆盘上都标有数字1、2、3、4，并且每个圆盘都可以独立地绕轴做逆时针转动，每次转动90°，初始状态S 0和目标状态S g 如图5.11所示，用宽度优先搜索法和深度优先搜索法求从S 0到S g 的路径。
人工智能第五章
• 操作符（规则） Pij（左右），qij （右左） 左右：p01,p10,p11,p02,p20 条件：船在左岸 右左：q01,q10,q11,q02,q20 条件：船在右岸
❖ 特点： 一种高代价搜索，但若有解存在， 则必能找到它。
16
• 例子 八数码难题（8-puzzle problem）
28 3
1
4
76 5
12 3
8
4
76 5
（初始状态）
（目标状态）
规定：将牌移入空格的顺序为：从空格左边开始
顺时针旋转。不许斜向移动，也不返回先辈节点。
从图可见，要扩展26个节点，共生成46个节点
• 问题的形式化表示：
三元组(I,j,k) I ---C所在钢针号 j ----B所在钢针号 k---A所在钢针号
• 问题： （1，1，1）（3，3，3）
3
9
三阶梵塔问题的与/或树
（111）（333）
（111）（122） （122）（322）
（322）（333）
（111）（113） （113）（123） （123）（122） （322）（321） （321）（331） （331）（333）
A
A
B
C
D
与图
B
C
或图
2、变换：大问题变成若干个易解子问题，只要有一个 子问题解决了，大问题也就解决了。
《现代教育技术教程》学习要点(2017春季)附答案
现代教育技术教程学习要点第一章教育技术概论1、教育技术定义的演变（AECT1994和AECT2005的定义、内涵、范畴）（1）教育技术AECT1994的定义：教育技术是为了促进学习，对有关的过程和资源进行设计、开发、运用、管理和评价的理论与实践。
教育技术AECT2005的定义：教育技术是通过创造、使用、管理适当的技术性的过程和资源，以促进学习和提高绩效的研究与符合伦理道德的实践。
与AETC’94定义相比，AECT’05定义在以下几个方面有所不同：①英文定义的“Instructional Technology”的名称被“Educational Technology”的名称所取代；②“理论与实践”这两个研究领域被更改为“研究与符合伦理道德的实践”；③“学习过程”和“学习资源”这两个研究对象被变换为促进学习和提高绩效，合适的“技术性的过程和资源”；④学习过程与学习资源的“设计、开发、运用、管理和评价”五个研究范畴被缩减为促进学习和提高绩效，并有合适的技术（支持）的过程和资源的“创造、使用、管理”三个范畴。
何克抗教授提出了较能反映目前阶段国内外教育技术研究与应用状况的、相对比较科学的教育技术定义：教育技术是通过设计、开发、利用、管理、评价有合适技术支持的教育过程与教育资源，来促进学习并提高绩效的理论与实践。
（2）教育技术的内涵：①理论和实践并重；②学习过程是研究和实践的对象；③学习资源是优化学习过程的必要条件；（3）教育技术的研究范畴：设计、开发、利用、管理与评价。
2、现代教育技术的作用。
（1）提高教育质量；（2）提高教学效率；（3）扩大教育规模；（4）促进教育改革。
3、教育信息化背景下教师的专业发展目标价值指向（需要理解、联系实际指导专业成长）。
（1）做学生的向导，培养学生的信息素养；（2）做乐于协作的研究者；（3）做课程的开发者；（4）做资源的涉及组织者；（5）做终身的学习者。
4、教师专业发展的教育技术能力标准（需要理解标准、联系实际指导专业成长。
第五章 状态空间的搜索策略
状态空间图的搜索策略
节点类型说明
状态空间图的搜索策略
修改指针的说明
状态空间图的搜索策略
状态空间图的搜索策略
状态空间图的搜索策略
宽度优先搜索策略
宽度优先
又称为是广度优先； 是一种盲目的搜索策略。
它的基本思想是：
从初始节点开始，逐层对节点进行依次扩展，并考 察它是否为目标节点。在对下层的节点进行扩展或 者是搜索之前，必须完成对当前层的所有节点的扩 展或者是搜索。
搜索方法的实现——递归实现 递归方法的特点
递归必须要有出口 递归公式中，每一次调用必须距出口更近一 些
回溯搜索
回溯搜索
算法步骤Backtrack(DATA)
①如果当前状态DATA为目标状态，则找到目 标。 ②该状态不合法，则过程返回失败信息 ，必须 回溯。 ③计算DATA（当前状态）的可应用规则集， 依某种原则（任意排列或按启发式准则）排列 后赋给RULES。 ④如果规则用完未找到目标，过程返回FAIL， 必须回溯。
回溯搜索
回溯搜索会出现的问题
深度问题 死循环问题
回溯搜索
回溯中失败原因的分析——多步回溯问 题 回溯搜索中知识的应用
盲目搜索策略
状态空间图的搜索策略 宽度优先搜索策略 深度优先搜索策略 代价树的宽度优先搜索 代价树的深度优先搜索 盲目搜索的性质总结
状态空间图的搜索策略
启发式搜索
人工智能领域中已有搜索方法
（1）求任一解路的搜索策略
回溯法（Backtracking） 爬山法（Hill Climbing） 宽度优先法（Breadth-first） 深度优先法（Depth-first） 限定范围搜索法（Beam Search） 好的优先法（Best-first）
人工智能导论-第5章 搜索求解策略
4
第5章 搜索求解策略
5.1 搜索的概念 5.2 状态空间的搜索策略 5.3 盲目的图搜索策略 5.4 启发式图搜索策略
5
节点, 深度相等的节点按生成次序的盲目搜索。
特点：扩展最深的节点的结果使得搜索沿着状态空间某条
单一的路径从起始节点向下进行下去；仅当搜索到达一个没 有后裔的状态时，才考虑另一条替代的路径。
2023/12/14
Char 5. pp.34
5.3.3 深度优先搜索策略
算法：
防止搜索过程沿着无益的 路径扩展下去，往往给出一 个节点扩展的最大深度—— 深度界限； 与宽度优先搜索算法最根 本的不同：将扩展的后继节 点放在OPEN表的前端。 深度优先搜索算法的OPEN 表后进先出。
O ：操作算子的集合。
S 0：包含问题的初始状态是 S 的非空子集。
G ：若干具体状态或满足某些性质的路径信息描述。
15
5.2.1 状态空间表示法
求解路径：从 S 0 结点到 G 结点的路径。
状态空间解：一个有限的操作算子序列。
S0 O1 S1 O2 S 2 O3 Ok G O1,, Ok ：状态空间的一个解。
Q [q1, q2 ,, qn ]T
操作：表示引起状态变化的过程型知识的一组关 系或函数：
F { f1, f 2 ,, f m}
14
5.2.1 状态空间表示法
状态空间：利用状态变量和操作符号，表示系统或 问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元 组：
(S , O, S0 , G)
制定检索策略的步骤与技巧
制定检索策略的步骤与技巧制定检索策略的步骤如下：1.分析用户信息需求：明确检索要求，包括检索目的、所需的主题范围、相关概念、学科领域和语种、时间范围等具体要求。
2.选择检索系统：根据课题选择合适的检索系统，包括专业性、权威性和跨学科领域内容。
同时确定检索所需要的文档名称或代码。
3.确定检索途径：根据课题需要选择合适的检索途径，包括分类途径、主题途径、关键词途径等。
同时确定检索词，包括入口词、主题词、关键词等。
4.调整检索方案：在检索过程中根据实际情况调整检索方案，扩大或缩小检索范围。
5.分析检索结果：对检索结果进行分析，评估检索效果，判断是否需要调整检索策略。
在制定检索策略时，还需要注意以下技巧：1.规范词和自由词结合使用：在检索时，应将规范词和自由词结合使用，以提高检索的准确性和全面性。
2.使用同义词和相关词：在检索时，可以使用同义词和相关词进行扩展，以扩大检索范围。
3.限定词的使用：在检索时，可以使用限定词来限定检索范围，提高检索的精确度。
4.注意隐含词的使用：在检索时，应注意隐含词的使用，例如使用“研究”作为关键词时，可以同时考虑“调查”、“探讨”、“分析”等隐含词。
5.注意区分全角字符和半角字符：在输入检索词时，应注意区分全角字符和半角字符，以避免出现错误。
6.避免使用过于宽泛的词：在选择检索词时，应避免使用过于宽泛的词，以免影响检索的准确性和全面性。
7.优先使用布尔逻辑运算符：在构建检索式时，优先使用布尔逻辑运算符（AND、OR、NOT）进行组合，以提高检索的准确性和全面性。
8.适时使用二次检索：在第一次检索结果基础上进行二次检索，以提高检索的准确性和全面性。
9.注意信息形式的需求：在分析信息需求时，除了内容需求外，还要注意信息的形式需求，例如需要的是文献全文还是摘要等。
10.注意信息的权威性和时效性：在选择信息源时，要注意信息的权威性和时效性，以确保获取的信息是可靠和最新的。
以上是制定检索策略的步骤和技巧，供您参考。
第5章 回溯法(1-例子)
{ if ((count>half)||(t*(t-1)/2-count>half)) return; if (t>n) sum++;
-++-+ -
else for (int i=0;i<2;i++) { p[1][t]=i;
-+
count+=i;
for (int j=2;j<=t;j++) { p[j][t-j+1]=p[j-1][t-j+1]^p[j-1][t-j+2]; count+=p[j][t-j+1];
批处理作业调度问题要求对于给定的n个作业，制定最佳作 业调度方案，使其完成时间和达到最小。
tji 作业1 作业2 作业3
机器1 2 3 2
机器2 1 1 3
这3个作业的6种可能的调度方案是1,2,3；1,3,2；2,1,3； 2,3,1；3,1,2；3,2,1；它们所相应的完成时间和分别是19， 18，20，21，19，19。易见，最佳调度方案是1,3,2，其完成
}
n后问题
在n×n格的棋盘上放置彼此不受攻击的n个皇后。按照国际象
棋的规则，皇后可以攻击与之处在同一行或同一列或同一斜线 上的棋子。n后问题等价于在n×n格的棋盘上放置n个皇后，任 何2个皇后不放在同一行或同一列或同一斜线上。
1
Q1
2
Q2
3
Q3
4
Q4
5
Q5
6 Q6
7
Q7
8
Q8
1 2345678
13
x1=1
2
x2=2 3
4
1
人工智能及其应用,王万良第五章答案
5.1 ．什么是搜索？有哪两大类不同的搜索方法？二者的区别是什么？根据实际情况，按照一定的策略或规则，从知识库中寻找可利用的知识，从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程，就称为搜索搜索一般分为盲目搜索和启发式搜索。
盲目搜索又称为无信息搜索，即在搜索过程中，只按预先规定的搜索控制策略进行搜索，而没有任何中间信息来改变这些控制策略。
由于这种搜索的控制策略都是预定的，不管什么问题都采用这样的控制策略，这就使得搜索带有盲目性，效率不高。
只适用于解决较简单问题。
启发式搜索又称有信息搜索，它是指在求解过程中，根据问题本身的特性或搜索过程中产生的一些信息来不断地改变或调整搜索的方向，使搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解，并找到最优解。
启发式搜索由于考虑到问题本身的特性并利用这些特性，从而使搜索求解的效率更高，更易于求解复杂问题5.2 什么是启发式搜索，什么是启发信息？启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。
为减小搜索范围而需要利用某些已知的，有关具体问题领域的特性信息。
5.3 请阐述状态空间的一般搜索过程。
OPEN表与CLOSED表的作用是什么？有何区别？1) 把初始节点S0 放入OPEN表，并建立只含S0的图，记为G2) 检查OPEN表是否为空，若为空则问题无解，退出3) 把OPEN表的第一个节点取出放入CLOSE表，记该节点为节点n4) 观察节点n 是否为目标节点，若是，则求得问题的解，退出5) 扩展节点n，生成一组子节点。
把其中不是节点n 先辈的那些子节点记作集合M，并把这些节点作为节点n 的子节点加入G中。
6) 针对M中子节点的不同情况，分别进行如下处理对于那些未曾在G 中出现过的M成员设置一个指向父节点( n)的指针，并把它放入OPEN 表对于那些先前已在G中出现过的M成员，确定是否要修改指向父节点的指针对于那些先前已在G中出现，并且已经扩展了的M成员，确定是否需要修改其后继结点指向父节点的指针7) 按某种搜索策略对OPEN表中的节点进行排序8) 转第2 步OPEN表：用于存放刚生成的节点CLOSE表：用于存放将要扩展或已扩展的节点区别：存放节点节点不同，open 表存放未扩展的节点，closed 表存放已经扩展的节点。
常用搜索策略与搜索技巧
搜索引擎可以帮助使用者在Internet上找到特定的信息，但它们同时也会返回大量无关的信息。
如果使用一些下面介绍的策略和技巧，可能发现搜索引擎会花尽可能少的时间找到需要的确切信息。
（1）在类别中搜索许多搜索引擎(如yahoo！)都显示类别，如计算机和Internet、商业和经济。
如果单击其中一个类别，然后再使用搜索引擎，将可以选择搜索整个Internet还是搜索当前类别。
显然，在一个特定类别下进行搜索所耗费的时间较少，而且能够避免大量无关的Web站点。
（2）使用具体的关键字如果想要搜索以鸟为主题的Web站点，可以在搜索引擎中输入关键字“bird”。
但是，搜索引擎会因此返回大量无关信息，如谈论羽毛球的“小鸟球(birdie)”或烹饪game birds不同方法的Web站点。
为了避免这种问题的出现，请使用更为具体的关键字，如“ornithology”(鸟类学，动物学的一个分支)。
所提供的关键字越具体，搜索引擎返回无关Web站点的可能性就越小。
（3）使用多个关键字可以通过使用多个关键字来缩小搜索范围。
例如，如果想要搜索有关佛罗里达州迈阿密市的信息，则输入两个关键字“Miami”和“Florida”。
如果只输入其中一个关键字，搜索引擎就会返回诸如Miami Dolphins足球队或Florida Marlins棒球队的无关信息。
一般而言，提供的关键字越多，搜索引擎返回的结果越精确。
（4）使用布尔运算符许多搜索引擎都允许在搜索中使用两个不同的布尔运算符：AND和OR。
如果想搜索所有同时包含单词“hot”和“dog”的Web站点，只需要在搜索引擎中输入如下关键字：hot AND dog。
搜索将返回以热狗(hot dog)为主题的Web站点，但还会返回一些奇怪的结果，如谈论如何在一个热天(hot day)让一只狗(dog)凉快下来的Web站点。
如果想要搜索所有包含单词“hot”或单词“dog”的Web站点，只需要输入下面的关键字：hot OR dog。
搜索策略五步
搜索策略之分析搜索需求 2007年10月21日 sowatch--------------------------------------------------------------------------------搜索之前要思考，而思考的第一步是分析自己的搜索需求（或检索主题）。
我们的搜索需求（检索主题）大体可分为以下几类：+需求很明确，能用很独特的、非常有区分性的关键词来描述如：佳能EOS400D相机报价、huipk的百度空间等等。
+我们不能用独特而有区分性的关键词来描述我们的搜索需求（检索主题），或我们暂时想不到这样的关键词，而只能用普通或较为常见的术语来描述我们的需求。
这有可能把我们带到错误的地方。
如：搜索技巧、搜索策略+我们只是想浏览一个比较宽范的主题如：搜索引擎、google、百度+我们想了解一个宽泛主题的某一方面如：搜索引擎界面设计、百度提供的服务+我们的搜索需求（或检索词）需要用同义词、近义词、不同写法（如：繁简体）、加辅助词、减辅助词来扩展或缩小。
如：car&auto&auto design、搜索引擎9238&俞军& 俞军生平、google&谷歌&李开复等等+对于要检索的东西，我们完全是门外汉，所知甚少，需要一个总体的指导。
如：认知心理学（对我来说）、临床医学等等。
分析搜索需求是检索的第一步，是选择正确搜索工具、确定去哪儿搜的基搜索策略之选择正确的检索工具 2007年10月22日 sowatch-------------------------------------------------------------------------------- 分析自身搜索需求（或检索主题）后的下一步选择正确搜索工具、确定去哪儿搜。
1、需求很明确，能用很独特的、非常有区分性的关键词来描述--->建议使用google、百度等通用搜索工具，结合精确查找语法" "及其他限定词或检索语法来搜索。
搜索的策略
1 搜索策略搜索策略是指在搜索过程中如何选择扩展节点的次序问题。
一般来说，搜索策略就是采用试探的方法。
它有两种类型：一类是回溯搜索，另一类是图搜索策略。
2 盲目的图搜索策略图搜索策略又可分为两种：一种称为盲目的图搜索策略，或称无信息图搜索策略；而另一种称为启发式搜索策略，又称为有信息的图搜索策略。
最常用的两种无信息图搜索策略是宽度优先搜索和深度优先搜索。
2.1 宽度优先搜索它是从根节点（起始节点）开始，按层进行搜索，也就是按层来扩展节点。
所谓按层扩展，就是前一层的节点扩展完毕后才进行下一层节点的扩展，直到得到目标节点为止。
这种搜索方式的优点是，只要存在有任何解答的话，它能保证最终找到由起始节点到目标节点的最短路径的解，但它的缺点是往往搜索过程很长。
2.2 深度优先搜索它是从根节点开始，首先扩展最新产生的节点，即沿着搜索树的深度发展下去，一直到没有后继结点处时再返回，换一条路径走下去。
就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点，不断地向纵深前进直到不能再前进（到达叶子节点或受到深度限制）时，才从当前节点返回到上一级节点，沿另一方向又继续前进。
这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。
由于一个有解的问题树可能含有无穷分枝，深度优先搜索如果误入无穷分枝（即深度无限），则不可能找到目标节点。
为了避免这种情况的出现，在实施这一方法时，定出一个深度界限，在搜索达到这一深度界限而且尚未找到目标时，即返回重找，所以，深度优先搜索策略是不完备的。
另外，应用此策略得到的解不一定是最佳解（最短路径）举例BFS搜索的一般过程。
POJ 2251Dungeon Master#include<iostream>#include<stdio.h>#include<algorithm>#include<queue>using namespace std;#define MMax 31struct node//入队的每个节点的信息{int x,y,z,t;};char map[MMax][MMax][MMax];int r,c,l;node start,end;//上，下，左，右，前，后六个方向，三维地图的搜索intdis[6][3]={{0,0,1},{0,0,-1},{0,1,0},{0,-1,0},{1,0,0},{-1,0,0}};/*二维的有左，右，前，后方向：int dis[4][2]={{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}}*//*当然，还有相应的八个方向的搜索什么的，修改一下dis就可以了*/bool judge(node a)//判断节点a有无越界{return(a.x>=0&&a.x<l&&a.y>=0&&a.y<r&&a.z>=0&&a.z<c);}int bfs(){node now,next;queue<node>Q;//申请一个结构体node类型的队列Qstart.t=0;//开始节点Q.push(start);//开始节点入队map[start.x][start.y][start.z]='#';//标记while(!Q.empty())//判断队是否为空，空返回true{now=Q.front();//出队一个节点给nowQ.pop();//删除队头元素/*上面两个一般是连起来用的*/for(int i=0;i<6;i++)//枚举6个方向{//next为该方向要搜的那个点next.x=now.x+dis[i][0];next.y=now.y+dis[i][1];next.z=now.z+dis[i][2];if(judge(next)&& map[next.x][next.y][next.z]!='#')//条件{next.t=now.t+1;if(map[next.x][next.y][next.z]=='E')//搜到了return next.t;map[next.x][next.y][next.z]='#';//标记Q.push(next);//入队}}}return-1;}int main(){//freopen("D://1.txt","r",stdin);while(scanf("%d%d%d",&l,&r,&c)!=EOF){if(l+r+c==0)break;for(int i=0;i<l;i++){for(int j=0;j<r;j++){//cin>>map[i][j];scanf("%s",map[i][j]);for(int k=0;k<c;k++){if(map[i][j][k]=='S')start.x=i,start.y=j,start.z=k;//开始节点else if(map[i][j][k]=='E')end.x=i,end.y=j,end.z=k;//}}}int ans=bfs();if(ans==-1)printf("Trapped!\n");else printf("Escaped in %d minute(s).\n",ans);}return0;}。
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当前问题为 叶结点？ N Y 可解性标示 确定S0 可解性? Y N
搜索成功
分解当前问题, 将未出现的子结点加 入Open表
与／或树搜索策略
深度优先 广度优先 代价优先
博弈树搜索策略
博弈树的搜索过程
博弈具有“二人零和、全信息、非偶然”的特征。 （1） 二人零和：对垒的MAX、MIN双方轮流采取行动，博 弈的结果只有三种情况： MAX 方胜， MIN 败； MIN 方胜， MAX方败；和局。 （2） 全信息：在对垒过程中，任何一方都了解当前的格局 及过去的历史。 （3） 非偶然：任何一方在采取行动前都要根据当前的实际 情况，进行得失分忻，选取对自己最为有利而对对方最为不 利的对策，不存在掷骰子之类的“碰运气”因素。即双方都 是理智地决定自己的行动。
状态空间表示法
状态空间的图描述
结点：状态 边：状态转换操作
求解过程：寻找图中从初始状态到目标状态的一条路径（操作序列）
搜索算法：操作序列的选择方法
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(1,1,0)
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(1,1,1)
S0
(3,3,1)
S8
(3,2,0)
S1
(3,2,1)
S2
(3,1,1)
28
b
24
c
20
d
b
d
a
10
28
18 24
b
15 16
e
12
c
20
d
启发式图搜索策略
启发式搜索: 利用问题领域知识指导搜索过程
代价优先搜索: Open表按结点代价函数排列
18
a
10
28
b
24 16 15
c
20
d
c
d
e
d
a
10
28
18 24
b
15 16
e
12
c
20
d
启发式图搜索策略
启发式搜索: 利用问题领域知识指导搜索过程
6
7
初 始 状 态
操作
(p0%3>0) (p0%3<2) (p03) (p0<6)
1 8 7
2
3 4
6
5
目 标 状 态
状态空间表示法
（例）修道士与野人问题
问题描述: 河的左岸有3个修道士、3个野人和一条船。修道士和野 人都会划船，船上每次最多只能坐两个人；任何岸边只要野人的数 目多于修道士数目，修道士就会被野人吃掉。安排一个安全的方案 将修道士和野人都渡到河的右岸。 状态结构: ? 操作: ?
P
P
P1
P2
P3
P1
P2
P3
状态空间表示法
与/或树（问题归约法）
ABCD A ' B ' C ' D '
ABD A' B' D'
BCD B ' C ' D '
ABD B ' C ' D '
BCD A ' B ' D '
AB AB AD AD BD BD
B 10
8
13
A 6
9
7
9
C
8 12
E
5
D
状态空间表示法
（例）最短路径问题
问题描述: 寻找从网络图中的两个结点之间的一条最短路径。 状态结构: ?
操作: ?
a
10
28
18 24
b
15 16
e
12
c
20
d
状态空间表示法
（例）最短路径问题
问题描述: 寻找从网络图中的两个结点之间的一条最短路径。
c
20
d
启发式图搜索策略
启发式搜索: 利用问题领域知识指导搜索过程
代价优先搜索: Open表按结点代价函数排列
18
a
10
28
b
c
d
a
10
28
18 24
b
15 16
e
12
c
20
d
启发式图搜索策略
启发式搜索: 利用问题领域知识指导搜索过程
代价优先搜索: Open表按结点代价函数排列
18
a
10
已知解空间 未知解空间
搜索的概念
问题求解：解空间搜索
连续搜索空间
搜索的概念
问题求解：解空间搜索
连续搜索空间 离散搜索空间
旅行商问题、背包问题、作业流水线调度问题…
围棋对弈、象棋对弈、投资博弈… 机器人路径规划、灾难逃生规划、战场火力配置规划…
搜索的概念
问题求解：解空间搜索
博弈树搜索策略
博弈树的搜索过程
如果站在某一方（如MAX方，即MAX要取胜)，把上述博弈 过程用图表示出来，则得到的是一棵“与／或树”。描述博 弈过程的与或树称为博弈树。 （1）博弈的初始格局是初始节点。 （2）在博弈树中，“或”节点和“与”节点是逐层交替出 现的。自己一方扩展的节点之间是“或”关系，对方扩展的 节点之间是“与”关系。双方轮流地扩展节点。 （3）所有自己一方获胜的终局都是本原问题，相应的节点 是可解节点；所有使对方获胜的终局都认为是不可解节点。
A
B
B
A
D
C
C
D
盲目的图搜索策略
盲目搜索: 按预定方向进行搜索
Open: 待展开的结点列表 Closed: 已展开过的结点列表
初始化: 将S0状态放入Open表 Open表为空? N 从Open表中取出一个当前结点
N F F L
起始节点 S
O
Y
搜索失败
M
F
P
Q
达到目标状态？ N
Y
搜索成功
人工智能原理及应用
Principles and Applications of Artificial Intelligence
第 5 章 搜索求解策略
第5章 搜索求解策略
5.1 搜的图搜索策略
5.4 启发式图搜索策略
搜索的概念
问题求解：解空间搜索
博弈树搜索策略
极大极小分析法
极大极小分析法的基本思想是： （1）设博弈的双方中一方为A，另一方为B。极大极小分析法是 为其中的一方（例如A方）寻找一个最优行动方案的方法。 （2）为了找到当前的最优行动方案，需要对各个方案可能产生的 后果进行比较。
（3 ）为了计算得分，需要根据问题的特性信息定义一个估价函 数，用来估算当前博弈树端节点的得分，称为静态估值。
盲目的图搜索策略
盲目搜索: 按预定方向进行搜索
宽度优先搜索: Open表先进先出 深度优先搜索: Open表先进后出
初始化: 将S0状态放入Open表 Open表为空? N 从Open表中取出一个当前结点 达到目标状态？ N Y Y 搜索失败
S
起始节点
L
O
M
F
P
Q
N
搜索成功
F
F
扩展当前结点, 将未出现的子结点加 入Open表
S0 = [3,3,1] G = {[0,0,0]}
操作: Lij, Rij
L01 L10 L11 L02 L20 R01 R10 R11 R02 R20
状态空间表示法
（例）修道士与野人问题
问题描述: 河的左岸有3个修道士、3个野人和一条船。修道士和野 人都会划船，船上每次最多只能坐两个人；任何岸边只要野人的数 目多于修道士数目，修道士就会被野人吃掉。安排一个安全的方案 将修道士和野人都渡到河的右岸。
SP(a,e) 10 SP(c,e) 15 (b,e)
a
10
28
18 SP(b,e) 24 33 SP(d,e)
28 SP(d,e)
SP(c,e)
18 24
b
15 16
e
12
c
20
d
状态空间表示法
与/或树（问题归约法）
将复杂问题分解（归约）为一系列较简单的问题，通过对简单问题 的求解来实现对原问题的求解。 与树: 从所有子问题的解可得出原问题的解 或树: 从任一子问题的解可得出原问题的解
S13
(0,2,0)
S14
(0,1,0)
S7
(0,1,1)
S15
(0,0,0)
S11
(2,2,0)
S10
(3,0,0)
S3
(2,2,1)
S6
(0,2,1)
状态空间表示法
（例）旅行商问题