人工智能中的搜索问题
人工智能-搜索是人工智能中的一个基本问题 精品
这32种状态并非全有意义，除去不合法状态和修道士被野人吃
掉的状态，有意义的状态只有16种：
S0=(3, 3, 1) S1=(3, 2, 1) S2=(3, 1, 1) S3=(2, 2, 1) S4=(1, 1, 1) S5=(0, 3, 1) S6=(0, 2, 1) S7=(0, 1, 1) S8=(3, 2, 0) S9=(3, 1, 0) S10=(3, 0, 0) S11=(2, 2, 0) S12=(1, 1,0) S13=(0, 2, 0) S14=(0, 1, 0) S15=(0, 0, 0) 有了这些状态，还需要考虑可进行的操作。
描述方法； 然后从某个初始状态出发，每次使用一个“操作”，
递增地建立起操作序列，直到达到目标状态为止； 此时，由初始状态到目标状态所使用的算符序列就是
该问题的一个解。
5
4.1.2 状态空间法
3. 状态空间的例子(1/11)
例4.1 二阶梵塔问题。设有三根钢针，它们的编号分别是 1号、2号和3号。在初始情况下，1号钢针上穿有A、B两个 金片，A比B小，A位于B的上面。要求把这两个金片全部移 到另一根钢针上，而且规定每次只能移动一个金片，任何时 刻都不能使大的位于小的上面。
8
(1,1)
A(1,2) (2,1) B(1,3) (2,3) A(2,3)
A(1,3)
(3,1) B(1,2) (3,2) A(3,2)
(3,3)
(1,3)
(1,2)
(2,2)
二阶梵塔的状态空间图
从初始节点(1, 1)到目标节点(2, 2)及(3, 3)的任何一条路径都是问题的一 个解。其中，最短的路径长度是3，它由3个操作组成。例如，从 (1, 1)开始， 通过使用操作A(1, 3)、B(1, 2)及A(3, 2)，可到达 (3, 3)。
人工智能在信息检索中的应用
人工智能在信息检索中的应用人工智能技术在如今的社会中得到了越来越广泛的应用，其中最为普遍的应用之一就是在信息检索领域。
随着互联网的迅猛发展，人们需要处理的信息越来越多，如何高效地获取所需的信息成为了一个亟待解决的问题。
人工智能技术的发展为信息检索带来了新的机遇和挑战，它正在逐渐改变着人们获取信息的方式和效率。
首先，人工智能技术在信息检索中的应用主要体现在搜索引擎的发展和优化上。
搜索引擎是人们获取信息的主要途径，而人工智能技术的引入让搜索引擎的效率和准确性得到了极大的提升。
通过自然语言处理、机器学习等技术，搜索引擎可以更好地理解用户的搜索意图，对搜索结果进行排序和过滤，提供更加精准和个性化的搜索结果。
例如，谷歌的搜索算法中就应用了深度学习技术，可以根据用户的搜索历史和行为习惯为其定制搜索结果，提高搜索的相关性和用户体验。
其次，人工智能技术还可以帮助用户更有效地管理和利用个人信息。
在信息爆炸的时代，人们面临着海量的信息资源，如何对这些信息进行筛选和整理成为一个难题。
通过人工智能技术的应用，用户可以通过智能助手等工具将自己感兴趣的信息自动分类、归档，为用户提供个性化的信息推荐和管理服务。
比如，智能语音助手可以根据用户的日常行为和兴趣爱好为其筛选出最相关的信息，帮助用户快速获取所需的信息。
此外，人工智能技术还可以帮助企业进行信息检索和知识管理。
在企业管理中，及时准确地获取和传播信息对于企业的持续发展至关重要。
通过人工智能技术，企业可以建立自己的知识图谱，实现知识的智能化管理和检索。
企业可以通过智能知识图谱将内部和外部的信息资源整合起来，为决策者提供更加全面和准确的信息支持。
同时，人工智能技术还可以帮助企业建立智能问答系统，为员工提供快速准确的解决方案，提高工作效率和员工满意度。
最后，人工智能技术的应用在信息检索领域也带来了一些新的挑战和问题。
一方面，人工智能技术在处理大规模数据和复杂问题时往往需要较高的计算资源和数据支撑，这对于一些中小型的企业和个人用户来说可能存在一定的门槛。
人工智能的搜索算法
人工智能的搜索算法
人工智能的算法是用于在给定的空间或状态的范围内最优解的一类算法。
它是一种让计算机在给定问题和环境中如何找到最优解的一种算法，
旨在以最少的计算代价实现最佳性能。
它是基于空间和状态的解决问题的
有效方法。
这类算法常用于解决机器人导航、机器学习和认知映射等问题。
算法一般执行以下六个步骤：
（1）确定问题
首先，必须明确要解决的问题，然后确定解决问题所需要的空间和状态。
（2）定义状态
在定义状态时，需要根据这个问题来定义的状态，比如，如果需要解
决机器人路径规划的问题，状态可以包括机器人的位置，机器人是否连接
到特定位置并将状态定义为可和不可的两种类型。
（3）定义空间
空间一般定义为在状态中可能出现的可能的状态，以及从一个状态到
另一个状态的可能变化，以及从一个状态到另一个状态的可能转换路径。
（4）设计算法
如何以最有效的方式在空间和状态中最佳解是设计算法的关键，根据
具体实际可以采用广度优先，深度优先。
第二章 人工智能搜索
搜索法中的问题表示
• 对问题进行形式化描述，便于计算机处理。 • 描叙方法对搜索效率有很大的影响。 • 一般用状态空间来表示待求解的问题。
状态空间法（1）
• 找到一个数，该数大于等于13548并且能够被
• • •
13547整除。 问题的论域为【13548，＋∞】，为了计算机处 理，可以选择一个足够大的数。 因此，问题的状态空间可以定义为【13548， 1E20】。所有的状态空间构成一个连续自然数序 列。 用状态空间表示法描叙问题时，要定义状态空间， 表示问题的全部可能状态和相互关系。
能找到 • 搜索的效率，避免生成或扩展无用的点。 • 控制开销。即控制策略的开销要尽可能小。
• 几个目标之间有冲突，在以上几个目标中
寻求平衡。
1.1 回溯策略
• 例：皇后问题
Q Q Q Q
()
Q ()
((1,1))
Q () Q
((1,1))
((1,1) (2,3))
Q ()
((1,1))
((1,1) (2,3))
搜索图与搜索树的比较
• 如果采用广度优先搜索算法，优点为实现
简单，但是有可能需要重复处理多次。 • 如果采用深度优先搜索算法，有可能陷入 死循环。需要采用一定的策略避免。 • 图搜索需要额外的计算去检查下一个节点 是否已经生成过。（可以使用广度或深度 优先来遍历图产生生成树）
搜索算法的衡量标准
• 搜索算法的完备性，即只要有解，就一定
– 盲目搜索 – 启发式搜索
• 关键问题：
如何利用知识，尽可能有效地找到问题 的解（最佳解）。
搜索问题（续2）
• 讨论的问题：
– 有哪些常用的搜索算法。 – 问题有解时能否找到解。 – 找到的解是最佳的吗？ – 什么情况下可以找到最佳解？ – 求解的效率如何。
浅谈人工智能搜索技术论文
浅谈人工智能搜索技术论文在当今这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）技术的发展和应用已经渗透到我们生活的方方面面。
其中，人工智能搜索技术作为信息检索和数据挖掘领域的一项重要技术，正在不断地推动着搜索引擎的智能化和个性化。
本文将浅谈人工智能搜索技术的发展、应用以及面临的挑战和未来趋势。
引言随着互联网的快速发展，海量信息的获取和管理成为了一个亟待解决的问题。
传统的搜索技术已经无法满足人们对信息获取的高效率和个性化需求。
人工智能搜索技术以其强大的数据处理能力和智能算法，为解决这一问题提供了新的解决方案。
本文将从人工智能搜索技术的概念出发，探讨其在现代搜索引擎中的应用，并分析其面临的挑战和未来的发展方向。
人工智能搜索技术概述人工智能搜索技术是利用人工智能的方法和算法，对互联网上的海量信息进行高效、准确的检索和分析。
与传统搜索技术相比，人工智能搜索技术更加注重用户体验，能够根据用户的搜索习惯和偏好，提供更加个性化的搜索结果。
人工智能搜索技术的发展1. 自然语言处理（NLP）：作为人工智能搜索技术的重要组成部分，自然语言处理技术使得搜索引擎能够更好地理解用户的查询意图，从而提供更加精准的搜索结果。
2. 机器学习：通过机器学习算法，搜索引擎可以不断优化其搜索算法，学习用户的搜索行为，从而提供更加个性化的搜索服务。
3. 深度学习：深度学习技术的应用，使得搜索引擎在处理复杂数据和模式识别方面的能力得到了显著提升。
人工智能搜索技术的应用1. 个性化推荐：通过分析用户的搜索历史和行为模式，人工智能搜索技术能够为用户推荐更加个性化的内容。
2. 智能问答系统：结合自然语言处理技术，智能问答系统能够理解用户的查询，并提供更加人性化的答案。
3. 图像和视频搜索：利用深度学习技术，搜索引擎能够对图像和视频内容进行识别和分析，提供更加丰富的搜索结果。
面临的挑战1. 数据隐私和安全：随着人工智能搜索技术的广泛应用，用户数据的隐私和安全问题日益凸显。
第二章人工智能搜索问题
8 3 283
214 714
765 6 5
S13
S14
83 214 765
S21
813 24 765
S22
23 184 765
S7
23 184 765
S8
28 143 765
S9
283 145 76
S10
123 84
765 S15
234 18 765
S16
28 143 765
S17
283 145 76
缺点：
不完备，也不最优
1
2
6
12
4
7
13
9 58
10 1····1
回溯搜索策略
回溯策略属于深度优先 搜索的一种变形
与深度优先搜索的区别：
扩展一个节点时，每次
只产生一个后继节点，
而不是全部后继
3
回溯策略只保存单一的 解路径，占用内存空间 很少，只需要一张表即 可完成搜索
1
2
6
12
4
7
13
9 58
它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张 图，直到找到结果为止。
宽度优先搜索
广度优先搜索算法：
步1 把初始节点S0放入OPEN 步2 若OPEN表为空, 则搜索失败,退出。 步3 取OPEN表中前面第一个节点N放在CLOSED表中, 并冠以
顺序编号n 步4 若目标节点Sg= N,则搜索成功, 结束。 步5 若N不可扩展, 则转步2 步6 扩展N, 将其所有子节点配上指向N的指针依次放入OPEN
人工智能
第二章 搜索问题
本章的内容与目标
搜索与搜索问题 搜索问题的求解步骤 无信息（盲目）搜索 有信息（启发式）搜索
人工智能在信息检索中的应用
人工智能在信息检索中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为信息检索领域的重要应用。
随着互联网的发展，人们面临的信息爆炸问题愈发严重，如何从海量信息中快速准确地检索出所需内容成为了一个亟待解决的问题。
而人工智能技术的出现为信息检索提供了全新的解决方案。
一、智能搜索引擎人工智能在信息检索中的应用首先体现在智能搜索引擎上。
传统的搜索引擎主要依靠关键词匹配来进行搜索，但由于语义的复杂性和歧义性，往往会产生大量的垃圾结果。
而人工智能技术的应用使得搜索引擎能够更好地理解用户的搜索意图，从而提供更精准的搜索结果。
智能搜索引擎通过分析用户的搜索历史、地理位置、兴趣爱好等信息，构建用户画像，从而为用户提供个性化的搜索结果。
同时，智能搜索引擎还可以利用自然语言处理技术，将用户的搜索关键词进行语义分析，从而理解用户的搜索意图，并根据用户的需求提供更加准确的搜索结果。
二、信息抽取与摘要人工智能还可以应用于信息抽取与摘要领域。
传统的信息抽取技术主要依靠规则和模板来进行信息提取，但面对大规模的数据时，这种方法往往效果不佳。
而人工智能技术的出现使得信息抽取变得更加智能化。
通过自然语言处理和机器学习等技术，人工智能可以从大量的文本数据中提取出有用的信息。
例如，可以从新闻文章中提取出新闻标题、作者、时间等关键信息，从产品评论中提取出用户对产品的评价等等。
同时，人工智能还可以将抽取出的信息进行摘要，以便用户快速了解文本的主要内容。
三、智能问答系统智能问答系统是人工智能在信息检索中的又一重要应用。
传统的搜索引擎只能提供相关的搜索结果，而无法回答用户具体的问题。
而智能问答系统通过自然语言处理和知识图谱等技术，可以理解用户的问题，并给出准确的答案。
智能问答系统可以通过构建知识图谱，将各种知识和实体进行关联，从而为用户提供准确的答案。
同时，智能问答系统还可以利用机器学习技术，从大量的问答数据中学习并提高回答的准确性。
人工智能中的智能搜索与优化
人工智能中的智能搜索与优化人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟、延伸人类智能的方法和技术，使计算机能够具备某些智能行为和能力的一门科学。
随着科技的不断发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛，而智能搜索与优化就是其中重要的组成部分。
一、智能搜索的原理与应用智能搜索是指通过系统和算法的结合，使计算机能够根据用户的需求，搜索出最相关、最准确的信息或资源。
其核心原理就是通过智能算法对大量的数据进行分析和处理，从而实现快速、准确地搜索。
在实际应用中，智能搜索广泛应用于搜索引擎、智能助手等领域。
搜索引擎是人们获取信息的主要途径，通过智能搜索技术可以提高搜索结果的质量和准确性，帮助用户更快地获得所需信息。
智能助手则是集成了智能搜索技术的人工智能应用，通过语音识别、自然语言处理等技术，实现与用户的智能交互，提供智能化的搜索结果和服务。
二、智能搜索的技术与方法1. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指计算机与自然语言之间的交互过程，其中包括词法分析、句法分析、语义分析等技术。
通过NLP技术，智能搜索系统能够理解用户的语言表达，从而更准确地理解用户的需求，提供更符合用户期望的搜索结果。
2. 机器学习与深度学习机器学习和深度学习是人工智能领域中的重要技术手段，也在智能搜索中得到广泛应用。
通过机器学习算法和深度神经网络的训练，智能搜索系统可以根据用户的搜索历史、行为习惯等数据，对搜索结果进行个性化推荐，提高搜索的精确性和效果。
3. 图像识别与视觉搜索除了文字信息，图像信息也是智能搜索的重要内容之一。
图像识别技术和视觉搜索技术能够对图片中的物体、场景等进行自动识别和搜索，使智能搜索系统更加全面和智能化。
例如，通过拍照搜索功能，用户可以直接通过拍摄照片的方式进行搜索，系统会通过图像识别和视觉搜索技术，找到与图片相关的信息和资源。
AI第1-2章--搜索问题
开始 把S0放入OPEN表 OPEN为空表？
否 是
失败
把第一个节点(n)从 OPEN表移至CLOSED表 n为目标节点？
否 是
成功
把n的后继节点放入OPEN表， 提供返回节点n的指针 重排OPEN表 重排OPEN表
4.1 状态图搜索
搜索策略
对于状态图搜索，已经提出了许多策略， 它们大体可分为盲目搜索 启发式搜索 盲目搜索和启发式搜索 盲目搜索 启发式搜索两大类。
启发式搜索算法
3) A算法---一种典型的启发式搜索算法
h(x):节点x 目标节点S h(x):节点x与目标节点Sg接近程度的一种函数 g(x): 初始节点 初始节点S g(x):从初始节点 0到节点x付出的代价; 估价函数f(x) f(x)＝g(x)＋h(x) 即估价函数f(x)是从初始节点S0到达节点x处付出的代价与节 点x到达目标节点Sg的接近程度估计值之总和。 有时估价函数还可以表示为 f(x)＝d(x)＋h(x)
23 8 1 3 2 4 7 6 5
2 8 3 7 4 6 1 5
2 8 3 7 1 4 6 5
1 2 3 8 4 7 6 5
1 2 3 3 7 8 4 6 5 5
图1 八数码问题的广度优先搜索
图1 八数码问题的全局择优搜索
启发式搜索算法
2) 局部择优搜索 局部择优搜索与全局择优搜索的区别是，扩展节点 N后仅对N 的子节点按启发函数值大小以升序排序 仅对N 仅对 的子节点按启发函数值大小以升序排序，再 将它们依次放入OPEN表的首部。故算法从略。
4.1 状态图搜索 盲目搜索：
又称穷举式搜索,是一种无信息搜索方式。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。带有盲目性．效率不高，只用于解决比较简单的问 题。 主要分为广度优先 深度优先两种搜索方式。这两种方式也是最 广度优先和深度优先 广度优先 深度优先 基本的树式搜索策略，其他搜索策略都是建立在它们之上的。下 面先介绍广度优先搜索。
人工智能搜索问题
*
个排序对算法的效率有很大影响.
*
*
The problem representation the global database: 4*4 array the rule: Rij If i= 1 : there are no queen in the array 1 < i<= 4: There is a queen in the row i-1 then put a queen in the row i, column j
28 3
16 4
7
5
初始状态Initial
12 3 84 76 5
目标状态 Goal
对于8 数码难题， 我们选用直接的矩阵描述，解题过程 中的任何一个中间情况都对应一个 3*3的矩阵， 用0,1， 2，…, 8这9个数的一个排列依次去充填这个矩阵的各个单 元,就是求解问题的一个可能的情况, 共有 9!种。
can get the goal from the initial state. If the procedure can not find the solution, it return FAIL. Recursive procedure BACKTRCK(DATA)
1 if TERM(DATA), return NIL; 2 if DEADEND(DATA), return FAIL; 3 RULES ← APPRULES(DATA);
状态空间
1. 计算机对传统的问题求解方法带来了根本性的 改变。
传统方法， 由专家给出公式， 使用者 的任务是理解公式， 应用公式。
有些问题用传统方法描述很困难, 例如本节的 几个例子
公式的推导需要很高的水平， 与实际 问题相差较远，对应用者要求很高。
人工智能的智能搜索和信息检索技术
人工智能的智能搜索和信息检索技术摘要：随着互联网的快速发展和信息爆炸的到来，我们逐渐意识到传统的搜索引擎已无法满足用户对信息的个性化需求。
为了解决这一问题，人工智能的智能搜索和信息检索技术被提了出来。
本文将探讨人工智能在搜索和信息检索领域的应用、技术和挑战。
关键词：人工智能，智能搜索，信息检索，个性化需求，挑战1. 引言互联网的快速发展带来了海量的信息，人们可以方便地获取各种信息，但同时也面临着信息过载的问题。
由于传统的搜索引擎无法满足用户对信息的个性化需求，人工智能的智能搜索和信息检索技术应运而生。
2. 人工智能在搜索和信息检索领域的应用人工智能在搜索和信息检索领域的应用主要有以下几个方面：2.1 自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要组成部分，它包括语义分析、情感分析、机器翻译等。
在搜索和信息检索领域，自然语言处理技术被用于理解用户的查询意图，提取查询中的关键词，并将查询与文档进行匹配。
2.2 机器学习机器学习是人工智能的另一个重要领域，它通过训练算法来让计算机自动学习。
在搜索和信息检索领域，机器学习技术被用于构建搜索模型，提高搜索和信息检索的准确性和效率。
2.3 推荐系统推荐系统是人工智能技术在搜索和信息检索领域的又一重要应用。
通过分析用户的历史行为和兴趣，在搜索和信息检索过程中为用户提供个性化推荐，使用户能够更快速地找到自己感兴趣的信息。
3. 人工智能的智能搜索和信息检索技术为了实现个性化搜索和信息检索，人工智能技术在搜索和信息检索中起到了关键作用。
以下是一些常用的智能搜索和信息检索技术：3.1 上下文理解传统的搜索引擎往往只根据关键词进行匹配，忽略了查询的上下文信息。
而在智能搜索和信息检索中，上下文理解起到了重要的作用。
通过理解查询的上下文信息，如用户的地理位置、时间信息、设备信息等，搜索引擎可以根据用户的实际需求提供更精准的搜索结果。
3.2 个性化排名个性化排名是智能搜索和信息检索中的一项关键技术。
人工智能中的搜索问题
采用多起始点搜索、模拟退火、遗传 算法等策略，跳出局部最优解，寻找 全局最优解。
多解问题
问题描述
对于某些问题，存在多个满足条件的 解，需要找到所有解或最优解的集合。
解决方案
采用回溯法、分支定界法等算法，系 统地搜索整个解空间，找到所有解或 最优解的集合。
启发式搜索策略
问题描述
启发式搜索策略通过利用问题特性和领域知识，指导搜索过程朝着更优解的方 向进行。
定义
Dijkstra算法是一种单源最 短路径算法，用于在有向 图中找到从起点到其他所 有节点的最短路径。
特点
适用于稀疏图，能够找到 最短路径，但需要预先计 算每个节点的距离。
应用场景
如路由协议、地图导航等。
模拟退火算法
定义
模拟退火算法是一种随机搜 索算法，通过模拟物理退火 过程来寻找最优解。
特点
能够在较大解空间中寻找最 优解，但需要合理设置初始 温度、降温速度等参数。
解决方案
选择合适的启发函数和评估方法，结合具体问题的特点，设计高效的启发式搜 索算法。
05
人工智能搜索问题的应用实例
旅行商问题
旅行商问题（TSP）是人工智能中经典的搜索问题之一，它涉及到寻找一 条最短路径，使得一个旅行商能够访问一系列城市并返回出发城市，且 每个城市只访问一次。
TSP问题可以通过图论、启发式搜索、元启发式算法等手段进行求解，其 中遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等都是解决TSP问题的常用方法。
应用场景
在人工智能领域中，知识推理问题 搜索被广泛应用于解决各种实际问 题，如逻辑推理、自然语言处理、 专家系统等。
关键技术
知识推理问题搜索的关键技术包括 基于规则的推理、基于模型的推理、 基于深度学习的推理等。
人工智能搜索算法
人工智能搜索算法1. 介绍人工智能（Artificial Intelligence，AI）搜索算法是指通过计算机程序对问题空间进行搜索，以找到最优解或接近最优解的方法。
在许多领域，如信息检索，机器学习，自然语言处理等，人工智能搜索算法都发挥着重要的作用。
本文将介绍人工智能搜索算法的基本原理和常见的搜索算法。
2. 搜索问题搜索问题是指在一个给定的问题空间中寻找目标解的问题。
问题空间由问题的状态和操作构成。
状态是问题解的表示形式，操作则是从一个状态到另一个状态的转换。
搜索问题的目标是找到一系列操作，使得从初始状态到目标状态的转换。
3. 盲目搜索算法3.1 深度优先搜索算法深度优先搜索算法（Depth-First Search，DFS）是一种经典的搜索算法，它通过栈的方式实现。
算法从起始状态开始，依次选择一个操作，然后转移到下一个状态，直到找到目标解或者无法转移到下一个状态为止。
def dfs(problem, state):if problem.goal_test(state):return statefor action in problem.actions(state):child = problem.result(state, action)result = dfs(problem, child)if result is not None:return resultreturn None3.2 广度优先搜索算法广度优先搜索算法（Breadth-First Search，BFS）是另一种常见的搜索算法，它通过队列的方式实现。
算法从起始状态开始，逐层地扩展状态空间，直到找到目标解。
def bfs(problem, state):queue = [state]while len(queue) !=0:state = queue.pop(0)if problem.goal_test(state):return statefor action in problem.actions(state):child = problem.result(state, action)queue.append(child)return None4. 启发式搜索算法4.1 A*算法A算法是一种常用的启发式搜索算法，它通过估计从当前状态到目标状态的代价来选择下一步操作。
人工智能原理之搜索技术(PPT-77页)全
29
第2章 搜索技术
2.2.2 深度优先搜索和深度有限搜索
• 深度优先搜索过程：
• 总是扩展搜索树的当前扩展分支(边缘)中最 深的节点
• 搜索直接伸展到搜索树的最深层，直到那里 的节点没有后继节点
• 那些没有后继节点的节点扩展完毕就从边缘 中去掉
• 然后搜索算法回退下一个还有未扩展后继节 点的上层节点继续扩展
• 描述：设每个状态为(a1, a2, a3, …, an), ai=1, 2, 3—表示第i个盘子在第1/2/3根柱 子上
13
第2章 搜索技术
河内塔(2)
• 递归定义：{(a1, a2, a3, …, an)}为n阶河内 塔的状态集合，则{(a1, a2, a3, …, an, 1), (a1, a2, a3, …, an, 2), (a1, a2, a3, …, an, 3)} 是n+1阶河内塔的状态集合
• 约束规则：不使离开既定位置的数字数增加
10
第2章 搜索技术
八数码游戏的搜索树
既定位置=终态
Begin 1 5 2
4
3
678
152 43
678
*1
2
453
678
*1 5 2 43 678
152
473
6
8
*
12 453 678
12 453 678
*
15 432 678
152 438 67
*1 2 3 45 678
8
第2章 搜索技术
2.1.2 问题实例
• 玩具问题
• 八数码游戏(九宫图) • 河内塔 • 八皇后问题 • 真空吸尘器世界
• 现实问题
如何优化AI技术在网络搜索中的表现
如何优化AI技术在网络搜索中的表现概述：随着人工智能（Artificial Intelligence）技术的不断发展，它正在逐渐改变人们使用互联网进行信息搜索的方式。
AI技术在网络搜索中扮演着重要角色，帮助用户更快速、准确地找到所需的信息。
然而，在实际应用过程中，仍然存在一些问题和挑战。
本文将探讨如何优化AI技术在网络搜索中的表现，并提出一些解决方案。
一、提高搜索结果准确性在网络搜索中，用户最关心的是获得准确、与需求相关的结果。
因此，优化AI技术以提高搜索结果准确性至关重要。
以下是一些实用建议：1.加强语义理解：传统搜索引擎主要基于关键词匹配来产生结果。
然而，这种方法有时会导致误导或相关性低下的结果。
为了解决这个问题，可以利用自然语言处理和深度学习等技术来提升对用户查询意图的理解。
2.考虑上下文信息：用户查询往往受到上下文环境和背景影响。
因此，在进行搜索时，AI系统应该能够分析和利用上下文信息，以更好地理解用户需求，并提供与之相关的结果。
3.个性化推荐：AI技术可以根据用户的历史搜索记录、兴趣和偏好，提供个性化的搜索结果。
这样一来，用户将更容易找到他们感兴趣的内容，并且搜索结果准确性将得到进一步提高。
二、优化搜索速度与响应时间对于用户而言，搜索速度和响应时间是衡量一个搜索引擎好坏的重要指标。
以下是一些改善AI技术在网络搜索中表现的方法：1.并行处理：通过利用并行计算和分布式系统等技术手段，可以加速搜索引擎的处理速度。
例如，将计算任务分发给多个处理器或服务器，从而实现大规模数据处理和快速响应。
2.缓存机制：为了减少重复计算和提高响应速度，可以使用缓存技术来存储已经计算过的结果。
这样，在后续相似查询请求时可以直接返回缓存中的结果，避免重新计算。
3.优化网络结构：合理设计搜索引擎的网络架构和拓扑结构，可以降低通信开销、提高网络传输效率，从而加快搜索响应时间。
三、解决信息过载问题在当今数字时代，信息过载是一个普遍存在的问题。
人工智能课件第3章 图搜索与问题求解
例 3-3 用全局择优搜索法解八数码难题。初始 棋局和目标棋局如下面的图3-8所示。
解 设启发函数h(x)为节点x的格局与目标格局 相比数码不同的位置个数。以这个函数制导的搜索树 如图3-8所示。此八数问题的解为：So, S1, S2, S3, Sg。
■教材的微课视 频中有搜索过 程的动画
图 3-8 八数码问题的全局择优搜索
(6) 扩展N, 将其所有子节点配上指向N的指针依次放入
OPEN表尾部, 转步(2)。
2.深度优先搜索 深度优先搜索就是
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。
• 可回溯的线式搜索
(1) 把初始节点So放入CLOSED表中。 (2) 令N＝So。 (3) 若N是目标节点, 则搜索成功, 结束。
(4) 若N不可扩展, 则移出CLOSED表的末端节点Ne,若Ne ＝So,则搜索失败, 退出。否则, 以CLOSED表新的末端节点Ne 作为N,即令N＝Ne, 转步(4)。
r5: (X1==0)( X2==n) (X1=n) ( X2=0) r6: (X1==0)( X8==n) (X1=n) ( X8=0)
2组规则：
r7: (X2==0)( X1==n) (X2=n) ( X1=0) r8: (X2==0)( X3==n) (X2=n) ( X3=0) r9: (X2==0)( X0==n) (X2=n) ( X0=0)
盘子的搬动次数：
264-1＝18 446 744 073 709 511 615
二阶梵塔问题
人工智能领域中的搜索问题
浅谈人工智能领域中的搜索问题摘要：人工智能是目前最前沿也是最尖端的计算机科学分支之一，它主要研究计算机与人类大脑的本质联系与差别，并通过对人类思维方式的研究使得计算机的工作效率实现革命性的提升。
本文简要介绍了人工智能里面最核心的部分之一--搜索。
读者需要对数据结构有所了解。
关键词：人工智能；启发式搜索；a*算法；agent；artificial intelligence中图分类号：tp18 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013）04-0000-021 引言人工智能是目前信息技术领域最前沿也是和其它学科如生物学紧密相关的一个分支。
人工智能的一个核心的目标即是探索计算机从根本上到底有没有可能具备人类的思维方式。
计算机的计算能力是人类望尘莫及的，但是即便是硬件性能高速发展的现在，人类依然有着远远超出计算机能力的方面，比如创造性思维以及图形识别能力。
计算机没有办法独立于人类发现新的算法或者证明一个定理，它们只能用数据去验证却无法用数学逻辑去证明。
1997年5月，ibm公司研制的深蓝计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫，这一事件让了所有人开始意识到人工智能的威力以及未来计算机会对人类造成的影响。
即便是处于发展不完全阶段的人工智能领域也依然能在现实生活中为人类提供便捷，比如gps和翻译软件，这些都是非常有用的应用。
今天我们所要探讨的是人工智能中的一个最核心的问题—搜索。
2 几种搜索算法的思想大家都知道，目前计算机是无法独立思考的，它们只能依赖人类设定的算法机械的去执行。
就拿国际象棋的例子来说明，一个伟大的象棋运动员可以依赖自己的直觉以及经验而计算机却不行。
然而为什么计算机可以打败国际象棋好手呢？答案就是它所执行的搜索的算法。
2.1 一些基础概念。
首先要介绍一个概念：智能体（agent）。
顾名思义，智能体就是搭载了人工智能“能力”的一台机器，它可以是计算机，机器人等等。
搜索实际上是人类将现实中的各种需要考虑的情况抽象成一幅“地图”（比如树（tree）和图（graph））。
人工智能第五章 问题求解的基本原理
例如，把问题P分解为三个子问题P1，P2，P3， 可用图表示。如图：P1，P2，P3是问题P的三个 子问题，只有当这三个子问题都可解时，问题P才 可解，称P1，P2，P3之间存在“与”关系；称节 点P为“与”节点；由P，P1，P2，P3所构成的图 称为“与”树。在图中，为了标明某个节点是 “与”节点，通常用一条弧把各条边连接起来。
2 、等价变换：对于一个复杂问题，除了 可用“分解”方法进行求解外，还可利用 同构或同态的等价变换，把它变换为若干 个较容易求解的新问题。若新问题中有一 个可求解，则就得到了原问题的解。问题 的等价变换过程，也可用一个图表示出来， 称为“或”树。
例如，问题 P 被等价变换为新问题 P1， P2， P3。如
搜索的一般过程如下： ①把初始节点S0放入OPEN表，并建立目前只包含 S0的图，记为G。②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CLOSED表，并记该节点为节点 n。④考 察节点n是否为目标节点。若是，则求得了问题的 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 这些子节点作为节点n的子节点加入G中。
该过程与广度优先搜索的唯一区别是：广度优先搜 索是将节点n的子节点放入到OPEN表的尾部，而深度优 先搜索是把节点n的子节点放入到OPEN表的首部。
2、其搜索过程如下：
①把初始节点S0放入OPEN表。②如果OPEN表为空， 则问题无解，退出。③把OPEN表的第一个节点（记为节 点n）取出放入CLOSED表。④考察节点n是否为目标节点。 若是，则求得了问题的解，退出。⑤若节点 n不可扩展， 则转第②步。⑥扩展节点n，将其子节点放入到OPEN表 的首部，并为其配臵指向父节点的指针，然后转第②步。
人工智能搜索与问题求解
人工智能搜索与问题求解随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为当今社会的热门话题。
人工智能的应用已经渗透到各个领域，其中搜索与问题求解是其中最为重要和普遍的应用之一。
本文将探讨人工智能在搜索与问题求解领域的应用及其影响。
1. 人工智能搜索的定义与特点人工智能搜索是指利用人工智能技术来实现对海量信息的快速检索和筛选。
与传统搜索引擎相比，人工智能搜索具有以下特点：1.1 智能化：人工智能搜索能够根据用户的需求和搜索历史，提供个性化的搜索结果。
通过对大数据的分析和学习，系统能够猜测用户的意图，并给出更符合用户需求的搜索结果。
1.2 语义理解：传统搜索引擎往往只依靠关键词进行搜索，而人工智能搜索能够理解用户提出的问题，并做出更加准确的回答。
通过自然语言处理和机器学习算法，人工智能搜索能够将文本的语义进行解析，从而提供更加精准的搜索结果。
1.3 多模态搜索：除了文字搜索，人工智能搜索还能够处理图像、声音和视频等多种形式的信息。
通过图像识别、语音识别等技术，系统能够识别和理解多种媒体形式，并为用户提供相关的搜索结果。
2. 人工智能搜索的应用领域2.1 互联网搜索：人工智能搜索在互联网搜索引擎中的应用尤为突出。
以谷歌为例，其智能搜索功能可以通过自动补全、相关搜索、知识图谱等方式，为用户提供更加个性化的搜索体验。
2.2 电子商务搜索：人工智能搜索在电子商务中的应用，可以根据用户的搜索和购买历史，为用户推荐个性化的商品和服务。
通过对用户行为的分析，系统能够更准确地预测用户的购买偏好，提高用户的购物体验。
2.3 专业领域搜索：人工智能搜索在专业领域中具有广泛应用。
例如，医疗领域的疾病诊断和治疗方案搜索，金融领域的投资建议搜索等。
通过结合领域知识和数据分析，系统能够为专业人士提供更准确和有效的搜索结果。
3. 人工智能问题求解的方法人工智能问题求解是指利用人工智能技术来解决复杂问题和决策。
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搜索问题的求解
搜索策略的性能
• 完备性：当问题有解时，这个算法是否保证能找 到一个解？
• 最优性：这个搜索策略是否能找到最优解？ • 时间复杂度：找一个解需要花费多长时间？ • 空间复杂度：在执行搜索过程中需要多少内存？
普通搜索问题：求出一条从初始状态到目标状态之间的行动序列 全局搜索问题：求出所有从初始状态到目标状态之间的行动序列 最优化搜索问题：求出从初始状态到目标状态之间耗散最少的行动序列
合法行动与后继的确定性： 满足棋盘上所有皇后不能互 相攻击的后继才是合法的
环境的静态性： 棋盘的格局和大小不会改变
路径的耗散函数的确定性： 相邻两个状态之间所需步骤为1
搜索问题：求出（所有）合法的目标状态
搜索问题的组成
• 初始状态：智能体所处的初始状态 • 后继函数：输入给定状态，可以输出合法行动和
Searching Problems in AI
人工智能中的搜索问题
什么是搜索问题
搜索问题：已知智能体的初始状态和目标状态，求 解一个行动序列使得智能体能从初始状态转移到目 标状态。如果所求序列可以使得总耗散最低，则问 题称为最优搜索问题。
• 智能体的初始状态是确定的 • 智能体当前状态是否为目标状态是可以检测的 • 智能体的状态空间是离散的 • 智能体在每个状态可以采取的合法行动和相应后继状态是
• 对于无边界的搜索问题，可以通过对深度优先搜 索提供一个预先设定的深度限制m来防止深度优 先搜索进入死循环
• 如果目标深度d>深度限制m，深度有限搜索可能 无法得到解，因此完备性也无法保证
无信息的搜索策略
迭代深入搜索
• 用来寻找最合适的深度限制的通用策略，经常和深度优先 搜索结合使用
• 不断增大深度限制，直到找到目标节点
搜索问题的求解
搜索策略的分类
• 无信息的搜索策略：无法知道当前状态离目标状 态的“远近”或者不利用类似的先验信息来进行 搜索的策略
• 广度优先搜索（BFS，Breadth-first search） • 代价一致搜索（UCS，Uniform-cost search） • 深度优先搜索（DFS，Depth-first search） • 深度有限搜索（Depth-limited search） • 迭代深入搜索（Iterative deepening search）
几个典型的搜索问题
起始状态
目标状态
8-Puzzle问题
华容道是不是一个搜索问题？
状态空间的离散性： 8个格子的排列方式是离散的
合法行动与后继的确定性： 只有空格四周的格子是可以 移动的
环境的静态性： 九宫格的大小和形状在格子移动 过程中不会改变
路径的耗散函数的确定性： 相邻两个状态之间所需步骤为1
确定的 • 环境是静态的 • 路径的耗散函数是已知的
几个典型的搜索问题
路径规划问题
搜索问题：从Arad到Bucharest的路径 最优化搜索问题：从Arad到Bucharest的最短路径
起始状态：Arad
目标状态：Bucharest
状态空间的离散性： 城市是离散的
合法行动与后继的确定性： 与某一城市相邻的城市才能 成为合法后继 环境的静态性： 城市的相对位置不会改变 路径的耗散函数的确定性： 城市之间的距离是已知的
搜索问题的求解
搜索树
所有搜索过程都可以用搜索树算法来进行表示
搜索问题的求解
搜索树实例
搜索问题的求解
搜索树实例
搜索问题的求解
搜索树实例
搜索问题的求解
节点与状的区别
• 节点（Node）是一种数据结构，每个节点的信 息包括当前状态、父节点、子节点、深度和路径 耗散
• 状态（State）只是一种系统可能存在的形式
点序列
ED
C
B
GF ED C
GFE D
EDC
G F ED
无信息的搜索策略
代价一致搜索
• 累积路径耗散最小的节点先被扩展 • 倘若每一步的耗散都为正，则保证可以得到最优
解 • 若单步耗散相等，该算法和广度优先搜索一样
？ 为累积路径耗 散最小的节点
ED
C
B
EDC
？？ ？
无信息的搜索策略
深度优先搜索
• 后被访问的节点先进行扩展 • 每次扩展深度最深的节点 • “一条路走到黑”，对于无边界搜索问题无法保
• 有信息的（启发式）搜索策略：利用启发式信息 来进行搜索的策略
• 贪婪最佳优先搜索（Greedy best first search） • A*搜索（A* search）
不同搜索策略的区别仅在于扩展节点的顺序
无信息的搜索策略
广度优先搜索
• 先被访问的节点先进行扩展 • 每次扩展深度最浅的节点 • 可以用一个先进先出的数据结构来保存待扩展节
证完备性 • 可以用一个后进先出的数据结构来保存待扩展节
点序列
无信息的搜索策略
深度优先搜索
DE
C
B
HI EC D
DEC
HI EC
无信息的搜索策略
深度优先搜索
I EC H HI EC
I EC
EC I EC
无信息的搜索策略
深度有限搜索
• 深度优先搜索它可能错误地选择一条分支并且沿 着一条很长的（甚至是无限的）路径一直走下去
相应的后继状态 • 目标测试：用来确定给定的状态是否为目标状态 • 路径耗散函数：在两个给定状态之间进行转移所
需的“代价”
普通搜索问题：求出一条从初始状态到目标状态之间的行动序列 全局搜索问题：求出所有从初始状态到目标状态之间的行动序列 最优化搜索问题：求出从初始状态到目标状态之间耗散最少的行动序列
搜索问题：从起始状态到目标状态的移动方法 最优化搜索问题：从起始状态到目标状态步骤最少的移动方法
几个典型的搜索问题
八皇后问题
起始状态：空的棋盘
目标状态：棋盘上摆了八个皇后，并 且任意两个皇后都不能互相攻击。目 标状态不确定，但是当前状态是否为 目标状态是可以检测的。
状态空间的离散性： 0-8个皇后在棋盘上的摆放方式
• 结合了深度有限搜索的优点，又保证了完备性，还能保证 得到最优解
无信息的搜索策略
迭代深入搜索
无信息的搜索策略
策略之间的比较
为了避免含有相同状态的节点被重复扩展，可以用一个数据结构来记录所有被访 问过的节点。如果当前待扩展节点与某个已访问过的节点对应的状态相同的话， 则当前节点将不会被扩展。 这时树搜索（Tree Search）策略将成为图（Graph Search）策略