第三章_搜索策略-1
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;}。
检索策略
策略及失误
计算机检索还须选定检索词编制布尔逻辑提问式。 （4）调整检索方案：根据检索过程中出现的各种问题及时调整方案，扩大或缩小检索范围。 明确课题需求、选择数据库 检索过程中的首要环节，就是要明确课题需求，第一步如果搞错了，就谈不上最后检索结果的正 确性。由于用户对自己的需求，特别是潜在的、模糊的需求并不总是非常明确，因此需要进行分 析，以求得一个完整而明确的表达。在用户需求分析中，应搞清楚以下一些问题： （1）分析课题检索的目的通常有几种类型： 1、开始某一项科学研究或承接某项工程设计，需要对课题进行全面的文献普查，并从中筛选出 所需的资料，用以编写可行性报告、计划任务书等。
策略设计
策略设计
络信息检索策略设计应遵循快、准、全及低成本的原则，以实现检索策略最优化。所谓快、准、 全，是指设计出来的检索策略能够快速、准确、全面地从上检索到所需要的信息;低成本则是指 以最低的费用获取所需的信息。由于检索上信息要付通讯费，有些数据库还要付数据库使用费， 因而降低信息成本对消费能力较弱的我国用户有比较重要的意义。 主题分析 明确检索需求后，就要对用户课题的具体内容作主题分析，这是正确选用检索词和逻辑算符的的 关键，它将决定检索策略的质量并影响检索效果。 主题分析就是对用户的课题进行主题概念的分析，并用一定的概念词来表达这些主题内容，同时 明确概念与概念之间的逻辑关系。主题分析必须注意： （1）概念的表达要确切。抓住课题的实质性内容，分析出课题中有几个概念组面。
策略及失误
6、为撰写论文查找相关文献等。以期刊论文、学位论文等学术研究性的数据库为主。 （2）明确题所涉及的学科范围和专业面 明确课题所涉及的主要学科范围、相关学科范围、交叉学科范围，并根据数据库的主题收录范围 进行选择。 （3）对文献的新颖性程度的要求 对文献新颖性要求高，就要选择数据更新周期短、速度快的数据库。 （4）用户对检索的查全与查准要求 为满足查全要求，就要普查多种数据库，为快速满足查准要求，应选择主题范围最专指的数据的乐趣和满足。因为，这不仅是一场搜 索的旅程，更是一场知识的盛宴，一次智慧的挑战。
三章状态空间搜索策略
第三章 状态空间搜索策略
第三章 状态空间搜索策略
算法3.2 状态空间图的宽度优先搜索算法
(1)把初始节点S0放人OPEN表中。
(2)如果OPEN表是空表，则没有解，失败退出；否则继续。
第三章 状态空间搜索策略
3.1.2 搜索的种类
搜索分为盲目搜索和启发式搜索两种。
盲目搜索：又称无信息搜索。即在搜索过程中，只按预先规 定的搜索控制策略进行搜索。问题本身的特性对搜索控制策 略没有任何影响，搜索带有盲目性，效率不高，只用于解决 比较简单的问题。
启发式搜索：又称有信息搜索。指在搜索求解过程中，根据 问题本身的特性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。 搜索求解的效率高，易于求解复杂的问题，但抽取出问题的 相关特性和信息难。
初始棋局目标棋局第三章状态空间搜索策略状态空间图是一类问题的抽象表示有许多智力问题如hanoi塔问题旅行商问题八皇后问题农夫过河问题等和实际问题如路径规划定理证明演绎推理机器人行动规划等都可以归结为在状态空间图中寻找目标或路径的问题
第三章 状态空间搜索策略
第三章 状态空间搜索策略
3.1 搜索的概念及种类 3.2 盲目搜索策略 3.3 启发式搜索策略
第三章 状态空间搜索策略
3.1 搜索的概念及种类
3.1.1 搜索的概念
现实世界中的大多数问题都是非结构化问题，一般不存在现 成的求解方法来求解这样的问题，而只能利用已有的知识一 步一步地摸索着前进。
搜索：是一种求解问题的方法，是寻找从问题初始事实到最 终答案的推理路线的一种过程。
第3章 搜索策略
总费用 操作费用 控制费用
小 ←─── 启发式信息量 ───→ 大
搜索的费用
一般地，盲目搜索算法需要搜索的空间比较大， 因而，其操作的费用较高；而启发式搜索算法的控制 策略比较复杂，因而，其控制的费用较高。 一方面，启发式信息利用程度越高，问题的搜索 空间越小，操作的费用越低。另一方面，启发式信息 利用程度越高，控制策略越复杂，控制的费用越高。 操作费用与控制费用的这种辨证关系对于我们设 计或选择图搜索算法具有指导意义。
搜索的策略和算法
在状态图（树）中，寻找由起始节点通向目标节点的 路径可以有各种不同的搜索策略。不同的策略以不同的方 式控制着搜索的过程。因此，搜索策略又称控制策略。 与问题相关的信息往往能帮助我们进行更为有效的搜 索，当然，这取决于相关信息的质和量。依据控制策略利 用与问题相关信息的情形来对图搜索算法进行分类，可将 其分为： (1) 盲目搜索算法 (Blink Search) (2) 启发式搜索算法 (Heauristic Search)
搜索的相关定义
开节点(open node)：未进行扩展操作的节点； 闭节点(closed node) ：已进行扩展操作的节点；
扩展节点(expended node)：已进行扩展操作，并生长 出子结点的节点；
死节点(dead node)：闭节点，但不是扩展节点； 叶节点(leaf node)：无子节点或未生成子节点的节点。
深，搜索图上的节点数将成几何级数地增长，这意
味着，对于大的问题，宽度优先搜索算法需要巨大 的记忆体或存储空间。
A
B
C
D
宽度优先搜索
K
E
F
G
H
I
J
L
M
人工智能之搜索策略介绍课件
实现搜索策略的优化
2
步骤：初始化种群、计算适应 度、选择、交叉、变异、迭代
3
优点：全局搜索能力强，能够 找到最优解
4
缺点：计算复杂度高，收敛速 度慢，容易陷入局部最优解
搜索策略的优化
优化目标
01 提高搜索效率：减少搜索 时间，提高搜索结果的准 确性
01
02
03
信息检索：搜索引擎、 路径规划：地图导航、 问题求解：数学问题、
学术论文检索等
物流配送等
逻辑问题等
04
05
06
游戏AI：棋类游戏、 电子游戏等
机器人控制：自主导 航、路径规划等
优化问题：生产调度、 资源分配等
搜索策略的实现
启发式搜索
概念：根据问题特点，选择 合适的搜索策略，提高搜索
效率
01
03
02
剪枝策略：提前 终止无效或低效 的搜索路径，提 高搜索效率
04
自适应搜索：根 据搜索过程中的 反馈信息，动态 调整搜索策略， 提高搜索效果
优化效果评估
准确率：衡量搜索 结果的准确性
召回率：衡量搜索 结果中相关结果的
比例
速度：衡量搜索算 法的执行效率
稳定性：衡量搜索 算法在不同数据集
上的表现一致性
演讲人
人工智能之搜索策略介 绍课件
目录
01. 搜索策略概述 02. 搜索策略的实现 03. 搜索策略的优化 04. 搜索策略的应用案例
搜索策略概述
搜索策略的定义
搜索策略是指在解
1 决一个问题时，如 何找到最优解或近 似最优解的方法。
搜索策略可以分
2 为两类：无信息 搜索和有信息搜 索。
第三章-搜索策略11.
5.3.1 回溯策略
end; 将CS加入PS；
end else
begin 将CS子状态（不包括PS、NPS和NSS中已有的） 加入NPS； CS：= NPS中第一个元素；
将CS加入到PS； end end； return FAIL; end.
5.3.1 回溯策略
回溯搜索示意图的回溯轨迹： 初值：PS=[A]； NPS=[A]； NSS=[ ]； CS=A。
为了保证找到解，应选择合适的深度限制值，或 采取不断加大深度限制值的办法，反复搜索，直 到找到解。
5.3.3 深度优先搜索策略
深度优先搜索过程：
Procedure depth_first_search
begin
open:=[start];closed:=[ ];d:=深度限制值
while open[ ] do
A BC
(a) 初始状态
积木问题
A B C
(b) 目的状态
5.3.2 宽度优先搜索策略
操作算子为MOVE（X，Y）：把积木X搬到Y（积 木或桌面）上面。
MOVE（A，Table）：“搬动积木A到桌 面上”。
操作算子可运用的先决条件：
（1）被搬动积木的顶部必须为空。 （2）如果 Y 是积木，则积木 Y 的顶部也必须为空。 （3）同一状态下，运用操作算子的次数不得多于一次。
第3章 搜索策略
第3章 搜索求解策略
3.1 搜索的概念 3.2 状态空间的搜索策略 3.3 盲目的图搜索策略 3.4 启发式图搜索策略 3.5 与/或图搜索策略
第3章 搜索求解策略
3.1 搜索的概念 3.2 状态空间知识表示方法 3.3 盲目的图搜索策略 3.4 启发式图搜索策略 3.5 与/或图搜索策略
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。
人工智能 第三章 搜索策略
动 作 b=0, c=c-1 b=0, m=m-1 b=0, m=m-1, c=c-1 b=0, c=c-2 b=0, m=m-2 b=1, c=c+1 b=1, m=m+1 b=1, m=m+1, c=c+1 b=1, c=c+2 13 b=1, m=m+2
3.1.2 状态空间问题求解方法
3. 状态空间的例子(11/14)
1
3.1.1 搜索的含义
概念： 依靠经验，利用已有知识，根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识， 从而构造一条代价最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索 适用情况： 不良结构或非结构化问题；难以获得求解所需的全部信息；更没有现成的 算法可供求解使用。 搜索的类型 按是否使用启发式信息： 盲目搜索：按预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息并 不改变控制策略。 启发式搜索：在搜索中加入了与问题有关的启发性信息，用于指导搜索朝 着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。 按问题的表示方式： 状态空间搜索：用状态空间法来求解问题所进行的搜索 与或树搜索：用问题归约法来求解问题时所进行的搜索
3.1.2 状态空间问题求解方法
3. 状态空间的例子(5/14) 例3.2 修道士(Missionaries)和野人(Cannibals)问题(简称M-C问题)。 设在河的一岸有3个野人、3个修道士和1条船，修道士想用这条船把所有的 人运到河对岸，但受以下条件的约束： 第一，修道士和野人都会划船，但每次船上至多可载2个人； 第二，在河的任一岸，如果野人数目超过修道士数，修道士会被野人吃掉。 如果野人会服从任何一次过河安排，请规划一个确保修道士和野人都能过 河，且没有修道士被野人吃掉的安全过河计划。 解：先选取描述问题状态的方法。这里，需要考虑两岸的修道士人数和野 人数，还需要考虑船在左岸还是在右岸，故可用如下三元组来表示状态 S=(m, c, b) 其中，m表示左岸的修道士人数，c表示左岸的野人数，b表示左岸的船数。 而右岸的状态可由下式确定： 右岸修道士数 m'=3-m 右岸野人数 c'=3-c 右岸船数 b'=1-b 在这种表示方式下，m和c都可取0、1、2、3中之一，b可取0和1中之一。 9 因此，共有4×4×2=32种状态。
第3章(搜索推理技术1-图盲目搜索)
①、起 始节点 ( 即根
节点)的深度为0。
②、任何其它节点的
深度等于其父辈
节点深度加上1。
深度优先搜索的基本
思路：
先扩展最深的节点 。
当出现没有后继节点
时，换到旁边的次深
节点
后生成的节点画在左边
含有深度界限的深度优先搜索算法：
① 把起始节点 S 放到未扩展节点的 OPEN 表中。 如果此节点为一目标节点，则得到解 ② 如果 OPEN 为一空表，则无解、失败退出
状态：长度为9的一维数组
（q1 , q2 , … , q9 ）
其中，qi 取 0 , 1 , … , 8 个数，0 表示空格，且取值
互不相同
如果记空格的位置为P，这时空格的移动规则是： 1 4 7 2 5 8 3 6 9 数字表示位置 1 2 3 4 5 6 7 8 9 P-3
P-1
P
P+1
P+3
起始节点的父节点标志和操作符：
不作记录或记录为负
搜索过程（按照程序运行方式）
① 起始节点放到OPEN表
2 8 3 1 0 4
2 8 3 1 4 7 6 5 7 6 5
② OPEN不为空，继续
③ 将第一个节点 n 从 OPEN 表中移出，并放到 CLOSED表中 OPEN表
CLOSED表 1 0 0 2 8
13
14
1
4
2
8
8
3
3
0
1
2
4
1
5
4
7
7
0
6
6
5
1 8
7
2
3 4
14 15 15
16 16
3 2 4
人工智能第三版课件第3章搜索的基本策略
人工智能第三版课件第3章搜索的基本策略搜索引擎是当今互联网时代不可或缺的工具，而人工智能技术在搜索引擎中起着举足轻重的作用。
本文将介绍《人工智能第三版课件》中第3章的内容，讨论搜索的基本策略。
基于这些策略，搜索引擎能够更加高效、准确地满足用户的信息需求。
1. 初始搜索空间在进行搜索之前，需要建立一个初始的搜索空间，即包含可能相关信息的一组文档或网页。
这个搜索空间的建立可以通过爬虫程序和抓取技术来收集网络上的信息，并将其存储在搜索引擎的数据库中。
2. 关键词匹配搜索引擎通过用户输入的关键词与搜索空间中的文档进行匹配，以找到与用户需求相关的内容。
关键词匹配可以使用词频、倒排索引等算法来实现。
其中，词频是指对于一个给定的关键词，在搜索空间中出现的频率；倒排索引则是一种将关键词与对应的文档进行关联的索引结构。
3. 分析用户意图搜索引擎还需要通过分析用户的搜索历史、点击行为等数据来了解用户的真实意图。
这可以通过机器学习算法来实现，例如基于用户行为的推荐系统。
通过了解用户的意图，搜索引擎可以更加准确地推荐相关内容。
4. 搜索结果排序搜索引擎会对匹配到的文档进行排序，以便将最相关的结果显示在前面。
排序算法通常通过计算文档与用户查询的相似度来实现。
相似度计算可以使用向量空间模型、BM25等算法。
5. 反馈与迭代搜索引擎不断根据用户的反馈进行迭代，以提供更好的搜索结果。
用户的反馈可以包括点击率、停留时间等指标，这些指标可以通过机器学习算法来进行分析和预测。
搜索引擎可以根据用户的反馈来调整排序算法，从而不断改进搜索结果的准确性和相关性。
综上所述，搜索引擎的基本策略包括建立初始搜索空间、关键词匹配、分析用户意图、搜索结果排序以及反馈与迭代。
这些策略通过人工智能技术的应用，使得搜索引擎能够更加智能化地满足用户的信息需求。
未来随着人工智能技术的不断发展，搜索引擎将会变得更加准确、个性化，并为用户提供更多智能化的服务。
人工智能第三版课件第 章搜索的基本策略
人工智能第三版课件第章搜索的基本策略在人工智能的领域中，搜索是一种非常重要的技术。
搜索引擎如今已经成为人们获取信息的主要途径之一。
本文将介绍人工智能第三版课件第章中搜索的基本策略。
1. 确定搜索目标搜索的第一步是明确搜索目标。
在人工智能中，搜索目标指的是要找到的解答或解决方案。
这可以是一个问题的答案，也可以是一个最佳解、一个规则、一个模式等等。
2. 问题建模在进行搜索之前，需要将问题进行建模。
问题建模的目的是将问题表达为一种规范的形式，以便能够用搜索算法来解决。
常用的问题建模方法包括状态空间表示、图表示、约束满足问题表示等。
3. 搜索算法选择选择合适的搜索算法对于搜索的效率和准确性至关重要。
常见的搜索算法包括深度优先搜索、广度优先搜索、启发式搜索（如A*算法）等。
不同的搜索算法适用于不同类型的搜索问题。
4. 启发式函数设计启发式函数在启发式搜索过程中起着关键作用。
它用于估计一个状态距离目标状态的代价或优劣程度。
合理设计启发式函数可以加速搜索过程，并提高搜索的质量。
5. 剪枝策略搜索空间往往非常庞大，因此为了提高搜索效率，可以采用剪枝策略。
剪枝策略指的是在搜索过程中排除那些不可能达到解答或解决方案的状态，以减少搜索空间的规模。
6. 并行搜索对于大规模的搜索问题，采用并行搜索是一种有效的策略。
通过将搜索任务划分为多个子任务并行进行，可以极大地缩短搜索时间。
在并行搜索过程中，需要解决任务划分、任务调度以及结果合并等问题。
7. 维护搜索历史在搜索过程中，为了提高效率和避免重复搜索，可以维护搜索历史。
搜索历史可以记录已经搜索过的状态或路径，避免再次访问。
这可以通过哈希表、缓存等数据结构来实现。
8. 评估搜索结果最后一步是评估搜索结果。
评估搜索结果的目的是确定搜索是否达到了预期的目标。
评估搜索结果的方法可以根据具体的应用场景而定，可以是人工评估、专家评估或者自动评估等。
总结：搜索是人工智能中的重要技术之一，它在各个领域都有广泛的应用。
搜索策略相关知识讲义
搜索策略相关知识讲义策略是指在进行信息和信息检索时采用的一系列方法和技巧。
在互联网时代，策略的重要性愈发凸显。
精确的策略可以帮助我们高效地获取所需信息，节省时间，提高效率。
以下是一份关于策略的相关知识讲义。
一、引擎的基本原理和使用技巧1.1引擎的基本原理：介绍引擎的工作原理，包括爬虫、索引和排名等流程。
1.2 常用的引擎：介绍常见的引擎，如Google、百度、必应等，以及各自的特点和使用技巧。
1.3语法：介绍引擎的高级语法，如通配符、逻辑运算符、引号等，帮助用户更精确地所需信息。
二、关键词选择和优化2.1关键词的选择：介绍如何选择合适的关键词，如使用具体和明确的关键词，使用同义词和近义词等。
2.2关键词的优化：介绍如何在中使用关键词，如将关键词放在标题、正文和链接中，提高引擎对相关性的识别。
三、结果的评估和筛选3.1结果的评估：介绍如何评估结果的质量，如查看网站的可信度、权威性和更新性等。
3.2结果的筛选：介绍如何筛选结果，如使用工具、过滤器和高级选项等，以减少不相关的结果。
四、使用专业工具和数据库4.1 学术引擎和数据库：介绍各类学术引擎和数据库，如谷歌学术、PubMed等，以及其特点和使用方法。
4.2行业工具和数据库：介绍各类行业专用的工具和数据库，如专利数据库、商业情报数据库等，以及其搜素策略和使用技巧。
五、其他策略和技巧5.1高级：介绍如何使用高级选项和筛选器，精确所需信息。
5.3反向：介绍如何使用反向，通过已有信息查找相关的信息。
5.4手动：介绍如何通过查阅参考书、刊物和实体图书馆等方式进行手动，获取特定领域的专业信息。
六、策略的实践案例和练习通过实际案例和练习，帮助学习者掌握策略和技巧，并提高其效果。
策略相关知识讲义在互联网时代的信息获取中扮演着重要的角色。
通过学习引擎的基本原理和使用技巧，掌握关键词选择和优化的方法，以及结果的评估和筛选的技巧，可以帮助我们更高效地获取所需信息。
此外，学习专业工具和数据库的使用方法，掌握其他策略和技巧，也能够提高效果。
人工智能第三章_搜索策略-1
搜索什么通常指的就是目标。
❖在哪里搜索
在哪里搜索就是“搜索空间”。搜索空间通常 是指一系列状态的汇集，因此称为状态空间。
和通常的搜索空间不同，人工智能中大多数问题的状 态空间在问题求解之前不是全部知道的。
2020/10/31
6
所以，人工智能中的搜索可以分成两个 阶段：
状态空间的生成阶段 在该状态空间中对所求问题状态的搜索
（1）初始状态集合：定义了初始 的环境。
（2）操作符集合：把一个问题从 一个状态变换为另一个状态的 动作集合。
（3）目标检测函数：用来确定一 个状态是不是目标。
（4）路径费用函数：对每条路径 赋予一定费用的函数。
其中，初 始状态集 合和操作 符集合定 义了问题 的搜索空
间。
2020/10/31
5
➢ 在人工智能中，搜索问题一般包括两个重 要的问题：
分析：通过引入一个三维变量将问题表示出来。设 三维变量为：Q=[q1,q2,q3]，式中qi (i=1,2,3)=1表 示钱币为正面，qi (i=1,2,3)=0表示钱币为反面。 则三个钱币可能出现的状态有8种组合： Q0=(0,0,0),Q1=(0,0,1),Q2=(0,1,0),Q3=(0,1,1),Q4= (1,0,0),Q5=(1,0,1), Q6=(1,1,0), Q7=(1,1,1)。 即初始状态为Q5，目标状态为Q0或Q7，要求步数为3。
2020/10/31
21
钱币问题的状态空间图
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22
状态空间搜索
——1.状态空间及其搜索的表示
(2)状态空间表示的经典例子“传教士和野人问题” ★
问题的描述：
N个传教士带领N个野人划船过河； 3个安全约束条件：
第三章搜索策略(ppt)-PracticalReaso
Q Q
()
Q ()
((1,1))
() ((1,1)) ((1,1) (2,3))
Q Q
Q () ((1,1))
((1,1) (2,3))
() ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4))
Q Q
() ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4)) ((1,1) (2,4) (3.2))
而得到的新节点,称为该节点的后继节点 – 指针:从每个后继节点返回指向其父辈节点 – 检查各后继节点看是否为目标节点. • 搜索过程扩展后继节点的次序
– 如果搜索是以接近起始节点的程度(由节点之间连结弧线的数目来 衡量)依次扩展节点,称为广(宽)度优先搜索
– 如果搜索时首先扩展最新产生的节点,称为深度优先搜索
？
搜索策略反映了状态空间或问题空间扩展的方法，也决定了状态或问 题的访问顺序。
在AI领域，状态空间图由初始状态和算子隐含地表示，经常是无限的 ，它的复杂度根据下面三个值来表达：
分支因子b：任何节点的后继的最大个数 最浅的目标节点的深度d 状态空间中任何路径的最大长度m
主要内容
• 概述
• 状态空间搜索
▪ 问题初始状态集合S={S0},
S0=(1,1), S1=(1,2), S3=(1,3) S4=(2,1), S5=(2,2), S6=(2,3) S7=(3,1), S8=(3,2), S9=(3,3)
▪ 目标状态集合G={S4,S8}.
▪ 算符:A( i,j):表示把金片A从第i号针移到第j号针上
S0
Sg
状态空间表示法（4）
• 例一:二阶梵塔问题
▪ 设有三个钢针,在一号钢针上穿有A,B两个金片,A小于B,A位于B的上面.要求把这两 个金片全部移到另一个钢针上,而且规定每次只能移动一片,任何时刻都不能使B位于 A的上面
搜索策略 Search strategy
例题1：求100以内的所有素数
分析：只要使用2到该数的平方根之间的所有数去除这个 数，就可以判断其是否是素数。 方法一：分析：只要使用2到该数的平方根之间的所有数 去除这个数，就可以判断其是否素数。(for 循环判断是否 为素数、利用flag作标志) 方法二、(用while循环来判断素数)分析：我们可对100－ ( while ) 100 200之间的每一整数进行判断，判断它是否为素数，是则 输出。而对于任意整数i，根据素数定义，我们从2开始， 到 ，找i的第一个约数。若找到第一个约数，则i必然不是 素数。否则i为素数。源程序如下： while (x<=trunc(sqrt(i)))and(i mod x<>0)do x:=x+1; 方法三、筛选法：把不符合条件的筛选掉，剩下的就是需 要的。分析：用数组A[100]存放100个自然数，I从2开始循 环，当A[I]>0时，J从I+1开始循环，只要A[J]是I的倍数， 就置A[J]为0，最后数组中大于0的都是素数。
分析：
枚举法 解法：把鸡的头数、脚数与兔子的头数、 脚数列表一一对应，最后查出鸡有多少， 兔有多少。
源代码：
var j,t:integer; begin for j:=1 to 100 do for i:=1 to 100 do if (j+t=30)and(j*2+t*4=90) then write('ji:',j,' zhi tu:',t,' zhi') end.
源代码：
Var n,k,i:byte; ans,s:longint; a:array[1..20] of longint; Procedure prime(s:longint); Var i:integer; Begin i:=2; While (sqr(i)<=s) and (s mod i<>0) do inc(i); If sqr(i)>s then inc(ans) end; Procedure dfs(I,m:byte); Var j:byte; Begin for j:=m to n-k+I do
人工智能导论-第3章 搜索求解1 - 启发式搜索
节点在搜索树中却是不同结点，因为它们分别代
表了从初始状态出发到达城市 A 的三条不同路径。
这三个结点表示的路径分别为：A → B → A、
A → D → A和A → E → A。因此需要注意的是，在
搜索树中，同一个标号一定表示相同的状态，其
含义为智能体当前所在的城市，但是一个标号可
达每个状态（城市）的最短路径。在处理通向相同状态的不同路径时，算法会更新当前的
前驱状态。
图3.7 修改后图搜索A*算法扩展A→E→G结点，红色实线表示
当前搜索树中的边，虚线表示不在搜索树中的边
搜索算法：A*算法性能分析
图搜索A*算法满足最优性（方法二）：
要求启发函数满足一致性
引理3.1：启发函数满足一致性条件时，给定一个从搜索树中得到的结点序列，每个结
ถ
=
+
评价函数 起始结点到结点代价
(当前最小代价)
B
5
5
3
D
4
I
C
A
5
7
6
4
E
4
H
G
J
3
3
3
F
7
K
5
6
L
()
ถ
结点到目标结点代价
(后续估计最小代价)
状态
A
h(n)
13 10 6 12 7 8 5 3 6 3 0 6
B C D
E F G H I J K L
A*算法
搜索算法：A*算法
搜索算法：启发函数与评价函数
贪婪最佳优先搜索
所求解问题之外、与所求解
问题相关的特定信息或知识。
第三章 第一讲 问题解决的策略
发散性思维训练
1、流畅性训练
用词流畅性训练：成语接龙 联想流畅性训练：“yi zhi”
表达流畅性训练：造句 观念流畅性训练： “如何提高学生 的创造力”
发散性思维训练
2、变通性训练 物体功能变通性训练：桌子、木块的用途 遥远联想变通性训练：蝴蝶和海啸；羊毛 和马里亚那海沟；恐龙和桌子； 问题解决变通性训练：一题多解；以少胜 多的战役。 结构扩散:日加一笔变个字;8 的一半是多少 形态扩散：列举绿色的物品 方法扩散：用“敲”能解决的问题。
（二）指导学生选择课题及策略
•
宏观方面的策略：价值性和可行性
1）价值性：一是指选取的研究课题应当满足社会 和科技发展的需要，二是指选取的课题应当满足学 生自身发展和提高的需要。 2）可行性：主要指学校或者学校附近是否提供科 研的必需条件。选题不能好高骛远。例如研究“如 何攻克癌症”。有价值但不可行！
学科领域的问题解决策略 2
一、学科领域问题解决策略的三阶段模型
研究方法：优差生思维过程对比 传统方法：让优生介绍学习经验
为什么会不同？
看看心理学上是怎么研究的……
三阶段模型
分析题意的思维策略 解答习题的思维策略 反思总结的思维策略
1.分析题意的思维策略
1）仔细读题审题
小王家兄弟五个,都未婚,他们每个 人都有一个姐姐和妹妹,如果把王妈 妈也算在内,试问他们家有几个女人? 某城市有15%的人不把电话号码放 入电话簿上,如果你从电话簿上随机 抽取200个号码,问其中有多少人是 不把电话号码放入号码簿上的?
酝酿效应
知识经验： 专家与新手
三、影响问题解决的因素
问题表征的方式 有一个人用600元买了一匹马， 又以700元卖了出去，然后他又 用800元买回来，再以900元卖出 去。问：他赚了多少钱？ 和尚上山问题
搜索策略
• var a:array[1..10] of integer;n:integer; • procedure find(k:integer);//找第k步的可能性 • var i,j:integer; flag:boolean;//标记当前值是否可用 • begin • if k>n then //当前n步都试完 • begin • for i:=1 to n-1 do write(a[i],' ');// 输出当前的序列 • writeln(a[n]); • exit; //结束当前这一步的探求 • end; • for i:=1 to n do //每一步的数字都有可能是1～n • begin • flag:=true; • for j:=1 to k-1 do • if i=a[j] then begin flag:=false;break;end; • if flag then //如果i的值跟a[1]～a[k-1]的值没有重复 • begin • a[k]:=i;//第k步的值为i • find(k+1);//探求下一步 • end; • end;
• 4．生成字符串(strs) • 【问题描述】 • 假设字符串由字符“O”，“1”，“*”组成，其中字符“*”表示该字符可由 字符“O”或“l”替代。 • 现有一些字符串，根据这些字符串生成所有可生成的字符串。如： • {10，*1，O*）可生成{10,01,11,OO} • {101,O01,*O1）可生成{101,O01} • 注意后一个例子中“*01”并没有生成新的字符串。 • 【输入格式】 • 第1行是两个整数m，n(1≤m≤15,1≤n≤2500)。m表示字符串的长度，n表示 字符串的个数。 • 以下n行每行各有一个字符串。文件中各行的行首、行末没有多余的空格。 • 【输出格式】 • 一个整数，表示所能生成的字符串的个数。 • 【输入样例】 • 23 • 10 • *1 • O* • 【输出样例】 • 4
人工智能之搜索策略介绍课件
游戏AI：启发式搜 索策略在游戏中用
3 于寻找最优策略， 如国际象棋、围棋 等棋类游戏的AI算 法。
任务调度：启发式 搜索策略在任务调
2 度中用于优化任务 分配，如最小化任 务完成时间和资源 消耗。
机器人控制：启发 式搜索策略在机器
4 人控制中用于规划 机器人运动路径， 如自主导航和避障。
务调度、资源分配等。
启发式搜索策略的分类
局部搜索策略：只考虑当前状态
01
附近的解空间 全局搜索策略：考虑整个解空间
02
的所有状态 启发式搜索策略：根据问题特点， 03 选择合适的搜索策略 自适应搜索策略：根据搜索过程
04
中的信息，动态调整搜索策略
启发式搜索策略的应用实例
路径规划：启发式 搜索策略在路径规
强化学习搜索 策略：将强化 学习和搜索策 略相结合，以 实现更优的决 策和行动
强化学习搜索策略的分类
01 基于模型的搜索策略：使
用模型来预测状态和动作 的价值，如Q-learning 和Deep Q-Networks。
02 基于策略的搜索策略：直
接优化策略，如Policy Gradients和ActorCritic方法。
游戏AI：游戏策略、游戏 角色行为等
机器人控制：机器人路径 规划、机器人行为控制等
启发式搜索策略的定义
1
启发式搜索策略是一种基于 启发式信息的搜索策略。
2
它通过使用启发式信息来指 导搜索过程，以减少搜索空
间，提高搜索效率。
3
启发式信息可以是问题领域 的知识、经验或启发式函数。
4
启发式搜索策略广泛应用于 各种问题，如路径规划、任
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状态空间搜索 ——1.状态空间及其搜索的表示
(2)状态空间表示的经典例子“传教士和野人问题” 定义2类操作算子：
L(x,y)——指示从左岸到右岸的划船操作 R(x,y)——指示从右岸到左岸的划船操作
x + y ≤K=2(船的载重限制)； x和y取值的可能组合只有5个 10，20，11，01，02 ( 允许在船上只有野人而没有传教士 )
两种典型的推理技术:
1、基于归结的演绎推理
归结反演
2、基于规则的演绎推理
正向演绎推理 逆向演绎推理
2013-8-23 2
3.1 引言
对于给定的问题，智能系统的行为一般是 找到能够达到所希望目标的动作序列，并使 其所付出的代价最小、性能最好。 基于给定的问题，问题求解的第一步是目 标的表示。 搜索就是找到智能系统的动作序列的过程。
对其中的某一个状态，可能存在多个操作．使 该状态变到几个不同的后继状态．那么到底用 哪个操作进行搜索呢?这就有赖于搜索策略 了．不同的搜索策略有不同的顺序，这就是本 2013-8-23 29 章后面要讨论的问题。
课堂练习
有一农夫带一只狐狸、一只小羊和一篮菜过河（从 左岸到右岸）。假设船太小，农夫每次只能带一样 东西过河；考虑到安全，无农夫看管时，狐狸和小 羊不能在一起，小羊和那篮菜也不能在一起。请为 该问题的解决设计状态空间，并画出状态空间图。
2013-8-23 28
状态空间搜索 ——1.状态空间及其搜索的表示
总结状态空间表示方法： ★
要使问题由一种状态转变到另一种状态时，就 必须使用一次操作。这样，在从初始状态转变 到目标状态时，就可能存在多个操作序列(即得 到多个解)。那么，其中使用操作最少或较少的 解才为最优解(因为只有在使用操作时所付出的 代价为最小的解才是最优解)。
8 6
初始棋局
3 4 5
移动数码
1 8 7
2 6
目标棋局
3 4 5
2013-8-23
18
2 3 1 8 4 7 6 5
2 8 3 1 4 7 6 5
2 3 1 8 4 7 6 5
2 3 1 8 4 7 6 5
2 8 3 1 6 4 7 5
2 8 3 1 4 7 6 5
2 8 3 1 4 7 6 5
S3 S6 S9 Sg
17
例2:在一个3×3的方格棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8 八个数码，每个数码占一格，且有一个空格。这些 数码可在棋盘上移动，其移动规则是：与空格相邻 的数码方可移入空格。 现在的问题是：对于指定的初始棋局和目标棋局， 给出数码的移动序列。该问题称为八数码问题。
2 1 7
分析：通过引入一个三维变量将问题表示出来。设 三维变量为：Q=[q1,q2,q3]，式中qi (i=1,2,3)=1表 示钱币为正面，qi (i=1,2,3)=0表示钱币为反面。 则三个钱币可能出现的状态有8种组合： Q0=(0,0,0),Q1=(0,0,1),Q2=(0,1,0),Q3=(0,1,1),Q4= (1,0,0),Q5=(1,0,1), Q6=(1,1,0), Q7=(1,1,1)。 即初始状态为Q5，目标状态为Q0或Q7，要求步数为3。
2013-8-23
启发式搜索
是在搜索过程中加入 了与问题有关的启发 式信息，用于指导搜 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。
8
根据问题的表示方式分为
状态空间搜索 与或图搜索
状态空间 搜索是用 状态空间 法来求解 问题所进 行的搜索
2013-8-23
与/或图搜 索是指用问 题规约方法 来求解问题 时所进行的 搜索。
2013-8-23 14
用状态空间搜索来求解问题的系统均定义一个状态 空间，并通过适当的搜索算法在状态空间中搜索解 答路径。
状态 表示状态的变迁
节点
状态
有向弧
状态的变迁
操作算子
弧上的标签
导致状态变迁的 操作算子
问题的状态空间是一个表示该问题的全部可能状态 及其变迁的有向图。
1 2 3 8 4 7 6 5
2 8 3 1 6 4 7 5
2 8 3 1 6 4 7 5
8 3 2 1 4 7 6 5
2 8 3 7 1 4 6 5
2 8 1 4 3 7 6 5
2 8 3 1 4 5 7 6
1 2 3 7 8 4 6 5
1 2 3 8 4 7 6 5
2 8 3 6 4 1 7 5
共有10个操作算子
2013-8-23 26
渡河问题的状态空间有向图
2013-8-23
27
状态空间搜索 ——1.状态空间及其搜索的表示
总结状态空间表示方法： ★
用状态空间方法表示问题时，首先必须定义状 态的描述形式，通过使用这种描述形式可把问 题的一切状态都表示出来。另外，还要定义一 组操作，通过使用这些操作可把问题由一种状 态转变为另一种状态。 问题的求解过程是一个不断把操作作用于状态 的过程。如果在使用某个操作后得到的新状态 是目标状态，就得到了问题的一个解。这个解 是从初始状态到目标状态所用操作构成的序列。
2013-8-23
3
搜索算法的输入是给定的问题，输出时表示为 动作序列的方案。 一旦有了方案，就可以执行该方案所给出的动 作了。（执行阶段） 因此，求解问题包括：
目标表示 搜索 执行
2013-8-23 4
一般给定问题就是确定该问题的一 些基本信息，一个问题由4部分组成:
（1）初始状态集合：定义了初始 的环境。 （2）操作符集合：把一个问题从 一个状态变换为另一个状态的 动作集合。 （3）目标检测函数：用来确定一 个状态是不是目标。 （4）路径费用函数：对每条路径 赋予一定费用的函数。
m=1,c=1；m=2,c=2
m=0且0≤c ≤N(左岸没有传道士)
m=0,c=0,1,2,3
N-m=0且0≤N-c≤N(右岸没有传道士)
m=3,c=0,1,2,3
不可能到达的合法状态：
(0,0,1),(0,3,0),(3,0,1),(3,3,0)
可能到达的合法状态共16个
2013-8-23 21
钱币问题的状态空间图
2013-8-23 22
状态空间搜索 ——1.状态空间及其搜索的表示
(2)状态空间表示的经典例子“传教士和野人问题” ★ 问题的描述：
N个传教士带领N个野人划船过河； 3个安全约束条件： 1)船上人数不得超过载重限量，设为K个人； 2)任何时刻（包括两岸、船上）野人数目不得超 过传教士； 3)允许在河的某一岸或者在船上只有野人而没有 传教士；
2013-8-23
23
状态空间搜索 ——1.状态空间及其搜索的表示
(2)状态空间表示的经典例子“传教士和野人问题” 特例：N=3，K=2
状态分量m——传教士在左岸的实际人数 状态分量c——野人在左岸的实际人数 状态分量b——指示船是否在左岸(1、0)
3个安全约束条件
m ≧ c (左岸安全)且 N-m ≧ N-c(右岸安全);(想一想， 为什么不考虑船安全？) m=0且0≤c ≤N (左岸没有传道士，右岸一定安全); N-m=0且0≤N-c≤N (右岸没有传道士，左岸一定安全);
2013-8-23 10
无论是宽度优先搜索还是深度优先搜索，遍历 节点的顺序一般都是固定的，即一旦搜索空间 给定，节点遍历的顺序就固定了。这种类型的 遍历称为“确定性”的，也就是盲目搜索。
对于启发式搜索，在计算每个节点的参数之前 无法确定先选择哪个节点扩展，这种搜索一般 也称为非确定的。
2013-8-23
2013-8-23 24
设初始状态下传教士、野人和船都在左岸，目标状态下 这三者均在右岸，问题状态以（m,c,b）表示。
问题的求解任务可描述为：(3,3,1) → (0,0,0) 该简单问题可能到达的合法状态： 可能状态总数：4×4×2=32 根据条件得出合法状态：20 m ≧ c 且 N-m ≧ N-c (左岸安全且右岸安全)
2013-8-23 15
状态空间搜索
例1：走迷宫是人们熟悉的一种游戏。
S1 S0
2013-8-23
S2 S5 S8
S 格子、入口和出口——节点——状态 通道——有向弧——操作算子 迷宫可以由一个有向图表示
S1 S0 S4 S7
2013-8-23
S2 S5 S8
9
考虑一个问题的状态空间 为一棵树的形式。 宽度优先搜索 深度优先搜索
如果根节点首先 扩展，然后是扩 展根节点生成的 所有节点，然后 是这些节点的后 继，如此反复下 去。
在树的最深一层的节 点中扩展一个节点。 只有当搜索遇到一个 死亡节点（非目标节 点并且是无法扩展的 节点）的时候，才返 回上一层选择其他的 节点搜索。
有许多智力问题(如梵塔问题、旅行商问题、八皇 后问题、农夫过河问题等)和实际问题（如路径规 划、机器人行动规划等）都可以归结为状态空间搜 索。
用状态空间搜索来求解问题的系统均定义一个状态 空间，并通过适当的搜索算法在状态空间中搜索解 答路径。
2013-8-23 13
状态空间搜索 ——1.状态空间及其搜索的表示
2013-8-23
2 8 3 1 6 7 5 4
8 3 2 1 4 7 6 5
2 8 3 7 1 4 6 5
2 8 1 4 3 7 6 5
2 8 3 1 4 5 7 6
19
2013-8-23
20
例3:钱币翻转问题。设有3个钱币，其初始状态 为(正、反、正),欲得的目标状态为(正、正、正) 或(反、反、反)。问题是允许每次只能且必须翻 转一个钱币，连翻三次。问能否达到目标状态。