人工智能中搜索策略的探讨
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
一、启发式策略
启发式策略是指在解决复杂问题时，根据人的经验和技巧来寻求最优解的方法。
它是人工智能领域中的一种和规划技术，可以解决形式化的各种问题。
启发式策略广泛应用于机器学习、图形图计算、机器人控制和计算机图形学等多种领域。
启发式策略包括：A*算法、B*树算法、启发式和动态规划等。
A*算法是一种非常有效的启发式方法，它采用了一个启发函数来估计待访问节点的最优价值，从而可以根据最小价值节点而进行，的效果比较好。
B*树算法是一种静态的启发式方法，该算法在每一步都可以通过比较不同节点价值来确定最优路径，从而更有效地出最优路径。
启发式和动态规划都是一种在状态空间中采取其中一种方法或策略以获得最优解的技术，两者最大的不同点在于，启发式依赖于当前状态，动态规划则更倾向于最终目标。
二、应用
启发式策略广泛应用于人工智能领域，它可以用来解决各种形式化问题，如游戏、自然语言处理问题等。
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
蚁群算法
总结词
模拟蚂蚁觅食过程的群体智能优化算法
详细描述
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食过程的群体智能优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递过程，逐渐建立起最优路 径。其优点在于能够在复杂环境中寻找到最优解，适用于解决组合优化问题，如旅行商问题、图的着色问题等 。
粒子群优化算法
总结词
模拟鸟群、鱼群行为的全局优化算法
人工智能的未来趋势
未来人工智能的发展将更加注重跨学科融合，包括计算机科 学、心理学和哲学等多个领域，同时人工智能的应用也将更 加广泛和深入，涉及的领域也将更加广泛和多样化。
03
启发式搜索策略简介
启发式搜索的定义与特点
定义
启发式搜索是一种基于人类认知和解决问题的启发式方 法的搜索策略，它通过利用一些特定的提示或启发式信 息来指导搜索方向，从而减少搜索的盲目性和无序性， 提高搜索效率。
展望未来-启发式搜索策略在人工智 能中的发展前景
基于启发式搜索的混合优化算法
总结词
结合了启发式搜索策略和混合算法的优化方 法，能够处理复杂的多变量优化问题，提高 搜索效率。
详细描述
混合优化算法是一种结合了不同优化技术的 算法，旨在解决单一方法无法有效处理的复 杂问题。启发式搜索策略为混合算法提供了 重要的启示，通过混合启发式搜索策略和传 统优化算法，可以更好地处理多变量优化问
题，提高搜索效率。
基于启发式搜索的多目标优化算法
总结词
利用启发式搜索策略处理多目标优化问题 ，能够同时满足多个优化目标，提高整体 优化效果。
VSBiblioteka 详细描述多目标优化问题是一种需要同时满足多个 优化目标的复杂问题。传统的优化算法往 往难以同时满足所有目标，而启发式搜索 策略可以提供一种有效的解决方案。通过 结合启发式搜索策略和多目标优化算法， 可以更好地解决这类问题，提高整体优化 效果。
人工智能及其应用-状态空间的盲目搜索
3
3.2.1 状态空间的盲目搜索
广度优先搜索（2/3）
例3.5 八数码难题。在3×3的方格棋盘上，分别放置了表有数字1、 2、3、4、5、6、7、8的八张牌，初始状态S0，目标状态Sg，如下图 所示。可以使用的操作有
空格左移，空格上移，空格右移，空格下移
即只允许把位于空格左、上、右、下方的牌移入空格。要求应用广度 优先搜索策略寻找从初始状态到目标状态的解路径。
23 4 18 765
27
28 14 3 765
283 14 5 76
283 64
1 75
12 3
12 3
8 7
6
4 5
Sg
78 4 65
283 1 64 75
283 16 754
5
3.2.1 状态空间的盲目搜索
深度优先搜索
深度优先搜索算法和广度优先搜索算法的步骤基本相同，它 们之间的主要差别在于Open表中的节点排序不同。在深度优先 搜索算法中，最后进人Open表的节点总是排在最前面，即后生 成的节点先扩展。
个子节点设置指向父节点的指针。按如下公式： g(ni)=g (n) +c (n , ni) i=1,2,...
计算各子结点的代价，并根据各子结点的代价对Open表中的全部结点按由小到大的 顺序排序。然后转第(2)步。
8
3.2.2 代价树的盲目搜索
代价树的代价及广度优先搜索(2/2)
例3.6 城市交通问题。设有5个城市，它们之间的交通线路如左图所示，图中的数 字表示两个城市之间的交通费用，即代价。用代价树的广度优先搜索，求从A市出 发到E市，费用最小的交通路线。
搜索算法 (1)把初始节点S0放入Open表中； (2)如果Open表为空，则问题无解，失败退出； (3)把Open表的第一个节点取出放入Closed表，并记该节点为n； (4)考察n是否为目标节点。若是，则得到问题的解，成功退出； (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Open表的尾部，并为每一个子节
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
在自然语言处理中的应用
文本分类
在自然语言处理中，文本分类是一个重要的任务。启发式搜索策略可以帮助 算法对文本进行分词，提取特征，并选择最能代表文本类别的特征，从而提 高文本分类的准确性。
信息检索
在信息检索中，用户输入查询关键词后，系统需要从大量的文档中检索出与 查询相关的信息。启发式搜索策略可以帮助系统根据关键词语义信息，快速 定位到相关文档，并返回最相关的结果，提高用户体验。
在机器学习中的应用
特征选择
机器学习算法通常需要对输入数据进行特征选择，以降低维 度并提高算法性能。启发式搜索策略可以帮助算法选择更有 效的特征，从而提高分类和回归的准确性。
模型优化
机器学习算法中的模型优化是关键，启发式搜索策略可以通 过试错的方式来寻找最优的超参数配置，提高模型的性能和 泛化能力。
利用多智能体的协同作用，提高搜索效率。多个智能体可以分工合作，共同解决问题。
启发式搜索策略的未来发展趋势
01
可解释性
研究如何提高启发式搜索策略的可解释性，以便开发人员能够更好地
理解搜索算法的内部工作原理。
02
多任务学习
将多个任务集成到一个统一的框架中，使搜索策略能够适应不同任务
的要求。
03
强化学习
研究展望
1
未来将继续深入研究该启发式搜索策略的性能 和适用范围，希望能够进一步拓展其应用领域 。
2
将探索将该启发式搜索策略与其他人工智能技 术相结合，以进一步提高其性能和鲁棒性。
3
将致力于推广该启发式搜索策略在实际应用领 域的应用，希望能够为解决实际问题提供更多 帮实际问题中的应用案例
分析
在路径规划中的应用案例
总结词
高效、实用
人工智能导论-第二章对抗搜索
上限置信区间算法在MCTS中应用
上限置信区间（UCB）算法
UCB算法是一种多臂赌博机问题的解决方法，用于在探索和利用之间找到平衡。 在MCTS中，UCB算法被用于指导节点的选择过程。
应用方式
在MCTS的选择阶段，使用UCB算法计算每个子节点的得分，并选择得分最高 的子节点进行扩展和模拟。通过不断调整UCB公式中的参数，可以控制探索和 利用的权衡程度。
优化策略
为了进一步提高Alpha-Beta剪枝算法的效率，可以采用 一些优化策略，如启发式排序、迭代深化搜索等。其中 ，启发式排序是一种基于评估函数的节点排序方法，将 更有可能导致最优解的节点排在前面，从而提前找到最 优解并终止搜索；迭代深化搜索则是一种逐步增加搜索 深度的搜索方法，可以在有限的搜索深度内找到较好的 解。
常见剪枝技术
常见的剪枝技术包括深度优先剪枝、广度优先剪枝、启发式剪枝等。其中，启发 式剪枝是一种基于评估函数的剪枝方法，通过计算每个节点的评估值，提前排除 一些评估值较差的节点，从而减少搜索空间。
Alpha-Beta剪枝算法优化策略
Alpha-Beta剪枝原理
Alpha-Beta剪枝算法是一种基于极大极小值搜索的优化算 法，通过引入两个参数alpha和beta来限制搜索范围，从 而减少搜索空间。在搜索过程中ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ如果发现当前节点的值 已经小于或等于alpha（对于极大值节点）或大于或等于 beta（对于极小值节点），则可以提前终止对该节点的搜 索。
非零和博弈是指博弈中各方的收益和损失总和不为零的情况 。这种博弈更为普遍，因为现实生活中的许多情况都是非零 和的。非零和博弈算法需要考虑到博弈各方的可能合作，以 及利益分配的问题。
完全信息与非完全信息博弈算法
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(AI)技术在搜索引擎中的应用
人工智能(AI)技术在搜索引擎中的应用人工智能(AI)技术在搜索引擎中的应用随着信息技术的快速发展，人工智能(AI)技术在各个领域都得到了广泛的应用。
其中，搜索引擎领域是人工智能技术最为突出的应用之一。
本文将探讨人工智能技术在搜索引擎中的应用，并介绍其在提升搜索效果、个性化推荐和广告精准定位等方面的优势。
一、人工智能技术提升搜索效果搜索引擎是互联网上最主要的信息检索工具，人工智能技术的应用使得搜索引擎能够更加智能地理解用户的搜索意图，提升搜索结果的准确性和相关性。
首先，人工智能技术使得搜索引擎能够理解自然语言。
以往，用户在搜索引擎中输入的关键词通常是简短的短语或词汇，这往往不能完整地表达用户的搜索需求。
而如今，借助自然语言处理和机器学习等人工智能技术，搜索引擎能够理解用户输入的自然语言，从而更准确地匹配用户的搜索意图。
其次，人工智能技术使得搜索引擎能够进行语义分析。
传统的搜索引擎主要通过关键词匹配来确定搜索结果的相关性，但这种方式存在关键词歧义和语义误差的问题。
而人工智能技术的应用可以通过分析用户的搜索行为和语境，深入理解用户的搜索目的，从而提供更加准确、全面的搜索结果。
二、人工智能技术实现个性化推荐随着互联网时代的到来，信息过载成为了一个普遍存在的问题。
为了帮助用户更好地发现感兴趣的内容，搜索引擎引入了个性化推荐系统。
而人工智能技术的应用使得个性化推荐系统能够更加精准地理解用户的个人喜好和偏好，提供更加个性化的推荐结果。
个性化推荐系统主要通过分析用户的历史搜索记录、点击行为以及社交网络信息等，建立用户的兴趣模型，并基于这些兴趣模型进行推荐。
而人工智能技术可以对这些数据进行大规模的分析和挖掘，从而提取出用户的潜在兴趣和需求，为用户推荐更加符合其个性化需求的内容。
三、人工智能技术实现广告精准定位广告是搜索引擎的主要商业模式之一，而人工智能技术的应用使得搜索引擎能够更加精准地投放广告，提高广告的点击率和转化率。
人工智能第三版课件第3章 搜索的基本策略
2.3.1 启发式信息的表示
(2) 启发式函数应能够估计出可能加速 达到目标的程度
这可以帮助确定当扩展一个节点时，那些 节点应从搜索树中删除。
启发式函数对搜索树(图)的每一节点的真正 优点估计得愈精确,解题过程就愈少走弯路。
2.3.1 启发式信息的表示
例 2.8 八 皇 后 问 题 (8-Queens problem）
弱法主要包括： ．最佳优先法 ．生成测试法 ．爬山法 ．广度优先法 ．问题归约法 ．约束满足法 ．手段目的分析法。
1．生成测试法(Generateand-test）
生成测试法的基本步骤为： 1. 生成一个可能的解，此解是状态空 间一个点，或一条始于S0的路径。 2. 用生成的“解”与目标比较。 3. 达到目标则停止，否则转第一步。
确定一个启发式函数f(n), n 为被搜索 的节点,它把问题状态的描述映射成问题 解决的程度，通常这种程度用数值来表示， 就是启发式函数的值。这个值的大小用来 决定最佳搜索路径。
2.3.1 启发式信息的表示
（2）表示成规则
如AM的一条启发式规则为： 如 果 存 在 一 个 有 趣 的 二 元 函 数 f(x,y) ， 那 么看看两变元相同时会发生什么？
2.3.1 启发式信息的表示
如何构造启发式函数？ （1）启发式函数能够根据问题的当前状态， 确定用于继续求解问题的信息。
这样的启发式函数能够有效地帮助决定 那些后继节点应被产生。
2.3.1 启发式信息的表示
例2.7 八数码问题。
S0
283 16 4
Sg
75
123 84 7 65
问题空间为：
a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
人工智能已经广泛应用于医疗、金融 、交通、军事等领域，为人类带来了 巨大的便利和效益。
人工智能发展历程
自20世纪50年代以来，人工智能已经 经历了漫长的发展历程，从最初的专 家系统到现在的人工神经网络、深度 学习等技术。
启发式搜索策略定义
启发式搜索策略定义
启发式搜索策略是一种基于启发式知 识的搜索策略，通过利用问题的启发 式信息来指导搜索方向，从而加速搜 索过程。
启发式搜索策略特点
启发式搜索策略具有高效性、灵活性 、自适应性等特点，能够根据问题的 不同特点选择合适的搜索策略，提高 搜索效率。
本文目的与结构
本文目的
本文旨在探讨人工智能中的启发式搜索策略及其应用，分析其优缺点，并提出改进方法。
本文结构
本文将分为引言、正文和结论三个部分。引言部分介绍人工智能和启发式搜索策略的基本概念；正文 部分详细介绍启发式搜索策略的原理、方法及应用；结论部分总结全文，并提出未来研究方向。
03
启发式搜索策略在人工智能中 的应用
机器学习中的启发式搜索策略
基于规则的搜索
利用已知规则进行搜索，减少搜 索空间，提高搜索效率。
基于模型的搜索
利用机器学习模型预测搜索方向 ，指导搜索过程，加速收敛速度 。
自然语言处理中的启发式搜索策略
基于语言模型的搜索
利用语言模型预测下一个词或句子的 可能性，指导搜索过程，提高文本生 成和理解的准确性。
知识推理
利用表达出来的知识进行推理，以指导搜索过程 。
3
知识更新
随着搜索的进行，不断更新知识库，以适应新的 情况。
基于搜索树的启发式搜索
搜索树构建
根据问题的特点，构建合适的搜索树。
启发式信息添加
人工智能图搜索策略的研究
１ 图搜索相关概念
搜 索过程 即 问题 求解过 程 ＇ 。从 问题 的初 始
形成状态节点 网络 ，因此搜索算法也称 图搜索策 略。图搜索策略有两种，盲 目搜索和启发式搜索 ， 盲 目搜索按照预定策略进行 ，很少考虑问题相关的 信 息 ，搜索 生成 教多状 态 ，生成较 大 的状态 空 间显 示 图。启发 式搜索 考虑 问题领 域知识 ，动态 地优先 选择操 作算 子 ，生成较 小 的状态空 间显示 图 。 本文讨论宽度优先 、 深度优先和等代价搜索三 种盲 目 搜索策略 ，和有序优先搜索和Ａ 算法两种启 发式搜索策略。采用框 图和文字描述图搜索策略的 传 统方式 ，内容枯 燥 ，学生 难 以快 速领悟 和掌握各 方法 的核 心 内容 和本质 区别 。 将 图搜 索策 略的理论 知识采 用类 比法 、对 比和 概 括 法 和案 例 法 分 层 次 推 进 ，用 生 动 的历 史 事 件 （ 不同时期国家继承人制度 ） 进行喻搜索理论于情 理 的类 比说明，表格概括和数学抽象对搜索理论进 行形式描述 ， 用人工智能的典型实例与搜索理论融 合 ，增强 教学 过程 的示范 性 。
Ｖ０ ． ３ Ｎｏ １ Ｉ ３ ． Ｍａ ． Ｏ ０ ｒ２ ｌ
人 工智能 图搜 索策 略的研究
张 国 英
（ 中国矿业大学 机电与信息工程学院 ，北京 １０ ８ ０ ０ ３）
摘
要 ：本文以人工智 能课 程的图搜索策略 为研究对象，阐述 了类 比、概括及抽 象、案例等教学设计方法 ，借助这
人 工智能在 计算机 、 自动 化等信 息类专 业 的本 科及 研究生教学 中占有重要 地位 ¨ 。作 为一门多学 ］ 科交 叉 的课 程 ，教 学过程 需要较 强 的数 学和逻 辑表 达 能力 。课 程知识 点多 、内容抽 象 、理 论性强 且应 用领域 广泛 。知识表 达 、问题求解 是人 工智能 的重 要 内容 ，而 问题求解 包含 图搜索 、推理 和智能技 术
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
中图分 类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９
文 献标识 码 ：Ａ
文章编 号 ：１０－ ５９ （ ００ ０ — ０ ９ ０ ０７ ９９ ２１ ） ６ ０９ — １
Ｄｉｃ ｓ ｉ ｎ ｏ ｕ ｉｔ ｅ ｒ ｈ Ｓ ｒ ｔｇ ｔ ｃａ ｎ ｅｌ ｅ ｃ ｓ ｕ ｓｏ ｎ Ｈｅ ｒｓｉ Ｓ ａ ｃ ｔ ａ ｅ ｙ ｉ Ａｒｉ ｉ ｌ ｔ ｌ ｇ ｎ ｅ ｃ ｎ ｉ ｆ Ｉ ｉ
入 到 Ｇ中 。
６针 对 Ｍ中子节 点 的不 同情 况 ，分别进 行 如下 处理 ：① 对于 ． 成 即节 点 ｎ ） 人 们提 出启 发式搜 索策 略 ，即在搜 索 中加入与 问题 有关 的启发 式 那些 未 曾在 Ｇ中 出现过 的 Ｍ 员设 置一 个指 向父节 点 （ 信 息 ，用 以指 导搜 索朝着 最有 希望 的方 向前进 ，加 速 问题 求解 的 的指 针 ， 并把 他们 放入 ＯＥ ＰＮ表 中； 对于那 些 先前 已在 Ｇ中 出现 ② 效率并 找到最 优解 。 过 的 Ｍ成 员 ，确 定是 否 需要修 改指 向父节 点 的指针 ：③对 于那 些 启 发式搜 索策 略的发 展历 史 先前 已在 Ｇ中 出现 并 且 已经 扩展 了 Ｍ的 成员 ，确定 是否 需要修 改 ４ 年 代 ：由于实 际需要 ，提 出了启发式 算法 ，具有 快速有 效 其后 继 节点指 向父 节点 的指针 。 ０ 的特 点 。５ 年代 ：启发 式搜索逐 步 繁荣 ，其 中贪婪 算法 和局 部搜 Ｏ ７按 某种搜 索 策略对 ＯＥ ． ＰＮ表 中的节 点进行 排序 。 ８ 转 向 ２步 。 ． 索 得到 人们 的关注 。 由以上介 绍可 知 ，问题 的求 解过程 实 际上就 是搜 索过 程 ，问 ６ 年 代 ：反 思阶段 ，人 们发 现 以前 提 出的启 发式算 法速度 很 Ｏ 快 ，但 是解 的质量 不稳 定，而 且对 大规模 的 问题 仍然 无能 为力 。 题 的求解 的状 态 空间 图是通 过搜 索逐 步形成 的，边搜 索边 形成 ， ７ 年 代 ：计算 复杂 性理 论的提 出 。人们 发现贪 婪算 法和局 部 而且 搜索 每前进 一 步 ，就要检 查 ～下是 否到 达 了 目标状 态 ，这样 ０ 搜 索算法速 度 快 ，但解 不好 的原 因是得 到的解 没有 全局最 优性 。 就可 尽量 少生 成与 问题 无关 的状 态 ，即节省 了存 储空 间 ，又提 高 Ｈ ｌａ ｄ的遗 传算 法 的出现再 次 引发 了人们研 究启 发式算 法 的兴 了求 解 效率 。 ｏ ｌｎ
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
启发式搜索策略的常见算法
Dijkstra算法
Dijkstra算法也是一种常见的启发式搜索算法，它主要用于解决带权图的最短路径问题。该算法通过不断扩展当前节点，并使用启发式函数来更新每个节点的距离。
Bellman-Ford算法
Bellman-Ford算法是一种解决动态规划问题的启发式搜索算法，它通过迭代更新每个节点的距离来找到最短路径。与Dijkstra算法不同的是，Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。
02
它将问题分解为若干个状态，并从初始状态开始搜索，通过不断迭代，寻找目标状态。
03
在每个迭代过程中，启发式搜索策略会评估当前状态到目标状态的代价，并选择最小代价的状态进行扩展，直到找到目标状态或确定无法找到目标状态。
A*算法
A*算法是一种广泛使用的启发式搜索算法，它通过使用启发式函数来评估每个状态的代价，并选择最小代价的状态进行扩展。
xx年xx月xx日
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
引言启发式搜索策略的基本概念与原理启发式搜索策略在人工智能中的应用启发式搜索策略的优缺点分析未来展望与研究方向结论
contents
目录
引言
01
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
鼓励探索该算法在实际应用场景中的应用价值和可能性
THANKS
谢谢您的观看
定义
AI 技术正在改变人类的生活方式和社会结构，应用在各个领域如医疗、金融、交通、制造等，帮助人们解决复杂的问题和提高效率。
重要性
人工智能的定义与重要性
VS
启发式搜索策略是一种基于问题特定的信息搜索策略，它利用问题特定的知识来指导搜索方向，从而减少搜索范围，提高搜索效率。
浅论人工智能启发式搜索策略的研究
人工智 能 自 １ ９ ５ ６年 问 世 以 来 ， 已经得 到了迅速 的发展 ，
并 与生 物工 程及 空 间 技 术 一 起 被 称 为 当今 三 大 尖 端 技 术 。人 工 智 能 就 是 指 人 类 的各 种 脑 力 劳 动 或 智 能 行 为 ，如 判 断 、 推 理、 证 明、 识别 、 感知 、 理解、 设计、 思考 、 规划、 问 题 求 解 等 思 维活动 ， 可 用 某 种 智 能 化 的机 器 予 以 人 工 的 实 现 。 “ 智 能化” 是新 世 纪新 技术 、 新产 品 、 新 产业 的重 要发 展方 向 。 智 能 控
ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｎｄ ａ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｙ ，ｓ ｇ ｏ ｍｅ ｎ ｅ ｗ ａ ｒ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ｉ ａ ｌ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｙ ｇ ｉ ｎ ｔ ｏ ｖ ａ ｒ ｉ ｏ ｕ ｓ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ ｓ ｏ ｆ ｈ ｕ ｍａ ｎ，ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ａ ｌ ｌ ｙ
进控制 策略。这种方法缺乏对求解 问题的针对性 。 从 而 导致
搜 索 效 率低 下 。 后 者 指 在 问题 的求 解 过 程 中 ， 要 用 到 与 问题
本 身 的某 些 特性 有 关 的启 发 式 信 息 ， 以指 导 搜 索 朝 最 有 希 望 的 方 向前 进 。后 者 比前 者 的搜 索 效 率 更 高 １ ３ １ 。
研 究 和 探 索 的热 点 。本 文 介 绍 了信 息 时代 计 算机 人 工 智 能 ， 并 对 启 发 式搜 索 策略 进 行 了分析 和研 究
关键词 ： 人 工智能 ； 搜 索 ；算 法 ； 静 态估 值 函数 ； 优 化
搜索求解策略课件
分阶段使用策略
02
在搜索的不同阶段，采用合适的搜索策略，以平衡探索与利用
的矛盾。
自适应混合策略
03
根据搜索进程中的信息，自适应地选择和调整所使用的搜索策
略。
搜索策略的自适应机制
学习与进化机制
引入机器学习和进化算法思想，使搜索策略具备自适应能力。
环境感知与响应
根据问题环境的变化，动态调整搜索策略以适应新的情况。
传算法等。
解的评估与比较
利用目标函数对搜索过程中产生的 解进行评估和比较，选择最优或次 优解。
剪枝与优化
通过剪枝策略和优化方法提高搜索 效率，如α-β剪枝、分支限界法等。
03
搜索策略的设计与实 现
盲目搜索策略
宽度优先搜索
按层次遍历搜索空间，先访问离 起始节点近的节点。
深度优先搜索
沿着搜索树深度方向进行搜索， 直到达到目标节点或无法继续深
掘其潜在价值。
03
强化策略自适应能力
研究如何让搜索求解策略具备更强的自适应能力，以应对不同问题和场
景的变化。
THANK YOU
入。
迭代加深搜索
结合宽度优先搜索和深度优先搜 索，通过设置深度限制来避免盲
目深度搜索。
启发式搜索策略
最佳优先搜索
根据启发式函数评估节点优先级，优先选择最有 希望的节点进行扩展。
贪婪最佳优先搜索
仅考虑当前状态下最有利的节点，忽视其他可能 路径。
A*算法
结合启发式函数和实际代价函数进行搜索，具有 较高的效率和准确性。
搜索求解策略的研究现状
研究热点
目前，搜索求解策略的研 究热点包括启发式搜索、 元启发式搜索、多目标搜 索等。
研究方法
人工智能的搜索方式什么是搜索
人工智能的搜索方式什么是搜索搜索是人工智能领域的一个重要问题。
它类似于传统计算机程序中的查找，但远比查找复杂得多。
传统程序一般解决的问题都是结构化的，结构良好的问题算法简单而容易实现。
但人工智能所要解决的问题绝大部分是非结构化或结构不良的问题，对这样的问题很难找到成熟的求解算法，而只能是一步步地摸索前进。
就像是甲、乙两个不同的网络，甲网络中的某一台计算机A要想找到乙网络中的数据。
乙网络位于广域网中，A的目标就是要找到乙网络（实际上就是找到甲主路由器的IP），但是A不知道目标的具体位置，只能试探着去找。
像这样摸索着前进，持续搜索前进方向的过程称为搜索。
从理论上讲，只要乙不犯规(不会关闭设备)，A终究是会找到乙的（当然这必须是在甲、乙本来是能够互通的基础上）。
当然，A找到乙所需的时间是无法预测的。
如果A以前就访问过乙网络上的某台主机，在找的过程中，能够得到路由器中更新的路由表的支持，很快会找对了方向，可能花费的时间就会少些。
相反，也有可能A找遍了所有的地方，最后才找到乙(极端情况)。
搜索，通常可分为盲目搜索和启发式搜索。
盲目搜索是按预定的控制策略实行，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。
这在复杂网络中的路由选择会经常用到。
广域网中的动态路由协议，为了学习相邻路由器的路由，为了确定最短路径，总是主动地去搜索相邻的路由设备。
因为路由选择总是按预先规定的方式实行，未能考虑到环形结构或不可到达情况，所以效率不高，具有盲目性，往往会所以占去很多的网络带宽。
启发式搜索是在搜索过程中根据问题的特点，加入一些具有启发性的信息，如从上一级路由器中找到相对应的路由表来确定下一步搜索的路线，加速问题的求解过程。
显然，启发式搜索的效率比盲目搜索要高，但因为启发式搜索需要与网络本身特性相关的信息，而这对非常复杂的网络是比较困难的，所以盲目搜索在当前的应用中仍然占据着统治地位。
而盲目搜索中最行之有效、应用最广泛的搜索策略就是：宽度优先搜索和深度优先搜索。
搜索策略搜索是人工智能中的一个基本问题是推理
(1)分解：“与”树
把一个复杂问题分解为若干个较为简单的子问题，然后对每个子问 题分别进行求解，最后把各子问题的解复合起来就得到了原问题的解。 这是“与”的问题。 P1, P2, P3 为子节点，子问题对应子节点。 P为“与”节点，只有当三个子问题都有解时，P才可解。 如图所示，称为“与”树。 P1
A B C
A B C
首先进行问题分析：
(1) 为了把三个金片全部移到3号针上，必须先把金片C移到3号针上。 (2) 为了移金片C，必须先把金片A及B移到2号针上。 (3) 当把金片c移到3号针上后，就可把A，B从2号移到3号针上，这样就可完成问题的求解。 由此分析，得到了原问题的三个子问题： (1)把金片A及B移到2号针的双金片问题。
(2)把金片C移到3号针的单金片问题。
(3)把金片A及B移到3号针的双金片问题。 其中，子问题(1)与子问题(3)又分别可分解为三个子问题。
为了用与/或树把问题的分解过程表示出来，先要定义问题的形式化表示方法。
设仍用状态表示问题在任一时刻的状况； 用三元组 (i，j，k) 表示状态：i代表金片C所在的钢针号； j代表金片B所在的钢针号; k代表金片A所在的钢针号。 用“”表示状态的变换； 这样原始问题就可表示为： (1, 1, 1) (3，3，3) (1,1,1) (3,3,3) 此图共有七个终止节点， 对应于七个本原问题，它 们是通过“分解”得到的。 (3,2,2) (3,3,3)
• 另外，可能存在多条线路都可实现对问题的求解，这就又出现 按哪一条线路进行求解以获得较高的运行效率的问题。
像这样根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识，从而构造一条代价较少 的推理路线，使问题得到圆满解决的过程称为搜索。
2. 搜索分类
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
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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。
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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}
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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)
人工智能的搜索方式什么是搜索
人工智能的搜索方式什么是搜索搜索是人工智能领域的一个重要问题。
它类似于传统计算机程序中的查找，但远比查找复杂得多。
传统程序一般解决的问题都是结构化的，结构良好的问题算法简单而容易实现。
但人工智能所要解决的问题大部分是非结构化或结构不良的问题，对这样的问题很难找到成熟的求解算法，而只能是一步步地摸索前进。
就像是甲、乙两个不同的网络，甲网络中的某一台计算机A要想找到乙网络中的数据。
乙网络位于广域网中，A的目标就是要找到乙网络（实际上就是找到甲主路由器的IP），但是A不知道目标的具体位置，只能试探着去找。
像这样摸索着前进，不断搜索前进方向的过程称为搜索。
从理论上讲，只要乙不犯规(不会关闭设备)，A终究是会找到乙的（当然这必须是在甲、乙本来是可以互通的基础上）。
当然，A找到乙所需的时间是无法预测的。
如果A以前就访问过乙网络上的某台主机，在找的过程中，可以得到路由器中更新的路由表的支持，很快会找对了方向，可能花费的时间就会少些。
相反，也有可能A找遍了所有的地方，最后才找到乙(极端情况)。
搜索，通常可分为盲目搜索和启发式搜索。
盲目搜索是按预定的控制策略进行，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。
这在复杂网络中的路由选择会经常用到。
广域网中的动态路由协议，为了学习相邻路由器的路由，为了确定最短路径，总是主动地去搜索相邻的路由设备。
由于路由选择总是按预先规定的方式进行，未能考虑到环形结构或不可到达情况，因此效率不高，具有盲目性，往往会因此占去不少的网络带宽。
启发式搜索是在搜索过程中根据问题的特点，加入一些具有启发性的信息，如从上一级路由器中找到相应的路由表来确定下一步搜索的路线，加速问题的求解过程。
显然，启发式搜索的效率比盲目搜索要高，但由于启发式搜索需要与网络本身特性有关的信息，而这对非常复杂的网络是比较困难的，因此盲目搜索在目前的应用中仍然占据着统治地位。
而盲目搜索中最行之有效、应用最广泛的搜索策略就是：宽度优先搜索和深度优先搜索。
人工智能开发技术的算法选择技巧与优化策略
人工智能开发技术的算法选择技巧与优化策略人工智能（Artificial Intelligence，AI）正逐渐渗透到我们的生活中的方方面面，无论是自动驾驶汽车、智能语音助手还是智能机器人，都离不开人工智能技术的支持。
而在人工智能的开发过程中，算法的选择和优化就显得尤为重要。
本文将探讨人工智能开发技术中的算法选择技巧与优化策略，旨在帮助开发者更好地应用人工智能技术。
一、算法选择技巧在开发人工智能应用程序时，选择合适的算法是至关重要的。
以下是一些算法选择的技巧：1. 问题的特征分析在选择算法之前，我们需要对问题进行充分的特征分析。
这包括问题的类型、数据的特点、需求等。
例如，如果我们需要进行图像分类任务，可以选择卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来处理图像数据。
而对于自然语言处理任务，我们可以选择长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）或者门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）来处理文本数据。
2. 算法复杂度评估评估算法的复杂度可以帮助我们选择合适的算法。
一方面，我们需要考虑算法的时间复杂度，即算法执行所需的时间。
另一方面，我们还要考虑算法的空间复杂度，即算法所需的内存空间。
根据不同的需求，我们可以根据算法的复杂度选择最合适的算法。
3. 问题规模与算法匹配在选取算法时，我们需要考虑问题的规模。
有些算法在小规模问题上表现优秀，而有些算法则适用于大规模问题。
例如，对于大规模数据集的聚类问题，我们可以选择基于随机采样的K-means算法或层次聚类算法；而对于小规模数据集，我们可以选择密度聚类算法或凝聚层次聚类算法。
二、优化策略除了选择合适的算法，优化算法的性能也是非常重要的。
以下是一些优化策略：1. 数据预处理在使用算法之前，我们可以对数据进行预处理，以提高算法的性能。
数据预处理包括数据清洗、数据归一化、特征选择、特征降维等。
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②对于那些先前已在 G 中出现过的 M 成员 , 确定是否需 子节点放入到 O PEN 表的首部 , 并为其配置指向父节点的指
要修改指向父节点的指针 。
针。
③对于那些先前已在 G 中出现并且已经扩展了 M 的成
2. 2. 2 该过程与广度优先搜索的唯一区别是 :广度优先搜
员 ,确定是否需要修改其后继节点指向父节点的指针 。
3. 4 全局择优搜索
已解决问题的任何特性 。启发式搜索克服了上述缺点 ,它利用
每次总是从 O PEN 表的全体节点中选择一个估价值最小
搜索过程中的有用信息优化搜索 。
的节点 。这一点和代价树的广度优先搜索类似 , 但是不同之处
3. 2 估价函数
在于它的择优标准是估价函数 f 最小的节点 。在全局择优搜索
考察之前 ,不对 n + 1 第层的节点进行扩展 。O PEN 表中的节
表2 搜索的一般过程如下 :
(1) 把初始节点 S 0 放入 O PEN 表 , 并建立目前只包含 S 0 的图 ,记为 G。
(2) 检查 O PEN 表是否为空 ,若为空则问题无解 ,退出 。 (3) 把 O PEN 表的第一个节点取出放入到 CL OS ED 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
(1) 一般搜索过程具有通用性 , 其他各种搜索策略都可以
有关的启发式信息 ,用以指导搜索朝着最有希望的方向前进 , 看作是它的一个特例 。各种搜索策略的区别是对 O PEN 表中
加速问题的求解过程并且找到最优解 。
的节点排序的准则不同 。( 2) 子节点中可能有些是当前扩展节
1 一般搜索过程
点的父节点 、祖父节点等 , 此时不能把这些先辈节点作为当前
入了一些条件而已 ,他们的复杂度相同 。
( x) = g ( x) ,这里 d ( x) 表示节点的深度 , 则局部择优搜索就成
3 启发式搜索
了深度优先搜索 。所以深度优先搜索和代价树的深度优先搜
3. 1 盲目式搜索中找到一个解 ,所需要扩展的节点数可能 索可看作是局部择优搜索的特例 。
很大 。因为这些节点的扩展次序完全是随意的 ,而且没有利用
3. 3 局部择优搜索
的结果可能还不如盲目式搜索 ,但是在一些简单问题中我们还
局部择优搜索是一种启发式搜索方法 , 是对深度优先搜索 是用盲目搜索为好 。
方法的一种改进 。其基本思想是 :当一个节点被扩展以后 ,按 f
参考文献 1 、傅清祥等. 算法与数据结构. 电子工业出版社 2 、严蔚敏等. 数据结构 (第二版) . 清华大学出版社 3 、王永庆. 人工智能原理与方法. 西安交通大学 4 、张福炎. 程序员级高级程序员级程序设计. 清华大学出版社
作为当前状态 。重复上述过程 ,直到目标状态出现或者不再有 节点到该节点路径上所付出的代价来决定 , 哪条路径付出的代
可供操作的状态和算符时为止 。
价小 ,相应的节点就作为它的父节点 。这是第 ( 6) 步所阐述的
在给出具体过程之前 , 首先介绍两个数据结构 ———O PEN 内容 。(4) 通过搜索所得到的图称为搜索图 , 由搜索图中的所 表和 CL OS ED 表 。O PEN 表用于存放刚生成的节点 ,其形式如 有节点及反向指针所构成的集合是一棵树 ,称为搜索树 。
搜索分为盲目搜索和启发式搜索 。盲目搜索是按预定的
(7) 按某种搜索策略对 O PEN 表中的节点进行排序 。
控制策略进行搜索 ,由于搜索总是按预定的路线进行 ,没有考
(8) 转向 (2) 步 ;
虑到问题本身的特性 ,所以这种搜索具有盲目性 ,效率不高 ,不 说明 :
便于复杂问题的求解 。启发式搜索是在搜索中加入了与问题
点总是按照进入的顺序排列 , 先进入的节点排在前面 , 后进入 的节点排在后面 。扩展节点后将其子节点放入 O PEN 表的尾 部 ,并为每一个子节点都配置指向父节点的指针 。
2. 1. 2 其优先在于只要问题有解 ,它就可以找到问题的解 ,
但是其明显的缺点是搜索盲目性大 ,在一些复杂问题求解过程 中 (比如棋艺类) ,将会产生“信息爆炸”, 它的时间复杂度和空 间复杂度都是不能容忍的 。设每一个节点产生 m 各节点 ,问题 的解在第 n 层出现 , 其复杂度最小是 m ( n - 1) + 1 , 最大是
用于估价节点重要性的函数称为估价函数 , 其一般形式 中 ,如果令 f ( x) = g ( x ) , 则它就成了代价树的广度择优搜索 ;
为 : f ( x) = g ( x ) + h ( x ) , g ( x ) 为从初始节点 S 0 到节点 x 已 如果 f ( x) = d ( x) (这里 d ( x ) 表示节点 x 的深度) , 则它就成
(上接第 34 页) 通过上面例子的设计说明 ,使用面向对象的思维方法 ,其实是 一个将程序设计思维方式从具体的编程技术当中抽象出来的
过程 ,而这个抽象的过程是自上而下的 ,较符合人类的思维习 惯 ,也就是先不考虑问题解决的细节 ,把问题的最主要的方面 抽象成为一个简单的框架 ,集中精力思考如何解决主要问题 , 然后在解决问题的过程中 ,再把问题的细节分割成一个一个小
基本思想 :首先把初始结点作为当前状态 ,选择适用的算 扩展节点的子节点 。余下的子节点记作集合 M , 并加入图 G
符对其进行操作 ,生成一组子状态 (或称后继状态 、后继节点 、 中 。(3) 一个新节点可能是第一次被生成的节点 , 也可能是先
子节点) ,然后检查目标状态是否在其中出现 。若出现 ,则搜索 前已作为其他节点的后继节点被生成过 , 当前又作为另一个节 成功 ,否则 ,按照某种策略从已经生成的状态中再选一个状态 点的后继节点被再次生成 。此时 , 对它的处理方法是 :根据原
又提高了求解效率 。
表1 CL OS ED 表用于存放将要扩展或者已经扩展的节点 ,其形式如
2 盲目搜索 盲目搜索又成为无信息搜索 ,一般用于求解比较简单的问
题。
表 2。
2. 1 广度优先搜索
编号
状态节点
父节点
2. 1. 1 基本思想 :从初始节点 S0 开始 ,逐层对节点进行扩 展并考察它是否为目标节点 ,在第 n 层的节点没有全部扩展并
问题 ,再专门去解决细节问题 。因而一旦牢牢的抓住了这一 点 ,我们就会发现在软件设计和开发过程中 ,总是会不知不觉 的运用面向对象的思维方法来设计和编写程序 ,并且程序的设 计和开发也变得不再那么枯燥 ,而一个合理运用面向对象技术 进行设计和架构的软件 ,更是具备了思维的艺术感 。最终使软 件系统更可靠 ,容易维护 ,风格一致 ,可重用 ,代码清晰 。
索是将节点 n 的子节点放入到 O PEN 表的为步 ,而深度优先搜
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2004 年第 8 期 福 建 电 脑
分支一直向下搜索 。如果目标节点恰好在此分支上 , 则可较快 部 ,为每个子节点配置指向父节点的指针 。
的得到解 。如果选择的路径是对的 , 那么它空间复杂度将大大
深度优先搜索 、代价数的深度优先搜索以及局部择优搜索
减少 ,比如搜索的层数是 n ,每个节点扩展的节点是 m , 那么最 都是子节点作为考察范围的 , 这是他们的共同点 。不同的是他
重要程度 , 决定它们在 O PEN 表中的次序 。其中 g ( x ) 指出了 种完备搜索 ,如果能够找到目标节点 ,那么它一定是最佳路径 ,
搜索的横向趋势 ,它有利于搜索的完备性 , 但影响搜索的效率 。 缺点是搜索时会产生“组合爆炸”,搜索的效率仍然不高 。
如果我们只关心到达目标节点的路径 , 并且希望有较高的搜索 4 结束语
题解所在的分支是深度优先搜索方法的关键 。
局部优先搜索以估价函数作为选择标准 , 哪一个子节点的值最
另外还有有界深度优先搜索 、代价树的广度优先搜索 、代 小就优先被选择 。另外 , 在局部择优搜索中 , 若令 f ( x ) = g
价树的深度优先搜索等 , 都是这两种盲目搜索的特例 , 其中加 ( x) ,则局部择优搜索就成为代价树的深度优先搜索 ; 若令 f
小复杂度是 n ;但是 ,如果目标节点不在此分支上 , 而该分支又 们选择节点的标准不一样 :深度优先搜索以子节点的深度作为
是一个无穷分支 ,则就不可能得到解 。所以深度优先搜索是不 选择标准 ,后生成的子节点先被考察 ; 代价树深度优先搜索以
完备的 ,即使问题有解 , 它也不一定能求得解 。尽可能找到问 各子节点到父节点的代价作为选择标准 , 代价小的优先选择 ;
m n ,其平均复杂度是
m(
n
-
1) + 1 2
+
mn。
2. 2 深度优先搜索
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
2. 2. 1 深度优先搜索的基本思想是 :从初始节点 S0 开始 ,
节点加入到 , 若不是目标节点 , 则再
(6) 针对 M 中子节点的不同情况 ,分别进行如下处理 :
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福 建 电 脑 2004 年第 8 期
人工智能中搜索策略的探讨
田 中
(武警重庆市总队修理所 401147)
【摘 要】 在介绍了一般搜索策略的前提下 ,对盲目搜索和启发式搜索进行了探讨 , 进而介绍了几种常用的搜索 策略 ,并对各种搜索策略进行了比较 。最后对实际应用提出了建议 。 【关键词】 搜索 复杂度 启发式信息 估价函数 人工智能
在该子节点的子节点中选择一个节点进行考察 , 一直如此向下