人工智能及其应用-状态空间的盲目搜索

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人工智能状态空间搜索策略

h计算举例
123 283 81 6 4 4 7 55 76
h(n) =4
283
A(6) 1 6 4
75
283 3
D(5) 1 4
765
2 8 3 s(4)
164 1 75
283 2
1 4 B(4)
765
283
1 6 4 C(6)
75
4
23
1 8 4 E(5)
765
283
1 4 F(6)
7 65
83 214 765
•
企业的出路在于产品更新换代。。18: 20:2918 :20:291 8:203/ 22/2022 6:20:29 PM
•
在企业内部，只有成本。。22.3.2218: 20:2918 :20Mar -2222-Mar-22
•
人人是人才，赛马不相马，给每一个愿意干事的人才以发挥才干的舞台。。18: 20:2918 :20:291 8:20Tuesday, March 22, 2022
A算法
1, OPEN:=(s), f(s):=g(s)+h(s); 2, LOOP: IF OPEN=( ) THEN EXIT(FAIL); 3, n:=FIRST(OPEN); 4, IF GOAL(n) THEN EXIT(SUCCESS); 5, REMOVE(n, OPEN), ADD(n, CLOSED); 6, EXPAND(n) →{mi},
问题求解就是搜索过程搜索对应的知识表示法：
状态空间表示法、与/或树表示法
（6）对节点n进行扩展，将它的所有后继节点放入OPEN表的末端，并为这些后继节点设置指向父节点n的指针，然后转步骤（2）

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。

人工智能之状态空间搜索

操作称为合法操作，否则称为非法操作。
可行的操作称为合法操作。不可行的操作称为非法操作。
§02 Three-S 问题的描述
2.3 Three-S 问题描述示例
Ruan Xiaogang Institute of Artificial Intelligence & Robots Beijing University of Technology
§02 Three-S 问题的描述
2.3 Three-S 问题描述示例
Ruan Xiaogang Institute of Artificial Intelligence & Robots Beijing University of Technology
八数码问题：
状态 (State) 状态的编码或表达方法：
§01 Three-S 的基本思想
1.1 所谓状态空间搜索：
Ruan Xiaogang Institute of Artificial Intelligence & Robots Beijing University of Technology
机器的一种思维方式
模拟人的问题球解过程，模拟人的思维或逻辑推理，是人工智能，特别是符号计算学的重要任务。人工智能的问题求解方法，是人的思维和逻辑推理的形式化，是机器或计算机的思维和逻辑推理。状态空间搜索 (The Search in State Spaces, Three-S)
§02 Three-S 问题的描述
2.3 Three-S 问题描述示例
Ruan Xiaogang Institute of Artificial Intelligence & Robots Beijing University of Technology

人工智能及其应用第四版答案

人工智能及其应用第四版答案【篇一：人工智能及其应用习题参考答案第9章】txt>9-1 分布式人工智能系统有何特点？试与多艾真体系统的特性加以比较。

分布式人工智能系统的特点：(1) 分布性系统信息(数据、知识、控制)在逻辑上和物理上都是分布的(2) 连接性各个子系统和求解机构通过计算机网络相互连接(3) 协作性各个子系统协调工作(4) 开放性通过网络互连和系统的分布，便于扩充系统规模(5) 容错性具有较多的冗余处理结点、通信路径和知识，提高工作的可靠性(6) 独立性系统把求解任务归约为几个相对独立的子任务，降低了问题求解及软件开发的复杂性9-2 什么是艾真体？你对agent的译法有何见解？agent是能够通过传感器感知其环境，并借助执行器作用于该环境的实体，可看作是从感知序列到动作序列的映射。

其特性为：行为自主性，作用交互性，环境协调性，面向目标性，存在社会性，工作协作性，运行持续性，系统适应性，结构分布性，功能智能性把agent 译为艾真体的原因主要有：(1) 一种普遍的观点认为，agent是一种通过传感器感知其环境，并通过执行器作用于该环境的实体。

(2) “主体”一词考虑到了agent具有自主性，但并未考虑agent还具有交互性，协调性，社会性，适应性和分布性的特性(3) “代理”一词在汉语中已经有明确的含义，并不能表示出agent的原义(4) 把agent译为艾真体，含有一定的物理意义，即某种“真体”或事物，能够在十分广泛的领域内得到认可(5) 在找不到一个确切和公认的译法时，宜采用音译9-3 艾真体在结构上有何特点？在结构上又是如何分类的？每种结构的特点为何？真体＝体系结构+程序(1) 在计算机系统中，真体相当于一个独立的功能模块，独立的计算机应用系统。

(2) 真体的核心部分是决策生成器或问题求解器，起到主控作用(3) 真体的运行是一个或多个进程，并接受总体调度(4) 各个真体在多个计算机cpu上并行运行，其运行环境由体系结构支持。

状态空间与图搜索

1,1 A(1,3)
2,1 2,3
3,3
1,3
3,1 B(1,2)
3,2 A(3,2)
1,2 2,2
A B
12 3
S0
《人工智能》
A B
12 3
Sg
猴子摘香蕉问题
c
a
b
《人工智能》
状态：(w,t,x,y,z)
初始状态：(c,a,b,0,0)
w:猴子的水平位置
{a,b,c} 目标状态：(a,a,a,1,1)
《人工智能》
树节点深度：根节点深度=0 其它节点深度=父节点深度+1
0 1
2
3
《人工智能》
路径的代价（耗散值）等于连接这条路径各节点间所有代价（耗散值）的总和。
代价树：边上标有代价的树状结构图若干记号： S0－初始态；Sg－目标态； g(x)－从S0到节点x的代价；g(xj)=g(xi)+ C(xi, xj)
《人工智能》
n 皇后问题解的个数:独立解U;互不相同的解D 现在还没有已知公式可以对 n 计算 n 皇后问题的解的个数。
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
13
14
U 1 0 0 1 2 1 6 12 46 92 341 1787 9233 45752
D 1 0 0 2 10 4 40 92 352 724 2680 14200 73712 365596
m 0 m c 1,2 m 3
m c 1,2
(3,3,1)
(3,2,0)
(2,2,0) (3,1,0)
m m x b 1: c c y ,
b 0
m m x b 0 : c c y ,

人工智能第3章(确定性推理1-图盲目搜索)

1 3
2
1 7
4
3
4 5
2
1 7 8 6
3
4 5
8
6
3
4 5
2
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5
8 2 1
3 4
2 7
8 1
3 4 1
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3 8 4
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14 15 15
16 16
3 2 4
3 4
8 2 2
1 1
1 8 8
2 2
3 3 3
3 3
2 7 7
7 8
0 0 1
8 0
4 4 4
4 4
7 6 6
0 7
6 1 5
6 6
5 5 0
5 5
6
5
目标节点
最后的CLOSED表：
1 2 3 4 5 6 7 8 9
(6,90)
人
3
宽度优先搜索算法

《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第3章

第三章搜索推理技术3-1什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么?图搜索的一般过程如下：(1) 建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S)，把S放到未扩展节点表中（OPEN表）中。

(2) 建立一个已扩展节点表（CLOSED表），其初始为空表。

(3) LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。

(4) 选择OPEN表上的第一个节点，把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。

称此节点为节点n，它是CLOSED表中节点的编号(5) 若n为一目标节点，则有解并成功退出。

此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径而得到的(指针将在第7步中设置)(6) 扩展节点n，生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。

将M添入图G中。

(7) 对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M成员设置一个通向n的指针，并将它们加进OPEN表。

对已经在OPEN或CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改通到n的指针方向。

对已在CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。

(8) 按某一任意方式或按某个探试值，重排OPEN表。

(9) GO LOOP。

重排OPEN表意味着，在第(6)步中，将优先扩展哪个节点，不同的排序标准对应着不同的搜索策略。

重排的原则当视具体需求而定，不同的原则对应着不同的搜索策略，如果想尽快地找到一个解，则应当将最有可能达到目标节点的那些节点排在OPEN表的前面部分，如果想找到代价最小的解，则应当按代价从小到大的顺序重排OPEN表。

3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。

宽度优先搜索(1) 把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点，则求得一个解答)。

(2) 如果OPEN是个空表，则没有解，失败退出；否则继续。

(3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移出，并把它放入CLOSED扩展节点表中。

(4) 扩展节点n。

人工智能及其应用-王万良第五章答案.docx

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？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。

人工智能原理及其应用王万森第版课后习题答案

条件：AL(船)，AL(农夫)，AL(狼)∨AL(羊)，AL(羊)∨AL(白菜)
或：AL(船)，AL(农夫) ，AL(狼)，AL(白菜)，AL(羊)
动作：删除表：AL(船)，AL(农夫)
添加表：AL(船)，AL(农夫)
R-L(羊) ：农夫带着羊划船从右岸到左岸
条件：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊) ，AL(狼)，AL(羊)，AL(白菜)
研究目标：
对智能行为有效解释的理论分析；
解释人类智能；
构造具有智能的人工产品；
什么是图灵实验图灵实验说明了什么
解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。
动作：删除表：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊)
人工智能有哪些主要研究和应用领域其中哪些是新的研究热点
解：
机器思维:推理、搜索、规划
机器学习：符号学习、联结学习、知识发现和数据挖掘
机器感知：机器视觉、模式识别、自然语言理解
机器行为：智能控制、智能制造
计算智能：神经计算、进化计算、模糊计算
分布智能
智能系统：专家系统、智能决策支持系统
人工心理与人工情感

人工智能及其应用,王万良第五章答案

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
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，
这时，韩生也突然摇了摇肩膀，离开了众神的控制，让人远离。上帝挠头，看着长老，看着远离他的汉生。他说，“我很粗鲁，我很害怕！” “这样.我会陪你到西藏经典三楼，帮你挑神宫！”以前没有外表，仍然很热情。似乎就是这样，它根本就没有。只是吓坏了在金刚禅的帮助下，真理大师与困境分离了。此时，汉生敢于把长老读给上帝并像以前一样嗤之以鼻。看着上帝对长辈的眼睛，看到他的眼睛是敏捷的，似乎很高兴，和以前完全一样，没有什么区别。韩生深深地看着长老，看着长老们说：“我希望长老能帮助我，选择合适的魔法！”走出门口，带着众神前往长老，去了西藏经典三楼。在藏经馆三楼，只有六个书架，书籍稀疏，没有完全填满。只是说这些书，但有不止一个人，来回扫地“沉湛的弟弟，沉澈的弟弟，我带老师来西藏选择了神奇的力量。”“这是他的简历，你检查一下！”来到西藏经典法院三楼与长老。在那之后，汉生没有说什么，上帝读了材料并交给他们。沉湛和沉澈对上帝很熟悉，并且由于昨天的大动作，两人也听说深证的长老将一项伟大的成就转移到汉生，并要求他选择优点。因此，经过确认，两人没有拖延，并办理了汉生的手续。与此同时，他们说：“你是外国人的门徒。” “根据这个规则，金刚门的四大权力，门徒以外只能选择一种金刚武术和金刚武术。”我希望你能尽快选择和接受上帝的继承！“虽然我不知道上帝的意志的含义，但我的意思是，汉生听到了。这句话仍然点头。我要问金钟保护者在哪里，然后确保做出了选择，但上帝笑着读了一遍，提醒道：“不要急！不着急！“”第一次选择魔法，你必须选择。

盲目搜索策略及其在实际中的应用研究

商务学院课程论文论文题目盲目搜索策略及其在实际中的应用研究专业年级08计科24班课程名称人工智能指导教师刘文江学生姓名伍铖煌学号************成绩教务处制二O一一年十月十日盲目搜索策略及其在实际中的应用研究摘要：搜索策略是人工智能研究的主攻方向之一,采用不同的搜索策略在求解问题的过程中也会存在差异.通过对于八数码的搜索求解分析,采用盲目搜索中的广度优先搜索算法和宽度搜索算法进行实现,将广度优先搜索算法与宽度搜索算法进行比较,从而评价这两种搜索算法的优劣性.关键字：搜索策略；深度优先；宽度优先；八数码1盲目的图搜索策略图搜索策略可分为两种：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。

盲目搜索是不利用问题的有关信息, 而根据事先确定好的某种固定的搜索方法进行搜索[1]。

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。

1.1宽度优先搜索[2]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。

1.2深度优先搜索[3]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[4]。

人工智能一般搜索原理---盲目搜索

人工智能及其应用
第六讲一般搜索原理--盲目搜索
搜索:从问题表示到问题解决的求解过程. 一.盲目搜索:人为给定搜索顺序的无信息搜索. 1.宽度优先搜索 2.深度优先搜索 3.等代价搜索二.启发式搜索:根据检测到的信息决定搜索顺序的有信息搜索. 1.有序搜索,2.A算法,3.A*算法
第六讲一般搜索原理--盲目搜索
算法
(1)把起始节点放到OPEN表中,若该节点为一目标节点,则求得一个解,退出.否则,令g(s)=0. (2)如果OPEN表是一个空表,则没有解,失败退出.否则继续. (3)把第一个节点i,其g(i)为最小,从OPEN 表中移出到CLOSED表中. (4)扩展节点i.如果没有后继节点,则goto(2). (5)把i的所有后继节点j,计算g(j)=g(i)+C(i,j),放到OPEN表末端,并提供从这些后继节点回到i的指针. (6)如果i的任一后继节点是目标,则成功退出,否则,goto (2).
2 8 3 7 1 4 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 6 4 7 5
2 8 1 4 3 7 6 5
2 8 3 1 4 5 7 6
宽度优先搜索示意图
第六讲一般搜索原理--盲目搜索
2.深度优先搜索扩展最新产生的节点,搜索沿着状态空间某条单一的路径从起始节点向下搜索,结果使得只有搜索到一个没有后裔的状态时,才考虑另一条替代的路径. 问题:当搜索深度很深时,需要控制.
第六讲一般搜索原理--盲目搜索
算法
(1)把起始节点放到OPEN表中,若该节点为一目标节点,则求得一个解,退出. (2)如果OPEN表是一个空表,则没有解,失败退出.否则继续. (3)把第一个节点N从OPEN 表中移出到CLOSED表中. (4)如果节点N的深度等于最大深度,则goto(2). (5)扩展节点N.把N的所有后继节点放到OPEN表前端,并提供从这些后继节点回到N的指针.如果没有后继节点,则goto(2). (6)如果N的任一后继节点是目标,则成功退出,否则,goto (2).

第4章搜索技术-图盲目搜索 2012AI课件人工智能教学课件

删除端（队头）
插入端（队尾）
2020/10/3
CLOSED表的存储形式：也可以用队列特殊的队列：只进不出的队列，只允许在表的一端进行插入
父符
插入端（队尾）
2020/10/3
某一个节点的父节点标志：记录CLOSED表中的父节点的序号
起始节点的父节点标志和操作符：不作记录或记录为负
2020/10/3
11283014765
12203184765
13283164705
14283140765 父符
2020/10/3
⑥ 后继节点中无目标节点，转到② ② OPEN表不为空，继续
2020/10/3
③ 将第一个节点 n 从 OPEN 表中移出，并放到 CLOSED 表中
OPEN表
12203184765
13283164705
2020/10/3
图的搜索策略：图搜索过程的一般步骤（基本
思路、框架）其中：盲目搜索技术、启发式搜索技术是图搜索策略的细化（具体化）
2020/10/3
一些基本概念
• 节点深度：根节点深度=0 其它节点深度=父节点深度+1
0 1
2
3
2020/10/3
一些基本概念（续1）
• 路径设节到致n一点搜k的n节索i-路1点过具径序程有。列进一通为入个常死(后n0要循,继n求环1节,…路。点,径nnki是，)，无则对环该于的序i=，列1,否…称则,为k，会从若导n0
2020/10/3
例：八数码问题
初始状态 2 1 7
目标状态 8 123
8
4
6 765
2
操作符：
1
空
4
2020/10/3

C-盲目搜索-人工智能(AI)

Breadth-First Strategy
新生成的节点放到FRING E队列的最后
1
广度优先策略
2
4 5 6
3
7
FRINGE = (4, 5, 6, 7)
24
人工智能原理2010年春季广西大学计算机学院 Dr.Ou
Important Parameters
1）所有状态中的最大后继函数个数搜索树的分支因子 b
A solution is a sequence of actions leading from the initial state to a goal state
6
人工智能原理2010年春季广西大学计算机学院 Dr.Ou
Tree search example
Arad Zerind
Sibiu
Timisoara
关描述信息来确定FRINGE队列的排序，而只根据搜索树中节点的位置来进行搜索
盲目 vs. 启发式策略
启发式或(有信息) 策略利用状态的有关
描述信息来确定FRINGE队列的排序（最有 “希望”的节点被放在FRINGE队列的开始）
16
人工智能原理2010年春季广西大学计算机学院 Dr.Ou
Example
2
人工智能原理2010年春季广西大学计算机学院 Dr.Ou
秀灵路明秀路口衡阳路友爱路口
大学路明秀路口
衡阳路秀灵路口
衡阳路北大路口
中华路友爱路口中华路朝阳路口人民路友爱路口
北大路中华路口明秀路新阳路口新阳路龙腾路口新阳中华路口新阳路北大路口
人民朝阳路口
3
人工智能原理2010年春季广西大学计算机学院 Dr.Ou

人工智能及应用

状态空间表示示例
操作考虑到限制条件有如下10种： l 船由左岸到右岸和船由右岸到左岸两种方式； l 船上的人的组合有01,10,02,20,11五种方式；操作集合为
O={R01,R10,R02,R20,R11,L01,L10,L02,L20,L11}
状态空间表示示例
修道士和野人问题的状态空间表示为：初始状态集：I={S0} 目标状态集：G={S15 } 状态空间为：SP={S,O}
l OPEN表中的结点总是按产生的先后排序，先产生的结点排在OPEN的前面，后产生的结点排在OPEN表的后面。
广度优先搜索示例
例：八数码问题。在3X3的方格棋盘上，分别放置了标有数字1、2、3、4、5、6、7、8的八张牌，初始状态S0，目标状态Sg如图所示，可以使用的操作有：空格左移、空格右移、空
因此搜索效率低。
深度优先搜索
l 深度优先搜索过程是从初始结点S0开始，选择最新产生的结点考察扩展，直到找到目标结点为止。
l OPEN表中的结点总是将新产生的结点方在在 OPEN的前面。
深度优先搜索示例
例：八数码问题。在3X3的方格棋盘上，分别放置了标有数字1、2、3、4、5、6、7、8的八张牌，初始状态S0，目标状态Sg如图所示，可以使用的操作有：空格左移、空格右移、空格上移、空格下移。应用深度优先策略寻找从初始状态到目标状态的路径。
格上移、空格下移。应用广度优先策略寻找从初始状态到目标状态的路径。
S0
2
3
184
765
23
Sg 8
4
765
广度优先搜索示例搜索树
2
3
S0 1 8 4 765
S1
1
2 8