第三章搜索策略PracticalReaso
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。
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。
第三章搜索策略(ppt)PracticalReaso(1)
Q () ((1,1))
第三章搜索策略 (ppt)PracticalReaso(1)
() ((1,1)) ((1,1) (2,3))
Q Q
第三章搜索策略 (ppt)PracticalReaso(1)
() ((1,1)) ((1,1) (2,3))
Q
第三章搜索策略 (ppt)PracticalReaso(1)
7
5
765
第三章搜索策略 (ppt)PracticalReaso(1)
搜索控制策略（3）
• 不可撤回的控制策略
283
164
7
5
283
1
4
765
f=4
f=3
12
3
184
765
f=3
123
8
4
765
f=0
123 84
765
f=1
23 184 765
f=2
第三章搜索策略 (ppt)PracticalReaso(1)
状态空间表示法(2)
状态空间:由问题的全部状态及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态
空间.一般表示为: (S, F, G)
S:问题所有的初始状态集合; F:算符集合; G:目标状态集合
算符: 引起状态中某些分量发生变化, 从而使问题由一个状 态变为另一个状态的操作称为算符.
状态空间表示法是用“状态”和“算符”表示问题的一种 方法
状态空间图:状态空间的图式表示,称为状态空间图.其中节 点表示状态,有向边(弧)表示算符.
第三章搜索策略 (ppt)PracticalReaso(1)
状态空间表示法(3)
• 路径
– 状态序列
• 搜索
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。
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。
6第六讲 第三章(盲目、启发搜索)
二、有序搜索
用估价函数 f 来排列OPEN表上的节点。
应用某个算法选择OPEN表上具有最小f 值的节点作为
二、宽度优先搜索
例3.2 八数码问题 操作规定: 允许空格四周上、下、左、右的数码 块移入空格中，不许斜方向移动，不许返回先辈 结点。
1 2 3 8 5 7 4 6
1
4
1 3 8 2 5 7 4 6
2
1 2 3 8 4 5 7 6
3
1 2 3 8 5 7 4 6
5
1 2 3 8 5 7 4 6
深度优先搜索的特点
OPEN表为堆栈，操作是后进先出（LIFO） 深度优先又称纵向搜索。 一般不容易保证找到最优解（如下图所示） 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。
2、有界深度优先搜索
引入搜索深度限制值d，使深度优先搜索具有完备性 。 （1）深度界限的选择很重要 d若太小，则达不到解的深度，得不到解；若太大，既 浪费了计算机的存储空间与时间，降低了搜索效率。由于 解的路径长度事先难以预料，要恰当地给出d的值是比较 困难的。 （2）即使能求出解，它也不一定是最优解。 例3.3：设定搜索深度限制d=5的八数码问题。
4. 搜索过程框图
S0放入OPEN表 是 OPEN表空？ 否 将OPEN表中第一个节点(n) 移至CLOSE表 否 n是目标节点？ 扩展节点n，把n的后继节点放入 OPEN表末端，提供指向 节点n的指针 修改指针方针，重排OPEN表
失败
是
成功
一、图搜索策略(Graph Search) 5.图搜索方法分析：
3.2 启发式搜索
盲目搜索的不足：效率低，耗费空间与时间。 启发式搜索：利用问题本身特性信息（启发信息） 指导搜索过程。是有序搜索。 一、启发式搜索策略 启发式信息主要用途：
检索策略
文献检索策略作者：佚名文章来源：转载点击数：9530 更新时间：2008/4/2 16:35:11 热★★★1、检索策略的概念检索策略是为实现检索目标而制订的全盘计划或方案，指导整个检索过程，因此检索策略几乎包括了全部检索有关的基本知识的应用。
检索策略，就是在分析课题内容具有哪些概念单元的基础上，确定检索系统、检索文档、检索途径和检索词，并科学安排各检索词之间的位置关系和逻辑关系以及查找步骤等。
检索策略考虑得是否周全，直接影响文献的查全率和查准率。
2、制定检索策略的步骤您脑海中有一个需要找寻资料的课题，明确检索目的。
将与课题相关概念陈列开来，进行分析，然后建立检索命题。
寻找有关资料，如专书、期刊论文等并评估检索结果所得资料是否和课题相关。
查找检索所得资料利用资料后所列的参考书目查寻更多的资料。
评估所找寻到的资料若满意所找寻到的资料，使用查获得的资料。
若所得资料和课题无关，重新将与课题相关的概念陈列开来，并建立检索关键词。
3、检索策略的制定一、制定检索策略的基础是弄清信息需要和检索目的。
如何对信息需求进行正确的分析呢？不妨从信息需求的形式和内容两方面来分析。
有关信息的形式需求要明确的问题有：①明确检索目的。
检索是为了申报成果，还是为了了解学科的最新进展等等，据此以制定出符合查全或查准要求的检索策略。
②明确所需的文献量。
规定所需文献数量的上限，对以后确定检索策略和控制检索费用是一个很重要的参数；同时还需对检索课题可能有的相关文献量做出估计。
③明确所需文献的语种、年代范围、类型、作者或其他外表特征，这对限定检索范围也很重要。
关于信息的内容需求要明确的主要问题有：①明确检索课题内容涉及的主要学科范围，这对以后选择合适的数据库很重要。
②分析检索课题的主要内容，用自然语言来表达这些内容要求，这是联机检索中较为重要的环节。
二、在明确检索目的基础上，对检索课题进行概念分析，如果课题属单一概念就用单个检索词表达，若课题概念复杂，就把复杂概念分解为若于个概念单元，再用逻辑运算符把表达概念单元的检索词组配起来。
第3章搜索推理策略人工智能
推理的基本概念
推理方法及其分类
1.按推理的逻辑基础分：演绎，归纳，类比归纳推理
演绎推理与归纳推理的区别：
– 演绎推理是在已知领域内的一般性知识的前提下，通 过演绎求解一个具体问题或者证明一个结论的正确性。 它所得出的结论实际上早已蕴含在一般性知识的前提 中，演绎推理只不过是将已有事实揭露出来，因此它 不能增殖新知识。
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第3章: 确定性推理
主讲：何春梅
Email：xiaoxiao_he8@
内容提要
第三章：确定演绎推理
4.归结演绎推理
5.基于规则的演绎推理
内容提要
第三章：确定性推理
1.推理的基本概念
推理的基本概念
推理的控制策略及其分类
推理方向控制策略： – 混合推理：把正向推理和逆向推理结合起来所进行 的推理称为混合推理。是一种解决较复杂问题的方 法。 – 混合推理方法的三种类型： 1. 先正向后逆向：这种方法先进行正向推理，从 已知事实出发推出部分结果，然后再用逆向推理 对这些结果进行证实或提高它们的可信度。
推理的基本概念
推理方法及其分类
1.按推理的逻辑基础分：演绎，归纳，类比归纳推理
归纳推理：按照所选事例的广泛性可分为完全归纳
推理和不完全归纳推理。
– 完全归纳推理：在进行归纳时需要考察相应事物 的全部对象，并根据这些对象是否都具有某种属 性，推出该类事物是否具有此属性。 – 不完全归纳推理：在进行归纳时只考察了相应事 物的部分对象，就得出了关于该事物的结论。
内容提要
第三章：确定性推理
1.推理的基本概念
2.搜索策略
3.自然演绎推理
检索策略制定的原则
检索策略制定的原则在信息爆炸的时代，我们面临着大量的信息需要处理和获取。
而在海量信息中准确地找到所需的信息，就需要运用合适的检索策略。
本文将介绍检索策略制定的原则，帮助读者更加高效地获取所需信息。
一、明确检索目标在开始检索之前，首先需要明确自己的检索目标。
明确检索目标可以帮助我们更加准确地选择检索关键词和策略。
例如，如果我们想了解某个领域的最新研究成果，我们可以选择检索相关的学术论文；如果我们想了解某个产品的用户评价，我们可以选择检索相关的用户评论和评分。
二、选择合适的检索工具选择合适的检索工具是制定检索策略的关键。
不同的检索工具有不同的特点和功能，我们需要根据自己的需求选择合适的工具。
常见的检索工具包括搜索引擎、图书馆数据库、学术搜索引擎等。
对于一般的信息检索，搜索引擎是一个常用的选择；而对于学术研究，学术搜索引擎和图书馆数据库则更加适合。
三、选择准确的检索关键词选择准确的检索关键词是制定检索策略的核心。
关键词的准确性直接影响到检索结果的准确性。
为了选择准确的关键词，我们可以通过以下方法进行：1. 基于主题词：主题词是描述文献内容的关键词，通常由专业人员进行标注。
通过查找和了解相关领域的主题词，我们可以选择合适的关键词进行检索。
2. 基于同义词和近义词：同一个概念可能有多种不同的表达方式，我们可以通过查找同义词和近义词，扩大关键词的范围，提高检索的准确性。
3. 基于专业词汇：不同领域有不同的专业词汇，对于特定领域的信息检索，我们可以选择使用相关的专业词汇进行检索。
四、使用适当的检索操作符在进行信息检索时，使用适当的检索操作符可以帮助我们更好地控制检索结果。
常见的检索操作符包括与操作符、或操作符、非操作符等。
通过合理地使用这些操作符，我们可以缩小检索范围，提高检索效果。
五、限定检索范围为了更加准确地检索所需信息，我们可以通过限定检索范围来提高检索效果。
常见的限定方式包括时间范围、地域范围、文献类型等。
第三章搜索策略(ppt)-PracticalReaso
▪ 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
B(i,j):表示把B从第i号针移到第j号针上
▪ 共12个算符:
▪ A(1,2), A(1,3), A(2,1) ,A(2,3), A(3,1),A(3,2) ▪ B(1,2), B(1,3), B(2,1), B(2,3), B(3,1), B(3,2)
Q Q
Q Q
Artificial Intelligence
Searching: 18
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
()
Artificial Intelligence
Searching: 19
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
▪ 问题规约搜索 ▪ 博弈
Artificial Intelligence
Searching: 3
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
概述(1)
• 问题求解
▪ AI中每个研究领域都有其各自的特点和规律,但就求解问题 的过程看,都可抽象为一个问题求解过程。
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
人工智能 Artificial Intelligenபைடு நூலகம்e
Artificial Intelligence
Searching: 1
© Graduate University , Chinese academy of Sciences.
3.2-盲目搜索
S2
Move(B,C)
S4
B A
S5
C
B C
S6
A
B
C S7 A
C B
C A B
S3
B
A C
Move(B,A)
A
没有后裔, 没有后裔,失败退出
S8
Move(C,B)
Move(A,B)
B A C
S9
C B A
S10
A B C
图3.2 积木问题的宽度优先搜索树
图3.2表示了宽度优先搜索所产生的搜索树。各节点是以产生和扩展的先后 表示了宽度优先搜索所产生的搜索树。 表示了宽度优先搜索所产生的搜索树 次序编下标的。 次序编下标的。
2010-12-25 人工智能 丁世飞 2
对于给定问题，如何生成新状态呢？ 对于给定问题，如何生成新状态呢？ 定义一个四元组，以此来表示状态空间： 定义一个四元组，以此来表示状态空间： { nodes ，arc ，goal ，current }
current 表示现在 生成的用 于和目标 状态比较 的状态。
10图32积木问题的宽度优先搜索树2013129人工智能17322深度优先搜索生成节点并与目标节点进行比较是沿着树的最大深度方向进行的只有当上次访问的节点不是目标节点而且没有其他节点可以生成的时候才转到上次访问节点的父节点
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。
then return FAIL;
*回老路退回
if Goal(Data) then return NIL;
*达到目的地成功返回
if DeadEnd(Data) then return FAIL;
*达到不合理状态，退出
if Length(DataList) > Bound then return FAIL; *已到深度限制，退回
5.2.1 状态空间表示法
例1 八数码问题的状态空间。
状态集 S ：所有摆法
操作算子： 将空格向上移Up 将空格向左移Left 将空格向下移Down 将空格向右移Right
5.2.2 状态空间的图描述
（状态）
（操作算子 ）
状态空间的有向图描述
5.2.2 状态空间的图描述
八数码状态空间图
5.2.2 状态空间的图描述
5.3.2 宽度优先搜索策略
Procedure breadth_first_search begin open：= [start]; closed：= [ ] *初始化 while open [ ] do
begin 从open表中删除第一个状态，称之为n； 将n放入closed表中； if n = 目的状态 then return (success);
检索策略资料
教育领域中的检索策略应用包括课程检索、教材检 索和学术资源检索等
• 课程检索是指通过检索系统查找与所 需课程相关的课程信息 • 教材检索是指通过检索系统查找与所 需课程相关的教材资源 • 学术资源检索是指通过检索系统查找 与所需课程相关的学术资料和研究成果
教育领域中的检索策略优化方法包括利 用教育数据库、结合搜索引擎和利用学
• 如果检索精度较低，可以尝试优 化关键词组合或调整检索条件 • 如果检索覆盖率较低，可以尝试 使用更多关键词或扩展检索范围 • 如果检索效率较低，可以尝试优 化检索指令或选择更高效的检索工 具
评估与调整检索策略需 要定期进行，以适应不 断变化的信息环境和用
户需求
• 用户可以定期检查检索策略的效 果，根据需要进行调整 • 检索系统可以分析用户的检索行 为，为用户提供个性化的检索策略 优化建议
• 人工智能在检索策略中的应用前景广阔，可以帮助用户更好地利用信息资源 • 通过人工智能技术，用户可以更方便、快捷地获取所需信息 • 通过人工智能技术，用户可以更深入地了解信息之间的关联和关系 • 通过人工智能技术，用户可以更好地满足个性化和多样化的信息需求
大数据环境下检索策略的挑战与机遇
• 大数据环境下，检索策略面临的挑战包括数据量大、数据类型多样和数据更新速度快等 • 数据量大意味着检索系统需要处理更多的数据和请求，对系统的性能和稳定性提出了更高要求 • 数据类型多样意味着检索系统需要处理多种类型的数据，对系统的兼容性和灵活性提出了更高要求 • 数据更新速度快意味着检索系统需要及时更新数据，对系统的实时性和更新能力提出了更高要求
• 使用同义词可以提高检索的覆盖 面，避免遗漏相关信息 • 使用近义词可以减少检索结果中 的冗余信息，提高检索的准确性 • 使用扩展词可以帮助用户发现更 多相关的信息，拓宽检索视野
3第三章搜索策略
3个安全约束条件
m ≧ c (左岸安全)且 N-m ≧ N-c(右岸安全); 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);
共有10个操作算子
2020/10/30
24
渡河问题的状态空间有向图
2020/10/30
25
状态空间搜索
——1.状态空间及其搜索的表示
由此例可以看出
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。
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” 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 )
2
8
3
移动数码
1
2
3
1
4
8
4
7 65
765
初始棋局
2020/10/30
目标棋局
18
23 184 765
283 14 765
283 164 75
283 14
765
23 184 765
283 14 765
23 184 765
123 84
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第三章搜索策略PracticalReaso
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第三章搜索策略PracticalReaso
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第三章搜索策略PracticalReaso
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•((1,2) (2,4) (3,1) (4,3))
第三章搜索策略PracticalReaso
与/或树表示法（1）
基本概念
▪ 与/或树是用于表示问题及其求解过程的又一种形式化方 法.
▪ 复杂问题的简化方法 • 分解:把一个问题分解到不需再分解或不能再分解为 止,然后对每个子问题进行求解,然后把各子问题的解 复合起来,就得到原问题的解. • 等价变换:利用同构或同态的等价变换,把复杂问题转 换成若干个较为容易求解的新问题.若新问题中有一 个可求解,则就得到了原问题的解.
•1
•4
•1 •4
•7 •6 •5
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•f=
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第三章搜索策略PracticalReaso
度量问题求解的性能
一般搜索策略可以通过下面四个准则来评价：
• 完备性：如果存在一个解答，该策略是否保证能够找到？ • 时间复杂性：需要多长时间可以找到解答？ • 空间复杂性：执行搜索需要多少存储空间？ • 最优性：如果存在不同的几个解答，该策略是否可以发现最高质量的解答
• 算符的一次使用,就使问题由一种状态转变为另一种状态.可能有多个算 符序列都可使问题从初始状态变到目标状态,这就得到了多个解.
• 对任何一个状态,可使用的算符可能不止一个,这样由一个状态所生成的 后继状态可能有多个.如何选择下一步的操作,由搜索策略决定.
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第三章搜索策略PracticalReaso
状态空间表示法是用“状态”和“算符”表示问题的一种 方法
状态空间图:状态空间的图式表示,称为状态空间图.其中节 点表示状态,有向边(弧)表示算符.
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第三章搜索策略PracticalReaso
状态空间表示法(3)
• 路径
– 状态序列
• 搜索
– 寻找从初始状态到目标状态的路径;
•S0
•1 •2 •3
•f= 3
•1 •2 •3
•f= 3
•2 •3
•8
•4
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•7 •6 •5
•7 •6 •5
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0
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第三章搜索策略PracticalReaso
搜索控制策略（4）
• 不可撤回的控制策略
•2 •8 •3 •2 •2 •8 •3
第三章搜索策略PracticalReaso
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2020/12/7
第三章搜索策略PracticalReaso
•搜索策略
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第三章搜索策略PracticalReaso
主要内容
• 概述
• 状态空间搜索
状态空间的一般搜索过程 广度优先搜索 深度优先搜索 启发式搜索 A*算法
问题规约搜索 博弈
AI为什么要研究search?
– 问题没有直接的解法; – 需要探索地求解;
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第三章搜索策略PracticalReaso
搜索(3)
• 什么是搜索
▪ 根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识,构造 出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 包括两个方面： --- 找到从初始事实到问题最终答案的一条推理 路径 --- 找到的这条路径在时间和空间上复杂度最小
•7
•5
•1 •2 •3
•与 •8
•4 •的差异为4
•7 •6 •5
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第三章搜索策略PracticalReaso
搜索控制策略（3）
• 不可撤回的控制策略
•2 •8 •3
•1 •6 •4
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•Q •Q
第三章搜索策略PracticalReaso
•( ) •((1,1)) •((1,1) (2,3))
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第三章搜索策略PracticalReaso
•( ) •((1,1)) •((1,1) (2,3)) •((1,1) (2,4))
•Q •Q
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第三章搜索策略PracticalReaso
概述(1)
• 问题求解
▪ AI中每个研究领域都有其各自的特点和规律,但就求解问 的过程看,都可抽象为一个问题求解过程。
▪ 问题求解过程实际上是一个搜索,广义地说,它包含了全部 计算机科学。
▪ 任何问题求解技术都包括两个重要的方面:表示和搜索 ▪ 表示是基本的,搜索必须要在表示的基础上进行。表示关
？
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
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第三章搜索策略PracticalReaso
状态空间表示法(1)
状态空间表示法：用来表示问题及其搜索过程的一种方法 状态
▪ 状态是描述问题求解过程中任一时刻状况的数据结构.
•2 •3 •7
•
•5 •1
•4 •8 •6
•{A，B，C，D}
•（2, 3,7 ,0 , 5, 2, 4, 8, 6）
•7 •6 •5
•f= 3
•8 •1 •3
•2
•4
•7 •6 •5
•f= 3
第三章搜索策略PracticalReaso
搜索控制策略（5）
• 不可撤回的控制策略 •可能无解
•1 •2 •5 •8 •4
•7 •6 •3
•1 •2 •3 •8 •4
•7 •6 •5
•f=
•目
2
标
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第三章搜索策略PracticalReaso
▪ 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
•Q •Q
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第三章搜索策略PracticalReaso
•Q •( ) •((1,1))
•((1,1) (2,3)) •((1,1) (2,4))
•((1,1) (2,4) (3.2))
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第三章搜索策略PracticalReaso
•( ) •((1,1)) •((1,1) (2,3)) •((1,1) (2,4)) •((1,1) (2,4) (3.2))
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第三章搜索策略PracticalReaso
状态空间表示法(2)
态空间:由问题的全部状态及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态
空间.一般表示为: (S, F, G)
S:问题所有的初始状态集合; F:算符集合; G:目标状态集合
算符: 引起状态中某些分量发生变化, 从而使问题由一个状 态变为另一个状态的操作称为算符.
•((1,2) (2,4))
•((1,1) (2,4) (3.2))
•((1,2) (2,4) (3,1))
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第三章搜索策略PracticalReaso
•( ) •((1,1))
•((1,2))
•Q •Q
•Q •Q
•((1,1) (2,3)) •((1,1) (2,4))
•((1,2) (2,4))
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第三章搜索策略PracticalReaso
与/或树表示法（2）
• 例子:三阶梵塔问题
设有A,B,C三个金片以及三个钢针,三个金片按自上而下从小到大的 顺序穿在1号钢针上,要求把它们全部移到3号钢针上,而且每次只能 移到一个金片,任何时候都不能把大的金片压在小的金片上面.