人工智能中的搜索问题
人工智能之与或图搜索问题
规定MAX先手
52
静态估计函数e(P)定义为： ① 若格局 P 对任何一方都不能获胜，则 e(P) =（所有空格上都放上 MAX的棋子后，MAX 的三个棋子所组成的行、列及对角线的总数） -
（所有空格上都放上 MIN 的棋子后， MIN 的三个
棋子所组成的行、列及对角线的总数）
53
② 若 P 是MAX获胜，则 e(P)=+∞
第二章 与或图搜索问题
初始节点s
a c b
目标 目标
1
2.1 基本概念
与或图是一个超图，节点间通过连接符连 接。 K-连接符：
…...
K个
2
耗散值的计算
k(n, N) = Cn+k(n1, N)+…+k(ni, N) 其中：N为终节点集 Cn为连接符的耗散值
n
n1
…...
n2 i个
ni
3
• 解图：
2
O X X
1
O X O X
0
O O X
O
O
O
1
O O
0
O O X X
2
O
0
O
1
O
1
O O X
O X
1
X
X
X
X O X
X
O X
X O
X
X
O
2
2
3
1
O O
2
X
X
2
O O
X X
1
1
O X
X
0
X
O X
0
58
X
O X
O
1
X
人工智能中的搜索问题(PPT 36张)
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
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
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
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
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 • 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
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。
人工智能-搜索问题。
8-Puzzle: 后继函数
827
34
后继函数是有关8数码问题的知识， 但它不是告诉我们应该选择哪一个结果，
5 1 6 也不是告诉我们应该应用棋局的哪一种
状态的知识。
82
827
827
347
346
3
4
516
51
516
搜索是对可能的选择的探索
4
人工智能原理2009年春季 广西大学 计算机学院 Dr.Ou
Arc cost（弧的耗散）
10
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State Graph 状态图
每一个状态被描述 为一个不同的节点
每一段弧（或边） 连接节点s和节点s’ ， 若
s’ SUCCESSORS(s)
状态图可以包含多 个连通图
11
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Search tree
26
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状态空间的搜索
Searching the State Space
Search tree
27
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状态空间的搜索
Searching the State Space
31
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后继函数
Successor Function
后继函数隐含表示了每一种状态下可行 的所有动作
32
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后继函数
20
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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
人工智能技术对互联网搜索的影响
人工智能技术对互联网搜索的影响随着人工智能技术的不断发展和应用，互联网搜索也在逐渐发生变革。
人工智能技术的引入，使得互联网搜索更加智能化、个性化和高效化。
本文将探讨人工智能技术对互联网搜索的影响，并分析其带来的优势和挑战。
一、智能化搜索传统的互联网搜索主要依靠关键词匹配来进行检索，结果的准确性和相关性有限。
而人工智能技术的应用，使得搜索引擎能够理解用户的搜索意图，提供更加智能化的搜索结果。
通过自然语言处理、机器学习和深度学习等技术，搜索引擎可以分析用户的搜索历史、地理位置、兴趣爱好等信息，为用户提供更加个性化的搜索结果。
例如，当用户搜索“北京天气”时，传统搜索引擎可能只会返回一些天气预报网站的链接。
而基于人工智能技术的搜索引擎可以根据用户的地理位置和搜索历史，提供实时的天气信息，并结合用户的兴趣爱好，推荐相关的旅游景点或户外活动。
二、个性化推荐人工智能技术的应用还使得互联网搜索具备了个性化推荐的能力。
通过分析用户的搜索行为和兴趣爱好，搜索引擎可以向用户推荐相关的内容，提高搜索结果的准确性和用户体验。
例如，当用户搜索“健康饮食”时，传统搜索引擎可能只会返回一些通用的健康饮食建议。
而基于人工智能技术的搜索引擎可以根据用户的年龄、性别、体质等个人信息，推荐适合用户的健康饮食方案，并提供相关的食谱和营养知识。
三、语义理解人工智能技术的应用还使得搜索引擎能够更好地理解用户的搜索意图。
传统的关键词匹配搜索往往只能根据关键词的字面意义进行匹配，容易产生歧义和误解。
而基于人工智能技术的搜索引擎可以通过语义理解技术，分析搜索关键词的上下文和语境，提供更加准确的搜索结果。
例如，当用户搜索“苹果手机”时，传统搜索引擎可能会返回关于苹果公司和苹果水果的信息。
而基于人工智能技术的搜索引擎可以通过语义理解，判断用户的搜索意图是想了解苹果手机的相关信息，从而提供与苹果手机相关的搜索结果。
四、挑战与展望尽管人工智能技术对互联网搜索带来了许多优势，但也面临一些挑战。
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。
人工智能在智能检索系统中的方法和挑战
人工智能在智能检索系统中的方法和挑战随着信息时代的不断发展，人们对于获取和管理信息的需求也日益增长。
在这个信息爆炸的时代，智能检索系统扮演着重要的角色，帮助人们快速准确地找到他们需要的信息。
人工智能作为一种引领技术，被广泛应用于智能检索系统中，以提高检索效率和准确性。
本文将探讨。
智能检索系统是一种基于技术的系统，通过分析用户的需求和检索对象的特征，从海量数据中准确地检索出用户所需的信息。
人工智能作为其关键技术之一，为智能检索系统提供了强大的支持。
在智能检索系统中，人工智能可以通过自然语言处理、机器学习、数据挖掘等技术手段，对用户的检索需求进行理解和分析，从而实现个性化的信息检索。
通过不断学习和优化算法，智能检索系统可以逐渐提高检索结果的准确性和相关性，实现更好的用户体验。
在智能检索系统中，人工智能的方法多种多样。
首先，自然语言处理技术可以帮助系统理解用户的检索需求。
用户在输入关键词时，系统可以通过自然语言处理技术，分析关键词的含义和语境，从而更准确地理解用户的意图。
其次，机器学习技术可以帮助系统不断优化检索算法。
系统可以通过分析用户的行为和偏好，学习用户的检索习惯，从而提供更符合用户需求的检索结果。
另外，数据挖掘技术也可以帮助系统挖掘数据之间的潜在联系，提高检索结果的相关性。
然而，人工智能在智能检索系统中也面临着一些挑战。
首先，数据的质量和量可能会影响系统的检索效果。
如果系统所依赖的数据质量较差或者数据量有限，可能会导致检索结果的不准确性。
其次，对于一些复杂或模糊的检索需求，系统可能无法准确理解用户的意图，导致检索结果的不理想。
另外，算法的选择和优化也是一个挑战。
不同的算法可能适用于不同类型的检索需求，系统需要根据具体情况选择合适的算法，并不断优化算法以提高检索效果。
为了克服这些挑战，可以采取一些策略。
首先，可以通过不断完善数据质量和增加数据量，提高系统的检索效果。
其次，可以引入更加先进的自然语言处理和机器学习技术，提高系统对用户需求的理解能力。
人工智能在智能检索系统中的应用和挑战是什么
人工智能在智能检索系统中的应用和挑战是什么引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一种前沿的技术，正逐渐应用于各行各业。
在信息检索领域，人工智能可以提供更加智能和高效的检索系统，帮助用户更快地找到他们需要的信息。
然而，人工智能在智能检索系统中的应用也面临着一些挑战。
本文将探讨人工智能在智能检索系统中的应用和挑战。
一、人工智能在智能检索系统中的应用1. 语义理解语义理解是智能检索系统中的重要一环。
传统的检索系统主要通过关键词匹配实现检索结果的返回，然而，关键词检索容易受到语义多义性和同义词问题的影响。
人工智能可以通过自然语言处理技术和机器学习算法，对用户的查询进行语义解析，从而更加准确地理解用户的意图。
2. 推荐系统推荐系统是智能检索系统中无法忽视的一部分。
人工智能可以通过分析用户的历史检索行为和个人兴趣，构建用户画像，从而为用户提供个性化的推荐结果。
这种个性化的推荐系统可以大大提高用户的满意度，并帮助用户发现更多相关的信息。
3. 自动分类自动分类是智能检索系统中一个比较独特的应用。
传统的检索系统中，信息需要手动进行分类，这种方式不仅费时费力，而且容易出现分类错误。
人工智能可以通过机器学习算法，自动将信息进行分类，并根据用户的需要提供相应的分类结果。
这种自动分类的方式大大提高了搜索效率和准确度。
4. 图像和视频检索传统的文本检索系统主要以文本内容为基础，对图像和视频的搜索支持有限。
人工智能可以通过计算机视觉和图像处理技术，将图像和视频的特征提取出来，从而实现对图像和视频的智能检索。
这种图像和视频检索的方式可以帮助用户更好地找到他们需要的图像和视频资源。
二、人工智能在智能检索系统中的挑战1. 数据质量和数量人工智能在智能检索系统中应用的核心问题是数据质量和数量。
对于语义理解和推荐系统而言，准确度和全面性都需要大量高质量的数据来支持。
然而，获取高质量的数据并不容易，尤其是在特定领域的数据。
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。
人工智能在网络搜索中的应用与搜索引擎优化
人工智能在网络搜索中的应用与搜索引擎优化随着科技的不断发展和人们对信息获取的需求不断增加，网络搜索引擎已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
而在搜索引擎的背后，人工智能技术正发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨人工智能在网络搜索中的应用，并着重讨论人工智能如何对搜索引擎优化产生积极影响。
一、人工智能在网络搜索中的应用1. 自然语言处理技术自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术是人工智能在网络搜索中应用最为广泛的一项技术。
当前，搜索引擎已经可以通过NLP技术理解用户的搜索意图，进而提供更加精准的搜索结果。
例如，当用户搜索“附近的餐厅”，搜索引擎可以通过NLP技术识别用户的地理位置，并针对该地区提供餐厅推荐结果。
2. 机器学习算法机器学习算法在搜索引擎中的应用主要体现在个性化搜索方面。
搜索引擎通过收集用户的搜索历史和行为数据，利用机器学习算法对用户进行个性化建模，并根据用户的个性化喜好和需求，调整搜索结果的排序和展示方式。
这种个性化搜索能够更好地满足用户的需求，提高搜索的效果和用户体验。
3. 图像识别与搜索随着移动设备的普及，图像搜索正变得越来越重要。
人工智能技术中的图像识别技术可以帮助搜索引擎分析和理解图像内容，从而实现基于图像的搜索功能。
例如，用户可以通过拍摄一张物品的照片，搜索引擎可以识别出物品的特征，并返回相关的搜索结果。
二、人工智能对搜索引擎优化的影响1. 提高搜索结果质量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，从而提供更加准确和全面的搜索结果。
这有助于提高搜索结果的质量，让用户更快地找到他们所需要的信息。
2. 优化算法和排序搜索引擎中的机器学习算法可以根据用户的个性化需求，对搜索结果进行智能的排序和调整。
通过分析用户的搜索行为和喜好，搜索引擎能够更加准确地推测用户的需求，并呈现更相关和有用的结果，从而提高用户的满意度。
3. 实现更精准的广告投放对于搜索引擎来说，广告投放是一个重要的商业模式。
人工智能中的智能搜索与优化算法
人工智能中的智能搜索与优化算法在当今信息爆炸的时代，人工智能技术的快速发展与应用已经成为各行各业的热点话题。
在人工智能领域中，智能搜索与优化算法作为重要的研究方向，对实现智能化决策与优化问题求解具有重要意义。
智能搜索与优化算法是指利用人工智能技术与算法，对搜索空间进行优化与搜索，从而找到最优解或者近似最优解的方法。
它主要包括启发式搜索、进化计算、遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等多种算法。
这些算法在解决实际问题时，往往需要根据问题的性质与特点进行选择与调整，以达到最佳优化效果。
在智能搜索与优化算法的研究中，启发式搜索算法是一种被广泛应用的方法。
它通过启发式规则或者启发式函数来指导搜索过程，以提高搜索速度与效率。
其中，A*算法、深度优先搜索、广度优先搜索等都是常见的启发式搜索算法。
这些算法在解决路径规划、布局设计、资源分配等问题时，取得了良好的效果。
与启发式搜索算法不同，进化计算算法则是一种模拟生物进化过程的算法。
它通过设计适应度函数、交叉与变异操作来模拟自然选择过程，不断迭代优化种群中的个体，以求得最优解。
遗传算法、粒子群优化算法、差分进化算法等都属于进化计算算法的范畴。
这些算法在解决优化问题时，能够有效避免陷入局部最优解，提高全局搜索能力。
除了启发式搜索算法和进化计算算法之外，模拟退火算法也是智能搜索与优化算法中的重要算法之一。
模拟退火算法受到金属退火过程的启发，通过模拟金属在加热后逐渐冷却的过程来寻找最优解。
它能够通过接受劣解以避免陷入局部最优解，有利于全局搜索空间的探索。
模拟退火算法在解决组合优化、机器学习等领域具有广泛的应用。
另外，蚁群算法也是一种典型的智能搜索与优化算法。
蚁群算法受到蚂蚁觅食行为的启发，通过模拟蚂蚁在搜索食物的过程中释放信息素来更新路径信息，从而找到最优解。
蚁群算法具有分布式计算、自适应性强、具有强大搜索能力等特点，常用于解决TSP问题、网络路由优化等。
在实际应用中，智能搜索与优化算法已经在各种领域取得了成功的应用。
人工智能搜索问题(PPT 73页)
rule is put in the system is high.
Iffrothnet o“f twheorlsiset”, itr在cualen利ibse用puustAeidnPtPfhiRresftUlryoK,ntthE,eStehfe得fiscy到isetne规cmy 则noef et表hdes之to
52
143 786 52
143 763 582
143 762 58
例 旅行推销员问题
A
100
B
75
125
E
125
125 100
125 75
50
50
D
100
C
问题表示, 形式为(A****)的字符串和(A****A)的字符串。
其中****为B,C, D, E 的排列.
问题的节，形式为(A****A)的字符串, 其中****为B,C, D, E 的排列.
2 if MEMBER(DATA, TAIL(DATALIST)), return FAIL;
3 if TERM(DATA), return NIL;
4 if DEADEND(DATA), return FAIL;
5 if LENGTH(DATALIST) > BOUND, return FAIL;
1.2 图搜索策略graph-search strategies
回溯算法只包含一条探索路径, 如果发现 deadend节点或无规则可用时要退回来, 因此可能产 生把探索过的节点擦掉后又重新产生的现象.
在图搜索算法中.将所有搜索过的状态用一个图(搜 索图)记录下来, 图的弧反映状态之间的关系.在图 中选择节点加以扩展, 直至把搜索图扩展到充分大, 包含解路径在内.
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。
第一章人工智能当中的搜索
状态空间、搜索图和解答路径的关系图
S0
问题全部状态空间
搜索空间 解路径
Sg
搜索问题（续）
• 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。
1.2 回溯策略
回溯策略是一种试探性策略，属于盲目搜索的一种。 它首先将规则给出一个固定的排序，在搜索时，对当 前状态（搜索开始时，当前状态是初始状态）依次检 测每一条规则，在当前状态未使用过的规则中找到第 一条可应用规则，应用于当前状态，得到的新状态重 新设置为当前状态，并重复以上搜索。如果当前状态 无规则可用，或者所有规则已经被试探过仍未找到问 题的解，则将当前状态的前一状态设置为当前状态。 重复以上搜索，直到找到问题的解，或者试探了所有 可能后仍找不到问题的解为止。
• 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就可能有多个。当 对这些后继状态使用算符生成更进一步的状态时，首 先应对哪个状态进行扩展呢？这取决于搜索策略，不 同的搜索策略的扩展顺序是不同的，这正是本章要讨
论的问题。
• 除了少数像“传教士与野人”这样的简单的问题 外，描述状态空间的图一般都很大，无法直观地画出， 只能将其视为隐含图，在搜索解答路径的过程中只画 出搜索时直接涉及到的节点和弧线，构成所谓的搜索 图。状态空间、搜索图和解答路径之间的关系，可以 用下图表示。
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 (2, 2)。
人工智能在智能检索系统中的应用和挑战
人工智能在智能检索系统中的应用和挑战是当前信息检索领域的前沿研究方向之一，随着人工智能技术的不断发展和普及，越来越多的研究者和企业开始将人工智能技术应用于智能检索系统中，以提升检索效率和质量。
人工智能技术通过模拟人类的智能行为，可以帮助检索系统更好地理解用户的检索意图，提供个性化的搜索结果，从而提升用户体验。
然而，在实际应用中，人工智能在智能检索系统中仍面临诸多挑战，包括数据质量、算法效率等方面的问题。
本文将对人工智能在智能检索系统中的应用和挑战进行深入探讨，以期为相关研究者提供一定的参考和启发。
一、人工智能在智能检索系统中的应用人工智能在智能检索系统中的应用可以通过以下几个方面进行分类：1. 自然语言处理技术自然语言处理技术是人工智能技术的重要组成部分，可以帮助检索系统理解用户输入的检索查询，提取关键信息，并生成相应的检索结果。
近年来，自然语言处理技术取得了长足的发展，使得智能检索系统能够更好地理解用户的检索意图，从而提供更加个性化的搜索结果。
例如，基于深度学习的语言模型可以帮助检索系统更好地理解用户的查询，将检索结果与用户的需求匹配。
2. 机器学习技术机器学习技术是人工智能技术的核心领域之一，可以帮助检索系统通过大量的数据学习用户的偏好和习惯，从而提供更加准确的搜索结果。
例如，基于用户行为数据的推荐系统可以通过分析用户的点击和浏览行为，为用户推荐更加符合其兴趣的内容。
另外，基于强化学习的智能检索系统可以通过与用户的交互学习用户的偏好，提供更加个性化的搜索结果。
3. 图像识别技术图像识别技术可以帮助检索系统理解用户输入的图片查询，从而提供更加准确的搜索结果。
例如，基于深度学习的图像识别算法可以识别图片中的对象和场景，并将其与相关的信息进行匹配。
另外，图像识别技术还可以帮助检索系统识别图片中的文本信息，实现图片文本的检索。
二、人工智能在智能检索系统中的挑战尽管人工智能在智能检索系统中具有广阔的应用前景，但其在实际应用中仍面临诸多挑战：1. 数据质量问题智能检索系统所依赖的数据质量直接影响着检索结果的准确性和可靠性。
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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
搜索树实例
搜索问题的求解
节点与状态的区别
• 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 • 不同节点包含的状态可能是相同的
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？
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 确定的 • 环境是静态的 • 路径的耗散函数是已知的 • • • •
贪婪最佳优先搜索
启发式搜索策略
评价函数f(n)=h(n)
贪婪最佳优先搜索
启发式搜索策略
贪婪最佳优先搜索
• 与深度优先搜索一样，它更倾向于沿着一条路径 搜索下去直到目标 • 因为在扩展节点时没有考虑累计路径耗散，因此 它也不能保证得到最优解 • 如果状态空间是无限的，它也可能是不完备的
启发式搜索策略
几个典型的搜索问题
路径规划问题
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：从Arad到Bucharest的路径 最优化搜索问题：从Arad到Bucharest的最短路径
启发式搜索策略
最佳搜索策略
• 最佳优先搜索的通用思想：用一个评价函数f(n) 来对节点进行评价。在扩展节点的过程中，从候 选节点中选择f(n)最小的节点来进行扩展。 • 对于BFS，f(n)表示节点深度；对于UCS，f(n)表 示节点的累计路径耗散；对于DFS，f(n)表示节点 深度的负值 • 很多时候f(n)不能真正度量节点的好坏，因此可 以考虑引进启发式信息来估计节点离目标状态的 距离
A*搜索
启发式搜索策略
A*搜索
启发式搜索策略
A*搜索
启发式搜索策略
A*搜索
启发式搜索策略
A*搜索
启发式搜索策略
A*搜索
• 如果h(n)是可采纳的（admissible），即h(n)从 不过高估计节点n到目标节点的最低耗散，则基 于A*搜索策略的树搜索方法（不检查重复节点） 是最优的 • 如果h(n)是一致的（consistent），则基于A*搜 索策略的图搜索方法（检查重复节点）是最优的
• • • • • 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）
状态空间的离散性： 0-8个皇后在棋盘上的摆放方式 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 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 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”
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 • 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
• 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 点序列
启发式函数： h(n)=从节点n到目标节点的最低耗散路径的耗散估计值
启发式搜索策略
评价函数f(n)=h(n)
贪婪最佳优先搜索
在这个路径规划问题中，h(n)取为当前城市离目标Bucharest的直线距离
启发式搜索策略
评价函数f(n)=h(n)
贪婪最佳优先搜索
启发式搜索策略
评价函数f(n)=h(n)
A*搜索
• 为了弥补贪婪最佳优先搜索无法找到最优解的缺 点，考虑在评价函数里加入累计路径耗散，由此 形成A*搜索算法
评价函数f(n)=g(n)+h(n)
g(n)：从起始节点到节点n的路径耗散 h(n)：从节点n到目标节点的最低耗散路径的 耗散估计值 f(n)：经过节点n到目标节点的总耗散估计值
启发式搜索策略
E C
I
E C
E C
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 • 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
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。 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
Thanks
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
• 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 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
D E
C
B
H I
E C
D
D E C
H I
E C
无信息的搜索策略
深度优先搜索
I
E C
H
E C
I
H I
E D
C
B
G F
E D
C
G F E
D
E D C
G F E D
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
E D
C
B
？ ？
？
E D C
无信息的搜索策略
深度优先搜索
几个典型的搜索问题
起始状态 目标状态8-Puzzle问题来自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