人工智能-启发式算法
启发式算法(heuristic)
启发式算法(heuristic)WHY:1.有时候最优解是难以找到,甚⾄是⽆法找到的,此时我们希望去找⼀个逼近最优解的解。
2.有时⾮最优解也可接受。
WHAT:我认为启发式算法称为「探索式算法」or「经验学习法」更加合适。
有⼀些不错的说法:启发式⼀般⼜称⼈⼯智能算法或全局优化算法。
启发式算法是指具有⾃学习功能,可利⽤部分信息对计算产⽣推理的算法。
...ps:这部分可见:朗⽂对heuristic的解释是:The use of experience and practical efforts to find answers to questions or to improve performance.翻译过来就是:依赖于过去的经验来找到问题的解决⽅式或者提⾼表现。
维基百科词条heuristic,将其定义为基于经验的技巧(technique),⽤于解决问题、学习和探索。
我们可以将heuristic等同于经验⼯作法(rule of thumb)、有依据的猜测(educated guess, a guess beased on a certain amount of information, and therefore likely to be right)和常识(由经验得来的判断⼒⽽⾮准确测量)。
启发式算法(Heuristic Algorithm)定义(我赞同的):相对于最优化算法。
启发式算法是基于直觉或已有经验的算法,能够在可接受的计算成本(计算时间、占⽤空间等)内去搜寻最好的解,但是不保证能够找到可⾏解或最优解,在多数情况下⽆法阐述所得解⽤最优解的近似程度。
其特点是在解决问题时,利⽤过去的经验,选择已经⾏之有效的⽅法,⽽不是系统地、以确定的步骤去寻求答案(指算法)。
相对于⼀般的算法把各种可能性都⼀⼀进⾏尝试,最终能找到问题的答案,启发式算法(启发式⽅法)则是在有限的搜索空间内,⼤⼤减少尝试的数量,能迅速地达到问题的解决。
启发式算法分析
启发式算法分析1. 启发式算法的概念意思是什么启发式算法是一种基于经验和猜测来解决问题的算法,中文意思是“智能搜索算法”。
它通过结合现有知识和预先定义的规则来搜索最优解,从而解决复杂的问题。
2. 启发式算法的应用启发式算法是一种基于经验和直觉而非完全依赖于精确步骤的搜索算法。
它以一种模糊的、非确定的方式进行搜索,常被用来解决复杂的问题,如搜索、排序、路径规划、位置规划、视觉等。
启发式算法的应用非常广泛,可以用于模拟计算机游戏、图像处理、数据挖掘、网络优化、机器学习、语音识别、自然语言处理等领域。
3. 启发式算法的优缺点优点:1、启发式算法可以快速得到比较优质的解决方案,计算效率高;2、在求解复杂问题时,启发式算法可以帮助我们找到最优或接近最优的解决方案;3、启发式算法可以减少计算量,比如贪心算法可以减少计算复杂度,以达到更快的运行速度;4、在处理复杂结构数据时,启发式算法可以更好地处理;缺点:1、启发式算法往往不能保证求解问题的最优结果,也就是不能保证给出的结果是最优的;2、启发式算法往往只能解决特定类型的问题,在其它问题上效果可能不尽如人意;3、启发式算法可能会受到数据的影响,如果数据的质量较差,那么启发式算法的结果也可能不尽如人意;4、启发式算法的可扩展性较差,在扩展时可能会遇到问题。
4. 启发式算法的发展趋势启发式算法是以经验为基础的算法,它们旨在以更高效的方式找到最优解。
近年来,启发式算法的发展趋势主要表现为:(1)深度学习算法的发展;(2)网络架构的改进;(3)采用更多的搜索策略;(4)使用先进的知识表示算法;(5)更强大的计算能力;(6)更精确的模型;(7)对环境变量的更有效的应用。
5. 启发式算法的研究现状启发式算法是一种基于经验的算法,它模仿人类的思维方式,通过搜索、评估和解决问题的过程来解决特定问题。
它具有计算效率高、计算复杂度低、容易理解和实现等优点,在人工智能、模式识别、操作系统、科学计算等领域有着广泛的应用。
启发式搜索A星算法
启发式搜索——初识A*算法A*在游戏中有它很典型的用法,是人工智能在游戏中的代表。
A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,为了说清楚A*算法,先说说何谓启发式算法。
一、何谓启发式搜索算法在说它之前先提提状态空间搜索。
状态空间搜索,如果按专业点的说法,就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程。
通俗点说,就是在解一个问题时,找到一个解题的过程,应用这个过程可以从求解的开始得到问题的结果。
由于求解问题的过程中分支有很多,主要是求解过程中求解条件的不确定性、不完备性造成的,使得求解的路径很多,这样就构成了一个图,我们说这个图就是状态空间。
问题的求解实际上就是在这个图中找到一条路径可以从开始到结果。
这个寻找的过程就是状态空间搜索。
常用的状态空间搜索有深度优先和广度优先。
广度优先是从初始状态一层一层向下找,直到找到目标为止。
深度优先是按照一定的顺序,先查找完一个分支,再查找另一个分支,直至找到目标为止。
这两种算法在数据结构书中都有描述,可以参看这些书得到更详细的解释。
前面说的广度和深度优先搜索有一个很大的缺陷就是:他们都是在一个给定的状态空间中穷举。
这在状态空间不大的情况下是很合适的算法,可是当状态空间十分大,且不可预测的情况下就不可取了。
他们的效率实在太低,甚至不可完成。
在这里就要用到启发式搜索了。
启发式搜索就是在状态空间中搜索时,对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直至找到目标。
这样可以省略大量无谓的搜索路径,提高了效率。
在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的。
采用了不同的估价可以有不同的效果。
我们先看看估价是如何表示的。
启发中的估价是用估价函数表示的,如:f(n) = g(n) + h(n)其中f(n)是节点n的估价函数,g(n)是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价,h(n)是从n节点到目标节点最佳路径的估计代价。
在这里主要是h(n)体现了搜索的启发信息,因为g(n)是已知的。
人工智能a算法
人工智能a算法
人工智能中的A算法是一种启发式搜索算法,也被称为A算法。
它利用估
价函数f(n)=g(n)+h(n)对Open表中的节点进行排序,其中g(n)是从起始
节点到当前节点n的实际代价,h(n)是从当前节点n到目标节点的估计代价。
A算法在搜索过程中会优先选择估价值最小的节点进行扩展,这样可以更有效地逼近目标节点,提高搜索效率。
A算法可以根据搜索过程中选择扩展节点的范围,将其分为全局择优搜索算法和局部择优搜索算法。
全局择优搜索算法会从Open表的所有节点中选择一个估价值最小的节点进行扩展,而局部择优搜索算法仅从刚生成的子节点中选择一个估价值最小的节点进行扩展。
A算法的搜索过程可能包括以下步骤:
1. 把初始节点S0放入Open表中,计算其估价值f(S0)=g(S0)+h(S0)。
2. 如果Open表为空,则问题无解,算法失败退出。
3. 把Open表的第一个节点取出放入Closed表,并记该节点为n。
4. 考察节点n是否为目标节点。
若是,则找到了问题的解,算法成功退出。
5. 若节点n不可扩展,则转到第2步。
6. 扩展节点n,生成子节点ni(i=1,2,…… ),计算每一个子节点的估价值f(ni) (i=1,2,……)。
7. 把子节点放入Open表中,并根据估价值进行排序。
8. 重复步骤2-7,直到找到目标节点或Open表为空。
总之,人工智能中的A算法是一种有效的人工智能搜索策略,它可以用于解决许多不同的问题,例如路径规划、机器人控制、游戏AI等。
什么是启发式算法启发式算法的运算效能
什么是启发式算法启发式算法的运算效能启发式算法是相对于最优化算法提出的。
一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。
那么你对启发式算法了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是启发式算法的内容,希望大家喜欢!启发式算法的概括内容计算机科学的两大基础目标,就是发现可证明其执行效率良好且可得最佳解或次佳解的算法。
而启发式算法则试图一次提供一或全部目标。
例如它常能发现很不错的解,但也没办法证明它不会得到较坏的解;它通常可在合理时间解出答案,但也没办法知道它是否每次都可以这样的速度求解。
有时候人们会发现在某些特殊情况下,启发式算法会得到很坏的答案或效率极差,然而造成那些特殊情况的数据组合,也许永远不会在现实世界出现。
因此现实世界中启发式算法常用来解决问题。
启发式算法处理许多实际问题时通常可以在合理时间内得到不错的答案。
有一类的通用启发式策略称为元启发式算法(metaheuristic),通常使用乱数搜寻技巧。
他们可以应用在非常广泛的问题上,但不能保证效率。
近年来随着智能计算领域的发展,出现了一类被称为超启发式算法(Hyper-Heuristic Algorithm)的新算法类型。
最近几年,智能计算领域的著名国际会议(GECCO 2009, CEC 2010,PPSN 2010)分别举办了专门针对超启发式算法的workshop或session。
从GECCO 2011开始,超启发式算法的相关研究正式成为该会议的一个领域(self* search-new frontier track)。
国际智能计算领域的两大著名期刊Journal of Heuristics和Evolutionary Computation也在2010年和2012年分别安排了专刊,着重介绍与超启发式算法有关的研究进展。
启发式算法的最短路径所谓的最短路径问题有很多种意思,在这里启发式指的是一个在一个搜寻树的节点上定义的函数h(n),用于评估从此节点到目标节点最便宜的路径。
启发式搜索A星算法
启发式搜索——初识A*算法A*在游戏中有它很典型的用法,是人工智能在游戏中的代表。
A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,为了说清楚A*算法,先说说何谓启发式算法。
一、何谓启发式搜索算法在说它之前先提提状态空间搜索。
状态空间搜索,如果按专业点的说法,就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程。
通俗点说,就是在解一个问题时,找到一个解题的过程,应用这个过程可以从求解的开始得到问题的结果。
由于求解问题的过程中分支有很多,主要是求解过程中求解条件的不确定性、不完备性造成的,使得求解的路径很多,这样就构成了一个图,我们说这个图就是状态空间。
问题的求解实际上就是在这个图中找到一条路径可以从开始到结果。
这个寻找的过程就是状态空间搜索。
常用的状态空间搜索有深度优先和广度优先。
广度优先是从初始状态一层一层向下找,直到找到目标为止。
深度优先是按照一定的顺序,先查找完一个分支,再查找另一个分支,直至找到目标为止。
这两种算法在数据结构书中都有描述,可以参看这些书得到更详细的解释。
前面说的广度和深度优先搜索有一个很大的缺陷就是:他们都是在一个给定的状态空间中穷举。
这在状态空间不大的情况下是很合适的算法,可是当状态空间十分大,且不可预测的情况下就不可取了。
他们的效率实在太低,甚至不可完成。
在这里就要用到启发式搜索了。
启发式搜索就是在状态空间中搜索时,对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直至找到目标。
这样可以省略大量无谓的搜索路径,提高了效率。
在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的。
采用了不同的估价可以有不同的效果。
我们先看看估价是如何表示的。
启发中的估价是用估价函数表示的,如:f(n) = g(n) + h(n)其中f(n)是节点n的估价函数,g(n)是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价,h(n)是从n节点到目标节点最佳路径的估计代价。
在这里主要是h(n)体现了搜索的启发信息,因为g(n)是已知的。
人工智能算法有哪些?启发式算法原理
⼈⼯智能算法有哪些?启发式算法原理 AI算法是⼀种重要的启发式算法,主要⽤于选择两点之间的最佳路径,A的实现也通过评估函数实现 F=G + H G代表从这⼀点到起点的成本 H是从此点到终点的曼哈顿距离。
F是G和H的和,最佳路径是选择最⼩的F值并进⾏下⼀步(更多详细信息将在后⾯描述) 曼哈顿距离 Paste_Image.png 上图中从熊到树叶的曼哈顿距离是由蓝线表⽰的距离,其中没有考虑障碍物。
如果上图中每个框的长度为1,则此时熊的曼哈顿距离为9。
开始(X1,Y1),结束(X2,Y2),H=| X2-X1 | + | Y2-Y1 | 我们也可以通过⼏何坐标点来计算曼哈顿距离,或者以上图为例,左下⾓是(0,0)点,熊的位置是(1,4),树叶的位置是(7,1),则H=| 7-1 | + | 1-4 |=9。
打开,关闭列表 以上⾯的图⽚为例。
例如,开始时,熊的位置将被添加到CLOSE列表中,熊可移动的点将被添加到OPEN列表中,熊周围的⼋个节点为F=G + An评估操作(例如H),然后在8个节点中选择F值最⼩的节点,然后从OPEN列表中删除该节点并将其添加到Close列表。
从那时起,此节点8周围的每个节点都会执⾏评估操作,然后按顺序进⾏计算。
因此,每个⼈可能都不太了解它。
我将在下⾯详细解释。
*算法⽰例 Paste_Image.png 从头到尾,我们使⽤A-star算法找到最佳路径 Paste_Image.png 我们将每个正⽅形的长度定义为1,则从起点到5位置的成本为1,从3到1.4的成本为1.41。
定义好之后,我们来看上图,然后计算 Paste_Image.png 第⼀步,我们将起点周围的点添加到“打开”列表中,然后执⾏评估操作。
计算结果如上所⽰。
在这⾥,您会看到⼀个指向起点的⼩箭头。
此箭头指向⽗节点,并且打开列表G值是基于此计算的,这意味着我需要从前⼀个⽗节点运⾏到此点的总成本。
如果点不相同,则G值不同。
人工智能a算法
1.启发式搜索算法A启发式搜索算法A,一般简称为A算法,是一种典型的启发式搜索算法。
其基本思想是:定义一个评价函数f,对当前的搜索状态进行评估,找出一个最有希望的节点来扩展。
评价函数的形式如下:f(n)=g(n)+h(n)其中n是被评价的节点。
f(n)、g(n)和h(n)各自表述什么含义呢?我们先来定义下面几个函数的含义,它们与f(n)、g(n)和h(n)的差别是都带有一个"*"号。
g*(n):表示从初始节点s到节点n的最短路径的耗散值;h*(n):表示从节点n到目标节点g的最短路径的耗散值;f*(n)=g*(n)+h*(n):表示从初始节点s经过节点n到目标节点g的最短路径的耗散值。
而f(n)、g(n)和h(n)则分别表示是对f*(n)、g*(n)和h*(n)三个函数值的的估计值。
是一种预测。
A算法就是利用这种预测,来达到有效搜索的目的的。
它每次按照f(n)值的大小对OPEN表中的元素进行排序,f值小的节点放在前面,而f值大的节点则被放在OPEN表的后面,这样每次扩展节点时,都是选择当前f值最小的节点来优先扩展。
利用评价函数f(n)=g(n)+h(n)来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为算法A。
过程A①OPEN:=(s),f(s):=g(s)+h(s);②LOOP:IF OPEN=()THEN EXIT(FAIL);③n:=FIRST(OPEN);④IF GOAL(n)THEN EXIT(SUCCESS);⑤REMOVE(n,OPEN),ADD(n,CLOSED);⑥EXPAND(n)→{mi},计算f(n,mi)=g(n,mi)+h(mi);g(n,mi)是从s通过n到mi的耗散值,f(n,mi)是从s通过n、mi到目标节点耗散值的估计。
·ADD(mj,OPEN),标记mi到n的指针。
·IF f(n,mk)<f(mk)THEN f(mk):=f(n,mk),标记mk到n的指针;比较f(n,mk)和f(mk),f(mk)是扩展n 之前计算的耗散值。
机器人智能决策问题求解方法
机器人智能决策问题求解方法机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
随着人工智能技术的不断发展和应用,机器人可以在各行各业中承担重要的决策任务。
然而,机器人要具备智能决策能力,并解决实际问题,需要采用适当的方法。
本文将介绍几种机器人智能决策问题求解的方法。
一、传统算法方法传统算法方法是机器人智能决策的一种基本方法。
这种方法通过建立数学模型,应用相应的算法来解决问题。
常用的算法包括决策树方法、贝叶斯网络方法和线性规划方法等。
决策树方法基于树形结构,通过一系列的判断和决策来解决问题。
它可以根据特定的问题,建立起一颗决策树,通过判断不同的条件和属性,逐步选择最佳决策。
决策树方法适用于分类问题和一些简单的决策问题。
贝叶斯网络方法是一种基于概率统计的决策方法。
它通过建立概率模型,利用贝叶斯公式来对问题进行推理和决策。
贝叶斯网络方法适用于不确定性较大的问题,并能较好地处理复杂的决策情况。
线性规划方法是一种优化问题的数学建模方法。
它通过建立目标函数和约束条件,求解使目标函数达到最大或最小的最优解。
线性规划方法适用于线性问题,并具有较高的计算效率和可解释性。
二、启发式算法方法启发式算法方法是机器人智能决策问题求解的另一种常用方法。
这种方法通过模拟生物进化、蚁群行为等自然现象,设计出一些启发式规则和算法来求解问题。
常用的启发式算法包括遗传算法、粒子群优化算法和模拟退火算法等。
遗传算法是一种基于进化原理的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作,从初始解中搜索出最优解。
遗传算法适用于问题空间大、解空间复杂的优化问题,并具有较强的全局搜索能力。
粒子群优化算法是一种模拟鸟群、鱼群等行为的优化算法。
它通过一系列粒子的位置和速度的迭代更新,来找到最优解。
粒子群优化算法适用于连续优化问题,并具有较快的收敛速度和较强的局部搜索能力。
模拟退火算法是一种模拟金属退火过程的优化算法。
它通过随机扰动和接受准则来避开局部最优解,以一定的概率跳到较差的解空间,在全局上搜索最优解。
人工智能与信息社会课件:309启发式算法new
基于决策树和搜索的智能系统:启发式算法
陈斌北京大学
gischen@
〉在搜索过程中,启发式算法被定义成一系列额外的规则
〉经验法则
〉利用一些特定的知识
〉“高手怎么下,我也怎么下”
〉它常能发现很不错的解,但也没办法证明它不会得到较坏的解
〉它通常可在合理时间解出答案,但也没办法知道它是否每次都可以这样的速度求解
〉当X下在角落的时候,O必须下在中心
X
X
X O X O O
〉当能够下在角落的时候,选择下在角落
……
〉根据经验积累出很多布局定式
〉启发性规则反映在额外的估值函数中
〉可以和终止局面的估值函数一起计算
=+
()()()
f n
g n
h n
启发性规则估值终止局面估值
〉与AlphaBeta剪枝不同,不用从叶节点自底向上计算估值
〉重点在于如何设计并实现启发函数,使我们能够更快地获得较优解。
人工智能的分支之启发式算法
人工智能的分支之启发式算法
启发式算法(Heuristic Algorithm)是人工智能的一个重要分支,主要用于求解复杂优化问题。
它基于直观或经验构造,能够在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,但该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。
启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。
启发式算法的主要特点是可以利用问题自身的一些特征信息(启发式信息)来指导搜索的过程,从而可以缩小搜索范围,提高搜索效率。
这种方法注重在近似解空间中进行搜索,能够快速找到较好的结果,但并不能保证找到最优解。
因此,在具体应用时需要考虑各个参数和随机性对算法效果的影响,并根据实际问题和需求选择适当的启发式算法。
启发式算法在组合优化、约束优化、排队论、路径规划、生产调度等领域中得到了广泛应用,并被证明在某些情况下能够为问题提供更好的解决方案。
总的来说,启发式算法是人工智能领域中的一种重要技术,它通过模拟人类或自然界中的智慧和经验来寻找问题的最优解,为解决复杂问题提供了一种有效的途径。
基于启发式搜索的人工智能算法研究
基于启发式搜索的人工智能算法研究人工智能在各种领域中的应用越来越广泛。
在计算机科学领域,人工智能算法是一种计算机程序,能够执行复杂的任务,以及为用户提供更智能化的服务。
其中一个非常重要的人工智能算法是基于启发式搜索的算法。
启发式搜索算法是一种基于问题的特殊结构和启发式知识的搜索方法。
它可以高效地解决一些高维、多变和复杂的问题,比如在游戏、规划和优化等领域中,都有着广泛的应用。
在这种算法中,启发式函数是很重要的一项组成部分。
启发式函数有助于我们分析每一个可能的决策,找出其中的最佳选择。
这种函数可以根据以前的经验、规则、先验知识以及学习到的知识等来定义。
与传统的搜索算法相比,基于启发式搜索的算法具有更高效的特点。
因为它可以使用先验知识来减少大量的搜索空间。
在处理大规模的问题时,这种算法能够快速找到解决方案,并且可以在不同的应用场合中快速适应变化。
基于启发式搜索的人工智能算法主要包括以下几个方面:1.遗传算法遗传算法是一种通过模仿生物进化方式的优化算法。
在这种算法中,模拟一些与生物进化相关的操作,如基因重组和突变等。
这种算法不仅可以用来解决数字优化问题,还可以用于解决特定的设计问题。
例如,在机器学习领域,遗传算法可以用于优化神经网络的结构和权重,从而提高学习效率。
2.模拟退火算法模拟退火算法是一种通过随机选择优化解决方案的任意变化来得到最优解的算法。
这种方法可以在搜索空间内随机挑选一些解决方案,并进行无序的调整,直到找到最优的解。
它可以被用来解决许多实际应用的问题,例如在物理过程的优化中,或者在机器学习中的参数优化。
3.禁忌搜索禁忌搜索是一种通过记忆之前搜索结果来对当前做出的选择做出调整的算法。
这种算法通常会通过记住之前禁忌状态来削减搜索空间。
在搜索过程中,禁忌搜索算法可以在选择之前定制一个禁忌列表,以避免之前的搜索路径。
禁忌搜索算法可以用于解决某些图形优化问题以及在解决排程和优化问题中的应用。
此外,基于启发式搜索的算法还包括人工神经网络、遗传编程、粒子群算法以及蚁群算法等。
人工智能的脑神经启发式算法
人工智能的脑神经启发式算法人工智能在近些年发展的日新月异,而其中最引人注目的便是脑神经启发式算法。
在解决一些复杂问题、模拟人脑思维的过程中,人工智能的脑神经启发式算法成为了必不可少的一环,因此该算法也备受研究者的关注。
本文将详细介绍人工智能脑神经启发式算法的内涵和应用。
一、什么是人工智能脑神经启发式算法?首先,我们要了解脑神经启发式算法的定义。
该算法是通过模拟人脑神经网络的行为方式,来解决问题的一种方法。
这种方法旨在通过模仿神经元之间的传递机制,来实现一种类似人脑计算的算法,从而有效解决一些复杂的问题。
在人工智能中,脑神经启发式算法可以说是指以生物学作为基础的算法,从而实现人工智能的多层次、多层次的模仿人脑神经活动的过程。
如人脑神经元的移动、交互、信息传递等。
二、脑神经启发式算法的原理脑神经启发式算法的核心原理之一是基于大脑的神经元的传递机制来实现的。
人脑神经元结构复杂,分为几个部分,包括轴突、突触、树突等,其能够快速地处理大量信息。
因此,研究者试图从人脑神经活动的角度来借助模型来实现复杂问题的求解。
另一个核心原理是启发式。
它与遗传算法、模拟退火算法等不同。
启发式算法通过学习和适应来生成的解,而不是通过直接地计算一个问题的最优解。
这种学习和适应的能力是脑神经启发式算法成功的重要因素之一。
三、人工智能脑神经启发式算法的应用1、预测分析人工智能的脑神经启发式算法在预测分析方面有着广泛的应用。
通过模拟人脑神经元之间的信息传递,该算法能够对一些复杂过程进行准确预测分析。
如市场走势的预测分析、企业供应链的优化、股票预测等,都可以借助该算法完成。
2、大数据的处理在现代社会,大数据已成为一种重要的资产形式。
大数据分析对企业和组织非常重要,但由于数据量极大、分析难度大,很难准确分析数据。
因此,人工智能的脑神经启发式算法也可以被用来处理大数据,并预测潜在信息。
如推荐系统、个性化推荐等。
3、工程协作在众多领域,如自动驾驶、机器人等,都需要不同领域的专家协同合作。
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。
启发式算法
启发式算法的特点是能够在搜索过程中利用问题自身的特性信息,从而指导搜索朝 着更有希望的方向前进。
发展历程及现状
启发式算法的发展历程可以追溯到20世纪50年代,当时人 们开始尝试使用启发式方法来求解一些复杂的优化问题。
随着计算机技术的快速发展,启发式算法得到了广泛的应 用和研究,出现了许多不同类型的启发式算法,如模拟退 火算法、遗传算法、蚁群算法等。
目前,启发式算法已经成为解决复杂优化问题的重要工具 之一,在各个领域都得到了广泛的应用。
应用领域与前景
• 启发式算法的应用领域非常广泛,包括生产调度、交通运输、网络通信 、数据挖掘、生物信息学等。
01
模拟生物进化过程,通过选择、交叉、变异等操作寻找全局最
优解。
粒子群优化算法
02
模拟鸟群觅食行为,通过个体和群体的历史最优位置来更新粒
子的速度和位置。
蚁群算法
03
模拟蚂蚁觅食过程,通过信息素的积累和更新来寻找最优路径
。
混合启发式算法
遗传模拟退火算法
结合遗传算法和模拟退火算法的特点,既保持种群多样性又避免 陷入局部最优。
启发式算法
汇报人: 2024-02-06
目录
• 启发式算法概述 • 启发式算法分类 • 经典启发式算法介绍 • 启发式算法设计原则与技巧 • 实际应用案例分析 • 挑战、发展趋势及未来方向
01
启发式算法概述
定义与特点
启发式算法是一种基于直观或经验构造的算法,它能够在可接受的花费(指计算时 间、占用空间等)下给出待解决组合优化问题的一个可行解。
实际应用效果
人工智能、启发式搜索
启发式搜索信息工程学院计算机科学与技术118班路振中一、何谓启发式搜索启发式搜索算法有点像广度优先搜索,不同的是,它会优先顺着有启发性和具体特定信息的节点搜索下去,这些节点可能是到达目标的最好路径。
我们称这个过程为最优(best-first)或启发式搜索下面是其基本思想:(1) 假定有一个启发式(评估)函数ˆf ,可以帮助确定下一个要扩展的最优节点,我们采用一个约定,即ˆf的值小表示找到了好的节点。
这个函数基于指定问题域的信息,它是状态描述的一个实数值函数。
(2) 下一个要扩展的节点n是ˆf(n)值最小的节点(假定节点扩展产生一个节点的所有后继)。
(3) 当下一个要扩展的节点是目标节点时过程终止二、典例A搜索算法描述用最优搜索算法详细说明GRAPHSEARCH。
最优搜索算法根据函数的增加值,(在上述第7步)重排OPEN中的节点。
把GRAPHSEACH的这种算法称为算法A。
下面将会看到,定义使A执行广度搜索或相同代价搜索的函数是可行的。
为了确定要用的函数族,必须先介绍一些其他符号。
设g(n) = 从开始节点n0到节点n的一个最小代价路径的代价。
设h(n) =节点n和目标节点(遍及所有可能的目标节点以及从n到它们的所有可能路径)之间的最小代价路径的实际代价。
那么f(n) = g(n) + h(n)就是从n0到目标节点并且经过节点n的最小代价路径的代价。
注意f(n0)= h(n0)是从n0到目标节点的一个(不受限的)最小代价路径的代价。
对每个节点n,设gˆ(n)(深度因子)是由A*发现的到节点n的最小代价路径的代价,hˆ(n)(启发因子)是h(n)的某个估计。
在算法A中,我们用ˆf(n)= gˆ(n)+ hˆ(n)。
A算法流程:(1)生成一个只包含开始节点n0的搜索图G,把n0放在一个叫OPEN的列表上。
(2)生成一个列表CLOSED,它的初始值为空。
(3)如果OPEN为空,则失败退出。
(4)选择OPEN上的第一个节点,把它从OPEN中移入CLOSED,称该节点为n。
人工智能--启发式搜索
人工智能-----启发式搜索一.问题背景人工智能的宗旨是寻找一种有效的方式把智能的问题求解、规划和通信技巧应用到更广泛的实际问题中,集中于不存在算法解的问题,这也是为什么启发式搜索是一种主要的AI问题求解技术的原因。
对于人工智能系统而言,问题可能状态的数量随搜索的深入呈现指数或阶乘增长,为了明智地找出正解,将沿最有希望的路径穿越空间来降低这种复杂性,这便是启发式求解。
把没有希望的状态及这些状态的后代排除,这样便可以克服组合爆炸,找到可接受的解。
二.基本简介启发式求解对问题求解过程中下一步要采取的措施的一种精明猜测,是建立于强大的知识库的由经验总结出的求解方式。
简单的启发可以排除搜索空间的绝大部分。
启发式搜索由两部分组成:启发度量及是有这个度量进行空间搜索的算法。
下面介绍两种算法1.爬山法爬山策略在搜索中现扩展当前状态,然后再评估它的“孩子”。
而后选择“最佳的”孩子做进一步扩展;而且过程中既不保留它的兄弟姐妹,也不保留它的双亲。
因为这种策略不保存任何历史记录,所以它不具有从失败中恢复的能力。
图1 使用3层预判的爬山方法遇到的局部最大化问题爬山策略的一个主要问题是容易陷入局部最大值。
如果这种策略达到了一个比其他任何孩子都好的状态,它便停止。
因此为了提高性能,需要局部改进评估多项式。
2.最佳优先搜索算法最佳优先搜索算法使用了优先级队列,使得从诸如陷入局部优先等情况中恢复成为可能,从而使启发式搜索更加灵活。
最佳优先搜索算法使用列表来维护状态:用open列表来记录搜索的当前状态,用close列表记录已经访问过的状态。
在这种算法中新加的一步是对open 中的状态进行排序,排序的依据是对状态与目标“接近程度”的某种启发性估计。
最佳优先搜索算法总是选择最有希望的状态做进一步扩展。
然而由于他正在使用的启发可能被证明是错误的,所以它并不抛弃所有状态而是把他们维护在open中。
一旦发现启发将搜索引导到一条证明不正确的路径,那么算法会从open 中取出一些以前产生的“次优先”的状态,从而把搜索的焦点转移到空间的另一部分。
启发式算法在人工智能问题中的应用
启发式算法在人工智能问题中的应用随着人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的快速发展和应用,启发式算法作为一种重要的搜索和优化技术,在解决人工智能问题中发挥了重要作用。
启发式算法通过模拟人类的启发式思考方式,能够在大规模搜索空间中高效地找到较优解。
本文将探讨启发式算法在人工智能问题中的应用,并介绍几种常见的启发式算法。
一、启发式算法在机器学习中的应用启发式算法在机器学习中有广泛的应用,其中最为常见的是遗传算法和蚁群算法。
遗传算法通过模拟生物进化过程中的基因传递和自然选择,来不断优化模型参数以达到最优解。
蚁群算法则是基于模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法,通过模拟蚂蚁的信息素释放和信息素跟随来搜索最优路径或寻找最佳解决方案。
在深度学习中,由于其复杂的网络结构和大量的参数,优化问题变得非常困难。
启发式算法的引入可以有效地解决这一问题。
例如,深度神经网络的训练过程可以借鉴遗传算法中的交叉、变异等操作来进行参数优化,从而提高模型的性能和泛化能力。
此外,蚁群算法也可以应用于深度学习中的参数搜索和模型选择,通过模拟蚂蚁的信息传递和协作行为,能够找到更加全局最优的解。
二、启发式算法在图像处理中的应用图像处理是人工智能领域的一个重要应用方向,而启发式算法在图像处理中有着广泛的应用。
例如,模拟退火算法是一种基于统计物理学思想的全局优化算法,可以应用于图像分割、图像增强等问题中。
该算法通过随机扰动和接受概率来搜索全局最优解,能够在处理复杂的图像结构时获得较好的结果。
此外,蚁群算法在图像分析和图像识别中也具有一定的应用。
例如,在图像分割中,可以通过模拟蚂蚁的觅食行为,将图像划分为不同的区域;在图像识别中,可以通过模拟蚂蚁的信息素释放和信息素跟随来进行目标检测和图像分类。
这些启发式算法的应用能够在图像处理中实现更精确、更快速的结果。
三、启发式算法在智能推荐中的应用智能推荐系统是人工智能领域的热门研究方向,而启发式算法在智能推荐中也发挥了重要的作用。
人工智能的元启发式和超启发式方法
人工智能的元启发式和超启发式方法引言:近年来,人工智能的发展取得了令人瞩目的成就,诸如图像识别、自然语言处理、智能机器人等领域都取得了突破性进展。
这一切得益于元启发式和超启发式方法在人工智能领域的应用。
本文将介绍元启发式和超启发式方法的概念及其在人工智能领域的应用,并讨论其前景和挑战。
一、元启发式方法的概念与应用1. 概念:元启发式方法是一种将启发式方法应用于寻求新的启发式算法的方法,即通过对启发式算法进行反思和改进,从而提高算法的性能和效率。
元启发式方法基于元认知和元学习理论,通过对原有的启发式方法进行改进和创新,以达到更好的解决问题的效果。
2. 应用:元启发式方法在人工智能领域有着广泛的应用。
例如,基于启发式搜索的算法和元启发式方法在解决复杂问题时常常被采用。
启发式搜索是一种基于启发式函数对问题进行估计和搜索的方法,其思想是通过启发式函数的引导,在搜索空间中找到最优或接近最优的解决方案。
元启发式方法通过改善启发式函数的设计和搜索策略,提高了搜索的效率和准确性。
二、超启发式方法的概念与应用1. 概念:超启发式方法是一种结合多种启发式方法和元启发式方法的方法,通过对多种启发式方法之间的关系和相互之间的互补性进行分析和研究,从而提出更加高效和强大的启发式算法。
超启发式方法在解决复杂问题时具有更强的适应性和鲁棒性,能够更加全面地探索问题的解空间,以获得更优的解决方案。
2. 应用:超启发式方法在人工智能领域的应用领域广泛。
例如,在机器学习领域,集成学习是一种常用的超启发式方法,其通过对多种学习算法进行集成,取长补短,提高了分类准确率和泛化能力。
此外,超启发式方法在智能优化算法、群智能算法和进化计算等领域也得到了广泛应用。
三、元启发式与超启发式方法的比较1. 区别:元启发式方法和超启发式方法在概念上存在一定的区别。
元启发式方法是从一个或多个启发式算法中提取知识和经验,进而改进、优化原始算法;超启发式方法则是从多个启发式方法中取长补短,将其集成为一个新的算法。
精确算法、启发式算法和智能算法
精确算法、启发式算法和智能算法下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。
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}
n_index++;
if(n_index>10000){
fail=1;
return;
}
adjust();
sort();
}
}
void print_matrix(int a[][3]){
int i,j;
for(i=0;i<3;i++){
int j1=location%3;
distance+=(int)fabs(float(i1-i))+(int)fabs(float(j1-j));
}
}
return distance;
}
void copy_matrix(int a[][3],int b[][3]){
openlength++;
openlast++;
}
void cut(){//将open[0]放入closed表中
closed[closedlast].index=n_index;
closed[closedlast].p_index=open[0].p_index;
closed[closedlast].h_function=open[0].h_function;
copy(closed[i],closed[closedlast]);
closedlast--;
}
}
}
void exchangeNode(int i,int j){
node a;
copy(a,open[i]);
copy(open[i],open[j]);
copy(open[j],a);
int closedlength=0;
int closedlast=0;//closed表最后一个数据的位置
int fail=0;//失败标记,fail=1则搜索失败
int n_index=0;//节点标记序号
int extend[3][3]={0};
int n_root=0;
struct Root{
for(i=1;i<9;i++){
}
}
}
}
int seekfather(node a){
int i;
for(i=0;i<closedlast;i++){
if(closed[i].index==a.p_index)
return i;
}
return -1;
}
int judge(){
scanf("%d",&start[i][j]);
}
}
printf("输入目标节点:\n");
for(i=0;i<3;i++){
for(j=0;j<3;j++){
scanf("%d",&end[i][j]);
}
}
printf("\n");
}
int isEqual(int a[][3],int b[][3]){//判断节点是否与目标节点相同
print_matrix(result.resultRoot[j].matrix);
}
printf("共扩展%d步,步数为%d\n",closedlast,n_root);
}
int countContray(int a[][3]){
int num=0;
int i,j;
int i1,i2,j1,j2;
int i;
for(i=0;i<openlast;i++){
if(open[i].index==-1){
copy(open[i],open[openlast-1]);
openlast--;
}
}
for(i=0;i<closedlast;i++){
if(closed[i].index==-1){
for(j=0;j<3;j++){
printf("%d ",a[i][j]);
}
printf("\n");
}
printf("\n");
}
void print(clock_t &start_t,clock_t &finish_t){
finish_t=clock();
return 0;
}
return 1;
}
void search(){
//初始节点进入open表
copy_matrix(extend,start);
inopen(extend);
open[0].p_index=-1;
for(;;){
if(openlength==0){//若open表为空,则搜索失败,返回
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<time.h>
#define SIZE 10000
int start[3][3]={0};
int end[3][3]={0};
struct node
{
int index;//结点序号
int p_index;//父结点序号
copy_matrix(now,closed[closedlast-1].matrix);
int location=locate(now,0);
int i,j;
i=location/3;
j=location%3;
copy_matrix(extend,now);
if(i>0){//空格上移
Root result;
init(result);
int i=closedlast-1;
while(closed[i].p_index!=-1){
copy_matrix(result.resultRoot[result.length].matrix,closed[i].matrix);
int distance=0;
int i,j;
int locate(int m[][3],int n);
for(i=0;i<3;i++){
for(j=0;j<3;j++){
int location=locate(end,a[i][j]);
int i1=location/3;
}
void sort(){//对open表中元素以升序排列
int i,j;
for(i=openlength-1;i>0;i--){
for(j=0;j<i;j++){
if(open[j].h_function>open[j+1].h_function){
exchangeNode(j,j+1);
*a=*b;
*b=t;
}
void copy(node &a,node &b){
a.index=b.index;
a.p_index=b.p_index;
a.h_function=b.h_function;
copy_matrix(a.matrix,b.matrix);
}
void adjust(){//调整open表和closed表
int i,j;
for(i=0;i<3;i++){
for(j=0;j<3;j++){
a[i][j]=b[i][j];
}
}
}
void inopen(int a[][3]){//节点进入open表,同时节点编号置0,配以指向父节点的指针,同时openlength和openlast加一
result.length++;
i=seekfather(closed[i]);
n_root++;
}
copy_matrix(result.resultRoot[result.length].matrix,start);
int j;
for(j=result.length;j>=0;j--){
copy_matrix(closed[closedlast].matrix,open[0].matrix);
open[0].index=-1;
openlength--;
closedlength++;
closedlast++;
}
int locate(int a[][3],int b){//返回0所在位置
exchange(&extend[i][j],&extend[i+1][j]);
if(judge()){
inopen(extend);
}
}
copy_matrix(extend,now);
if(j>0){//空格左移
exchange(&extend[i][j],&extend[i][j-1]);
fail=1;