第3章 图搜索与问题求解

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图搜索问题求解(二)

图搜索问题求解(二)
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[实现提示]
可使用回溯方法,即从入口出发,顺着某一个方向进行探索,若能走通,则继续往前进;
否则沿着原路退回,换一个方向继续探索,直至出口位置,求得一条通路。假如所有可能的
通路都探索到而未能到达出口,则所设定的迷宫没有通路。
二实验过程记录:
1、打开Eclipse,新建一个public Position文件,输入如下函数代码:
pos =stack.pop();
newPos.push(pos);
}
}
/*
*图形化输出路径
* */
String resault[][]=newString[row+1][col+1];
for(intk=0;k<row;++k){
for(intt=0;t<col;++t){
resault[k][t]=(maze[k][t])+"";
p[i - 1][j] =true;
stack.push(newPosition(i - 1, j));
i--;
}else{
stack.pop();
if(stack.empty()){
break;
}
i =stack.peek().row;
j =stack.peek().col;
}
}
Stack<Position> newPos =newStack<Position>();

《人工智能导论》第3章 图搜索与问题求解

《人工智能导论》第3章 图搜索与问题求解
(4)对其余子节点配上指向N的返回指针后放入OPEN表中 某处, 或对OPEN表进行重新排序, 转步2。
第 3 章 图搜索与问题求解 图 3-5 修改返回指针示例
第 3 章 图搜索与问题求解
说明:
(1) 这里的返回指针也就是父节点在CLOSED表中的编 号。
(2) 步6中修改返回指针的原因是, 因为这些节点又被第 二次生成, 所以它们返回初始节点的路径已有两条, 但这两 条路径的“长度”可能不同。 那么, 当新路短时自然要走 新路。
第 3 章 图搜索与问题求解
3.1.5 加权状态图搜索
1.加权状态图与代价树
例3.6 图3-9(a)是一个交通图,设A城是出发地,E城 是目的地, 边上的数字代表两城之间的交通费。试求 从A到E最小费用的旅行路线。
第 3 章 图搜索与问题求解 图 3-9 交通图及其代价树
第 3 章 图搜索与问题求解
第 3 章 图搜索与问题求解
3. 状态图表示
一个问题的状态图是一个三元组 (S, F, G)
其中S是问题的初始状态集合, F是问题的状态转换 规则集合, G是问题的目标状态集合。
一个问题的全体状态及其关系就构成一个空间, 称为状态空间。所以,状态图也称为状态空间图。
第 3 章 图搜索与问题求解
例 3.7 迷宫问题的状态图表示。
的返回指针和f(x)值, 修改原则是“抄f(x)
”。
(2)对其余子节点配上指向N的返回指针后放入OPEN表中, 并对OPEN表按f(x)值以升序排序, 转步2。
第 3 章 图搜索与问题求解
算法中节点x的估价函数f(x)的计算方法是 f(xj)=g(xj)+h(xj) =g(xi)+c(xi, xj)+h(xj) (xj是xi的子节点)

第三章与或图搜索

第三章与或图搜索

例2
在边长为2的正方形内,任意放置5个点
,求证其中必存在两个点,它们之间的距
离不大于2。
.
问题可转化为:
.
在四个单位正方形内,
.
任意放置5个点,至少
.
.
有两个点在同一正方形内。
①I 1
III ③ 23 II

例3
假定我们已经会求 矩形的面积,现在要 求如图所示的五边形 的面积。
求解步骤:
求五边形面积
– 若干概念
终节点 可解节点 不可解节点 解图 耗散值 最佳解图 可解过程 不可解过程
与或图中某一个节点n到节点集N的一个解图类似于普 通图中的一条解路径。
解图的求法:从节点n开始,正确选择一个外向
连接符,在从该连接符所指的每一个后继节点出
发,继续选一个外向连接符,如此进行下去直到
由此产生的每一个后继节点成为集合N中的一个
MOVE(B,2,3) (3 3 1)
MtOVE(A,1
(2 2 2)
(2 1 3)
(3 1 1)
(3 3 2) (3 3 3)
(2 2 3)
(2 1 1)
(3 1 2)
采用归约法
– 要把所有圆盘移至柱3,必须先把C盘移至 柱3,而在移动C盘至柱3前,柱3必须为空。
– 只有把A、B移至柱2后,才能将C移到柱3。 – 在C移至柱3后,再解决将A、B移至柱3。
P6 BAD BCD DBA= DBC, BAAD, BCCD,
DB, BAD, BCD
DB=DB|T P2
P4 DBA= DBC
BAD= BCD| T
P1
BAD= 90°| BAAD, ... BCD= 90°| BCCD, ...

第3章(搜索推理技术1-图盲目搜索)

第3章(搜索推理技术1-图盲目搜索)

①、起 始节点 ( 即根
节点)的深度为0。
②、任何其它节点的
深度等于其父辈
节点深度加上1。
深度优先搜索的基本
思路:
先扩展最深的节点 。
当出现没有后继节点
时,换到旁边的次深
节点
后生成的节点画在左边
含有深度界限的深度优先搜索算法:
① 把起始节点 S 放到未扩展节点的 OPEN 表中。 如果此节点为一目标节点,则得到解 ② 如果 OPEN 为一空表,则无解、失败退出
状态:长度为9的一维数组
(q1 , q2 , … , q9 )
其中,qi 取 0 , 1 , … , 8 个数,0 表示空格,且取值
互不相同
如果记空格的位置为P,这时空格的移动规则是: 1 4 7 2 5 8 3 6 9 数字表示位置 1 2 3 4 5 6 7 8 9 P-3
P-1
P
P+1
P+3
起始节点的父节点标志和操作符:
不作记录或记录为负
搜索过程(按照程序运行方式)
① 起始节点放到OPEN表
2 8 3 1 0 4
2 8 3 1 4 7 6 5 7 6 5
② OPEN不为空,继续
③ 将第一个节点 n 从 OPEN 表中移出,并放到 CLOSED表中 OPEN表
CLOSED表 1 0 0 2 8
13
14
1
4
2
8
8
3
3
0
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4
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5
4
7
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5
1 8
7
2
3 4
14 15 15
16 16
3 2 4

第3章 图搜索与问题求解

第3章 图搜索与问题求解
(1) 把初始节点So放入CLOSED表中。 (2) 令N=So。 (3) 若N是目标节点,则搜索成功,结束。 (4) 若N不可扩展,则搜索失败,退出。 (5) 扩展N,选取其一个未在CLOSED表中出现过的子节 点N1放入CLOSED表中, 令N=N1, 转步(3)。
第 3 章 图搜索与问题求解
第 3 章 图搜索与问题求解
3.1.4 启发式搜索 1. 问题的提出
2. 启发性信息 按其用途划分, 启发性信息可分为以下三类: (1) 用于扩展节点的选择, 即用于决定应先扩展哪一个节 点, 以免盲目扩展。 (2) 用于生成节点的选择,即用于决定应生成哪些后续节点, 以免盲目地生成过多无用节点。 (3) 用于删除节点的选择,即用于决定应删除哪些无用节点, 以免造成进一步的时空浪费。
第 3 章 图搜索与问题求解
代价树的搜索。所谓代价,可以是两点之间的距离、交 通费用或所需时间等等。通常用g(x)表示从初始节点So到 节点x的代价, 用c(xi,xj)表示父节点xi到子节点xj的代价,即边 (xi,xj)的代价。从而有
g(xj)=g(xi)+c(xi, xj)
而 g(So)=0
第 3 章 图搜索与问题求解 2.深度优先搜索
第 3 章 图搜索与问题求解
深度优先搜索算法: (1) 把初始节点So放入OPEN表中。 (2) 若OPEN表为空, 则搜索失败, 退出。 (3) 取OPEN表中前面第一个节点N放入CLOSED表中,并 冠以顺序编号n。 (4) 若目标节点Sg=N, 则搜索成功,结束。 (5) 若N不可扩展, 则转步(2)。 (6) 扩展N, 将其所有子节点配上指向N的返回指针依次放 入OPEN表的首部, 转步(2)。
第 3 章 图搜索与问题求解
3. 最近择优法(瞎子爬山法) 把局部择优法算法中的h(x)换成g(x)就可得最近择优 法的算法。 例:用代价树搜索求解例3-6中给出的问题。 用分支界限法得到的路径为

第3章 图搜索与问题求解

第3章 图搜索与问题求解

第 3 章 图搜索与问题求解
这里OPEN表是一个队列,CLOSED表是 一个顺序表,表中各点按顺序编号,正被考 察的节点在表中编号最大。如果问题有解, OPEN表中必出现目标节点Sg,当搜索到该节 点时,算法结束。然后反向追溯得路径。 广度优先搜索亦称为宽度优先或横向搜 索。 优点:这种策略是完备的,即问题的解 存在,则一定能找到,且是最优解(路径最 短)。 缺点:搜索效率低。
第 3 章 图搜索与问题求解
计算智能:采用智能算法。即以计算为主的 算法,随机地在问题的及空间中进行,这类 搜索算法在解决优化问题中表现出了卓越的 性能,使搜索技术达到了一个新的水平。例 如:遗传算法,免疫算法,粒群算法等。 图搜索模拟人脑分析问题、解决问题的 过程,基于领域知识。 搜索算法借鉴或模拟某些自然现象或生 命现象而实现的搜索和问题求解技术。
第 3 章 图搜索与问题求解
2.深度优先搜索
在搜索树的每一层始终先扩展一个子节点,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。这种方法的搜索树式从树根开始一枝一枝逐渐形成的。
第 3 章 图搜索与问题求解
例3.4 对于八数码问题, 应用深度优先策略,可 得如图3-7所示的搜索树。
步2 令N=So。
步3 若N是目标节点,则搜索成功,结束。
步4 若N不可扩展,则搜索失败,退出。 步5 扩展N,选取其一个未在 CLOSED表中出现 过的子节点 N1放入 CLOSED表中, 令N= N1, 转步3。
第 3 章 图搜索与问题求解 · 可回溯的线式搜索
步1 把初始节点So放入CLOSED表中。
第 3 章 图搜索与问题求解Βιβλιοθήκη 图 3-5 修改返回指针示例

《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第3章

《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。

人工智能导论-第3章 搜索求解1 - 启发式搜索

人工智能导论-第3章 搜索求解1 - 启发式搜索
个标号为A的结点所对应状态相同,但是这三个
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


=

+
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
()

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。

第3章图搜索与问题求解

第3章图搜索与问题求解
入OPEN表的首部, 转步2。
第例33章.4 图对搜于索与八问数题码求问解题, 应用深度优先搜索策略, 可得 如图3-7所示的搜索树。
图 3-7 八数码问题的深度优先搜索
第 3 章 图搜索与问题求解
深度优先搜索亦称为纵向搜索。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。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)。
(1) 删除N的先辈节点(如果有的话)。
(2)对已存在于OPEN表的节点(如果有的话)也删除之;但 删除之前要比较其返回初始节点的新路径与原路径,如果新路 径“短”, 则修改这些节点在OPEN表中的原返回指针,使其沿 新路返回(如图3-5所示 )。
(3)对已存在于CLOSED表的节点(如果有的话), 做与(2)同 样的处理, 并且再将其移出CLOSED表, 放入OPEN表重新扩展 (为了重新计算代价)。
步1 把初始节点So放入OPEN表中。 步2 若OPEN表为空, 则搜索失败, 退出。 步3 移出OPEN表中第一个节点N放入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。
第 3 章 图搜索与问题求解 步6扩展N, 生成一组子节点, 对这组子节点做如下处理:
第 3 章 图搜索与问题求解 线式搜索算法: ·不回溯的线式搜索 步1 把初始节点So放入CLOSED表中。 步2 令N=So。 步3 若N是目标节点,则搜索成功,结束。
步4 若N不可扩展,则搜索失败,退出。
步5 扩展N,选取其一个未在CLOSED表中出现过的子节点 N1放入CLOSED表中, 令N=N1, 转步3。

3 搜索与求解

3 搜索与求解
求最佳解路的搜索策略
大英博物馆法(British Museum) 分枝界限法(Branch and Bound) 动态规划法(Dynamic Programming)
最佳图搜索法(A*)
求与或关系解图的搜索法
一般与或图搜索法(AO*)
极小极大法(Minimax)
剪枝法(Alpha-beta Pruning) 启发式剪枝法(Heuristic Pruning)
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猴子摘香蕉问题的解
(a,b,0,0)
初始状态
Goto(b) Goto(b) Pushbox(c) Pushbox(c) Climbbox (c,c,1,0) (c,c,0,0)
Pushbox(a)
(b,b,0,0) Climbbox (b ,b,1,0) Pushbox(c)
(a,a,0,0)
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S0:初始状态
解路径
问题 全状态空间 搜索 空间
Sg :结束状态
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1.2 状态空间的搜索
基本思想:
把问题的初始状态(即初始节点)作为当前状态, 选择适用的算符对其进行操作,生成一组子状态 (或称后继状态、后继节点、子节点),然后检查 目标状态是否在其中出现。 若出现,则搜索成功,找到了问题的解; 若不出现,则按某种搜索策略从已生成的状态中再 选一个状态作为当前状态。 重复上述过程,直到目标状态出现或者不再有可供 操作的状态及算符时为止。
(5) 考察n是否为目标节点,如是,则问题得解,退出 (6) 扩展节点n,生成一组子节点。把其中不是节点n先辈的那些节 点记作集合M,并把这些子节点作为节点n的子节点加入G中
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状态空间的一般搜索过程
(7) 针对M中子节点的不同情况,分别进行处理

人工智能作业题解答

人工智能作业题解答

人工智能作业题解答第三章图搜索与问题求解1、何为状态图和与或图?图搜索与问题求解有什么关系?解:按连接同一节点的各边间的逻辑关系划分,图可以分为状态图和与或图两大类。

其中状态图是描述问题的有向图。

在状态图中寻找目标或路径的基本方法就是搜索。

2、综述图搜索的方式和策略。

解:图搜索的方式有:树式搜索,线式搜索。

其策略是:盲目搜索,对树式和不回溯的线式是穷举方式,对回溯的线式是随机碰撞式。

启发式搜索,利用“启发性信息”引导的搜索。

3、什么是问题的解?什么是最优解?解:能够解决问题的方法或具体做法成为这个问题的解。

其中最好的解决方法成为最优解。

4、什么是与或树?什么是可解节点?什么是解树?解:与或树:一棵树中的弧线表示所连树枝为“与”关系,不带弧线的树枝为或关系。

这棵树中既有与关系又有或关系,因此被称为与或树。

可解节点:解树实际上是由可解节点形成的一棵子树,这棵子树的根为初始节点,叶为终止节点,且这棵子树一定是与树。

解树:满足下列条件的节点为可解节点。

①终止节点是可解节点;②一个与节点可解,当且仅当其子节点全都可解;③一个或节点可解,只要其子节点至少有一个可解。

5、设有三只琴键开关一字排开,初始状态为“关、开、关”,问连接三次后是否会出现“开、开、开”或“关、关、关”的状态?要求每次必须按下一个开关,而且只能按一个开关。

请画出状态空间图。

注:琴键开关有这样的特点,若第一次按下时它为“开”,则第二次按下时它就变成了“关”。

解:设0为关,1为开6、有一农夫带一只狼、一只羊和一筐菜欲从河的左岸乘船到右岸,但受下列条件限制:1)船太小,农夫每次只能带一样东西过河。

2)如果没农夫看管,则狼要吃羊,羊要吃菜。

请设计一个过桥方案,使得农夫、狼、羊、菜都不受损失地过河。

画出相应状态空间图。

提示:(1)用四元组(农夫、狼、羊、菜)表示状态,其中每个元素都可为0或1,用0表示在左岸,用1表示在右岸。

(2)把每次过河的一次安排作为一个算符,每次过河都必须有农夫,因为只有他可以划船。

人工智能课件第3章 图搜索与问题求解

人工智能课件第3章 图搜索与问题求解

例 3-3 用全局择优搜索法解八数码难题。初始 棋局和目标棋局如下面的图3-8所示。
解 设启发函数h(x)为节点x的格局与目标格局 相比数码不同的位置个数。以这个函数制导的搜索树 如图3-8所示。此八数问题的解为:So, S1, S2, S3, Sg。
■教材的微课视 频中有搜索过 程的动画
图 3-8 八数码问题的全局择优搜索
(6) 扩展N, 将其所有子节点配上指向N的指针依次放入
OPEN表尾部, 转步(2)。
2.深度优先搜索 深度优先搜索就是
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。
• 可回溯的线式搜索
(1) 把初始节点So放入CLOSED表中。 (2) 令N=So。 (3) 若N是目标节点, 则搜索成功, 结束。
(4) 若N不可扩展, 则移出CLOSED表的末端节点Ne,若Ne =So,则搜索失败, 退出。否则, 以CLOSED表新的末端节点Ne 作为N,即令N=Ne, 转步(4)。
r5: (X1==0)( X2==n) (X1=n) ( X2=0) r6: (X1==0)( X8==n) (X1=n) ( X8=0)
2组规则:
r7: (X2==0)( X1==n) (X2=n) ( X1=0) r8: (X2==0)( X3==n) (X2=n) ( X3=0) r9: (X2==0)( X0==n) (X2=n) ( X0=0)
盘子的搬动次数:
264-1=18 446 744 073 709 511 615
二阶梵塔问题

图搜索问题求解--实验报告讲解

图搜索问题求解--实验报告讲解

实验报告实验名称搜索问题求解课程名称人工智能验证性、综合性实验报告应含的主要内容:一、实验目的及要求二、所用仪器、设备三、实验原理四、实验方法与步骤五、实验结果与数据处理六、讨论与结论(对实验现象、实验故障及处理方法、实验中存在的问题等进行分析和讨论,对实验的进一步想法或改进意见)七、所附实验输出的结果或数据设计性实验报告应含的主要内容:一、设计要求二、选择的方案三、所用仪器、设备四、实验方法与步骤五、实验结果与数据处理六、结论(依据"设计要求”)七、所附实验输出的结果或数据*封面左侧印痕处装订insert moveO(Nl).insert. movel (N):- get. integer(1,N,X), get integer(X.N,Y).X+Y=<N, asserta(move(Y,X)), fail.insert movel()・legal((X,Y,_)):- legal1(X), legal1(Y).legall((X.Y)):-二0,Y>二o.!・legall((X,Y)):-Y=:=O,X>=O t!.1egall((X,Y)):-x>二Y・X>二O.Y>二0.update((X,Y,O),Move,Statu1):-(A.B)=X, (C,D)=Y, (E t F)二Move. Cl is C+E. DI is D+F. Al is A-E. Bl is B-F.Statul=((Al,Bl), (C1.D1) J). update((X,Y,1),Move,Statu1):- (A,B)=X, (C,D)=Y, (E,F)二Move.Cl is C-E.DI is D-F.Al is A+E.Bl is B+F. Statul=((Al.Bl), (Cl.DD.O).connect(Statu,Statu 1):- move(X,Y). update(Statu, (X,Y),Statul), legal(Statu1)・六、讨论与结论传教士与野人问题中的顺序输出问题。

第3章 图搜索与问题求解作业讲解

第3章 图搜索与问题求解作业讲解

第3章作业题参考答案2.综述图搜索的方式和策略。

答:用计算机来实现图的搜索,有两种最基本的方式:树式搜索和线式搜索。

树式搜索就是在搜索过程中记录所经过的所有节点和边。

线式搜索就是在搜索过程中只记录那些当前认为是处在所找路径上的节点和边。

线式搜索的基本方式又可分为不回溯和可回溯的的两种。

图搜索的策略可分为:盲目搜索和启发式搜索。

盲目搜索就是无向导的搜索。

树式盲目搜索就是穷举式搜索。

而线式盲目搜索,对于不回溯的就是随机碰撞式搜索,对于回溯的则也是穷举式搜索。

启发式搜索则是利用“启发性信息”引导的搜索。

启发式搜索又可分为许多不同的策略,如全局择优、局部择优、最佳图搜索等。

5.(供参考)解:引入一个三元组(q0,q1,q2)来描述总状态,开状态为0,关状态为1,全部可能的状态为 :Q0=(0,0,0) ; Q1=(0,0,1); Q2=(0,1,0) Q3=(0,1,1) ; Q4=(1,0,0); Q5=(1,0,1) Q6=(1,1,0) ; Q7=(1,1,1)。

翻动琴键的操作抽象为改变上述状态的算子,即F ={a, b, c} a:把第一个琴键q0翻转一次b:把第二个琴键q1翻转一次 c:把第三个琴键q2翻转一次问题的状态空间为<{Q5},{Q0 Q7}, {a, b, c}>问题的状态空间图如下页所示:从状态空间图,我们可以找到Q5到Q7为3的两条路径,而找不到Q5到Q0为3的路径,因此,初始状态“关、开、关”连按三次琴键后只会出现“关、关、关”的状态。

(0,0,0)(1,0,1)(0,0,1) (0,1,0)(1,1,0)(1,0,0)(0,1,0)(1,1,1)acabacabcbbc6.解:用四元组(f、w、s、g)表示状态, f 代表农夫,w 代表狼,s 代表羊,g 代表菜,其中每个元素都可为0或1,用0表示在左岸,用1表示在右岸。

初始状态S0:(0,0,0,0) 目标状态:(1,1,1,1)不合法的状态:(1,0,0,*),(1,*,0,0),(0,1,1,*),(0,*,1,1)操作集F={P1,P2,P3,P4,Q1,Q2,Q3,Q4}方案有两种:p2→q0 →p3→q2 →p2 →q0 →p2p2→q0 →p1→q2 →p3→q0→p212 一棵解树由S0,A,D,t1,t2,t3组成;另一棵解树由S0,B,E,t4,t5组成。

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( 4 )对其余子节点配上指向 N 的返回指针后放入 OPEN 表 中某处,或对OPEN表进行重新排序,转步2。
3.1.2 状态图搜索

树式算法的几点说明


返回指针指的是父节点在CLOSED表中的编号。 步6中修改指针的原因是返回初始节点的路径有两 条,要选择“短”的那条路径。 这里路径长短以节点数来衡量,在后面将会看到以 代价来衡量。按代价衡量修改返回指针的同时还要 修改相应的代价值。
3.1.2 状态图搜索
1 搜索方式


树式搜索 在搜索过程中记录所经过的所有节点和边。树式搜 索所记录的轨迹始终是一棵树,这棵树也就是搜索过 程中所产生的搜索树。 线式搜索 在搜索过程中只记录那些当前认为在所找路径上的 节点和边。

不回溯线式搜索 可回溯线式搜索
3.1.2 状态图搜索
2 搜索策略
3.1.2 状态图搜索



搜索:从初始节点出发,沿着与之相连的边试探 地前进,寻找目标节点的过程。 搜索过程中经过的节点和边,按原图的连接关系, 便会构成一个树型的有向图,这种树型有向图称 为搜索树。 搜索进行中,搜索树会不断增长,直到当搜索树 中出现目标节点,搜索便停止。这时从搜索树中 就可很容易地找出从初始节点到目标节点的路径 (解)来。
八数码深度优先搜索

3.1.4 启发式搜索
• 启发式搜索的目的 利用知识来引导搜索,达到减少搜索范围,降低问题复 杂度。 • 启发性信息的强弱 强:降低搜索的工作量,但可能导致找不到最优解。 弱:一般导致工作量加大,极限情况下变为盲目搜索, 但可能可以找到最优解。
3.1.4 启发式搜索

启发函数
步5 扩展N,选取其一个未在CLOSED表中出现过的
子节点N1放入 CLOSED表中,令N=N1,转步3。
3.1.2 状态图搜索

可回溯的线式搜索
步1 把初始节点S0放入CLOSED表中; 步 2 令 N = S0 ; 步3 若N是目标节点,则搜索成功,结束。 步4 若N不可扩展,则移出CLOSED表中的末端节点Ne ,若Ne=S0, 则搜索失败,退出。否则以CLOSED表新的末端节点Ne作为 N,即令N= Ne,转步4; 步5 扩展N,选取其一个未在CLOSED表中出现过的子节点N1放入 CLOSED表中,令N= N1 ,转步3。
CLOSED
24
广度优先搜索
B C G M
A
D
E
K S L T
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O
I
J
Q
N
P
U
R
OPEN
A B C D E F G H I J A B C D
CLOSED
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广度优先搜索
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A
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Q
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P
U
R
OPEN
A B C D E F G H I J K L A B C D E
CLOSED
26
3.1.3 穷举式搜索

广度优先搜索的特点



广度优先中 OPEN表是一个队列, CLOSED表是一 个顺序表,表中各节点按顺序编号,正被考察的节 点在表中编号最大。 广度优先策略是完备的,即如果问题的解存在,则 它一定可以找到解,并且找到的解还是最优解。 广度优先搜索策略与问题无关,具有通用性。 缺点搜索效率低。
(1)删除N的先辈节点(如果有的话)。
(2)对已存在于OPEN表中的节点(如果有的话)也删除 之;删除之前要比较其返回初始节点的新路径与原路 径,如果新路径“短”,则修改这些节点在 OPEN 表中 的原返回指针,使其沿新路径返回。
( 3 )对已存在于 CLOSED 表的节点,作与( 2 )同样的处 理,并且将其移出 CLOSED 表,放入 OPEN 表中重新扩展 。
a.P在n之前已是某一节点m的 后继,所以需要做如同(2) 同样的处理,如图右部所示。 继也在n之前已经生成,称为 Ps。对Ps而言同样可能 由于 n→P这一路径的加入,又必 须比较多条路径之后而取代价 小的一条,如图左部所示。
Ps
P
3.1.2 状态图搜索
例:设当前搜索图和搜索树如图所示
S0
S0
n
八数码广度优先搜索
3.1.3 穷举式搜索

深度优先搜索

搜索策略
在搜索树的每一层始终先扩展一个子节点,不断地向纵深前进, 直到不能再前进,才从当前节点返回到上一级节点,从另一方向 继续前进。

开始 把S0送入OPEN表
OPEN表空 ? N 把OPEN表的第一个节 点(节点N)从表中移 出,放入CLOSED表中

树式搜索算法
步1
步2
把初始节点S0放入OPEN表中。
若OPEN表为空,则搜索失败,退出。
步 3 取 OPEN 表中第一个节点 N 放在 CLOSED 表中; 并冠以顺序编号n; 步4 若目标节点Sg=N,成功退出。
步5
若N不可扩展,转步2。
步6 扩展N,生成一组节点,对这组子节点作如 下处理:
3.1.2 状态图搜索
O
I
J
Q
N
P
U
R
OPEN
A
CLOSED
深度优先搜索
B C G M
A
D
E
K S L T
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H
O
I
J
Q
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P
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R
OPEN
D C B A
CLOSED
深度优先搜索
B C G M
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I
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Q
N
P
U
R
OPEN
J I C B A D
CLOSED
深度优先搜索
B C G M
A
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K S L T
F
n
F
P
F
P
m
Ps Ps’ Ps Ps’
m
3.1.2 状态图搜索

若启发函数f(n)为从 S0到节点n的最短路径的长度,用 边的数目来考察,当前扩展的节点是搜索图中的n,P是 n的后继
S0 S0
n
n
F
F P m Ps’ P m Ps’
Ps
Ps
3.1.2 状态图搜索

不回溯线式搜索算法
步1 把初始节点S0放入CLOSED表中; 步2 令N= S0 ; 步3 若N是目标节点,则搜索成功,结束。 步4 若N不可扩展,则搜索失败,退出。



盲目搜索 无向导的搜索,树式盲目搜索就是穷举搜索,不 回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索,回溯的线式搜 索也是穷举式搜索。 启发式搜索 是利用“启发性信息”引导的搜索策略。“启发 性信息”就是与问题有关的有利于尽快找到问题解 的信息或知识。启发式搜索分为不同的策略,如全 局择优,局部择优,最佳图搜索。 按扩展顺序不同分为广度优先和深度优先。


启发函数是用来估计搜索树节点x与目标节点接近 程度的一种函数,通常记为h(x)。 定义启发函数的参考思路



一个节点到目标节点的某种距离或差异的量度。 一个节点处在最佳路径上的概率 根据主观经验的主观打分等。
m P P在n之前已是某一节点m的后继 先扩展
n 后扩展
3.1.2 状态图搜索

对已存在于CLOSED表的节点,作与(2)同样的处理,并将 其移出CLOSED表,放入OPEN表中重新扩展。
S0
过去对Ps的 n 最优路径 k
现在生成 P的路径 m
过去生成 P的路径 b.P在Closed表中,说明P的后
2 8 3 7 1 4 6 5
16
2 3 4 1 8 7 6 5
17
1 2 3 8 4 7 6 5
18
2 8 1 4 3 7 6 5
19
2 8 3 1 4 5 7 6
20
2 8 3 6 4 1 7 5
21
2 8 3 1 6 7 5 4
22
8 3 2 1 4 7 6 5
23
8 1 3 2 4 7 6 5
A
D
E
K S L T
F
H
O
I
JQNPU NhomakorabeaR
OPEN
A B C D A
CLOSED
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广度优先搜索
B C G M
A
D
E
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I
J
Q
N
P
U
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OPEN
A B C D E F A B
CLOSED
23
广度优先搜索
B C G M
A
D
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K S L T
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I
J
Q
N
P
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R
OPEN
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H
O
I
J
Q
N
P
U
R
OPEN
R I C B A D J
CLOSED
3.1.3 穷举式搜索

深度优先搜索的特点

OPEN表为一个堆栈。 深度优先又称纵向搜索。 一般不能保证找到最优解。 当深度限制不合理时,可能找不到解,可以将算法 改为可变深度限制,即有界深度优先搜索。
3.1.3 穷举式搜索
LOGO
第 3章 图搜索与问题求解
主讲:李 辉
Email:lihui@
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