人工智能搜索策略
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
一、启发式策略
启发式策略是指在解决复杂问题时，根据人的经验和技巧来寻求最优解的方法。
它是人工智能领域中的一种和规划技术，可以解决形式化的各种问题。
启发式策略广泛应用于机器学习、图形图计算、机器人控制和计算机图形学等多种领域。
启发式策略包括：A*算法、B*树算法、启发式和动态规划等。
A*算法是一种非常有效的启发式方法，它采用了一个启发函数来估计待访问节点的最优价值，从而可以根据最小价值节点而进行，的效果比较好。
B*树算法是一种静态的启发式方法，该算法在每一步都可以通过比较不同节点价值来确定最优路径，从而更有效地出最优路径。
启发式和动态规划都是一种在状态空间中采取其中一种方法或策略以获得最优解的技术，两者最大的不同点在于，启发式依赖于当前状态，动态规划则更倾向于最终目标。
二、应用
启发式策略广泛应用于人工智能领域，它可以用来解决各种形式化问题，如游戏、自然语言处理问题等。
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
蚁群算法
总结词
模拟蚂蚁觅食过程的群体智能优化算法
详细描述
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食过程的群体智能优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递过程，逐渐建立起最优路 径。其优点在于能够在复杂环境中寻找到最优解，适用于解决组合优化问题，如旅行商问题、图的着色问题等 。
粒子群优化算法
总结词
模拟鸟群、鱼群行为的全局优化算法
人工智能的未来趋势
未来人工智能的发展将更加注重跨学科融合，包括计算机科 学、心理学和哲学等多个领域，同时人工智能的应用也将更 加广泛和深入，涉及的领域也将更加广泛和多样化。
03
启发式搜索策略简介
启发式搜索的定义与特点
定义
启发式搜索是一种基于人类认知和解决问题的启发式方 法的搜索策略，它通过利用一些特定的提示或启发式信 息来指导搜索方向，从而减少搜索的盲目性和无序性， 提高搜索效率。
展望未来-启发式搜索策略在人工智 能中的发展前景
基于启发式搜索的混合优化算法
总结词
结合了启发式搜索策略和混合算法的优化方 法，能够处理复杂的多变量优化问题，提高 搜索效率。
详细描述
混合优化算法是一种结合了不同优化技术的 算法，旨在解决单一方法无法有效处理的复 杂问题。启发式搜索策略为混合算法提供了 重要的启示，通过混合启发式搜索策略和传 统优化算法，可以更好地处理多变量优化问
题，提高搜索效率。
基于启发式搜索的多目标优化算法
总结词
利用启发式搜索策略处理多目标优化问题 ，能够同时满足多个优化目标，提高整体 优化效果。
VSBiblioteka 详细描述多目标优化问题是一种需要同时满足多个 优化目标的复杂问题。传统的优化算法往 往难以同时满足所有目标，而启发式搜索 策略可以提供一种有效的解决方案。通过 结合启发式搜索策略和多目标优化算法， 可以更好地解决这类问题，提高整体优化 效果。
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
在自然语言处理中的应用
文本分类
在自然语言处理中，文本分类是一个重要的任务。启发式搜索策略可以帮助 算法对文本进行分词，提取特征，并选择最能代表文本类别的特征，从而提 高文本分类的准确性。
信息检索
在信息检索中，用户输入查询关键词后，系统需要从大量的文档中检索出与 查询相关的信息。启发式搜索策略可以帮助系统根据关键词语义信息，快速 定位到相关文档，并返回最相关的结果，提高用户体验。
在机器学习中的应用
特征选择
机器学习算法通常需要对输入数据进行特征选择，以降低维 度并提高算法性能。启发式搜索策略可以帮助算法选择更有 效的特征，从而提高分类和回归的准确性。
模型优化
机器学习算法中的模型优化是关键，启发式搜索策略可以通 过试错的方式来寻找最优的超参数配置，提高模型的性能和 泛化能力。
利用多智能体的协同作用，提高搜索效率。多个智能体可以分工合作，共同解决问题。
启发式搜索策略的未来发展趋势
01
可解释性
研究如何提高启发式搜索策略的可解释性，以便开发人员能够更好地
理解搜索算法的内部工作原理。
02
多任务学习
将多个任务集成到一个统一的框架中，使搜索策略能够适应不同任务
的要求。
03
强化学习
研究展望
1
未来将继续深入研究该启发式搜索策略的性能 和适用范围，希望能够进一步拓展其应用领域 。
2
将探索将该启发式搜索策略与其他人工智能技 术相结合，以进一步提高其性能和鲁棒性。
3
将致力于推广该启发式搜索策略在实际应用领 域的应用，希望能够为解决实际问题提供更多 帮实际问题中的应用案例
分析
在路径规划中的应用案例
总结词
高效、实用
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。
人工智能第7章搜索策略(12-09)
第七章搜索策略搜索是人工智能中的一个基本问题，是推理不可分割的一部分，它直接矢系到智能系统的性能与运行效率，因而尼尔逊把它列入人工智能研究的四个核心问题之一。
第七章搜索策略•7 • "I基本概念・73与/或图的搜索第略♦7」博弈树a索24第七章搜索策略]• 7.1吐木概念・7.2欢态空｛11册搜宓览术• 73 I 刀或图的牠索策略X 7.1. 1什么是搜索根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识，从而构造一条代价较少的推理路线，从而使问题匮8 满得到解决的过程称为搜索。
,7」.1什么最搜索 ■ 7 |二状念I 间灰小 > 7J-3 U 咸 THJDidJ.«七章授索彙昭3茎本播念搜索分为盲目搜索利启发式搜索°肓仔如（或称非启发式搜索）是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不用来改进搜索策 略。
启笈式掇转（或称非盲目搜索）是在搜索中加入了与 问题有矢的启发性信息•用以指导搜索朝着最有希望的方 向前进，加速问题的求解过程井且找到最优解。
-7.1.2状态图表示法K 什么是状态图例题7.1设仆二个钱币，氏初始状态为（反、正、反），欲得的 目标状态为（正、正、正）或（反•反、反）。
目标状态问题是允许每次只能且必须H 转一个钱币，连翻三次， 问能否达到目标状态？初始状态/④止®®®®®®®【解】要求解这个问题■可通过引入一个3维变量将问题表示出来。
设3维变量为：其中:qi=O表示正，qjT表示反(iT,2,3)共有八种组合：Qo=( O3O5O) Q1 ={ 0,0,1)□2= (0,150) □3=(0,1,1)€>4=( 1)0,0)八5= (1 >0,1)Q6 = (lJ5O)Q7={1JJ)每个组合就视为一个芳点。
初始状态为Q5,目表状态为Q济Q?810dJ 图可得解有7个，a ah, aha ,haa , hbh, hcc . ebc , ccb其中：“表示a 的变化.b 表示蚯的变化，C 表示Cb 的变化•-7.1.2状态图表不法把这种描述得到的有向图称为状态（空间）图. 其屮的节点代表一种格局（或称为状态）•而两节点之 间的连线表示两节点之间的联系•它可视为某种操作、规 则、变换等。
人工智能第三章_搜索策略-1
搜索什么通常指的就是目标。
❖在哪里搜索
在哪里搜索就是“搜索空间”。搜索空间通常 是指一系列状态的汇集，因此称为状态空间。
和通常的搜索空间不同，人工智能中大多数问题的状 态空间在问题求解之前不是全部知道的。
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所以，人工智能中的搜索可以分成两个 阶段：
状态空间的生成阶段 在该状态空间中对所求问题状态的搜索
（1）初始状态集合：定义了初始 的环境。
（2）操作符集合：把一个问题从 一个状态变换为另一个状态的 动作集合。
（3）目标检测函数：用来确定一 个状态是不是目标。
（4）路径费用函数：对每条路径 赋予一定费用的函数。
其中，初 始状态集 合和操作 符集合定 义了问题 的搜索空
间。
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5
➢ 在人工智能中，搜索问题一般包括两个重 要的问题：
分析：通过引入一个三维变量将问题表示出来。设 三维变量为：Q=[q1,q2,q3]，式中qi (i=1,2,3)=1表 示钱币为正面，qi (i=1,2,3)=0表示钱币为反面。 则三个钱币可能出现的状态有8种组合： 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)。 即初始状态为Q5，目标状态为Q0或Q7，要求步数为3。
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21
钱币问题的状态空间图
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22
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” ★
问题的描述：
N个传教士带领N个野人划船过河； 3个安全约束条件：
人工智能搜索策略
通过强化学习技术，让搜索引擎在与用户互动中不断优化自身的搜 索策略，提升用户体验。
知识图谱驱动的搜索策略
借助知识图谱技术，理解实体之间的关系，为用户提供更精准的搜 索结果和推荐。
多智能体协同搜索技术探讨
多智能体系统架构
设计高效的多智能体系统架构，实现智能体之间的协同和信息共 享，提高搜索效率。
IDA*算法优化技巧
迭代加深
01
通过限制搜索深度，逐步增加深度限制，以实现迭代加深搜索，
提高搜索效率。
启发式函数优化
02
针对具体问题领域，设计更为有效的启发式函数，以提供更准
确的搜索指导。
剪枝策略
03
在搜索过程中，根据问题特性采用剪枝策略，如可行性剪枝、
最优性剪枝等，以减少无效搜索。
性能评估与对比分析
目的
搜索策略的主要目的是在给定的问题 空间内，通过智能地选择和探索可能 的解决方案，以最高效的方式找到问 题的最优解或近似最优解。
常见搜索策略类型
盲目搜索
包括深度优先搜索、广度优先搜 索等，这类策略在搜索过程中不 依赖任何问题特定的信息，而是 按照某种固定的模式进行搜索。
启发式搜索
如A*搜索、模拟退火算法等，这 类策略在搜索过程中会利用一些 与问题相关的启发式信息来指导 搜索方向，从而加速搜索过程并
04 遗传算法在搜索中应用
遗传算法基本原理介绍
遗传算法是一种模拟生物进化过 程的优化算法，通过模拟自然选 择和遗传学原理来搜索问题的最
优解。
遗传算法从一组随机生成的初始 解开始，通过不断迭代进化，逐
步逼近问题的最优解。
遗传算法采用适应度函数来评价 每个解的优劣，并根据适应度大 小进行选择、交叉和变异等操作，
人工智能第三版课件第3章 搜索的基本策略
2.3.1 启发式信息的表示
(2) 启发式函数应能够估计出可能加速 达到目标的程度
这可以帮助确定当扩展一个节点时，那些 节点应从搜索树中删除。
启发式函数对搜索树(图)的每一节点的真正 优点估计得愈精确,解题过程就愈少走弯路。
2.3.1 启发式信息的表示
例 2.8 八 皇 后 问 题 (8-Queens problem）
弱法主要包括： ．最佳优先法 ．生成测试法 ．爬山法 ．广度优先法 ．问题归约法 ．约束满足法 ．手段目的分析法。
1．生成测试法(Generateand-test）
生成测试法的基本步骤为： 1. 生成一个可能的解，此解是状态空 间一个点，或一条始于S0的路径。 2. 用生成的“解”与目标比较。 3. 达到目标则停止，否则转第一步。
确定一个启发式函数f(n), n 为被搜索 的节点,它把问题状态的描述映射成问题 解决的程度，通常这种程度用数值来表示， 就是启发式函数的值。这个值的大小用来 决定最佳搜索路径。
2.3.1 启发式信息的表示
（2）表示成规则
如AM的一条启发式规则为： 如 果 存 在 一 个 有 趣 的 二 元 函 数 f(x,y) ， 那 么看看两变元相同时会发生什么？
2.3.1 启发式信息的表示
如何构造启发式函数？ （1）启发式函数能够根据问题的当前状态， 确定用于继续求解问题的信息。
这样的启发式函数能够有效地帮助决定 那些后继节点应被产生。
2.3.1 启发式信息的表示
例2.7 八数码问题。
S0
283 16 4
Sg
75
123 84 7 65
问题空间为：
a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
人工智能已经广泛应用于医疗、金融 、交通、军事等领域，为人类带来了 巨大的便利和效益。
人工智能发展历程
自20世纪50年代以来，人工智能已经 经历了漫长的发展历程，从最初的专 家系统到现在的人工神经网络、深度 学习等技术。
启发式搜索策略定义
启发式搜索策略定义
启发式搜索策略是一种基于启发式知 识的搜索策略，通过利用问题的启发 式信息来指导搜索方向，从而加速搜 索过程。
启发式搜索策略特点
启发式搜索策略具有高效性、灵活性 、自适应性等特点，能够根据问题的 不同特点选择合适的搜索策略，提高 搜索效率。
本文目的与结构
本文目的
本文旨在探讨人工智能中的启发式搜索策略及其应用，分析其优缺点，并提出改进方法。
本文结构
本文将分为引言、正文和结论三个部分。引言部分介绍人工智能和启发式搜索策略的基本概念；正文 部分详细介绍启发式搜索策略的原理、方法及应用；结论部分总结全文，并提出未来研究方向。
03
启发式搜索策略在人工智能中 的应用
机器学习中的启发式搜索策略
基于规则的搜索
利用已知规则进行搜索，减少搜 索空间，提高搜索效率。
基于模型的搜索
利用机器学习模型预测搜索方向 ，指导搜索过程，加速收敛速度 。
自然语言处理中的启发式搜索策略
基于语言模型的搜索
利用语言模型预测下一个词或句子的 可能性，指导搜索过程，提高文本生 成和理解的准确性。
知识推理
利用表达出来的知识进行推理，以指导搜索过程 。
3
知识更新
随着搜索的进行，不断更新知识库，以适应新的 情况。
基于搜索树的启发式搜索
搜索树构建
根据问题的特点，构建合适的搜索树。
启发式信息添加
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
启发式搜索策略的常见算法
Dijkstra算法
Dijkstra算法也是一种常见的启发式搜索算法，它主要用于解决带权图的最短路径问题。该算法通过不断扩展当前节点，并使用启发式函数来更新每个节点的距离。
Bellman-Ford算法
Bellman-Ford算法是一种解决动态规划问题的启发式搜索算法，它通过迭代更新每个节点的距离来找到最短路径。与Dijkstra算法不同的是，Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。
02
它将问题分解为若干个状态，并从初始状态开始搜索，通过不断迭代，寻找目标状态。
03
在每个迭代过程中，启发式搜索策略会评估当前状态到目标状态的代价，并选择最小代价的状态进行扩展，直到找到目标状态或确定无法找到目标状态。
A*算法
A*算法是一种广泛使用的启发式搜索算法，它通过使用启发式函数来评估每个状态的代价，并选择最小代价的状态进行扩展。
xx年xx月xx日
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
引言启发式搜索策略的基本概念与原理启发式搜索策略在人工智能中的应用启发式搜索策略的优缺点分析未来展望与研究方向结论
contents
目录
引言
01
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
鼓励探索该算法在实际应用场景中的应用价值和可能性
THANKS
谢谢您的观看
定义
AI 技术正在改变人类的生活方式和社会结构，应用在各个领域如医疗、金融、交通、制造等，帮助人们解决复杂的问题和提高效率。
重要性
人工智能的定义与重要性
VS
启发式搜索策略是一种基于问题特定的信息搜索策略，它利用问题特定的知识来指导搜索方向，从而减少搜索范围，提高搜索效率。
搜索策略搜索是人工智能中的一个基本问题是推理
(1)分解：“与”树
把一个复杂问题分解为若干个较为简单的子问题，然后对每个子问 题分别进行求解，最后把各子问题的解复合起来就得到了原问题的解。 这是“与”的问题。 P1, P2, P3 为子节点，子问题对应子节点。 P为“与”节点，只有当三个子问题都有解时，P才可解。 如图所示，称为“与”树。 P1
A B C
A B C
首先进行问题分析：
(1) 为了把三个金片全部移到3号针上，必须先把金片C移到3号针上。 (2) 为了移金片C，必须先把金片A及B移到2号针上。 (3) 当把金片c移到3号针上后，就可把A，B从2号移到3号针上，这样就可完成问题的求解。 由此分析，得到了原问题的三个子问题： (1)把金片A及B移到2号针的双金片问题。
(2)把金片C移到3号针的单金片问题。
(3)把金片A及B移到3号针的双金片问题。 其中，子问题(1)与子问题(3)又分别可分解为三个子问题。
为了用与/或树把问题的分解过程表示出来，先要定义问题的形式化表示方法。
设仍用状态表示问题在任一时刻的状况； 用三元组 (i，j，k) 表示状态：i代表金片C所在的钢针号； j代表金片B所在的钢针号; k代表金片A所在的钢针号。 用“”表示状态的变换； 这样原始问题就可表示为： (1, 1, 1) (3，3，3) (1,1,1) (3,3,3) 此图共有七个终止节点， 对应于七个本原问题，它 们是通过“分解”得到的。 (3,2,2) (3,3,3)
• 另外，可能存在多条线路都可实现对问题的求解，这就又出现 按哪一条线路进行求解以获得较高的运行效率的问题。
像这样根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识，从而构造一条代价较少 的推理路线，使问题得到圆满解决的过程称为搜索。
2. 搜索分类
人工智能习题作业搜索策略I习题答案
⼈⼯智能习题作业搜索策略I习题答案第三章搜索策略课后习题及答案⼀、选择题：1. 启发式搜索中，通常OPEN表上的节点按照它们f函数值的_____顺序排列。
（ D ）A平均值 B 递减 C 最⼩ D递增2. 按尼尔逊(Nilsson)提出的有序搜索基本算法指出,⼀个节点的希望程度⼤，则f值_____。
（ B ）A 不变化B ⼩C ⼤D 为03. 如果重排OPEN表是依据f(x)=g(x)+h(x)进⾏的，则称该过程为_____。
（ B ）A A*算法B A算法 C有序搜索 D启发式搜索4. 在与或树和与或图中，我们把没有任何⽗辈节点的节点叫做_____。
（ C ）A 叶节点 B端节点 C根节点 D 起始节点5. 对于⼋数码问题：起始棋局 —> ⽬标局棋2 83 1 2 31 6 4 8 47 5 7 6 5取h(n)=W(n)， W(n)⽤来计算对应于节点n的数据库中错放的棋⼦个数。
请问需要扩展多少个节点才能到达⽬标？（ C ）A 20B 13C 6D 116. α-β剪枝技术中，⼀个MIN节点的β值等于其后继节点当前（）的最终倒推值。
（ A ）A 最⼩B 最⼤C 平均D α值7. α-β剪枝技术中，“或”节点n的α值如果不能降低其⽗节点的β值，则对节点n以下的分枝可停⽌搜索，并使节点n的倒推值为α。
这种剪枝称为_____。
（ A ）A β剪枝B α剪枝C α-β剪枝 D极⼩极⼤分析法8. 宽度优先搜索⽅法能够保证在搜索树中找到⼀条通向⽬标节点的_____途径(如果有路径存在时)。
（ B ）A 可⾏B 最短C 最长D 解答9. A*算法是⼀种_____。
（ ABD ）A 图搜索策略B 有序搜索算法C 盲⽬搜索D 启发式搜索10. 应⽤某个算法(例如等代价算法)选择OPEN表上具有最⼩f值的节点作为下⼀个要扩展的节点。
这种搜索⽅法的算法就叫做_____。
（ C ）A 盲⽬搜索B 深度优先搜索C 有序搜索算法D 极⼩极⼤分析法⼆、填空题：1. OPEN表⽤于存放未扩展的节点，CLOSED表存放_已扩展_的节点。
人工智能之搜索策略介绍课件
游戏AI：启发式搜 索策略在游戏中用
3 于寻找最优策略， 如国际象棋、围棋 等棋类游戏的AI算 法。
任务调度：启发式 搜索策略在任务调
2 度中用于优化任务 分配，如最小化任 务完成时间和资源 消耗。
机器人控制：启发 式搜索策略在机器
4 人控制中用于规划 机器人运动路径， 如自主导航和避障。
务调度、资源分配等。
启发式搜索策略的分类
局部搜索策略：只考虑当前状态
01
附近的解空间 全局搜索策略：考虑整个解空间
02
的所有状态 启发式搜索策略：根据问题特点， 03 选择合适的搜索策略 自适应搜索策略：根据搜索过程
04
中的信息，动态调整搜索策略
启发式搜索策略的应用实例
路径规划：启发式 搜索策略在路径规
强化学习搜索 策略：将强化 学习和搜索策 略相结合，以 实现更优的决 策和行动
强化学习搜索策略的分类
01 基于模型的搜索策略：使
用模型来预测状态和动作 的价值，如Q-learning 和Deep Q-Networks。
02 基于策略的搜索策略：直
接优化策略，如Policy Gradients和ActorCritic方法。
游戏AI：游戏策略、游戏 角色行为等
机器人控制：机器人路径 规划、机器人行为控制等
启发式搜索策略的定义
1
启发式搜索策略是一种基于 启发式信息的搜索策略。
2
它通过使用启发式信息来指 导搜索过程，以减少搜索空
间，提高搜索效率。
3
启发式信息可以是问题领域 的知识、经验或启发式函数。
4
启发式搜索策略广泛应用于 各种问题，如路径规划、任
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125 74
863
123 74
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•
初始状态
目标状态
• 图 八数码题的爬山局部极大值
• 初始状态处于局部极大值，无法搜索。
3.3 回溯策略 回溯策略是试探性的控制方式，需要记住一条路径。 • 例：皇后问题
Q Q
Q Q
()
Q ()
((1,2))
Q Q
Q
((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4))
((1,2) (2,4))
((1,1) (2,4) (3.2))
在3×3的棋盘上，有八个将牌和一个空格，每一个将 牌都标有1—8中的某一个数码，空格周围的将牌可 向空格移动，求解的问题是：有一个初始布局和一 个目标布局，问如何移动将牌，从初始布局达到目 标。
综合数据库：我们用二维数组来表示3×3 的棋盘。
283
123
164
84Leabharlann 75765初始状态 目标状态
规则集合：可用四条产生式规则代表四种走法： 空格左移、空格上移、空格右移、空格下移 设用Bij表示表中第i行第j列的数码，u、v表示空格所 在的行列数，空格用0表示，则空格左移的规则定义 如下： IF ｖ－１≧１ THEN Buv︰=Bu(v-1)∧Bu(v-1)=0
Q ()
((1,1))
((1,2))
((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4))
((1,1) (2,4) (3.2))
() ((1,1))
((1,2))
Q Q
((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4))
((1,2) (2,4))
((1,1) (2,4) (3.2))
() ((1,1))
2.简单，易于操作。
• 3.1.2 举例
• 推销员问题
• 图为五城市推销员问题，求从A出发经其它几个 城市B、C、D、E回到A的最短路径。
• 综合数据库可用作为城市名的字母组成的表L来 表示，初始只包括城市A。
•
•
7 • B 10
• A• 13 7
•E
•
10 6•C 10 9 6
•
5 •D
图 推销员问题
• 建立了问题描述之后，就可以通过控制策略， 对状态空间进行搜索，求得一个解。
3.1.3 控制策略分类
控制策略分为两类：不可撤回的方式和试探方式 不可撤回的方式：选择一条适用的规则并应用它时， 不必为以后重新考虑做准备。 试探方式：选择一条适用的规则执行，但需为以后 应用另一条规则做准备。 试探方式也可分为两种：回溯式和图搜索式 回溯式：在选择一条规则时要建立一个回溯点，当 计算遇到困难，不能得到一个解时，使状态返回原 来的回溯点上，从那里改选另一条可应用规则。 图搜索：同时记住几个规则序列及其产生的结果。
第三章 状态空间搜索策略
3.1状态空间表示
被求解的问题： 一类容易形式化，但复杂度较高，可利用的领域知 识较少的问题。 一类复杂度较低，可利用的领域知识较多，但不容 易形式化的问题。 第一类更适于使用状态空间法求解。 状态空间法：找出所求问题的各种状态，通过对可 能的状态空间的搜索求得一个解。
3.1.1 状态的描述
• 设：not-visit(x,L): x是未去过的城市,不在表L中 为真.
• visit-all(L):所有城市名已在表中为真 • Move(x,L):将x加入表L中，表示已到x。 • 规则集： • 规则1:IF not-visit(x,L) THEN Move(x,L) • 规则2:IF visit-all(L) THEN Move(A,L)
3.2 不可撤回方式 这种方式是利用问题给出的局部知识来决定如何选取 规则，不必考虑撤回已用的规则。这种控制策略的优 点是控制简单，是启发式策略。
3.2.1爬山法
爬山法就是利用高度随位置变化的函数引导爬山。
爬山法只有在登单峰的山时才有效，如遇到多峰、山 脊或平顶时，并不总是有效。
我们以八数码游戏为例加以说明。
Q Q
Q
() ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4)) ((1,1) (2,4) (3.2))
Q Q
Q () ((1,1))
((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4))
((1,1) (2,4) (3.2))
() ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4)) ((1,1) (2,4) (3.2))
搜索策略： 不在位将牌个数：当前状态与目标状态对应
位置逐一比较后有差异的将牌个数。
计算举例:
123 283 81 6 44 7 55 76
有差异的将牌个数=4
我们定义一个描述状态的函数-W(n)，其中， n表示任一状态，W(n)的值为不在位将牌个数。
初始状态的函数值为-4，目标状态的函数值 为0。爬山法选取规则的原则：选取使用规则后 生成的新状态的函数值有最大增长的规则，如 没有使函数值增长的规则，则选取使函数值不 减少的规则，若这种规则也没有，则过程停止。
使用爬山法过程如下：
283 164 75
283 14 765
23 184 765
23 184 765
123 84
765
123 84 765
283 14
765
813 24
765
83 214 765
83 214 765
813 24 765
13 824 765
13 824 765
123 84 765
• 从上述过程可知，用不可撤回方式（爬山策略） 可找到通往目标的路径，控制简单是其优点，
((1,1))
() ((1,1)) ((1,1) (2,3))
Q Q
Q () ((1,1))
((1,1) (2,3))
() ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4))
Q Q
() ((1,1)) ((1,1) (2,3)) ((1,1) (2,4)) ((1,1) (2,4) (3.2))
任何类型的数据结构都可以描述问题的状态:符 号串、向量、二维数组、树、表格等。 起始状态：现状或已知条件 目标状态：一个或多个要达到的目标 中间状态：求解过程中的状态 状态空间：所有可能的状态集合 问题求解：从起始状态出发，经过一系列操作 交换，达到目标状态，即状态空间搜索问题。 状态转换：靠规则实现。 选择状态描述的原则：1.状态数目尽量要少。