人工智能6第六章-与或树的搜索策略_搜索的完备性与效率 (2)
人工智能博弈树的搜索.pptx
正在与深蓝下棋的卡斯帕罗夫
1.概述
博弈问题特点： 双人对弈，轮流走步。 信息完备，双方所得到的信息是一样的。 零和，即对一方有利的棋，对另一方肯定 是不利的，不存在对双方均有利或无利的 棋。
1.概述
博弈的特性 ① 两个棋手交替地走棋 ； ② 比赛的最终结果，是赢、输和平局中的
一种； ③ 可用图搜索技术进行，但效率很低； ④ 博弈的过程，是寻找置对手于必败态的
若P是MAX获胜的格局，则f(p)=+∞ ； 若P是MIN获胜的格局，则f(p)＝-∞ 。
3.极小极大搜索过程
当前棋局f(p)=2
估计函数 f(p)=(所有空格都放上MAX的棋子之后，MAX的三子 成线(行、列、对角)数)－(所有空格都放上MIN的棋子之后， MIN的三子成线(行、列、对角)的总数)
MAX节点和MIN节点
命名博弈的双方，一方为“正方”，对每 个状态的评估都是对应于该方的输赢的。 例如，赢2个，输1个等，都是指正方的。 正方每走一步，都在选择使自己赢得更多 的节点，因此这类节点称为“MAX”节点；
3Байду номын сангаас极小极大搜索过程
另一方为“反方”，对每个状态的评估 都是对应于对手的输赢的。例如，赢2个， 输一个，其实是指自己输2个，赢1个的。 反方每走一步，都在选择使对手输得更 多的节点，因此这类节点称为“MIN”节 点。
对各个局面进行评估
评估的目的：对后面的状态提前进行考虑，并 且以各种状态的评估值为基础作出最好的走棋 选择。
评估的方法：用评价函数对棋局进行评估。赢 的评估值设为+∞，输的评估值设为-∞，平局 的评估值设为0。
评估的标准：由于下棋的双方是对立的，只能 选择其中一方为评估的标准方。
人工智能之搜索策略介绍课件
实现搜索策略的优化
2
步骤：初始化种群、计算适应 度、选择、交叉、变异、迭代
3
优点：全局搜索能力强，能够 找到最优解
4
缺点：计算复杂度高，收敛速 度慢，容易陷入局部最优解
搜索策略的优化
优化目标
01 提高搜索效率：减少搜索 时间，提高搜索结果的准 确性
01
02
03
信息检索：搜索引擎、 路径规划：地图导航、 问题求解：数学问题、
学术论文检索等
物流配送等
逻辑问题等
04
05
06
游戏AI：棋类游戏、 电子游戏等
机器人控制：自主导 航、路径规划等
优化问题：生产调度、 资源分配等
搜索策略的实现
启发式搜索
概念：根据问题特点，选择 合适的搜索策略，提高搜索
效率
01
03
02
剪枝策略：提前 终止无效或低效 的搜索路径，提 高搜索效率
04
自适应搜索：根 据搜索过程中的 反馈信息，动态 调整搜索策略， 提高搜索效果
优化效果评估
准确率：衡量搜索 结果的准确性
召回率：衡量搜索 结果中相关结果的
比例
速度：衡量搜索算 法的执行效率
稳定性：衡量搜索 算法在不同数据集
上的表现一致性
演讲人
人工智能之搜索策略介 绍课件
目录
01. 搜索策略概述 02. 搜索策略的实现 03. 搜索策略的优化 04. 搜索策略的应用案例
搜索策略概述
搜索策略的定义
搜索策略是指在解
1 决一个问题时，如 何找到最优解或近 似最优解的方法。
搜索策略可以分
2 为两类：无信息 搜索和有信息搜 索。
人工智能概论知识表示(与或树表示法)
2. 问题归约的与／或树表示
（6）解树 • 解树是一个由可解节点构成，并
且可由这些可解节点推出初始节 点（它对应着原始问题）也为可 解节点的子树。在解树中一定包 含初始节点。 • 例如，在图所给出的与／或树中， 用粗线表示的子树就是它的一个 解树。 • 该图中的节点Ｐ为原始问题节点， 标有ｔ的节点是终止节点。由可 解节点的定义，可以容易推知原 始问题Ｐ为可解节点。
知识表示
与/或树表示法
与／或树表示法
• 与／或树是不同于状态空间法的另外一种用于表示问题及 其求解过程的形式化方法，通常用于表示比较复杂的问题 求解。
• 在现实的问题求解过程中，当所要求解的问题比较复杂时， 如果采取直接求解的方法，往往比较困难，这时，人们通 常会采取一种分解或变换的思想，将复杂问题分解或转化 为一系列本原问题，然后通过对这些本原问题的求解来实 现对原问题的求解。
2.把一个复杂问题变换为若干个与之等价的 新问题时，可用一个“或树”来表示这种变 换。例如，设问题Ｐ可以变换为三个新问题 Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３中的任何一个，即它与这三 个新问题中的任何一个等价，则Ｐ与它们之 间的关系可用如图所示的一个“或树”来表 示。在这个“或”树中，用相应的节点表示 Ｐ、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３；并用三条有向边分别 将Ｐ和Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３连接起来，它表示Ｐ １、Ｐ２、Ｐ３是与Ｐ等价的三个新问题。图 中的有向边不用小弧线连接，它表示Ｐ１、 Ｐ２、Ｐ３之间是“或”的关系，即节点Ｐ 为“或”节点。
该节点是一个终止节点。 该节点是一个“或”节点，且其子节点中至少有一个为可解
节点。 该节点是一个“与”节点，且其子节点全部为可解节点。
• 同样，满足下列条件之一的节点为不可解节点：
该节点是一个端节点，但却不是终止节点。 该节点是一个“或”节点，但其子节点中没有一个是可解节
人工智能6第六章-与或树的搜索策略_搜索的完备性与效率 (2)
希望树
希望树的定义
选择待扩展节点时，挑选有希望成为最优 解树一部分的节点进行扩展，保证任一时刻 求出的部分解树的代价都是最小的。
例：与/或树的宽度优先搜索
Step3：扩展3得到5、B，都不是终叶节点，接 着扩展4。
Step4：扩展4得到A、t2。
t过2是程终标叶出节4、点2，均标为示可4解为节可点解。节点。应用可解标示
还不能确定1为可解节点。此时5号节点是OPEN表 中的第一个待考察的节点，所以下一步扩展5号节 点。
OPEN ……
– 如果x是“或”节点，y1， y2， …， yn是它的子节点，则具有
min
1i n
c x, yi h yi
值的那个子节点yi也应在希望树中。
– 如果x是“与”节点，则它的全部子节点都应在希望树中。
有序搜索算法流程
(1)把初始节点S放入OPEN表中。 (2)根据当前搜索树中节点的代价求出以S为根的希望
如果x不可扩展，且不是终叶节点，则定义：h(x)=
如果x是“或”节点，y1， y2， …， yn是它的子节点，则x的代价为：
h
x
min
1i n
c
x,
yi
h
yi
如果x是“与”节点．则x的代价有两种计算方法：
※和代价法
n
h x c x, yi h yi i 1
※最大代价法
h
x
max
1i n
c
x,
宽度优先搜索算法流程
搜索策略
6.1.3 与/或树表示法
与/或树是用于表示问题及其求解过程的另一种方法，通 常用于表示比较复杂问题的求解。 对于一个复杂问题，直接求解往往比较困难。此时可通过 下述方法进行简化：
分解 把一个复杂问题分解为若干个较为简单的子问题，每个子问题又 可继续分解。重复此过程，直到不需要再分解或者不能再分解为 止。如此形成“与”树。 等价变换 利用同构或同态的等价变换，把原问题变换为若干个较为容易求 解的新问题。如此形成“或”树。
2,3 3,3 1,3 1,2 3,2 A(3,2) 2,2
采用状态空间表示方法，首先要把问题的一切状态都表示出 来，其次要定义一组算符。 问题的求解过程是一个不断把算符作用于状态的过程。如果 在使用某个算符后得到的新状态是目标状态，就得到了问题 的一个解。这个解就是从初始状态到目标状态所采用算符的 序列。使用算符最少的解称为最优解。 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就可能有多个。此时首先对哪一个状 态进行操作，就取决于搜索策略。
7. 8.
按某种搜索策略对OPEN表中的节点进行排序； 转第2步。
一些说明
一个节点经一个算符操作后一般只生成一个子节点。但适用于 一个节点的算符可能有多个，此时就会生成一组子节点。这些 子节点中可能有些是当前扩展节点的父节点、祖父节点等，此 时不能把这些先辈节点作为当前扩展节点的子节点。 一个新生成的节点，它可能是第一次被生成的节点，也可能是 先前已作为其它节点的子节点被生成过，当前又作为另一个节 点的子节点被再次生成。此时，它究竟应选择哪个节点作为父 节点？一般由原始节点到该节点的代价来决定，处于代价小的 路途上的那个节点就作为该节点的父节点。 在搜索过程中，一旦某个被考察的节点是目标节点就得到了一 个解。该解是由从初始节点到该目标节点路径上的算符构成。 如果在搜索中一直找不到目标节点，而且OPEN表中不再有可 供扩展的节点，则搜索失败。 通过搜索得到的图称为搜索图，搜索图是状态空间图的一个子 集。由搜索图中的所有节点及反向指针所构成的集合是一棵树， 称为搜索树。根据搜索树可给出问题的解。
与或树的搜索策略搜索的完备性与效率(PPT43张)
……
……
例：与/或树的宽度优先搜索
Step3：扩展3得到5、B，都不是终叶节点，接着扩展4。
Step4：扩展4得到A、t2。
t2是终叶节点，标示4为可解节点。应用可解标示过程标出4、 2均为可解节点。 还不能确定1为可解节点。此时5号节点是OPEN表中的第一 个待考察的节点，所以下一步扩展5号节点。
深度优先搜索规定一个深度界限，使搜索在规定范围内
进行。
有界深度优先搜索算法流程
1. 2. 3. 4.
把初始节点S放人OPEN表。
把OPEN表中第一个节点n取出，放入CLOSLD表。
如果n的深度深度界限，转第(5)步的第①点。 如果n 可扩展，做下列工作： ①扩展n，将子节点放入OPEN表首部，配置父指针，在 标示过程使用。 ②若子节点中有终叶节点，标示其为可解节点，对其先辈 节点应用可解标示过程进行标示。若S被标示为可解， 得到解树，成功退出搜索；若无法确定S为可解节点， 从OPEN表中删去有可解先辈的节点。 ③转第(2)步。
有界深度优先搜索算法流程
5.
如果n不可扩展，则做下列工作：
①标示n为不可解节点。
②应用不可解标示过程对 n的先辈节点中不可解节点进行 标示。如果S被标示为不可解节点，则搜索失败退出；如 果不能确定S为不可解节点，则从OPEN表中删去有不可 解先辈的节点。 ③转第(2)步。
例：与/或树的深度优先搜索
一般搜索过程流程
(1)把原始问题作为初始节点S，并把它作为当前节点。
(2)应用分解或等价变换算符对当前节点进行扩展。
(3)为每个子节点设置指向父节点的指针。 (4)选择合适子节点作为当前节点，反复执行第(2)、(3)步， 在此期间多次调用可解标示过程和不可解标示过程，直 到初始节点被标示为可解节点或不可解节点为止。
人工智能课后习题第6章 参考答案
第6章不确定性推理参考答案6.8 设有如下一组推理规则:r1: IF E1THEN E2 (0.6)r2: IF E2AND E3THEN E4 (0.7)r3: IF E4THEN H (0.8)r4: IF E5THEN H (0.9)且已知CF(E1)=0.5, CF(E3)=0.6, CF(E5)=0.7。
求CF(H)=?解：(1) 先由r1求CF(E2)CF(E2)=0.6 × max{0,CF(E1)}=0.6 × max{0,0.5}=0.3(2) 再由r2求CF(E4)CF(E4)=0.7 × max{0, min{CF(E2 ), CF(E3 )}}=0.7 × max{0, min{0.3, 0.6}}=0.21(3) 再由r3求CF1(H)CF1(H)= 0.8 × max{0,CF(E4)}=0.8 × max{0, 0.21)}=0.168(4) 再由r4求CF2(H)CF2(H)= 0.9 ×max{0,CF(E5)}=0.9 ×max{0, 0.7)}=0.63(5) 最后对CF1(H )和CF2(H)进行合成，求出CF(H)CF(H)= CF1(H)+CF2(H)+ CF1(H) × CF2(H)=0.6926.10 设有如下推理规则r1: IF E1THEN (2, 0.00001) H1r2: IF E2THEN (100, 0.0001) H1r3: IF E3THEN (200, 0.001) H2r4: IF H1THEN (50, 0.1) H2且已知P(E1)= P(E2)= P(H3)=0.6, P(H1)=0.091, P(H2)=0.01, 又由用户告知：P(E1| S1)=0.84, P(E2|S2)=0.68, P(E3|S3)=0.36请用主观Bayes方法求P(H2|S1, S2, S3)=?解：(1) 由r1计算O(H1| S1)先把H1的先验概率更新为在E1下的后验概率P(H1| E1)P(H1| E1)=(LS1× P(H1)) / ((LS1-1) × P(H1)+1)=(2 × 0.091) / ((2 -1) × 0.091 +1)=0.16682由于P(E1|S1)=0.84 > P(E1)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S1下的后验概率P(H1| S1)和后验几率O(H1| S1)P(H1| S1) = P(H1) + ((P(H1| E1) – P(H1)) / (1 - P(E1))) × (P(E1| S1) – P(E1))= 0.091 + (0.16682 –0.091) / (1 – 0.6)) × (0.84 – 0.6)=0.091 + 0.18955 × 0.24 = 0.136492O(H1| S1) = P(H1| S1) / (1 - P(H1| S1))= 0.15807(2) 由r2计算O(H1| S2)先把H1的先验概率更新为在E2下的后验概率P(H1| E2)P(H1| E2)=(LS2×P(H1)) / ((LS2-1) × P(H1)+1)=(100 × 0.091) / ((100 -1) × 0.091 +1)=0.90918由于P(E2|S2)=0.68 > P(E2)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S2下的后验概率P(H1| S2)和后验几率O(H1| S2)P(H1| S2) = P(H1) + ((P(H1| E2) – P(H1)) / (1 - P(E2))) × (P(E2| S2) – P(E2))= 0.091 + (0.90918 –0.091) / (1 – 0.6)) × (0.68 – 0.6)=0.25464O(H1| S2) = P(H1| S2) / (1 - P(H1| S2))=0.34163(3) 计算O(H1| S1,S2)和P(H1| S1,S2)先将H1的先验概率转换为先验几率O(H1) = P(H1) / (1 - P(H1)) = 0.091/(1-0.091)=0.10011再根据合成公式计算H1的后验几率O(H1| S1,S2)= (O(H1| S1) / O(H1)) × (O(H1| S2) / O(H1)) × O(H1)= (0.15807 / 0.10011) × (0.34163) / 0.10011) × 0.10011= 0.53942再将该后验几率转换为后验概率P(H1| S1,S2) = O(H1| S1,S2) / (1+ O(H1| S1,S2))= 0.35040(4) 由r3计算O(H2| S3)先把H2的先验概率更新为在E3下的后验概率P(H2| E3)P(H2| E3)=(LS3× P(H2)) / ((LS3-1) × P(H2)+1)=(200 × 0.01) / ((200 -1) × 0.01 +1)=0.09569由于P(E3|S3)=0.36 < P(E3)，使用P(H | S)公式的前半部分，得到在当前观察S3下的后验概率P(H2| S3)和后验几率O(H2| S3)P(H2| S3) = P(H2 | ¬ E3) + (P(H2) – P(H2| ¬E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)由当E3肯定不存在时有P(H2 | ¬ E3) = LN3× P(H2) / ((LN3-1) × P(H2) +1)= 0.001 × 0.01 / ((0.001 - 1) × 0.01 + 1)= 0.00001因此有P(H2| S3) = P(H2 | ¬ E3) + (P(H2) – P(H2| ¬E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)=0.00001+((0.01-0.00001) / 0.6) × 0.36=0.00600O(H2| S3) = P(H2| S3) / (1 - P(H2| S3))=0.00604(5) 由r4计算O(H2| H1)先把H2的先验概率更新为在H1下的后验概率P(H2| H1)P(H2| H1)=(LS4× P(H2)) / ((LS4-1) × P(H2)+1)=(50 × 0.01) / ((50 -1) × 0.01 +1)=0.33557由于P(H1| S1,S2)=0.35040 > P(H1)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S1,S2下H2的后验概率P(H2| S1,S2)和后验几率O(H2| S1,S2)P(H2| S1,S2) = P(H2) + ((P(H2| H1) – P(H2)) / (1 - P(H1))) × (P(H1| S1,S2) – P(H1))= 0.01 + (0.33557 –0.01) / (1 – 0.091)) × (0.35040 – 0.091)=0.10291O(H2| S1,S2) = P(H2| S1, S2) / (1 - P(H2| S1, S2))=0.10291/ (1 - 0.10291) = 0.11472(6) 计算O(H2| S1,S2,S3)和P(H2| S1,S2,S3)先将H2的先验概率转换为先验几率O(H2) = P(H2) / (1 - P(H2) )= 0.01 / (1-0.01)=0.01010再根据合成公式计算H1的后验几率O(H2| S1,S2,S3)= (O(H2| S1,S2) / O(H2)) × (O(H2| S3) / O(H2)) ×O(H2)= (0.11472 / 0.01010) × (0.00604) / 0.01010) × 0.01010=0.06832再将该后验几率转换为后验概率P(H2| S1,S2,S3) = O(H1| S1,S2,S3) / (1+ O(H1| S1,S2,S3))= 0.06832 / (1+ 0.06832) = 0.06395可见，H2原来的概率是0.01，经过上述推理后得到的后验概率是0.06395，它相当于先验概率的6倍多。
人工智能概论(新)
一、单选(共计50分,每题2.5分)1、卷积神经网络的激活函数是（）。
A. 阶跃函数B. S型函数C. ReLU函数D. 线性函数错误:【C】2、BP神经网络的激活函数是（）。
A. 阶跃函数B. S型函数C. ReLU函数D. 线性函数错误:【B】3、如果八数码问题的启发式函数定义为当前格局与目标格局位置不符的数码数目，请问以下当前状态的启发式函数值（）A. 3B. 4C. 4D. 6错误:【A】4、以下第一个被提出的神经元数学模型是（）。
A. M-P模型B. BP模型C. Hopfield模型D. CNN模型错误:【A】5、刘明的母亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（mother（Liuming））这里mother（Liuming）是（）。
A. 常量B. 变元C. 函数D. 一元谓词错误:【C】6、轮盘选择方法中，适应度函数与选择概率的关系是（）。
A. 正比例相关B. 负比例相关C. 指数相关D. 不相关错误:【A】7、已知CF1(H)=-0.5 CF2(H)=0.3,请问结论H不确定性的合成CF1,,2(H)=?（）。
A. -0.2B. -0.15C. -0.8D. -0.29错误:【D】8、MYCIN系统中使用不确定推理，规则E→H由专家指定其可信度CF（H，E），若E不支持结论H为真，那么可以得到以下结论？（）。
A. CF（H，E）=0B. CF（H，E）>0C. CF（H，E）<0D. CF（H，E）=-1错误:【C】9、李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是（）。
A. 常量B. 变元C. 函数D. 一元谓词错误:【C】10、在遗传算法中，将所有妨碍适应度值高的个体产生，从而影响遗传算法正常工作的问题统称为（）。
A. 优化问题B. 迭代问题C. 功能问题D. 欺骗问题错误:【D】11、在当前人工智能领域主要使用的程序设计语言是（）。
与或树的搜索策略搜索的完备性与效率
与或树的搜索策略搜索的完备性与效率
一、完备性
1、广度优先（BFS）
广度优先（BFS）是一种完全算法，用来与或树上的解决方案。
该算
法从根节点开始，按照“先远后近”的原则，沿着树的宽度遍历整个树，
直到找到一个可行解或者确定所有节点均不可行为止。
广度优先的优点在于，它可以保证找到的是最优解，因为它会从根节点开始，同时也可以保
证的完备性，即可以保证找到树中所有可行的解。
2、深度优先（DFS）
深度优先（DFS）是一种完全算法，用于与或树上的解决方案。
该算
法从其中一节点开始，按照“先进后出”的原则，沿着树的深度遍历整个树，直到找到可行解或者确定所有节点均不可行为止。
深度优先的优点在于，它可以到所有可行解，即使有多个解，也可以保证最终结果的完备性。
二、效率
1、广度优先（BFS）
广度优先（BFS）的时间复杂度为O(n^3)，其中n为树的节点数量。
广度优先需要遍历整棵树，在过程中，需要从根节点到每一个节点，而且
有可能会访问同一个节点多次，所以用时较长。
2、深度优先（DFS）
深度优先（DFS）的时间复杂度为O(n)。
与或图搜索策略
注意：终止节点一定是端节点，但端节点不一定是终 止节点。
10
可解节点: 6. 可解节点:节点须满足下列 条件之一： (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； 7.不可解节点: 不可解节点: 不可解节点 关于可解节点的三个条件全部不满足的节点称为不可 解节点。 8.解树 解树: 解树 由可解节点所构成,并且由这些可解节点可推出初 始节点(它对应于原始问题)为可解节点的子树.
11
可解性判别
1 3 2 4 B 5 t1
t4
t3 t2 A
12
可解性判别
S0
A D
B C 3 G L M 3 0 0 2 2 2 E 2 H F
2
2
13
例题
三阶梵塔
C B A
（1,1,1）
三元组
(i, j, k)
i 代表金盘C所在的杆号；j代表金盘B所在的 杆号；k代表金盘A所在的标号。
14
1 3 2 4 5 t1
3) 4)
t4
t3 t2 A
5)
此时，closed 表就是由节点1,2,3,4,5和t1,t2,t3,t4构成的解树，如图中粗线所示。
22
与／或树的深度优先搜索算法
1、把初始节点S0放入OPEN表； 2、移出为OPEN表的第一个节点N放入CLOSED表，并冠以序号n； 3 、如果节点N 的深度大于等于深度界限,则转第5部的第(1); 4、若节点N可扩展，则做下列工作：
t5 G 2 1 t4 F t3 E 1 D 2 3 B 2 1 2 c S0 2 5 A 6 t1
目标 目标
9
其它几个概念与术语
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
AI_06搜索策略
2
6.1.2 状态空间表示法
➢ 状态空间表示法：是由“状态”和“算符”来表 示问题的一种方法。
➢ 状态：描述问题求解过程中任一时刻状况的数据 结构，一般用一组变量的有序组合表示： Sk=(Sk0,Sk1…) 当每一个分量确定时，就得到一个具体的状态。
p
p1 p2 p3
10
6.1.3 与/或树表示法
➢ 本原问题：不能再分解或变换，而且直接可解的 子问题为本原问题。
➢ 端节点：在与/或树中，没有子节点的节点称为 端节点。
➢ 终止节点：本原问题对应的节点称终止节点，终 止节点一定是端节点，反之不然。
➢ 可解节点：满足下列条件之一
▪ 它是一个终止节点。
题的解，成功退出； （5）如果节点n的深度d(n)=dm，则转第（2）步； （6）若节点n不可扩展，则转第（2）步； （7）扩展节点 n，将其子节点放入 Open表的首部，
并为每一个子节点设置指向父节点的指针，然后 转第（2）步。
(1,1,1)(1,2,2)
(1,2,2) (3,2,2) (3,2,2) (3,3,3)
(1,1,1)(1,1,3) (1,1,3)(1,2,3) (1,2,3)(1,2,2)
(3,2,2)(3,2,1) (3,2,1)(3,3,1) (3,3,1)(3,3,3)
有七个终止节点，对应七个本原问题，本原问题的 解左至右顺序。
23
813
2
4
765
24
283
7
4
615
9 23 184 765
10 28 143 765
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
人工智能搜索策略
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与或图搜索
2 解图 解图代价 能解节点和不能解节点的定义
1解图——与或图记为G任一节点记为n到终节点集合的 解图记为G‘是G的子图
1若n是终节点;则G‘就由单一节点n构成； 2若n有一K连接指向子节点n1;n2;…nk;且每个子
节点都有到终节点集合的解图;则G‘由该k连接和所 有这些相应于子节点的解图构成; 3否则不存在n到终节点集合的解图
与或图中存在或关系;会有多个候选的局部解图；
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与或图搜索
2 解图 解图代价 能解节点和不能解节点的定义
2解图代价 ——以Cn指示节点n到终节点集合解图的代 价;并令K连接的代价就为K; 则
1若n是终节点;则Cn = 0；
2若n有一K连接指向子节点n1;n2;…nk;且这些子
节点每个都有到终节点集合的解图;则
5
Cn = K + Cn1 + Cn2 + … + Cnk
梵塔问题
子问题间有交互作用; 问题分解注意正确的顺序
1;1;13;3;3
1
1;1;12;2;1
2
7
1;1;13;1;1 4
2;2;31;2;3
9
3
3;2;12;2;1
8 1;3;33;3;3
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3;1;13;2;1
1;2;31;3;3
与或图搜索
• 爬山法对于单一极值问题登单一山峰十分有效而又简便;对于具有多极值的问
题无能为力——会错登上次高峰而失败：不能到达最高峰
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2
回溯策略和爬山法
2回溯策略
人工智能搜索策略 优质课件
CLOSED表：CLOSED表则是用来存放将要扩展或已经扩展 的节点，所以它被称为已扩展节点表。
4.状态空间的一般搜索过程描述如下:
1) 把为初G；始节点S0放入OPEN表，并建立目前只包含S0的图，记
2) 检查OPEN表是否为空，若为空则问题无解，退出。
3) 把 OPEN 表的第一个节点取出并放入 CLOSED 表，并记该 节点为节点 n；
3.2.1状态空间的一般搜索过程
5.搜索过程举例：
S0
1
62
3
4
5
实心黑点代表已扩展了节点，它 们位于CLOSED表上；空心圆圈 代表未扩展的节点，它们位于 OPEN表上；有向边旁边的箭头 是指向父节点的指针，它们是在 第 6) 步形成的。
假设现在要扩展节点 1，并且 只生成单一的后继节点 2 。但 是目前节点 2 已有父节点 3， 即节点 2 在先前扩节点 3 时已 被生成了，现在又作为节点 1 的后继节点被再次生成。
3.1.1 什么是搜索 (What’s search)
问题求解系统可在两种基本情况下运用启发式策略：
1. 一个问题由于在问题陈述和数据获取方面固有的模糊性，可 能会使它没有一个确定的解，即它是一个模糊系统。
2. 虽然一个问题可能有确定解，但是求解过程中的搜索代价将 令人难以接受，在很多问题中，其状态空间特别大，搜索中 生成扩展的状态数会随着搜索的深度呈指数级增长。在这种 情况下，穷尽式搜索策略如宽度优先和深度优先搜索，在一 个给定的较实际的时空内很可能得不到最终的解，而启发式 策略则通过引导搜索向最有希望的方向进行来降低搜索复杂 度。通过仔细考虑，删除某些状态及其后裔，启发式策略可 以消除组合爆炸，并得到令人能接受的解。
如果有，则说明搜索成功，从初始状态到目标状 态的一系列算符即是问题的解；
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例：与/或树的深度优先搜索
对与/或树进行有界深度优先搜索，并规定深度界 限为4，则扩展节点的顺序是：1，3，B，5，2，4
解树与宽度优先搜索相同。
与/或树的深度、宽度优先搜索特点
• 都是盲目搜索。
• 搜索从初始节点开始，先自上而下进行搜索，寻找 终叶节点及端点节，然后再自下而上进行标示。一 旦初始节点被标示为可解或不可解节点，搜索就不 再继续进行。
宽度优先搜索算法流程
宽度优先搜索算法流程
例：与/或树的宽度优先搜索
例：终设叶有节如点图，所A和示B的是与不/可或解树的，端其节中点t1，。t2，t3，t4均为 试采用与/或树的宽度优先搜索法对该图进行搜索。
例：与/或树的宽度优先搜索
Step1：扩展1号节点，得到2、3号节点。
2、3都不是终叶节点，接着扩展2。
3.2 与/或树的搜索策略
• 一般搜索过程 • 宽度优先搜索 • 深度优先搜索 • 有序搜索 • 博弈树搜索
• -剪枝技术
可解节点与不可解节点
在与/或树上执行搜索过程，目的在于表明起始节点有解或无解。
可解节点的递归定义为：
终叶节点是可解节点，直 接和本原问题相关连；
非终叶节点含有“或”子 节点时，只要子节点中有 一个是可解节点，该非终 叶节点便为可解节点；
节点应用可解标示过程进行标示。若S被标示为可 解，
得到解树，成功退出搜索；若无法确定S为可解节 点，
从OPEN表中删去有可解先辈的节点。 ③转第(2)步。
有界深度优先搜索算法流程
5. 如果n不可扩展，则做下列工作：
①标示n为不可解节点。
②应用不可解标示过程对n的先辈节点中不可 解节点进行标示。如果S被标示为不可解节点， 则搜索失败退出；如果不能确定S为不可解节 点，则从OPEN表中删去有不可解先辈的节点。
OPEN 1 2,3 3
CLOSED
1 2,1
例：与/或树的宽度优先搜索
Step3：扩展2，得到4、t1。 t1是终叶节点，标示为可解节点，应用可解标
示过程，对其先辈节点中的可解节点进行标示。
t1的父节点是“与”节点，仅由t1可解不能确 定2是否可解，应继续搜索。
OPEN …… 3,4
……
CLOSED …… 2,1 t1,2,1 ……
– 由这个搜索过程所形成的节点和指针结构称为搜索树。 – 搜索中，通过可解标示过程确定初始节点是可解的，
则由此初始节点及其下属的可解节点就构成了解树。
提高与/或树搜索效率的两个性质
与/或搜索有两个特有性质，可用来提高搜索效率：
• 如果已确定某个节点为可解节点，其不可解的后裔节点不再有 用，可从搜索树中删去；
非终叶节点含有“与”子 节点时，只有子节点全为 可解节点时，该非终叶节 点才是可解节点。
不注可意解：终节叶点节的点定一义定为是：端节点，
但端关节于点可不解一定节是点终的叶三节个点条。件全 部不满足的节点，称为不可解 节点；
由可解子节点来确定先辈节点是 否为可解节点的过程称为可解标 示过程。
由不可解子节点来确定先辈节点 是否为可解节点的过程称为不可 解标示过程。
4 5 ……
CLOSED …… 3,t1,2,1
t2,4,3,t1,2,1 ……
例：与/或树的宽度优先搜索
Step5：扩展5得到t3、t4。
都是终叶节点，标示5为可解节点。 应用可解标示过程得到5、3、1均为可解节点。
Step6：搜索成功，得到解树。
OPEN ……
CLOSED ……
5,t2,4,3,t1,2,1
• 若已确定某个节点是不可解节点，其全部后裔节点都不再有用， 可从搜索树中删去。但当前这个不可解节点还不能删去，在判 断其先辈节点的可解性时还要用到。
宽度优先搜索算法流程
基本思想：先产生的节点先扩展，先进先出。
1. 把初始节点S放入OPEN表。 2. 把OPEN表中的第一个节点(记为节点n)取出放入CLOSLD表。 3. 如果n可扩展，则做下列工作：
例：与/或树的宽度优先搜索
Step3：扩展3得到5、B，都不是终叶节点，接 着扩展4。
Step4：扩展4得到A、t2。
t过2是程终标叶出节4、点2，均标为示可4解为节可点解。节点。应用可解标示
还不能确定1为可解节点。此时5号节点是OPEN表 中的第一个待考察的节点，所以下一步扩展5号节 点。
OPEN ……
有界深度优先搜索算法流程
1. 把初始节点S放人OPEN表。 2. 把OPEN表中第一个节点n取出，放入CLOSLD表。 3. 如果n的深度深度界限，转第(5)步的第①点。 4. 如果n 可扩展，做下列工作：
①扩展n，将子节点放入OPEN表首部，配置父指针， 在
标示过程使用。 ②若子节点中有终叶节点，标示其为可解节点，对 其先辈
……
……
深度优先搜索的几点说明
• 与/或树的深度优先搜索和宽度优先搜索过程基本 相同。只要把第(3)步的第①点改为“扩展节点n， 将其子节点放入OPEN表的首部，并为每个子节点 配置父指针，以备标示过程使用”，就可使后产生 的节点先被扩展。
• 也可像状态空间的有界深度优先搜索那样，为与/ 或树的深度优先搜索规定一个深度界限，使搜索在 规定范围内进行。
③转步骤2。
宽度优先搜索算法流程
4. 如果n不可扩展，则做下列工作： ①标示n为不可解节点。 ②应用不可解标示过程对n的先辈节点中不可 解的节点进行标示。如果S被标示为不可解节 点，则搜索失败，原始问题无解，退出搜索 过程；如果无法确定S不可解，则从OPEN表中 删去具有不可解先辈的节点。
③转步骤2。
①扩展n，将其子节点放入OPEN表的尾部，并为每个子节点配置父指 针，以备标示过程使用。
②考察子节点中是否有终叶节点。若有，则标示这些终叶节点为可解 节点，并应用可解标示过程对其先辈节点中的可解节点进行标示。 若S也被标示为可解节点，就得到了解树，搜索成功，退出搜索过程； 若无法确定S可解，则从OPEN表中删去具有可解先辈的节点。
一般搜索过程流程
(1)把原始问题作为初始节点S，并把它作为当前节点。 (2)应用分解或等价变换算符对当前节点进行扩展。 (3)为每个子节点设置指向父节点的指针。 (4)选择合适子节点作为当前节点，反复执行第(2)、(标示为可解节点或不可解节 点为止。