人工智能基础——1.无信息搜索

最新推荐文章于 2025-06-26 09:41:28 发布
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#人工智能

本文详细探讨了搜索问题的定义、四要素及建模，涉及状态空间的大小、搜索图和搜索树的转换，介绍了深度优先搜索、广度优先搜索以及树搜索和图搜索的优缺点。通过伪代码展示了搜索算法的基本设定和评估过程。

无信息搜索

文章目录

参考视频：人工智能导论（全集）

1.1 问题定义

搜索问题四要素

搜索问题的四要素

搜索问题建模

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1.2 搜索空间

状态空间

全局（世界）状态空间 和 搜索（问题）状态空间
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状态空间的大小

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1.3 搜索图和搜索树

状态空间图

一种针对搜索问题的数学表示形式

  • 节点：抽象的状态
  • 边：后继函数（状态执行动作的结果）
  • 目标检测：一个目标节点的集合（可能只有1个）

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状态搜索树

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状态空间图到搜索树的转换

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1.4 搜索算法的基本设定和评测

搜索问题的求解

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搜索算法的标准设定

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搜索算法的评价

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1.5 树搜索和图搜索

树搜索：额外的损耗

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树搜索的改进

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图搜索

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搜索算法的框架（伪代码）

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1.6 深度优先算法+广度优先算法+迭代加深算法

深度优先搜索

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这里的b^m是大O的指数级，并不是实际生成这么多个节点，实际应该是1+b^2+...+b^m。
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广度优先搜索

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Evanhhhh
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initial state)：问题的起点，例如“在阿拉德（Arad）”。actions：智能体可以执行的操作，例如“驾车从阿拉德到泽林德（Arad → Zerind）”。：给定状态 x，返回一组动作-状态对，例如 S(Arad) = {⟨Arad → Zerind, Zerind⟩, …}。goal test：判断一个状态是否是目标状态，可以是显式的或隐式的。：从初始状态到目标状态的行动总成本，例如行驶距离的总和、执行的动作数量等。：从初始状态到目标状态的一系列动作。
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