《人工智能（第2版）》之状态空间图

最新推荐文章于 2023-06-10 19:05:17 发布

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#人工智能 #数据结构与算法

本文介绍了人工智能中搜索的重要性和基本算法，包括状态空间图的概念，通过假币问题来展示其应用。讨论了贪婪算法和回溯，并探讨了盲目搜索算法如宽度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的优缺点。状态空间图表示问题的状态和解决方案，而在解决最小假币问题的例子中，展示了如何通过比较不同硬币组合来找到解。

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本文摘自人民邮电出版社《人工智能（第2版）》 item.jd.com/12401871.ht…

在本章中，我们从在人工智能中经常遇到的最重要的问题之一 ——搜索开始学习。我们的目标是介绍在AI中用于求解问题的最流行方法：搜索、知识表示和学习。我们开始学习基本的搜索算法——所谓的“无信息搜索”或“盲目搜索”的方法。这些算法不依赖任何问题领域的特定知识。正如我们将看到的，这些算法通常需要大量的空间和时间。

2.0 简介：智能系统中的搜索

搜索是大多数人生活中的自然组成部分。我们都放错过房子钥匙或电视遥控器，然后检查口袋，翻箱倒柜。有时候，搜索可能更多是在大脑中进行。你可能有时突然不记得自己到访过的地方的名字、真正喜欢的电影中演员的名字，或者不记得曾经谙熟于心的歌词。要想起来这些事，可能需要几秒钟（记忆力衰退时或许更长）。

许多算法专门通过列表进行搜索和排序。当然，人们同意，如果数据按照逻辑顺序组织，那么搜索就会比较方便一些。想象一下，如果姓名和电话号码随机排列，那么搜索相对较大城市的电话簿会有多麻烦。因此，搜索和信息组织在智能系统的设计中发挥了重要作用，这并不奇怪。也许我们要搜索曾经到访过地方的名字或序列中的下一个数字（见第1章），抑或是井字游戏或跳棋游戏中下一步最佳移动（见第4章和第16章）。人们认为，可以非常快地解决此类问题的人，通常比其他人更聪明。软件系统也通常使用相同的术语，例如，人们也认为，性能更好的国际象棋博弈程序比同类型的程序更加智能。

本章介绍了几种基本搜索算法。2.1节首先介绍一个有助于形式化