3.4 人工智能中的搜索算法

2024-03-11 22:34:3804:43 49

声音简介

3.4 人工智能中的搜索算法

1. **广度优先搜索 (BFS)**:
广度优先搜索是一种图形搜索算法，从根节点开始，首先访问离根节点最近的所有节点，然后按顺序访问下一层的所有节点，直至找到目标节点。例如，在迷宫游戏中，可以使用BFS算法寻找从起点到终点的最短路径。每个节点被放入队列中等待探索，先入队的节点会先出队并扩展其邻接节点，确保同一层的节点会在下一层之前被访问。

2. **深度优先搜索 (DFS)**:
深度优先搜索也是图搜索算法，但它倾向于深入探索图的分支，直到找到解决方案或遇到死胡同（回溯）。当到达一个节点时，首先检查该节点是否为目标节点；如果不是，则遍历它的每一个子节点，重复此过程。例如，在查找图中的环路或验证无环图的连通性时，可以使用DFS。

3. **迭代深化搜索 (IDDFS)**:
迭代深化搜索是DFS的一种变体，每次增加深度限制，重复执行深度优先搜索，直到找到解。这样既避免了DFS可能导致的栈溢出问题，又具有接近BFS的空间效率。在棋类游戏中，可以通过IDDFS不断尝试更深层次的走法，直到找到最优解或达到预设的最大深度。

4. **最佳优先搜索 (Best-First Search)**:
最佳优先搜索根据某种评估函数（也称启发式函数）决定下一个要扩展的节点，总是优先选择当前已知的、距离目标状态最近的节点。例如，在八数码问题中，启发式函数可以是曼哈顿距离或汉明距离，用以衡量当前盘面与目标盘面的距离，从而引导搜索方向。

5. **A*搜索算法**:
A*搜索算法是在最佳优先搜索基础上加入了启发式信息，使得搜索更具针对性。它计算每个节点的f(n)值，即g(n)（从起始节点到当前节点的实际代价）加上h(n)（从当前节点到目标节点的启发式估计代价）。比如在寻路问题中，A*算法结合了实际行走距离和直线距离（欧几里得距离或曼哈顿距离），快速找到从起点到终点的最优路径。

以上这些搜索算法都是在有明确规则和结构化环境下的有效工具，对于解决很多人工智能问题，如游戏AI、路径规划、约束满足等问题都有着广泛的应用。

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