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人工智能:模型与算法
搜索求解
吴飞
浙江大学计算机学院
提纲
1、启发式搜索
2 、对抗搜索
3 、蒙特卡洛树搜索
人工智能中的搜索
你见,或者不见我
问题求解器
我就在那里 海量 问题所对应答案
信息源
不悲 不喜
扎西拉姆多多
人工智能中的搜索:以寻找最短路径问题为例
问题:寻找从Arad到Bucharest的一条最短路径
搜索算法的形式化描述:
状态、动作、状态转移、路径、测试目标〉
状态
动作
问题:寻找从Arad到Bucharest的一条路径,满
足路径最短、时间最少、价钱最经济?
搜索算法的形式化描述:
状态、动作、状态转移、路径、测试目标〉
状态转移
路径
问题:寻找从Arad到Bucharest的一条路 目标测试
径,满足路径最短、时间最少、价钱最
经济?
搜索算法:启发式搜索(有信息搜索)
在搜索的过程中利用与所求解问题相关的辅助信息,其代表算法为贪婪最佳优
先搜索(Greedy best-first search)和A*搜索。
搜索算法:启发式搜索(有信息搜索)
辅助信息 所求解问题之外、与所求解问题相关的特定信息或
知识
评价函数(evaluation function)f(n) 从当前节点 出发,根据评价函数来选择后续节点
启发函数(heuristic function)h(n) 计算从节点到目标节点之间所形成路径的最小代价
值。这里将两点之间的直线距离作为启发函数。
搜索算法:贪婪最佳优先搜索
贪婪最佳优先搜索(Greedy best-first search) :评价函数f(n)=启发函数h(n)
搜索算法:贪婪最佳优先搜索
不足之处:
贪婪最佳优先搜索不是最优的。经过Sibiu到Fagaras到Bucharest的路径比经过Rimnicu Vilcea到
Pitesti到Bucharest的路径要长32公里。
启发函数代价最小化这一目标会对错误的起点比较敏感。考虑从Iasi到Fagaras的问题,由启发式
建议须先扩展Neamt ,因为其离Fagaras最近,但是这是一条存在死循环路径。
搜索算法:贪婪最佳优先搜索
不足之处:
贪婪最佳优先搜索也是不完备的。所谓不完备即它可能沿着一条无限的路径走下去而不回来
做其他的选择尝试,因此无法找到最佳路径这一答案。
在最坏的情况下,贪婪最佳优先搜索的时间复杂度和空间复杂度都是O( ) ,其中是节点的
分支因子数目、是搜索空间的最大深度。
因此,需要设计一个良好的启发函数
搜索算法:A*算法
定义评价函数:f = g + ℎ()
g 表示从起始节点到节点 的开销代价值,ℎ
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