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人工智能基础知识复习:问题求解与搜索
阅读量:6759 次
发布时间:2019-06-26

本文共 591 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

图的搜索:

  无信息搜索(盲目搜索):深度优先搜索DFS、宽度优先搜索BFS、有界深度搜索DLS、等代价搜索UCS(BFS的扩展版本)、迭代加深搜索IDS

  有信息搜索(启发式搜索):A算法,A*算法

图的搜索所需的数据结构:

  OPEN表:记录还没有扩展的点

  CLOSED:记录已经扩展的点

  节点结构中需要有指向父节点的指针:记住从目标返回的路径

启发式搜索:

  引入启发式函数heuristic function:h(n)。利用h(n)来决定节点的扩展顺序。

估价函数evaluation function : f(n)

对f的不同定义导致了不同的搜索策略。

 
g*(n):开始S到某n点的最佳路径的实际代价
h*(n):从这个n点到目标goal的最小代价路径的代价
f*(n) :g*(n)+f*(n)
f(n):希望估价函数,是f*(n)的一个估计f(n)=gn+hn(开始缩写偷懒)
         gn是g*n的估计,hn是h*n的估计
gn从各个弧加起来的最小值给出。gn>=g*n
hn依赖于各个领域的启发信息
A算法:fn=hn+gn
          如果所有的hn<=h*n称hn是h*n的下界
A*算法:采用下界hn为启发函数的A算法,当hn=0,A*变成有序搜索算法 

转载于:https://www.cnblogs.com/DrunkYouth/p/10702670.html

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