第三章_搜索策略-1
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1 搜索策略搜索策略是指在搜索过程中如何选择扩展节点的次序问题。
一般来说,搜索策略就是采用试探的方法。
它有两种类型:一类是回溯搜索,另一类是图搜索策略。
2 盲目的图搜索策略图搜索策略又可分为两种:一种称为盲目的图搜索策略,或称无信息图搜索策略;而另一种称为启发式搜索策略,又称为有信息的图搜索策略。
最常用的两种无信息图搜索策略是宽度优先搜索和深度优先搜索。
2.1 宽度优先搜索它是从根节点(起始节点)开始,按层进行搜索,也就是按层来扩展节点。
所谓按层扩展,就是前一层的节点扩展完毕后才进行下一层节点的扩展,直到得到目标节点为止。
这种搜索方式的优点是,只要存在有任何解答的话,它能保证最终找到由起始节点到目标节点的最短路径的解,但它的缺点是往往搜索过程很长。
2.2 深度优先搜索它是从根节点开始,首先扩展最新产生的节点,即沿着搜索树的深度发展下去,一直到没有后继结点处时再返回,换一条路径走下去。
就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点,不断地向纵深前进直到不能再前进(到达叶子节点或受到深度限制)时,才从当前节点返回到上一级节点,沿另一方向又继续前进。
这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。
由于一个有解的问题树可能含有无穷分枝,深度优先搜索如果误入无穷分枝(即深度无限),则不可能找到目标节点。
为了避免这种情况的出现,在实施这一方法时,定出一个深度界限,在搜索达到这一深度界限而且尚未找到目标时,即返回重找,所以,深度优先搜索策略是不完备的。
另外,应用此策略得到的解不一定是最佳解(最短路径)举例BFS搜索的一般过程。
POJ 2251Dungeon Master#include<iostream>#include<stdio.h>#include<algorithm>#include<queue>using namespace std;#define MMax 31struct node//入队的每个节点的信息{int x,y,z,t;};char map[MMax][MMax][MMax];int r,c,l;node start,end;//上,下,左,右,前,后六个方向,三维地图的搜索intdis[6][3]={{0,0,1},{0,0,-1},{0,1,0},{0,-1,0},{1,0,0},{-1,0,0}};/*二维的有左,右,前,后方向:int dis[4][2]={{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}}*//*当然,还有相应的八个方向的搜索什么的,修改一下dis就可以了*/bool judge(node a)//判断节点a有无越界{return(a.x>=0&&a.x<l&&a.y>=0&&a.y<r&&a.z>=0&&a.z<c);}int bfs(){node now,next;queue<node>Q;//申请一个结构体node类型的队列Qstart.t=0;//开始节点Q.push(start);//开始节点入队map[start.x][start.y][start.z]='#';//标记while(!Q.empty())//判断队是否为空,空返回true{now=Q.front();//出队一个节点给nowQ.pop();//删除队头元素/*上面两个一般是连起来用的*/for(int i=0;i<6;i++)//枚举6个方向{//next为该方向要搜的那个点next.x=now.x+dis[i][0];next.y=now.y+dis[i][1];next.z=now.z+dis[i][2];if(judge(next)&& map[next.x][next.y][next.z]!='#')//条件{next.t=now.t+1;if(map[next.x][next.y][next.z]=='E')//搜到了return next.t;map[next.x][next.y][next.z]='#';//标记Q.push(next);//入队}}}return-1;}int main(){//freopen("D://1.txt","r",stdin);while(scanf("%d%d%d",&l,&r,&c)!=EOF){if(l+r+c==0)break;for(int i=0;i<l;i++){for(int j=0;j<r;j++){//cin>>map[i][j];scanf("%s",map[i][j]);for(int k=0;k<c;k++){if(map[i][j][k]=='S')start.x=i,start.y=j,start.z=k;//开始节点else if(map[i][j][k]=='E')end.x=i,end.y=j,end.z=k;//}}}int ans=bfs();if(ans==-1)printf("Trapped!\n");else printf("Escaped in %d minute(s).\n",ans);}return0;}。
搜索策略之分析搜索需求 2007年10月21日 sowatch--------------------------------------------------------------------------------搜索之前要思考,而思考的第一步是分析自己的搜索需求(或检索主题)。
我们的搜索需求(检索主题)大体可分为以下几类:+需求很明确,能用很独特的、非常有区分性的关键词来描述如:佳能EOS400D相机报价、huipk的百度空间等等。
+我们不能用独特而有区分性的关键词来描述我们的搜索需求(检索主题),或我们暂时想不到这样的关键词,而只能用普通或较为常见的术语来描述我们的需求。
这有可能把我们带到错误的地方。
如:搜索技巧、搜索策略+我们只是想浏览一个比较宽范的主题如:搜索引擎、google、百度+我们想了解一个宽泛主题的某一方面如:搜索引擎界面设计、百度提供的服务+我们的搜索需求(或检索词)需要用同义词、近义词、不同写法(如:繁简体)、加辅助词、减辅助词来扩展或缩小。
如:car&auto&auto design、搜索引擎9238&俞军& 俞军生平、google&谷歌&李开复等等+对于要检索的东西,我们完全是门外汉,所知甚少,需要一个总体的指导。
如:认知心理学(对我来说)、临床医学等等。
分析搜索需求是检索的第一步,是选择正确搜索工具、确定去哪儿搜的基搜索策略之选择正确的检索工具 2007年10月22日 sowatch-------------------------------------------------------------------------------- 分析自身搜索需求(或检索主题)后的下一步选择正确搜索工具、确定去哪儿搜。
1、需求很明确,能用很独特的、非常有区分性的关键词来描述--->建议使用google、百度等通用搜索工具,结合精确查找语法" "及其他限定词或检索语法来搜索。
人工智能第三版课件第3章搜索的基本策略搜索引擎是当今互联网时代不可或缺的工具,而人工智能技术在搜索引擎中起着举足轻重的作用。
本文将介绍《人工智能第三版课件》中第3章的内容,讨论搜索的基本策略。
基于这些策略,搜索引擎能够更加高效、准确地满足用户的信息需求。
1. 初始搜索空间在进行搜索之前,需要建立一个初始的搜索空间,即包含可能相关信息的一组文档或网页。
这个搜索空间的建立可以通过爬虫程序和抓取技术来收集网络上的信息,并将其存储在搜索引擎的数据库中。
2. 关键词匹配搜索引擎通过用户输入的关键词与搜索空间中的文档进行匹配,以找到与用户需求相关的内容。
关键词匹配可以使用词频、倒排索引等算法来实现。
其中,词频是指对于一个给定的关键词,在搜索空间中出现的频率;倒排索引则是一种将关键词与对应的文档进行关联的索引结构。
3. 分析用户意图搜索引擎还需要通过分析用户的搜索历史、点击行为等数据来了解用户的真实意图。
这可以通过机器学习算法来实现,例如基于用户行为的推荐系统。
通过了解用户的意图,搜索引擎可以更加准确地推荐相关内容。
4. 搜索结果排序搜索引擎会对匹配到的文档进行排序,以便将最相关的结果显示在前面。
排序算法通常通过计算文档与用户查询的相似度来实现。
相似度计算可以使用向量空间模型、BM25等算法。
5. 反馈与迭代搜索引擎不断根据用户的反馈进行迭代,以提供更好的搜索结果。
用户的反馈可以包括点击率、停留时间等指标,这些指标可以通过机器学习算法来进行分析和预测。
搜索引擎可以根据用户的反馈来调整排序算法,从而不断改进搜索结果的准确性和相关性。
综上所述,搜索引擎的基本策略包括建立初始搜索空间、关键词匹配、分析用户意图、搜索结果排序以及反馈与迭代。
这些策略通过人工智能技术的应用,使得搜索引擎能够更加智能化地满足用户的信息需求。
未来随着人工智能技术的不断发展,搜索引擎将会变得更加准确、个性化,并为用户提供更多智能化的服务。
人工智能第三版课件第章搜索的基本策略在人工智能的领域中,搜索是一种非常重要的技术。
搜索引擎如今已经成为人们获取信息的主要途径之一。
本文将介绍人工智能第三版课件第章中搜索的基本策略。
1. 确定搜索目标搜索的第一步是明确搜索目标。
在人工智能中,搜索目标指的是要找到的解答或解决方案。
这可以是一个问题的答案,也可以是一个最佳解、一个规则、一个模式等等。
2. 问题建模在进行搜索之前,需要将问题进行建模。
问题建模的目的是将问题表达为一种规范的形式,以便能够用搜索算法来解决。
常用的问题建模方法包括状态空间表示、图表示、约束满足问题表示等。
3. 搜索算法选择选择合适的搜索算法对于搜索的效率和准确性至关重要。
常见的搜索算法包括深度优先搜索、广度优先搜索、启发式搜索(如A*算法)等。
不同的搜索算法适用于不同类型的搜索问题。
4. 启发式函数设计启发式函数在启发式搜索过程中起着关键作用。
它用于估计一个状态距离目标状态的代价或优劣程度。
合理设计启发式函数可以加速搜索过程,并提高搜索的质量。
5. 剪枝策略搜索空间往往非常庞大,因此为了提高搜索效率,可以采用剪枝策略。
剪枝策略指的是在搜索过程中排除那些不可能达到解答或解决方案的状态,以减少搜索空间的规模。
6. 并行搜索对于大规模的搜索问题,采用并行搜索是一种有效的策略。
通过将搜索任务划分为多个子任务并行进行,可以极大地缩短搜索时间。
在并行搜索过程中,需要解决任务划分、任务调度以及结果合并等问题。
7. 维护搜索历史在搜索过程中,为了提高效率和避免重复搜索,可以维护搜索历史。
搜索历史可以记录已经搜索过的状态或路径,避免再次访问。
这可以通过哈希表、缓存等数据结构来实现。
8. 评估搜索结果最后一步是评估搜索结果。
评估搜索结果的目的是确定搜索是否达到了预期的目标。
评估搜索结果的方法可以根据具体的应用场景而定,可以是人工评估、专家评估或者自动评估等。
总结:搜索是人工智能中的重要技术之一,它在各个领域都有广泛的应用。
搜索策略相关知识讲义策略是指在进行信息和信息检索时采用的一系列方法和技巧。
在互联网时代,策略的重要性愈发凸显。
精确的策略可以帮助我们高效地获取所需信息,节省时间,提高效率。
以下是一份关于策略的相关知识讲义。
一、引擎的基本原理和使用技巧1.1引擎的基本原理:介绍引擎的工作原理,包括爬虫、索引和排名等流程。
1.2 常用的引擎:介绍常见的引擎,如Google、百度、必应等,以及各自的特点和使用技巧。
1.3语法:介绍引擎的高级语法,如通配符、逻辑运算符、引号等,帮助用户更精确地所需信息。
二、关键词选择和优化2.1关键词的选择:介绍如何选择合适的关键词,如使用具体和明确的关键词,使用同义词和近义词等。
2.2关键词的优化:介绍如何在中使用关键词,如将关键词放在标题、正文和链接中,提高引擎对相关性的识别。
三、结果的评估和筛选3.1结果的评估:介绍如何评估结果的质量,如查看网站的可信度、权威性和更新性等。
3.2结果的筛选:介绍如何筛选结果,如使用工具、过滤器和高级选项等,以减少不相关的结果。
四、使用专业工具和数据库4.1 学术引擎和数据库:介绍各类学术引擎和数据库,如谷歌学术、PubMed等,以及其特点和使用方法。
4.2行业工具和数据库:介绍各类行业专用的工具和数据库,如专利数据库、商业情报数据库等,以及其搜素策略和使用技巧。
五、其他策略和技巧5.1高级:介绍如何使用高级选项和筛选器,精确所需信息。
5.3反向:介绍如何使用反向,通过已有信息查找相关的信息。
5.4手动:介绍如何通过查阅参考书、刊物和实体图书馆等方式进行手动,获取特定领域的专业信息。
六、策略的实践案例和练习通过实际案例和练习,帮助学习者掌握策略和技巧,并提高其效果。
策略相关知识讲义在互联网时代的信息获取中扮演着重要的角色。
通过学习引擎的基本原理和使用技巧,掌握关键词选择和优化的方法,以及结果的评估和筛选的技巧,可以帮助我们更高效地获取所需信息。
此外,学习专业工具和数据库的使用方法,掌握其他策略和技巧,也能够提高效果。