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第1章启发式搜索1

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一章节人工智能概述 共74页PPT资料

一章节人工智能概述 共74页PPT资料

14.09.2019
人工智能
13
行为模拟，控制进化
行为模拟是一种基于感知－行为模型 的研究途径和方法，它是在模拟人在控制 过程中的智能活动和行为特性，如自适应 ，自寻优、自学习、自组织等，来研究和 实现人工智能。
以行为模拟方法研究人工智能者，被 称为行为主义、进化主义、控制论学派。
14.09.2019
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
14.09.2019
人工智能
34
自动程序设计
自动程序设计
自动程序设计就是人只要给出关于某程序要求的 非常高级的描述，计算机就会自动生成一个能完成这 个要求目标的具体程序。
14.09.2019
人工智能
39
基于应用领域的领域划分
难题求解 自动定理证明 自动程序设计 自动翻译 智能控制 智能管理 智能决策 智能通信 智能仿真 智能CAD 智能CAI
14.09.2019
人工智能
40
智能管理
智能管理是人工智能与管理科学、系统工程、计 算机技术及通信技术等多学科、多技术相结合、互相 渗透而产生的一门新技术、新学科。它研究如何提高 计算机管理系统的智能水平以及智能管理系统的设计 理论、方法与实现技术。
14.09.2019
人工智能
3
人工智能的概念
什么是人工智能 为什么研究人工智能 人工智能的目标 人工智能的表现形式
14.09.2019
人工智能
4
什么是人工智能
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）简称AI， 主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化 机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展 人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。

人工智能导论知到章节答案智慧树2023年东北石油大学

人工智能导论知到章节答案智慧树2023年东北石油大学

人工智能导论知到章节测试答案智慧树2023年最新东北石油大学第一章测试1.人工智能的目的是让机器能够，以实现某些人类脑力劳动的机械化( )。

参考答案:模拟、延伸和扩展人的智能2.盲人看不到一切物体，他们可以通过辨别人的声音识别人，这是智能的（）方面。

参考答案:感知能力3.人工智能是一门综合性的交叉学科，涉及哪些学科( )。

参考答案:神经心理学;计算机科学;控制论;脑科学4.人工智能的主流学派包括( )。

参考答案:行为主义;符号主义;连接主义5.图灵测试是判断机器是否具有人工智能的方法，是人工智能最标准的定义。

( )参考答案:错第二章测试1.“王宏是一名学生”可以用谓词表示为STUDENT(Wang Hong），其中，Wang Hong是（）。

参考答案:个体词2.产生式系统的核心是（）。

参考答案:推理机3.知识的不确定性来源于（）。

参考答案:不完全性引起的不确定性;模糊性引起的不确定性;随机性引起的不确定性;经验引起的不确定性4.产生式表示法可以表示不确定性知识。

（）对5.框架表示法不便于表示过程性知识。

（）参考答案:对第三章测试1.从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程称为推理。

（）参考答案:对2.任何文字的析取式称为子句。

（）参考答案:对3.谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足。

（）参考答案:对4.对于一阶谓词逻辑，若子句集是不可满足的，则必存在一个从该子句集到空子句的归结演绎。

（）对5.对于一阶谓词逻辑，如果没有归结出空子句，则说明原谓词公式是不可满足的。

（）参考答案:错第四章测试1.如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解。

参考答案:启发式搜索2.如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）可以认为是“智能程度相对比较高”的算法。

参考答案:启发式搜索3.在启发式图搜索策略中，下面描述正确的是（）。

参考答案:closed表用于存放已扩展过的节点。

人工智能导论第一章绪论

人工智能导论第一章绪论
人工智能实际上是一门综合性的交叉学科 和边缘学科。
人工智能学科结构
计算原理 算法分析
控制理论 空间研究
自动程序设计
机器人 工业自动化
逻辑 数学
系统程序设计
心理学 图示学
认识论
心理学
逻辑学 自动定理证明 有关学科
图示学
运筹学
知识的模型化 和表示
机器视觉 计算机语言
光学
模式识别 声学 语音学
教学、科学和 工程辅助
3 知识与推理
知识是智能的基础和源泉。 推理是人脑的一个基本功能和重要功能，因此，
在知与交流
感知与交流指计算机对外部信息的直接感知和人 机之间、智能体之间的直接信息交流。
机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界，就 像人一样通过“感觉器官”直接从外界获取信息 ，如通过视觉器官获取图形、图像信息，通过听 觉器官获取声音信息。
智能是多种能力的综合：
感知能力：人类获取外界信息的基本途径 行为能力：对感知到的外界信息的反应，包含：
简单的直接反应 复杂情况通过大脑思维反应
推理能力：根据当前掌握的信息，得出适当结论的能 力
问题求解能力： 学习与自适应能力—是人类的一种本能 社交能力：与他人交往的能力 创造力：智能中最难以理解和实现的部分
人工智能技术的发展对社会的进步具有重 要意义，与能源技术、空间技术并称为三 大尖端技术。
人类对人工智能的研究刚刚起步，有很多 关于人工智能根本性问题还有待于探索。
1.1 智能
从工程上讲，人工智能就是人造智能，不清楚什 么是智能，就难以真正理解和实现人工智能。
智能是人们认识和改造客观世界的综合能力，是 人类区别于其他事物的本质特征。
• 美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC • 美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。 • 美国数学家Shannon（香农）,1948年发表了《通讯的数学理

人工智能概论_北京联合大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

人工智能概论_北京联合大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

人工智能概论_北京联合大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是（）。

答案:函数2.在语音识别中，按照从微观到宏观的顺序排列正确的是（）。

答案:帧-状态-音素-单词3.有研究统计，可用于AI技术处理的医疗数据中，有超过80%的数据来自于（）。

答案:医学影像4.从人工智能研究流派来看，西蒙和纽厄尔提出的“逻辑理论家”（LT）方法，应当属于（）。

答案:符号主义5.假设我们需要训练一个卷积神经网络，来完成0~9和英文字母（不区分大小写）的图像分类。

该卷积神经网络最后一层是分类层，则最后一层输出向量的维数大小可能是（）。

答案:366.A* 算法是一种有信息搜索算法，在罗马尼亚度假问题中引入的辅助信息是（）。

答案:任意一个城市到目标城市之间的直线距离7.DBpedia、Yago 等系统从（）上获取大规模数据并自动构建知识图谱。

答案:Wikipedia8.知识图谱的初衷是为了提高（）。

答案:搜索引擎的性能9.以下描述的是专家系统的是（）。

答案:一般由事实库、规则库、推理机构成10.专家系统中知识库知识获取的来源是（）。

答案:专家11.（）是知识图谱中最基本的元素。

答案:实体12.2012 年的 ILSVRC 竞赛，获得冠军的队伍是由（）领导的团队。

答案:Geoffrey Hinton13.机器学习系统中通常将数据集划分为训练集和测试集，其中被用来学习得到模型中参数值的是（）。

答案:训练集14.使用 ID3 算法构建决策树时，选择属性的度量依据是（）。

答案:信息增益15.在机器学习中，如果数据较少，同时采用的模型较复杂，得到的模型在给定的训练集上误差非常小，接近于0，但是在训练集之外的数据上预测效果很差，这种现象称为（）。

答案:过拟合16.一般来说，在机器学习中，用计算机处理一幅彩色的图像，维度是（）。

人工智能导论-各章习题答案

人工智能导论-各章习题答案
第五章习题答案
习题
答案：神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接和传递信息的网络模型。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元，通过不同层之间的连接和权重，实现信息的传递和处理。
习题
答案：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的网络结构和大量的数据进行训练，从而实现高效的模式识别和特征提取。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了许多重要的成果。
第二章习题答案
习题
答案：符号推理是一种基于逻辑和推理规则的方法，通过对符号和符号之间的关系进行操作和推理，从而实现问题的求解。符号推理通常涉及到语义、句法和语法的处理，需要对问题进行符号化表示。
习题
答案：决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。它基于树形结构，通过一系列的判断节点将数据进行分类。决策树的构建过程是一个递归的过程，每次选择一个最优的判断节点，并将数据分割为不同的子集，直到达到终止条件。
习题
答案：人工智能的应用非常广泛，涉及到各个领域。例如，在医疗领域，人工智能可以用于辅助医生进行诊断和治疗决策；在金融领域，人工智能可以用于风险评估和投资建议；在交通领域，人工智能可以用于智能交通管理和无人驾驶等。
习题
答案：人工智能的发展面临着一些挑战和问题。首先，人工智能的算法和模型需要不断优化和改进，以提高其性能和准确度。其次，人工智能系统需要大量的数据进行训练，但数据的获取和处理也面临一些困难。另外，还需要解决人工智能系统的安全和隐私问题，以保护用户的信息和权益。
以上是《人工智Байду номын сангаас导论》各章习题的答案。希望对学习人工智能的同学们有所帮助！
参考资料
1.Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.

2020知到(智慧树)《人工智能基础导学》章节测试答案最新改版

2020知到(智慧树)《人工智能基础导学》章节测试答案最新改版

2020知到（智慧树）《人工智能基础导学》章节单元测试答案绪论单元测试•第1部分•总题数: 101.【单选题】 (10分)1956年达特茅斯会议上，学者们首次提出“artificial intelligence（人工智能）”这个概念时，所确定的人工智能研究方向不包括：A.研究如何用计算机来模拟人类智能B.研究智能学习的机制C.研究人类大脑结构和智能起源D.研究如何用计算机表示人类知识2.【单选题】 (10分)在现阶段，下列哪项尚未成为人工智能研究的主要方向和目标：A.研究如何用计算机模拟人类智能的若干功能，如会听、会看、会说B.研究如何用计算机延伸和扩展人类智能C.研究机器智能与人类智能的本质差别D.研究如何用计算机模拟人类大脑的网络结构和部分功能3.【单选题】 (10分)下面哪个不是人工智能的主要研究流派？A.模拟主义B.经验主义C.连接主义D.符号主义4.【单选题】 (10分)从人工智能研究流派来看，西蒙和纽厄尔提出的“逻辑理论家”方法用，应当属于：A.连接主义，经验主义B.经验主义，行为主义C.符号主义，连接主义D.理性主义，符号主义5.【单选题】 (10分)从人工智能研究流派来看，明斯基等人所推荐的“人工神经网络”方法用计算机模拟神经元及其连接，实现自主识别、判断，应当属于：A.符号主义，连接主义B.连接主义，经验主义C.理性主义，符号主义D.经验主义，行为主义6【判断题】 (10分)“鸟飞派”指的是人类研究人工智能必须要完全符合智能现象的本质A.错B.对7【判断题】 (10分)人工智能受到越来越多的关注，许多国家出台了支持人工智能发展的战略计划A.错B.对8【判断题】 (10分)人工智能将脱离人类控制，并最终毁灭人类A.错B.对9【判断题】 (10分)人工智能目前仅适用于特定的、专用的问题A.错B.对10【判断题】 (10分)通用人工智能的发展正处于起步阶段A.错B.对第一章单元测试•第1部分•总题数: 101.【单选题】 (10分)以下组合最能全面包括所有知识表示形式的是A.符号主义、经验主义、连接主义B.符号主义、特征表示、语义向量C.产生式系统、特征表示、连接主义D.谓词逻辑、经验主义、网络权重2.【单选题】 (10分)以下用谓词表示的命题错误的是A.大亮的老师擅长打羽毛球和网球：good_at(teacher(大亮)，羽毛球)⋀ good_at(teacher(大亮)，网球)B.我爸爸喜欢吃鸡蛋并且我妈妈喜欢吃西红柿：like_eat(father(我)，鸡蛋) ∨like_eat(moth er(我)，西红柿)C.小博不在实验室：¬in(小博，实验室)D.老王的生日在4月：birthday（老王，4月）3.【单选题】 (10分)哪种知识表示的样本数据的特征表示，就对应了某种知识。

启发式搜索(共49张PPT)

f(x)=g(x)+h(x)
其中：g(x)——从初始节点S0到节点x的实际代价； h(x)——从x到目标节点Sg的最优路径的评估代价，它体现了问
题的启发式信息，其形式要根据问题的特性确定，h(x)称为启发式 函数。
2022/10/14
6
评估函数
启发式方法把问题状态的描述转换 成了对问题解决程度的描述。
这一程度用评估函数的值来表示。
2022/10/14
7
评估函数
S
搜索图G
2022/10/14
n ng
初始状态节点S
f(n):s-n-ng的估计最小路径代价
g(n):s-n的实际路径代价 h(n): n-ng的估计最小路径代价
节点n
目标状态节点ng
8
启发式搜索A算法
A算法的设计与一般图搜索相同，划分为二个阶段：
IF f(ni)>f(n,ni) THEN 令f(ni)=f(n,ni)
修改指针指向新父结点n
排序OPEN表（f(n)值从小到大排序）
2022/10/14
10
2022/10/14
4功指1搜 未做.若.退针建扩C索nL出从立为展图O，n一S一节到GE个此,目的把点S只这解标已S表放条包是扩节中路到含追展点；径一节起踪，建而个点始图则立得叫表节G有一到中O，点解P个的沿其ES成N叫；的初着的
始为空表；
5.扩展节点n，同时生成不是n的 祖 M2出的.先若；这的OP些那EN成些表员子是作节空为点表n，的的则集后失合继败节M,退点把 添入搜索图G中；对于M中每个 子3把 表.节选中它点f择(，从nnO,称nOi,P计iP)E此EN=算N表节g表:(n上点移,n为的出i) +节并第h放点一(n进in)个；C节LO点SE，

8017《人工智能基础》教学大纲(自考)

人工智能基础(8017)考试大纲一、课程性质与设置目的(一)课程性质和特点“人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流，为了培养国家建设跨世纪的有用人才，在计算机专业本科开设《人工智能基础》课程是十分必要的。

《人工智能基础》是计算机专业本科的一门必修课程，本课程中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。

开设本课程的目的是培养学生软件开发的“智能”观念；掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高解决“智能”问题的能力，为今后的继续深造和智能系统研制，以及进行相关的工作打下人工智能方面的基础。

(二)本课程的基本要求(课程总目标)《人工智能基础》是理论性较强，涉及知识面较广，方法和技术较复杂的一门学科。

通过对本课程的学习，学生应掌握人工智能的一个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。

具体要求是：学生在较坚实打好的人工智能数学基础(数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析)上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand域概念和Hom 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解 (GPS) 的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法(宽度优先、深度优先、有代价的搜索、 A 算法、 A* 算法、博弈数的极大一极小法、α—β剪枝技术)完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D—S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。

另外，学生还应该了解专家系统的基本概念、研究历史、系统结构、系统评价和领域应用。

学生还应认识机器学习对于智能软件研制的重要性，掌握机器学习的相关概念，机器学习的方法及其相应的学习机制，几个典型的机器学习系统的学习方法、功能和领域应用。

(三)本课程与相关课程的联系、分工或区别—1—与本课程相关的课程有：离散数学、算法设计、数值分析、程序设计语言等。

人工智能课程习题与部分解答

《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论什么是人工智能 它的研究目标是什么什么是图灵测试简述图灵测试的基本过程及其重要特征. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用人工智能的主要研究和应用领域是什么其中，哪些是新的研究热点第2章 知识表示方法什么是知识分类情况如何什么是知识表示不同的知识表示方法各有什么优缺点 人工智能对知识表示有什么要求 用谓词公式表示下列规则性知识：自然数都是大于零的整数。

任何人都会死的。

[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀用谓词公式表示下列事实性知识：小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。

李晓新比他父亲长得高。

产生式系统由哪几个部分组成 它们各自的作用是什么可以从哪些角度对产生式系统进行分类 阐述各类产生式系统的特点。

简述产生式系统的优缺点。

简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构 框架表示法有什么特点试构造一个描述你的卧室的框架系统。

试描述一个具体的大学教师的框架系统。

[解] 一个具体大学教师的框架系统为： 框架名：<教师-1> 类属：<大学教师>姓名：张宇 性别：男年龄：32职业：<教师>职称：副教授部门：计算机系研究方向：计算机软件与理论工作：参加时间：2000年7月工龄：当前年份-2000工资：<工资单>把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物；(2)树和草都是有根有叶的；(3)水草是草，且生长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)苹果树是果树的一种，它结苹果。

[解]在基于语义网络的推理系统中，一般有几种推理方法，简述它们的推理过程。

人工智能导论-第3章 搜索求解1 - 启发式搜索

个标号为A的结点所对应状态相同，但是这三个
节点在搜索树中却是不同结点，因为它们分别代
表了从初始状态出发到达城市 A 的三条不同路径。
这三个结点表示的路径分别为：A → B → A、
A → D → A和A → E → A。因此需要注意的是，在
搜索树中，同一个标号一定表示相同的状态，其
含义为智能体当前所在的城市，但是一个标号可
达每个状态（城市）的最短路径。在处理通向相同状态的不同路径时，算法会更新当前的
前驱状态。
图3.7 修改后图搜索A*算法扩展A→E→G结点，红色实线表示
当前搜索树中的边，虚线表示不在搜索树中的边
搜索算法：A*算法性能分析
图搜索A*算法满足最优性（方法二）：
要求启发函数满足一致性
引理3.1：启发函数满足一致性条件时，给定一个从搜索树中得到的结点序列，每个结
ถ

=

+
评价函数 起始结点到结点代价
(当前最小代价)
B
5
5
3
D
4
I
C
A
5
7
6
4
E
4
H
G
J
3
3
3
F
7
K
5
6
L
()
ถ
结点到目标结点代价
(后续估计最小代价)
状态
A
h(n)
13 10 6 12 7 8 5 3 6 3 0 6
B C D
E F G H I J K L
A*算法
搜索算法：A*算法
搜索算法：启发函数与评价函数
贪婪最佳优先搜索
所求解问题之外、与所求解
问题相关的特定信息或知识。
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A算法的引入：
• f(n)——节点n的估价函数； g(n)——评价函数，从初始节点S到n节点的实际代价； h(n)——启发函数，从n到目标节点Sg最佳路径的估计 代价。 • 这里h(n)体现了搜索的启发信息，因为g(n)是已知的。 如果说详细点，g(n)代表了搜索的宽度优先趋势。但 是当h(n)>>g(n) 时，可以省略g(n),而提高效率。
迷宫问题如下，F是入口，B是出口，试 采用均一代价搜索算法进行求解。
y 3 4 A 1 2 1 0 F 1 C 1 E 1 G 1 2 2 H 3 x D 2 2 B
搜索到的路径为黄线所示
1 F(0)
2
G(1)
3
E(2)
4
H(3) 6
5
C(3)
A(6⇒4)
7
D(5)
B(6)
8
注：每个节点小括号内的数值表示走到该节点所需付出的代价。 每个节点小括号内的数值表示走到该节点所需付出的代价。
开始 放入OPEN表， 把S放入 放入 表 计算估价函数 f (s) OPEN表为空表？ 表为空表？ 表为空表 是 失败
否 表中的第一个节点n放入 把OPEN表中的第一个节点 放入 表中的第一个节点 放入CLOSED表 表 n为目标节点吗？ 为目标节点吗？ 为目标节点吗 是 成功
否 扩展n，计算所有子节点的估价函数值， 扩展 ，计算所有子节点的估价函数值， 并提供它们返回节点n的指针 的指针。 并提供它们返回节点 的指针。 把子节点送入OPEN表，并对其中的所有 表 把子节点送入 节点按估价函数值由小到大重排。 节点按估价函数值由小到大重排。
2 8 3 1 6 4 7 g (n) 5
的f (n)= 1 + 5 = 6。
h (n)
4.最佳图搜索算法A*（A*算法）
• 在A算法中，如果满足条件： h(n)≤h*(n) 则A算法称为A*算法。
对节点n定义f*(n)=g*(n)+h*(n) ,表示从S开始通过节 点n的一条最佳路径的代价。 估价函数f 定义为：f(n)=g(n)+h(n) —— g是g*的估计 ，h是h*的估计 定义1 定义 在图搜索过程中，如果重排OPEN表是依据 f(x)=g(x)+h(x)进行的，则称该过程为A算法。 定义2 定义 在A算法中，如果对所有的x存在h(x)≤h*(x),则 称h(x)为h*(x)的下界，它表示某种偏于保守的估计。 定义3 定义 采用h*(x)的下界h(x)为启发函数的A算法，称 为A*算法。
(1+5=6)
2 8 3 1 6 4 7 5
②
(1+3=4)
③
2 8 3 (2+3=5) 1 4 7 6 5
2 3 (2+3=5) 1 8 4 7 6 5
④
8 3 2 8 3 2 3 2 3 (3+3=6) 2 1 4 (3+4=7) 7 1 4 (3+2=5) 1 8 4 (3+4=7) 1 8 4 7 6 5 6 5 7 6 5 7 6 5
（目标状态）
(4) ①
2 8 3 1 6 4 5 7 5 2 8 3 1 4 7 6 5 2 3 1 8 4 7 6 5
搜索得到的路径如黄线所示
2 8 3 1 6 4 7 5 2 8 3 1 4 7 6 5
(5)
2 8 3 1 6 4 7 5
②
(3)
(5)
③
(3)
2 8 3 1 4 7 6 5
④
(3)
•
举例：
八数码魔方（8-puzzle problem）
2 1 7 8 6 3 4 5 1 8 7 2 6 3 4 5
（初始状态）
（目标状态）
(0+4=4) ①
2 8 3 1 6 4 5 7 5 2 8 3 1 4 7 6 5
搜索得到的路径如黄线所示
2 8 3 (1+5=6) 1 6 4 7 5 2 8 3 (2+4=6) 1 4 7 6 5
开始 放入OPEN表 把S放入 放入 表 OPEN表为空表？ 表为空表？ 表为空表 否 把第一个节点(n)从 表移至CLOSED表 把第一个节点 从OPEN表移至 表移至 表 n为目标节点吗？ 为目标节点吗？ 为目标节点吗 是 成功 是 失败
否 把第一个节点(n)从 表移至CLOSED表 把第一个节点 从OPEN表移至 表移至 表 扩展n， 的后继节点放入OPEN 扩展 ，把n的后继节点放入 的后继节点放入 表的末端，提供返回节点n的指针 表的末端，提供返回节点 的指针 值由小到大的顺序重排OPEN表 按g(i)值由小到大的顺序重排 值由小到大的顺序重排 表
1
F(6)
2
G(5)
4
E(4)
H(3)
3
5
A(2)
C(3)
6
B(0)
注：每个节点小括号内的数值表示该节点 到目标的空间距离，即该点的估价函数 值。搜索得到的路径如黄线所示。
•
举例：
八数码魔方（8-puzzle problem）
2 1 7 8 6 3 4 5 1 8 7 2 6 3 4 5
（初始状态）
登山法算法步骤：
① ② ③ ④ ⑤ 设定初始节点n； 如果n是目标，则成功退出； 扩展n，得到其子节点集合； 从该集合中选取f(n)为最小的节点n’； 将n’设为n，返回第②步。
最佳优先搜索算法
• 是“登山法”的推广，但它是对OPEN表中 所有节点的f(n)进行比较，按从小到大的顺 序重排OPEN表。 • 其算法效率类似于纵向搜索算法，但使用 了与问题特性相关的估价函数来确定下一 步待扩展的节点，因此是一种启发式搜索 方法。
最佳优先搜索算法框图
举例： 举例：迷宫问题
迷宫问题如下，F是入口，B是出口，试 采用最佳优先搜索算法进行求解。
y 3 4 A 1 2 1 0 F 1 C 1 E 1 G 1 2 2 H 3 x D 2 2 B
解：估价函数f(n)采用每个节点与目标 节点在坐标系上的距离来表示。例 如，E点与目标节点B之间的空间距 离是2+2=4，两个2分别是E与B在x 轴及y轴上的距离。
(4)
(3)
8 3 2 1 4 7 6 5
2 8 3 (4) 7 1 4 6 5
⑤
(2) 1 8 4
7 6 5
2
3
(4) 1 8 4
7 6 5
2 3
⑥
(1)
1 2 3 8 4 7 6 5 1 2 3 7 8 4 (2) 6 5
⑦
(0)
1 2 3 8 4 7 6 5
八数码魔方的最 佳优先搜索树Βιβλιοθήκη • 本题采用了简单的估价函数
均一代价搜索算法框图
均一代价搜索法思路： 均一代价搜索法思路：
1、 从A点开始依次展开得到AB（7）、AC（3）、AD（10）、AE（15）四 个新结点，把第一层结点A标记为已展开，并且每个新结点要记录下其 距离（括号中的数字）； 2、 把未展开过的AB、AC、AD、AE四个结点中距离最小的一个展开，即 展开AC（3）结点，得到ACB（8）、ACD（16）、ACE（13）三个结 点，并把结点AC标记为已展开； 3、 再从未展开的所有结点中找出距离最小的一个展开，即展开AB（7）结 点，得到ABC（12）、ABD（20）、ABE（19）三个结点，并把结点 AB标记为已展开； 4、 再次从未展开的所有结点中找出距离最小的一个展开，即展开ACB（8） 结点……； 5、 每次展开所有未展开的结点中距离最小的那个结点，直到展开的新结 点中出现目标情况（结点含有5个字母）时，即得到了结果。
1.4 启发式图搜索
1. 启发式搜索
• 定义：为减小搜索范围而需要利用某 些已知的、有关具体问题领域的特性 信息。此种信息叫做启发信息。利用 启发信息的搜索方法叫做启发式搜索 方法。 • 特点：重排OPEN表，选择最有希望的 节点加以扩展 • 种类：最佳优先搜索、A*算法等
启发式搜索策略
• 有关具体问题领域的信息常常可以用来 简化搜索。一个比较灵活(但代价也较 大)的利用启发信息的方法是应用某些 准则来重新排列每一步OPEN表中所有 节点的顺序。然后，搜索就可能沿着某 个被认为是最有希望的边缘区段向外扩 展。应用这种排序过程，需要某些估算 节点“希望”的量度，这种量度叫做估 价函数(evalution function)
2. 登山法和最佳优先搜索
• 登山法的引入
瞎子在山上某点，想要爬到山顶，怎么办？ 从立足处用明杖向前一试，觉得高些，就向前 一步，如果前面不高，向左一试，高就向左一 步，不高再试后面，高就退一步，不高再试右 面，高就向右走一步，四面都不高，就原地不 动.总之，高了就走一步，就这样一步一步地走， 就走上了山顶。 这个向各方向的测试“步”，就是“登山 法”的估价函数f(n)。
算法分析： 算法分析：
由上可见，均一代价搜索法并没有象横向搜索一样展 开所有结点，只是根据代价最小的原则，每次展开 距离A点最近的那个结点，反复下去即可最终得到 答案。虽然中途有时也展开了一些并不是答案的结 点，但这种展开并不是大规模的，不是全部展开， 因而耗时要比横向搜索小得多。
举例： 举例：迷宫问题
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• 其它依次类推.最后用了7步得出了结果.
3. A算法
• 最佳优先算法有时无法得到最优解，因
为它的估价函数f的选取时，忽略了从 初始节点到目前节点的代价值。所以， 可考虑每个节点n的估价函数f(n)分为两 个分量：从起始节点到节点n的代价g(n) 以及从节点n到达目标节点代价的估算 值h(n)。 f(n)=g(n)+h(n)
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⑥
1 2 3 8 4 (4+1=5) 7 6 5
⑦
(5+0=5)
1 2 3 8 4 7 6 5 1 2 3 7 8 4 (5+2=7) 6 5