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4-与或图搜索

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11个相似图片搜索网站

11个相似图片搜索网站

11个相似图片搜索网站（以图找图）关键词：搜索网站图片网址┊杂粹┊推荐：┊来源：中国教程网┊收藏你想凭着一张现有图片找出它的原始图片，或者是凭着一张小的缩略图找出原始大图吗？下面的十款搜索引擎可以帮你实现，以图找图，以图搜图，以图片搜索相似的图片。

一：/Tineye是典型的以图找图搜索引擎，输入本地硬盘上的图片或者输入图片网址，即可自动帮你搜索相似图片，搜索准确度相对来说还比较令人满意。

TinEye是加拿大Idée公司研发的相似图片搜索引擎，TinEye主要用途有：1、发现图片的来源与相关信息；2、研究追踪图片信息在互联网的传播；3、找到高分辨率版本的图片；4、找到有你照片的网页；5、看看这张图片有哪些不同版本。

二：百度正式上线了其最新的搜索功能——“识图”（）。

该功能是百度基于相似图片识别技术，让用户通过上传本地图片或者输入图片的URL地址之后，百度再根据图像特征进行分析，进而从互联网中搜索出与此相似的图片资源及信息内容。

但需要注意的是，用户上传本地图片时，图片的文件要小于5M，格式可为JPG、JPEG、GIF、PNG、BMP 等图片文件。

三：/GazoPa搜索图片时，不依据关键词进行检索，而是通过图片自身的某些特征（例如色彩，形状等信息）来进行搜索。

GazoPa搜索方式有四种：第一种是传统的通过关键词搜索图片，但在传统图片搜索领域GazoPa与google等搜索引擎无法竞争。

第二种是创新的通过图片搜索图片，但在此领域GazoPa无法与TinEye相竞争。

TinEye 很容易就能搜索出与原图最接近的一些结果，而GazoPa很多时候的搜索结果则完全无法与原图匹配。

第三种是通过手绘图片搜索图片，这种方式其实没太大用处。

GazoPa虽然有这样那样的不足之处，但也算是一个很有独创性的搜索引擎。

GazoPa目前还处在内测阶段，想要加入测试的可以在官网上留下你的邮箱地址，收到邀请后你就可以测试使用了。

问题归约法

问题归约法


2
3
(122) A
C
B
图 2(a) 移动圆盘 A 和 B 至柱子 2 2. 移动圆盘 C 至柱子 3 的单圆盘问题,如图 2(b)所示.
1
2
3
(122) A
C
B
(322)
1
2
A B
3 C
图 2(b) 移动圆盘 C 至柱子 3 3. 移动圆盘 A 和 B 至柱子 3 的双圆盘问题,如图 2(c)所示.
问题规约法的实质：
从目标（要解决的问题）出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把初始问题归约为
一个平凡的本原问题集合。 最小的问题或具有明显解答的问题被称为本原问题。
dx 就是一个本原问题，其答案是显而易见的，即 ∫dx=x。
一般地，本原问题是原始问题的子孙问题。因此，问题规约的过程就是在问题空间中不断搜索问题的子 问题和子问题的子问题的过程，直至将原始问题分解为本原问题集合。本原问题的解可以直接得到或通过一 个"黑箱"操作得到。 （2）问题归约表示可由下列 3 部分组成:
一个初始问题描述; 将问题变换为子问题的操作集; 一系列本原问题描述. 问题的归约描述
初始问题集合：初始状态集合 S 算符集合：将问题分解为若干子问题的变换集合 F 本原问题集合：目标状态集合 G 三元组合：（S , F, G） （3）问题规约法与状态空间法
问题归约与前面状态空间描述不同的是,主要其在问题空间中展开对问题的描述和求解。 状态空间法只是研究对问题所陈述的事实\状态如何表示,以及如何搜索状态空间求解;而问题归约法则是 对问题求解中如何将问题逐步分解为一系列子问题\本原问题的集合。 对实际问题求解,可将这两种方法有机结合,如后面讨论到的与或图表示与搜索。 1 与或图的概念 用一个类似图的结构来表示把问题归约为后继问题的替换集合，画出归约问题图。 例：有一个问题 A，它可以通过三种途径来求解： （1）、求解问题 B 和 C （2）、求解问题 D、E 和 F （3）、求解问题 H 这一问题归约为子问题的替换集合关系可由图 4 所示的结构来表示.
搜索引擎的使用方法及技巧

搜索引擎的使用方法及技巧

搜索引擎的使用方法及技巧搜索引擎是我们在互联网上进行信息检索的重要工具，它可以帮助我们快速找到我们所需的信息。

但是，有时候我们可能会遇到搜索结果过多、无关或者不准确的问题。

以下是一些搜索引擎的使用方法和技巧，希望可以帮助大家更加高效地使用搜索引擎。

1.使用关键词：在搜索引擎的搜索框中输入与你想要搜索的内容相关的关键词。

关键词可以是一个单词或者是一个短语，尽量使用最相关的关键词来缩小搜索范围。

2.使用引号：如果你想搜索一个完整的短语，可以使用引号将短语括起来。

这样搜索引擎会将完整的短语作为一个整体进行匹配搜索，提高搜索结果的准确性。

3.使用排除词：在搜索中使用减号来排除一些和搜索无关的内容。

例如，如果你搜索“苹果”，但是你不想看到与“苹果手机”相关的结果，你可以搜索“苹果 -手机”，减号后面的词将被排除在搜索结果之外。

4.使用站点限制：如果你只想在某个特定网站上进行搜索，可以在搜索关键词后面加上“site:网址”，这样搜索引擎将只搜索该网站下的相关内容。

5.使用高级搜索功能：大多数搜索引擎都提供了高级搜索功能，你可以通过设置特定条件来缩小搜索范围。

例如，你可以限制搜索结果的时间范围、文件类型、语言等等。

6.使用相关搜索：如果你在搜索中找不到你所需要的信息，可以试试看下方的“相关搜索”功能。

搜索引擎会根据你的搜索内容提供一些类似或者相关的搜索建议，可能会帮助你找到更相关的结果。

7.使用尽可能多的关键词：如果你想要获得更精确的搜索结果，可以尽量使用更多的关键词。

不过要注意关键词之间的关联性，使用太多无关的关键词可能会导致搜索结果不准确。

8.阅读搜索结果摘要：当你得到一些搜索结果时，不要仅仅看标题就下结论。

通常，搜索结果下方会有摘要或者描述，你可以通过阅读摘要来更好地判断该搜索结果是否与你的需求相关。

9.使用图像搜索：有时候我们可能无法准确描述我们所需要的图片，这时可以使用搜索引擎的图像搜索功能。

你可以通过上传一张图片或者提供一段图片的URL来进行搜索，搜索引擎会找到与该图片相关的内容。

如何运用搜索引擎找到需要的信息

如何运用搜索引擎找到需要的信息

如何运用搜索引擎找到需要的信息在当下信息爆炸的时代，我们时常需要通过网络搜索引擎来获取各种信息，例如学习资料、工作资讯、医疗信息、旅游咨询等。

然而，在搜索引擎海量信息面前，我们有时会感到毫无头绪，也许只需要一些小技巧就能更好地利用搜索引擎，找到我们真正需要的信息。

一、用正确的关键词进行搜索在使用搜索引擎进行信息搜索时，关键词是最基本、最有效的搜索手段。

无论是在百度、谷歌、必应还是其他搜索引擎上，输入准确的关键字都能帮助我们找到需要的信息。

关键字的准确性很大程度上取决于我们的搜索目的和了解程度。

如果我们想查找某位作者的作品，首要关键词就应该是作者的名字，而不是作品名或描述词。

常见的搜索词错误包括拼写错误、过于笼统、含有歧义等，这些问题可以通过在查找前仔细检查的方式来解决。

二、利用搜索引擎高级搜索功能搜索引擎除了基本的搜索功能，还有很多强大的高级搜索功能，例如时间段、文件类型、语言、网站、排序等。

通过高级搜索，我们能够规定一些特定的搜索条件，进行更加精确和有效的搜索。

以百度为例，在进行搜索时，点击“高级搜索”按钮，可以设置搜索语言、筛选图片或视频、设定搜索范围等。

三、利用搜索引擎的缓存和快照查找信息如果在经常访问的网站上寻找信息时发现网站暂时无法访问或信息已被删除，那么可以使用搜索引擎的缓存或快照功能，来寻找相应的信息。

此外，搜索引擎的快照也有助于寻找活动页面、家族族谱、已停运的公司等资料。

四、通过图像搜索查找信息当我们需要通过图片寻找相关信息时，就可以使用搜索引擎的图片搜索功能。

我们可以输入关键词并在搜索工具中选择“图片”，以获取与关键词有关的图片。

此外，我们还可以在图片搜索功能中上传自己想要搜索的图片，以便搜索相似或相关的图片或资料。

五、利用搜索引擎建议搜索和提示搜索许多搜索引擎在进行搜索时，会自动为我们提示或建议相关搜索内容。

这些建议通常基于先前用户的搜索记录或主题相关度等，我们可以根据自己的搜索需求来快速找到相关的搜索内容。

(搜索推理技术-与或树搜索)

(搜索推理技术-与或树搜索)


7、无判断起始节点1可解
8、从OPEN中删除含有可解先辈节点的节点
删除
OPEN= { B, C, t1, 10, 11, 12, A, t2, t3 }
CLOSED= { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 } OPEN= {t1, 10, 11, 12, t2, t3}
CLOSED= {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} 说明：对于OPEN表中的叶节点直接移到 CLOSED表，不作任何处理
OPEN= {9, B, C, t1, 10, 11, 12, A} CLOSED= {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
第九大循环（3、4、5、6、7、8步）： 3、从OPEN表中取出节点9，并送到CLOSED表 4、扩展节点9，生成后继节点 t2、t3，并送到 OPEN表的末端 5、有叶节点 6、实现可解标志过程（可以判断节点9、4、2可解）
即OPEN是堆栈
注意
由于深度限制，深度优先搜索算法有可能找不 到解
例：
深度界限为4
√
2
1
√
√
6
√
3
Ⅹ A √ √
7 √
C
Ⅹ
4
5
8
t
√
Ⅹ B
t
t
t
t
√
√
√
√
注：后生成的节点画在左边
课堂练习：用宽度和深度优先搜索算法找出解树
提示：对于宽度优先搜索，先生成的节点画在左；
对于深度优先搜索，后生成的节点画在左
CLOSED= { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, t1, 10 }
搜索过程演示
√
人工智能chp.ppt

人工智能chp.ppt

(2) 第5步选择G’中的待扩展结点一般是选那些最 可能导致该局部解图耗散值发生较大变化的结点，也使 能够及时修改局部解图的标记；
(3) 与A算法类似，若s→N存在解图，当 h(n)≤h*(n)且h(n)满足单调限制条件时,AO*一定可找 到最佳解图,而h(n)=0时AO*变为宽度优先搜索算法。
第三章 可分解产生式系统搜索策略
3.3 博弈树搜索 Grundy博弈：一堆数目为N的钱币由两位选手轮流分 堆，每个选手每次只把其中某一堆分成数目不等的两 小堆，直到不能再分为数目不等的两堆时认输。下面 是对应的产生式系统描述。 综合数据库：无序数字序列x1,…xn表示n堆钱币不同 的个数，M表示对应的选手标志，组合(x1,…,xn,M)表 示了选手走步的状态。 规则：If (x1,…,xn,M)∧(xi=y+z,y≠z) Then (x1,…,xi-1,y,z,xi+1,xn,M) Grundy博弈问题搜索的状态空间图。
n0 ３
n0
5
２
n1 n4
１ n5 １
n0
4
5
n1
n2
4 n3 4
１ n5
n1
4
n3
5
t n2
２
n5
１n4
4
n6
２
n4
n7 0
１
n8
0
5 n0
5
n1
tn4
n3
n2
１
4
4
２ n5
n6
２
n7
0
0 n8
第三章 可分解产生式系统搜索策略 AO*与算法A的区别:
(1) AO*评价函数只考虑h(n)分量，因算法是自底 向上的耗散值操作，局部耗散值的比较是在s处，获得 估计效果，没必要计算g的值;
2.7 与或图法知识表示与问题求解

2.7 与或图法知识表示与问题求解

（111） （333）

（111） （122）

（122） （322）

（322） （333）

（113） （111）
（123） （113）
（122） （322） （321） （321） （331） （123）
（333） （331）
自动化系仪自教研室
2.2.6 问题归约法
[例]求解不定积分
A B C A B
1 1 2 3 1
1 C
自动化系仪自教研室
2
3
2.2.6 问题归约法
归约过程 （1）移动圆盘A和B至柱子2的双圆盘难题；
A B C
1
2 1 (111)
3
C
1 A
B
2 1 (122)
3
自动化系仪自教研室
2.2.6 问题归约法
（2）移动圆盘C至柱子3的单圆盘难题；
1 A
B C
2 1 (122)
自动化系仪自教研室
6.2.4 基于与或图的搜索

与或图的基本概念回顾
与树：当把一个复杂问题分解为若干个子问题时， 可用一个“与树”来表示这种分解。 或树：当把一个复杂问题变换为若干个与之等价的 新问题时，可用一个“或树”来表示这种变换。
A
A
B
C
D
B
C
23 或图自动化系仪自教研室
与图
6.2.4 基于与或图的搜索
2.2.6 问题归约法
本原问题:
指那种不能或不需要再进行分解或变换，且可以直 接解答的问题。 归约: 把一个复杂问题分解或变换为一组本原问题的过程。 问题的分解：是指把一个复杂问题分解为若干个子问题的过程。
问题的解是所有子问题解的“与”，即只有当所有子问题都有解时， 原问题才有解。
第3章产生式系统的搜索策略

第3章产生式系统的搜索策略


四皇后问题的改进：
• 思路： 利用问题有关信息对规则进行动态排序
• 方法：定义一个对角线函数 Maxdiag（i，j）。该函 数计算棋盘上ij单元的最长对角线长度，通过比较 不同单元的函数值来决定每行（列） Rij 的排序
• 例如，若 Maxdiag（i，k）小于 Maxdiag（i，j）， 则规则顺序为（Rik，Rij），即对角线短的单元，相 应的规则排在前头，若相同，则维持原顺序
综合数据库：DATA=L（表），L元素用{ij}表示，i，j 的值域为{1，2，3，4}。即L表的元素表示皇后所在 的行和列。如（12 24 31 43）、（13 21 34 42）、 （11 21）、（11 22）、（11 23 31）.
Artificial Intelligence
• 规则集：
BACKTRACK1(DATALIST):
1 DATA FIRST(DATALIST) 参数: 初始到当前状态的逆序表 2 if MEMBER(DATA,TAIL(DATALIST), return FAIL 回老路 3 if TERM(DATA), return NIL 到达目标，成功返回 4 if DEADEND(DATA), return FAIL 到达不合理状态，退回 5 if LENGTH(DATALIST) > BOUND, return FAIL 到深度限制 6 RULES APPRULES(DATA) 得出可应用的规则集 7 LOOP: if NULL(RULES), return FAIL 进入死胡同，退回 8 R FIRST(RULES) 取出第一条可应用规则
过程返回解路径规则表（或局部解路径子表）.
Artificial Intelligence
举例
“以图找图”——Tineye

“以图找图”——Tineye

“以图找图”——Tineye今天咱们玩一个国外的新鲜玩意儿——以“图”找“图“的搜索引擎——TinEye。

瞪大眼睛看好喽!TinEye是互联网上的第一个运用图片识别技术来搜索图片的搜索引擎,这正是它与众不同的地方。

它是由一家印度公司开发研制的,目前尚在试用阶段。

但是颇有时代意义。

传统的图片搜索通常是运用图片名称关键字来搜寻图片。

而事实上每一张图片从它诞生就已经隐含了其独有的数字签名,这一点是往往被普罗大众所忽视的。

而TinEye正是通过其数字签名来找出与之相同的图片,即使它被经过裁剪或者编辑修改过。

(一)TinEye怎样进行以“图”找“图”1、直接上传图片或者输入图片网址我们来进入TinEye的网址/点击“浏览”按钮,在出现的“选择要加载的文件”对话框里选择一张图片,点击“打开”,图片会自动被上传。

(图1)稍等片刻,图片上传完毕后,会看到搜索结果,例如笔者上传的这张日星安室奈美惠的图片,就搜索出5个结果都是与笔者上传的图片相同的图片,只是象素大小及出处各不相同。

其中也不乏被裁剪修改过的版本。

(图2)除了直接上传图片寻找相同的图片之外,还可以直接在“or”的栏内复制粘贴网络上某图片的网址,点击“serach”按钮进行搜索亦可得出搜索结果。

(图3)TinEye的操作就是这么简单,您只需上传一张图片或者复制图片的网络地址在搜索栏内就可以帮你搜索出与之相同的图片来。

2、安装TinEye插件直接右键搜索如果您使用的Firefox浏览器,其TinEye插件的下载链接是/pub//addons/8922/tineye_image_search-0.6-fx.xpi。

如果您使用的IE浏览器(或者其内核的),其TinEye插件的下载链接是/TinEye_Image_Search.msi。

双击插件程序执行安装。

（或见附录在线安装）在网络上的某张图片上直接点击右键,在右键菜单里选择“Search Image on TinEye”亦可得出搜索结果。

图搜索技术

图搜索技术


翻动钱币的操作抽象为改变上述状态的算子，
即F＝{a, b, c}
a:把钱币q0翻转一次 b:把钱币q1翻转一次 c:把钱币q2翻转一次 问题的状态空间为<{Q5},{Q0 Q7}, {a, b, c}>
2021/11/6
人工智能
13
3.1.1 状态、操作和状态空间（10）
状态空间图 a
c （0，0，0） （1，0，0） b
初始状态 S0=(1,1,1,…,1,…,1) 目标状态 Sg1 =(2,2,2,…,2,…,2)
Sg2 =(3,3,3,…,3,…,3)
2021/11/6
人工智能
24
n（n≥3）阶梵塔问题
n阶梵塔问题的操作集合表示为： F={Rk(i,j) | i,j={1,2,3}，k={1，2，…，n}}
S5 2 2 1 S13 0 2 1 S21 2 2 0 S29 0 2 0
S6 2 1 1 S14 0 1 1 S22 2 1 0 S30 0 1 0
S7 2 0 1 S15 0 0 1 S23 2 0 0 S31 0 0 0
2021/11/6
人工智能
17
3.1.2 修道士和野人问题的状态空间（4）
目标状态集合{θ0, θ7}
人工智能
12
3.1.1 状态、操作和状态空间（9）
引入一个三元组(q0,q1,q2)来描述总状态，钱币正面为0，反面 为1，全部可能的状态为：
Q0=(0,0,0) ; Q1=(0,0,1); Q2=(0,1,0) Q3=(0,1,1) ; Q4=(1,0,0); Q5=(1,0,1) Q6=(1,1,0) ; Q7=(1,1,1)。
3.1.1 状态、操作和状态空间 3.1.2 修道士和野人的状态空间 3.1.3 梵塔问题的状态空间 3.1.4 重排九宫问题和隐式图 3.1.5 问题求解的基本框架
第五章 启发式搜索课件

第五章 启发式搜索课件

2， 1， 0
[S3，S2，S1，S0]
。。 。。 。。。 。。。
5.3.3 深度优先搜索策略
深度优先搜索：首先扩展最新产生的节点，深度相等的节 点可以任意排列的搜索方法。（用堆栈的数据结构）
特点：搜索沿着状态空间的某单一路径沿着起始点向下进
行下去，仅当搜索到达一个没有后裔的状态时，才选择另 S0 一条替代路径。 1 10
5.3
盲目的图搜索策略
5.4 启发式图搜索策略 5.5 与/或图搜索策略
5.3 盲目的图搜索策略
5.3.1 回溯策略
5.3.2 宽度优先搜索策略
5.3.3 深度优先搜索策略
5.3.1 回溯策略
带回溯策略的搜索：（走不通就回头） 从初始状态出发，不停地、试探性地寻找路径， 直到它到达目的或“不可解结点”，即“死胡同” 为止。 若它遇到不可解结点就回溯到路径中最近的父结 点上，查看该结点是否还有其他的子结点未被扩展 。 若有，则沿这些子结点继续搜索；如果找到目标，
(3) NSS（no solvable states）表：不可解状态集，列出 了找不到解题路径的状态。如果在搜索中扩展出的 状态是它的元素，则可立即将之排除，不必沿该状 态继续搜索。
1 A B 2 5.3.1 回溯策略
8 C 11 D
E 3 回溯搜索示意图的回溯轨迹： 10 H 6 F 9 G 初值：PS=[A]； NPS=[A]； NSS=[ ]； CS=A。 J 5 7 K
5.1.2 搜索策略
3.人工智能的主要搜索策略： 求最佳解的搜索策略： 大英博物馆法（British museum）； 宽度优先法（Breadth-first search）； 分支界定法（Branch and Bound）； 最佳图搜索法（A*）； 动态规划法（Dynamic Programing）；

12硬币问题

2.5.6 用AO*算法求解一个智力难题有这样一个智力问题：有12枚硬币，凡轻于或重于真币者，即为假币(只有一枚假币)，要设计一个搜索算法来识别假币并指出它是轻于还是重于真币，且利用天平的次数不多于3次。

该问题的困难之处在于问题要求只称三次就要找到假币，否则就承认失败。

如果称法不得当，使得留下的未知币太多，就不可能在3次内称出假币。

因此，每称一次，我们希望尽可能地得到关于假币的信息。

利用人工智能的求解方法解决这个问题首先必须解决下面两个问题:♦问题表示方法，记录和描述问题的状态。

♦求解程序如何对某种称法进行评价。

下面我们就对使用AO*算法求解这个智力难题进行讨论。

1．问题的表示我们要分析构成该问题状态的因素有那些；首先是硬币可能有哪些状态；然后，每称一次后，有关硬币的状态的会发生什么样的变化；最后是每称一次后，必须保留所剩的使用天平的次数。

我们可将硬币的重量状态分为4种类型:♦标准型(Standard) 标记为S♦轻标型(Light or Standard) 标记为LS♦重标型(Heavy or Standard) 标记为HS♦轻重标准型(Light or Heavy or Standard) 标记为LHS一个硬币为LHS状态，那是我们对它一无所知；LS和HS状态是有可能为轻的或有可能为重的，当然也可能是标准的；S状态是已知为标准的。

例如，一次称两个硬币，如果天平偏向左边，则天平左盘中的硬币属于重标型，而右盘中的硬币属于轻标型，其余属于标准型（因为只有一个假币）。

每称一次，硬币的重量状态可能会从一种类型转变为另一种类型。

问题处于初始状态时，所有的硬币均属于LHS型。

综上所述，问题的状态空间可表示成一个五元组:(lhs，ls，hs，s，t )其中前四个元素表示当前这四种类型硬币的个数，t表示所剩称硬币的次数。

在这样的状态空间表示下，有:初始状态：(12, 0, 0, 0, 3)目标状态：sg1：(0, 1, 0, 11, 0) 和sg2：(0, 0, 1, 11, 0)sg1、sg2分别表示最后找到一个轻的或找到一个重的硬币，其余11个为标准硬币。

第4章+图搜索技术_2(启发式).ppt

城是目的地，边上的数字代表两城之间的交通费。试 求从A到E最小费用的旅行路线。
第4章 图搜索技术
B 4
6
A
3
4
A
E
C1 2
B1
4
6
3
4 3
D1
3
4
D2 23
E1 3
C
D
2
(a)
E2
B2 6
E4
C2 (b)
E3 2 D3 C3
图4—8 交通图及其代价树
第4章 图搜索技术
可以看出，这个图与前面的状态图不同的地方是 边上附有数值。它表示边的一种度量（此例中是交通 费，当然也可以是距离）。一般地，称这种数值为权 值，而把边上附有数值的状态图称之为加权状态图或 赋权状态图。
第4章 图搜索技术
一般来说启发信息过弱，产生式系统在找到一条 路径之前将扩展过多的节点，即求得解路径所需搜索 的耗散值（搜索花费的工作量）较大；相反引入强的 启发信息，有可能大大降低搜索工作量，但不能保证 找到最小耗散值的解路径（最佳路径），因此实际应 用中，希望最好能引入降低搜索工作量的启发信息而 不牺牲找到最佳路径的保证。
有时估价函数还可以表示为 f(x)＝d(x)＋h(x)
第4章 图搜索技术
f (n) = g (n) + h (n) h (n)体现了搜索的启发信息。 如果 h (n)=0，g (n)=d (n) 时，就是广度优先搜索 法。 一般在 f(n) 中，g(n)的比重越大，越倾向于广度优 先搜索；h(n)的比重越大，越倾向于深度优先搜索。 有了f(n)，就可以对各个待扩展结点的价值进行估 计，从OPEN表中选择出最有希望的结点扩展。
第4章 图搜索技术
所以，为了更稳妥一些，人们把启发函数扩充为 估价函数。

显式与或图的多项式搜索算法

显式与或图的多项式搜索算法
谢青松
【期刊名称】《山东理工大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】1999(000)002
【摘要】本文给出了两个显式含圈与或图的多项式搜索算法Fsg和FBG,并与其他算法的相应结果进行了比较,FBG算法性能更好.
【总页数】5页(P49-52,61)
【作者】谢青松
【作者单位】山东工程学院信息与电气学院
【正文语种】中文
【中图分类】O229
【相关文献】
1.图多项式及图多项式的等价 [J], 彭燕玲;
2.图多项式及图多项式的等价 [J], 彭燕玲
3.显式与或图的多项式搜索算法 [J], 谢青松
4.Farey图及其对偶图的色多项式和流多项式 [J], 单美玲;
5.显式有限元侵蚀接触搜索算法研究 [J], 陈成军;陈小伟;柳明
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

人工智能基础及应用(微课版) 习题及答案 第3章 智能搜索策略

习题一、选择题1 .关于“与/或”图表示法的叙述中，正确的是（）A用“AND”和“OR”连续各部分的图形，用来描述各部分的因果关系B用“AND”和“OR”连续各部分的图形，用来描述各部分之间的不确定关系C是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解过程D是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的层次关系2 .在与或树和与或图中，把没有任何父辈节点的节点叫做：A叶节点B端节点C根节点D起始节点3 .启发式搜索中，通常OPEN表上的节点按照它们的估价函数f值的（）顺序排列：A递增B平均值C递减D最小4 .启广度优先搜索方法能够保证在搜索树种找到一条通向目标节点的（）路径（如果有路径存在时）。

A可行B最短C最长D解答5 .下列属于遗传算法的基本内容的是（）A图像识别B遗传算子C语音识别D神经调节6 .A*算法是一种（）。

A图搜索策略B有序搜索算法C盲目搜索D启发式搜索二、简答题1 .什么是搜索？有哪两大类不同的搜索方法？两者的区别是什么？2 .什么是与树？什么是或树？什么是与/或树？什么是可解节点？什么是解树？3 .何为股价函数？估价函数中，g（n）和h（n）各起什么作用？4 .什么是遗传算法？简述其基本思想和基本结构。

5 .常用的适应度函数有哪几种？参考答案一、选择题1. D2.C3.D4.A5.B6.D二、简答题1 .向这种根据世界情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索。

简单地说，搜索就是利用已知条件在(知识)寻求解决问题办法的过程。

根据是否采用智能方法，搜索算法分为盲目搜索算法和智能搜索算法。

3 .用于估价结点重要性的函数称为估价函数，其一般形式为：/(n)=gQ)+h(n)其中，g(〃)是代价函数，表示从初始结点S。

到结点〃已经实际付出的代价；力(〃)是启发式函数，表示从结点〃到目标结点Sg的最优路径的估计代价。

人工智能作业题解答

人工智能作业题解答第三章图搜索与问题求解1、何为状态图和与或图？图搜索与问题求解有什么关系？解：按连接同一节点的各边间的逻辑关系划分，图可以分为状态图和与或图两大类。

其中状态图是描述问题的有向图。

在状态图中寻找目标或路径的基本方法就是搜索。

2、综述图搜索的方式和策略。

解：图搜索的方式有：树式搜索，线式搜索。

其策略是：盲目搜索，对树式和不回溯的线式是穷举方式，对回溯的线式是随机碰撞式。

启发式搜索，利用“启发性信息”引导的搜索。

3、什么是问题的解？什么是最优解？解：能够解决问题的方法或具体做法成为这个问题的解。

其中最好的解决方法成为最优解。

4、什么是与或树？什么是可解节点？什么是解树？解：与或树:一棵树中的弧线表示所连树枝为“与”关系,不带弧线的树枝为或关系。

这棵树中既有与关系又有或关系，因此被称为与或树。

可解节点:解树实际上是由可解节点形成的一棵子树,这棵子树的根为初始节点，叶为终止节点，且这棵子树一定是与树。

解树:满足下列条件的节点为可解节点。

①终止节点是可解节点；②一个与节点可解，当且仅当其子节点全都可解；③一个或节点可解，只要其子节点至少有一个可解。

5、设有三只琴键开关一字排开，初始状态为“关、开、关”，问连接三次后是否会出现“开、开、开”或“关、关、关”的状态？要求每次必须按下一个开关，而且只能按一个开关。

请画出状态空间图。

注：琴键开关有这样的特点，若第一次按下时它为“开”，则第二次按下时它就变成了“关”。

解：设0为关，1为开6、有一农夫带一只狼、一只羊和一筐菜欲从河的左岸乘船到右岸，但受下列条件限制：1）船太小，农夫每次只能带一样东西过河。

2）如果没农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃菜。

请设计一个过桥方案，使得农夫、狼、羊、菜都不受损失地过河。

画出相应状态空间图。

提示：（1）用四元组（农夫、狼、羊、菜）表示状态，其中每个元素都可为0或1，用0表示在左岸，用1表示在右岸。

（2）把每次过河的一次安排作为一个算符，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。

第二章 搜索与问题求解

Step3从端顶点开始，逐级向上回溯，标注各顶点为可解顶点或不可解顶点，直到标注原始顶点为可解顶点或不可解顶点为止。
Step4当原始顶点被确定为可解顶点时，输出相应解图为问题的解。
下面通过例2-2对与或图问题表示及其求解步骤作进一步的说明。
例2-2三阶梵塔问题。如图2-4所示，有A、B、C三个金片及1、2、3三根钢针，三个金片按自下而上从大到小的顺序穿在1号钢针上，要求把它们全部移到3号钢针上。每次只能移动一个金片，且任何时刻都不能把大的金片压在小的金片上。
本章介绍关于搜索的基本知识，叙述问题求解的状态空间表示法和与或图表示法，阐述用于问题求解的主要启发式算法，并在此基础上说明计算机博弈中的搜索方法。
2.1
人们希望能在最短的时间内搜索到最好的解。但解的最优性和求解的计算复杂性之间是一对矛盾。在搜索算法不变的情况下，为了获得更好的解，需要更大的时间和空间开销。对于复杂问题，难以同时满足解的最优性和计算的可行性，须在二者之间进行权衡和折衷，一般从以下三个方面来考虑：
(a) (b) (c)
图2-1二阶梵塔问题
(a)初始状态；(b)目标状态1；(c)目标状态2。
解：
（1）用 表示问题的第 个状态。其中， 表示金片A所在的钢针号， 表示金片B所在的钢针号。问题的全部可能状态共有以下9种：
.
显然， 为初始状态， 或 为目标状态。
（2）只能通过移动金片A或B来解决问题。因此，定义操作符 和 。 表示把金片A从第i号钢针移到j号钢针上； 表示把金片B从第i号钢针移到j号钢针上。这样，共有12种能促使状态发生转换的操作，分别是：
2.2.1
一个问题对应的状态空间是一个五元组：
, (2-1)
其中， 是状态的集合， 是用于状态转换的操作符的集合， 是状态转换代价的集合， 是初始状态的集合， 是目标状态的集合。
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全信息
对垒过程中，双方都了解当前格局及过去的历史
非偶然
双方都是理智的分析决定自己的行动，不存在“碰运气”的偶然因
素
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博弈树
在博弈过程中，任何一方都希望自己取得胜利。因此，在 某一方当前有多个行动方案可供选择时，他总是挑选对自 己最有利而对对方最不利的那个方案行动。 如果我们站在A方立场，则可供A选择的若干方案之间是 “或”关系，因为主动权在A方手里，他或者选择这个方 案，或者选择另一个方案，完全由A决定 但若B也有若干可供选择的方案，则对A来说这些方案之间 是“与”关系，因为这时主动权在B，这些可供选择的方 案中的任何一个都可能被B选中，A必须考虑对自己最不利 的情况的发生 把上述博弈过程用图表示出来，得到的是一棵“与／或” 树 注意：该“与／或”树是始终站在某一方（例如Ａ方）的 立场上得出的，不能一会站在Ａ方立场，一会又站在Ｂ方 立场
24
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极大极小法—计算倒推值示例
1
b
0
1
a
0
3
1
6
极大
极小
0
-3
3
-3
-3
-2
1
-3
6
-3
0
5
-3
3
3
-3
0
2
2
-3
0
-2
3 5 4
1
-3
0 6
8 9
-3
25
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sspu 王帅
-剪枝
S0
3 ≥3 S2 ≤2
S1
3
3 5 S3 S4
2 S5 S6
设有博弈树，各端点的估值如 图所示，其中S6还没计算估值。 由S3与S4的估值得到S1的倒推 值为3，这表示S0的倒推值最小 为3。另外，由S5的估值得知S2 的倒推值最大为2，因此S0的倒 推值为3。 这里，虽然没有计算S6的估值， 仍然不影响对上层节点倒推值 的推算，这表示S6这个分枝可 以从博弈树中剪去
28
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-剪枝技术的一般规律
剪枝的条件：
后辈节点的值≤祖先节点的值时， 剪枝 后辈节点的 值≥祖先节点的值时， 剪枝
简记为：
极小≤极大， 剪枝
极大≥极小， 剪枝
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-剪枝 —例
f
≤0 0 ≥0 1
d
≥3
m h
≥1 1
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博弈树的特点
博弈的初始格局是初始节点 在博弈树中，“或”节点和“与”节点是逐层 交替出现的
己方扩展的节点之间是“或”关系
对方扩展的节点之间是“与”关系 双方轮流扩展节点
所有能使己方获胜的终局都是本原问题，相应 的节点是可解节点；所有使对方获胜的终局都 是不可解节点
1
a
0
3
1
6
极大
极小
0
-3
3
-3
-3
-2
1
-3
6
-3
0
5
-3
3
3
-3
0
2
2
-3
0
-2
3 5 4
1
-3
0 6
8 9
-3
19
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sspu 王帅
极大极小法应用
例：一字棋 设有九个空格，由A，B二人对弈，轮到谁走 棋谁就往空格上放自己的一只棋子，谁先使自 己的棋子构成三子成一线，谁就取得了胜利 设A的棋子用a表示，B的棋子用b表示
（3,2,2）
（4,3）
（3,3,1）
（5,1,1） （4,2,1）
（4,1,1,1） （3,1,1,1,1）
（3,2,1,1）
（2,2,2,1） 我方必胜
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（2,2,1,1,1）
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（2,1,1,1,1,1） 15
对于较简单的博弈问题，可以求出解图，解图 代表了从开局到终局任何阶段上的弈法，但这 对于复杂的博弈问题是不可能实现的 在博弈问题中，每个格局可供选择的行动方案 有很多，因此会生成十分庞大的博弈树。
中国象棋 一盘棋平均走50步，总状态数约为10161。 假设1毫微秒走一步，约需10145年。 西洋跳棋 博弈树约有1040个节点 围棋
结论：不可能穷举。试图利用完整的博弈树来 进行分析是很困难的
16
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博弈树搜索
可行的办法
只生成一定深度的博弈树，然后进行极大极小分析，
找出当前最好的行动方案（极大极小搜索是博弈树 搜索最常用的基本方法） 在此之后，再在已经选定的分枝上扩展一定深度， 再选最好的方案 如此进行，直到取得胜败的结果为止
每次生成博弈树的深度，当然越大越好，但由 于受到计算机存储空间的限制，只能根据实际 情况而定
17
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极大极小分析法
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作业
P75 2.6
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3
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与或图的概念
对于一个复杂问题，直接求解往往比较困 难。此时，可以通过下述方法进行简化
分解 等价变换
4
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分解
把一个复杂问题分解为若干个较简单的子问题， 每个子问题又继续分解为若干个更简单的子问 题，重复此过程，直到不需要再分解或者不能 在分解为止。 然后对每个子问题分别求解，最后把各子问题 的解复合起来就得到了原问题的解。 这时子节点间是“与”关系 …... 通常用一条弧把各边连接起来 构成的图称为“与图” K个 若一节点有k个与关系子节点，则称该节点有一 个k-连接符
13
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例—分钱币问题
有一堆数目为Ｎ的钱币，由两位选手轮流 进行分堆，要求每个选手每次只把其中某 一堆分成数目不等的两小堆，直到有一位 选手无法把钱币再分成不相等的两堆时就 得认输
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分钱币问题 状态空间图及搜索解图
对方先走 （6,1）
（7）
（5,2）
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-剪枝
对于“或”节点，它取当前子节点中的最 大倒推值最为它倒推值的下界，称此值为 值 对于“与”节点，它取当前子节点中的最 小倒推值最为它倒推值的上界，称此值为 值
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-剪枝技术的一般规律
任何“或”节点x的值如果不能降低其父节点 的值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并 使x的倒推值为。这种剪枝称为剪枝 任何“与”节点x的值如果不能降低其父节点 的值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并 使x的倒推值为 。这种剪枝称为剪枝 注意： 剪枝和剪枝，剪去的都是节点x以下 的分枝，此时的x节点还不能剪去。因为x节点 对计算其父节点的倒推值还是有用的。
31
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-剪枝
S0
A
B
19
20 17
15
无法剪枝 思考：如果把A，B互换， 会怎样？ 答：若把A，B互换，则D， E节点可以剪去
C
D
E
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-剪枝
S0
A
B
10
同样无法剪枝 但若把A，B互换，则可 剪枝D，E
25 17
15
C
D
E
33
基本思想
设博弈双方中一方为A，另一方为B，极大极小分析法是为其中
的一方（例如A）寻找一个最优行动方案的方法 为了找到当前最优方案，需对各个方案可能产生的后果进行比 较，考虑每个方案实施后对方可能采取的所有行动，并计算可 能的得分 为计算得分，需根据问题的特性信息定一个估价函数，用来估 算当前博弈树端节点的得分（称为静态估值） 当端节点的估值计算出来后，再推算父节点的得分（成为倒推 值）
≤1 1 ≥6
b
≥0 0
n e
3
k
a
0ห้องสมุดไป่ตู้
c
≤-3
g
5 4
i
1
≤-3
6
j
0
5
-3
3
3
-3
0
2
2
-3
0
-2
3 5 4
1
-3
0 6
8 9
-3
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-剪枝
在-剪枝 技术中，一个节点的第一个子 节点的倒推值或估值是很重要的 对于一个“或”节点，如果估值最高的子 节点最先生成，或者对于一个“与”节点， 估值最低的子节点最先生成，则被剪除的 节点数最多，搜索的效率最高。这称为最 优-剪枝 法
在与或树中，满足下列条件之一的称为可解节点 是一个终止节点 是一个“或”节点，且其子节点中至少有一个是可解节点 是一个“与”节点，且其子节点全部是可解节点
不可解节点
不是可解节点的节点
解树
由可解节点构成，且由这些可解节点可推出初始节
点（对应于原始问题）为可解节点的子树称为解树 在解树中一定包含初始节点
对“或”节点，选其子节点中一个最大的得分作为它的得分（使
自己在可选方案中选一个最己最有利的方案） 对“与”节点，选其子节点中一个最小的得分作为它的得分（这 是为了立足于最坏的情况）
如果一个方案能获得较大的倒推值，则它就是当前最好的方案
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极大极小法—计算倒推值示例
1
b
0
20
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