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状态空间的搜索策略图1 状态空间的搜索策略一般说来，搜索策略讨论对于具有树状结构图的问题状态空间更加方便。
因此，对于非树状结构图的问题，例如网状结构等，往往需要化为树状结构图，以便更好地应用搜索策略进行讨论。
（1）广度优先搜索——先进先出，生成的节点插入OPEN表的后面。
基本方法：从根节点S0开始，向下逐层逐个地对节点进行扩展与穷尽搜索，并逐层逐个地考察所搜索节点是否满足目标节点Sg的条件。
若到达目标节点Sg，则搜索成功，搜索过程可以终止。
注意：在广度优先搜索法的过程中，同一层的节点搜索次序可以任意；但在第n层的节点没有全部扩展并考察之前，不应对第n+1层的节点进行扩展和考察。
特点：显然，宽度优先搜索法是一种遵循规则的盲目性搜索，它遍访了目标节点前的每一层次每一个节点，即检查了目标节点前的全部的状态空间点，只要问题有解，它就能最终找到解，且最先得到的将是最小深度的解。
可见，宽度优先搜索法很可靠。
但是，当目标节点距离初始节点较远时将会产生许多无用的中间节点。
因此，速度慢，效率低，尤其对于庞大的状态空间实用价值差。
（2）深度优先搜索——后进先出，生成的节点插入OPEN表的前面。
基本方法：从根节点S0开始，始终沿着纵深方向搜索，总是在其后继子节点中选择一节点来考察。
若到达目标节点Sg，则搜索成功；若不是目标节点，则再在该节点的后继子节点中选一考察，一直如此向下搜索，直到搜索找到目标节点才停下来。
若到达某个子节点时，发现该节点既不是目标节点又不能继续扩展，就选择其兄弟节点再进行考察。
依此类推，直到找到目标节点或全部节点考察完毕，搜索过程才可以终止或结束。
特点：方式灵活，规则易于实现，对于有限状态空间并有解时，必能找到解。
例如，当搜索到某个分支时，若目标节点恰好在此分支上，则可较快地得到解。
故在一定条件下，可实现较高求解效率。
但是，在深度优先搜索中，一旦搜索进入某个分支，就将沿着该分支一直向下搜索。
这时，如果目标节点不在此分支上，而该分支又是一个无穷分支，则就不可能得到解。
强化学习（Reinforcement Learning）是一种机器学习方法，其目标是通过与环境的交互学习最优的行为策略。
在强化学习中，智能体通过与环境的互动，尝试不同的行为，并根据环境的反馈来调整自己的策略，使得在未来能够获得更高的奖励。
强化学习算法中的策略搜索方法是其中的重要组成部分，它涉及到如何在策略空间中寻找最优的策略。
本文将详细介绍强化学习算法中的策略搜索方法。
在强化学习中，智能体通过与环境的交互来学习最优的策略。
其中，策略是指智能体在每个状态下选择不同行为的概率分布。
策略搜索方法就是寻找最优的策略。
在强化学习中，有两种主要的策略搜索方法：基于值函数的方法和基于策略梯度的方法。
基于值函数的方法是一种通过估计值函数来寻找最优策略的方法。
值函数表示在每个状态下选择不同行为所能获得的期望回报。
通过估计值函数，智能体可以选择在每个状态下能够获得最大回报的行为，从而找到最优的策略。
值函数的估计可以通过动态规划、蒙特卡洛方法或者时序差分方法来实现。
这种方法的优点是可以稳定地找到最优策略，但是在策略空间较大时，计算复杂度会很高。
基于策略梯度的方法是一种直接优化策略参数的方法。
它通过不断调整策略参数来最大化长期回报。
在这种方法中，智能体通过采样的方式来估计策略的梯度，并通过梯度上升法来更新策略参数。
这种方法的优点是可以处理高维、连续的策略空间，并且可以直接优化策略，但是其收敛性和稳定性较差。
除了以上两种主要的策略搜索方法外，还有一些其他的策略搜索方法，如进化策略、遗传算法等。
这些方法通过模拟生物进化的过程来搜索最优策略，通常适用于高维、非线性的策略空间。
在实际应用中，不同的策略搜索方法适用于不同的问题和环境。
基于值函数的方法适用于状态空间较小、离散的环境，而基于策略梯度的方法适用于状态空间较大、连续的环境。
此外，进化策略等方法适用于需要全局搜索的问题。
总之，强化学习算法中的策略搜索方法是寻找最优策略的关键步骤之一。
