搜索策略

搜索策略Tag内容描述：<p>1、搜索策略,2,搜索策略,搜索是智能中的一个基本问题，它与推理密切相关，一个智能系统搜索策略的优劣，将直接影响到该系统的性能与推理效率。,3,智能所研究的对象大多是属于结构不良或非结构化的问题。对于这些问题，一般很难获得其全部信息，更没有现成的算法可供求解使用。因此，只能依靠经验，利用已有知识逐步摸索求解。像这种根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价较小的推理路线，使问题得以解决的。</p><p>2、1 3搜索 3 1搜索3 2盲目搜索3 3启发式搜索 2 3 1搜索 1搜索基本概念2搜索的一般过程 3 1 搜索 从已知的事实出发 问题的初始状态 寻找可用的知识 搜索 一步一步推出最终结论 问题的目标状态 问题求解 搜索 4 2搜索的。</p><p>3、人工智能 Artificial Intelligence,主讲：杨利英 西安电子科技大学计算机学院 E_mail：yangliying1208163.com,第五章 搜索策略,5.1 基本概念 5.2 状态空间的搜索策略 5.3 与/或树的搜索策略 5.4 搜索的完备性与效率,5.1 基本概念,采用某种策略，在知识库中寻找可利用的知识，从而构造一条代价较小的推理路线，使问题得到解决的过程称为搜索。,5.1.1 什么是搜索,5.1.1 什么是搜索,搜索分为盲目搜索和启发式搜索。,盲目搜索是按照预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。,启发式搜索是在搜索中加入了与问题。</p><p>4、2020/6/13,1,第3章搜索策略,问题求解系统划分为两大类知识贫乏系统依靠搜索技术解决问题知识贫乏、缺乏针对性效率低知识丰富系统依靠推理技术解决问题基于丰富知识的推理技术，直截了当效率高,2020/6/13,2,第3章搜索策略,两大类搜索技术:1、一般图搜索、启发式搜索2、基于问题归约的与或图搜索两种典型的推理技术:1、基于归结的演绎推理归结反演2、基于规则的演绎推理正向演绎推理逆向演绎推理。</p><p>5、第一、第七章搜索策略、搜索是人工智能的基本问题之一，是推理不可缺少的一部分，直接关系到智能系统的性能和运行效率，因此尼森将其纳入人工智能研究的四个核心问题之一。第2、7章搜索策略、7.1基本概念、7.2状态空间中的搜索技术、7.3和/或图的搜索策略、7.4游戏树搜索、第3、7章搜索策略、7.1基本概念、7.2状态空间中的搜索技术、7.3和/或图的搜索策略、7.3和/或图的搜索策略，基本概念，状态空。</p><p>6、知识工程KnowledgeEngineering,主讲：杨利英西安电子科技大学计算机学院E_mail：yangliying1208,第六章搜索策略,6.1基本概念6.2状态空间的搜索策略6.3与/或树的搜索策略6.4搜索的完备性与效率,6.1基本概念,采用某种策略，在知识库中寻找可利用的知识，从而构造一条代价较小的推理路线，使问题得到解决的过程称为搜索。,6.1.1什么是搜索,6.1.1什么是搜。</p><p>7、人工智能Artificial Intelligence,北京信息科技大学计算机学院 李宝安,2,第三部分 AI的搜索策略,搜索策略或控制策略解决对规则的选取或调用方式，决定了AI的推理过程的实现，是AI系统的“三大件”之一 合理的搜索策略，可以缩小搜索空间，减少搜索的时间，提高AI问题求解的效率，并较快地找到“解的路径” AI的搜索策略还可借助于具体问题领域的“启发式知识”，进一步提高推理效率，并。</p><p>8、1 第第4章 搜索策略章 搜索策略 一 搜索一 搜索 对于无成熟方法可用的问题求解 必 须一步步地摸索求解 这种问题求解过程 就是搜索 注 搜索技术是人工智能的核心技术之一 对于无成熟方法可用的问题求解 必 须一步步地。</p><p>9、第五章状态空间搜索策略 S0 Sg 问题全状态空间 问题的搜索空间 解路径 主要内容 状态空间的搜索问题 5 1搜索的概念及种类5 2盲目搜索5 3启发式搜索 5 1搜索的概念及种类 搜索的概念 找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线 找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线搜索种类 盲目搜索 即系统根据事先确定好的某种固定排序 依次或随机 调用规则 启发式搜索 即考虑问题领域可应用的。</p><p>10、2020/6/6,1,第3章搜索策略,问题求解系统划分为两大类知识贫乏系统依靠搜索技术解决问题知识贫乏、缺乏针对性效率低知识丰富系统依靠推理技术解决问题基于丰富知识的推理技术，直截了当效率高,2020/6/6,2,第3章搜索策略,两大类搜索技术:1、一般图搜索、启发式搜索2、基于问题归约的与或图搜索两种典型的推理技术:1、基于归结的演绎推理归结反演2、基于规则的演绎推理正向演绎推理逆向演绎推理,2。</p><p>11、第五章搜索策略,5.1概述5.2状态空间搜索5.3与或树搜索,2,搜索分为盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索是按照预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。启发式搜索是在搜索中加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。,3,问题求解过程可以看作一个搜索过程。状态空间表示法是用来表示问题及其搜索过程的一种方法。它是人工智。</p><p>12、第3章 搜索的基本策略,按照问题的特征信息可分为: (1)盲目搜索 （2）启发式搜索 （3）随机搜索,3.1 盲目的搜索方法（uninformed search）,盲目搜索方法又叫非启发式搜索，是一种无信息搜索，一般只适用于求解比较简单的问题。下面我们要讨论的几个搜索方法，它们均属于盲目搜索方法。,3.1.1 宽度优先搜索(Breath-first search),如果搜索是以同层邻近节点依次扩。</p><p>13、第5章探索策略，5.1概要5.2状态空间探索5.3和树探索，2，探索分为盲目探索和启发式探索。 盲搜索可根据预定控制策略执行搜索，并且不使用在搜索期间获取的中间信息来改进控制策略。 启发式探索在探索中添加有关问题的启发性信息，指导探索向最有前途的方向前进，加快问题的解决过程，找到最佳解。 3、问题解决过程可视为探索过程。 状态空间表现是表现问题及其探索过程的方法。 这是人工智能中最基本的形式化方法。</p><p>14、1关键词的选取（1）准确表达需要搜索内容的关键词如：要搜索“张三”，+班级 再+学校，以缩小搜索范围，避免很多无关内容。（2）拆分关键词关键词很长，可拆成几个关键词来搜索，词与词之间用空格隔开。如：要查找有关“如何在中学物理教学中更好地应用探究式教学方法”，用百度搜索只找到为数不多的相关网页。这时，可以对关键词进行拆分，找出重要的关键词如“中学物理教学”、“探究式教学方法”。例：考试：手机上网搜试题，再找答案2、基本搜索语法（1）+、空格、and：表示逻辑“与”操作 指“既包含又包含”。（2）-、not：表示逻辑。</p><p>15、人工智能实验报告搜索策略实验群搜索策略:一、实验目的：熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。二、实验原理: A*算法是一种有序搜索算法，其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的有序搜索，总是选择f值最小的节点作为扩展节点。因此，f是。</p><p>16、4 1搜索的基本概念搜索的基本概念 4 24 2状态空间的盲目搜索状态空间的盲目搜索状态空间的盲目搜索状态空间的盲目搜索 4 3状态空间的启发式搜索状态空间的启发式搜索 4 4与与 或树的盲目搜索或树的盲目搜索 4 5与与。</p>