佛山市合誠汽車銷售服務(wù)有限公司crea。。。(編輯修改稿)
2025-03-18 17:41 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 45761234 567 89a bcd12384765目標(biāo)深度優(yōu)先搜索的性質(zhì)? 一般不能保證找到最優(yōu)解? 當(dāng)深度限制不合理時(shí)，可能找不到解，可以將算法改為可變深度限制? 最壞情況時(shí)，搜索空間等同于窮舉? 與回溯法的差別：圖搜索? 是一個(gè)通用的與問題無關(guān)的方法231847652318476528314765231847652831476528316475283147652831647528316475283714658321476528143765283145761237846512384765125 6 7312384765目標(biāo)8234187654寬度優(yōu)先搜索的性質(zhì)? 當(dāng)問題有解時(shí)，一定能找到解? 當(dāng)問題為單位耗散值，且問題有解時(shí)，一定能找到最優(yōu)解? 方法與問題無關(guān)，具有通用性? 效率較低? 屬于圖搜索方法非啟發(fā)式搜索? 按照事先規(guī)定的路線進(jìn)行搜索– 廣度優(yōu)先搜索是按 “層 ”進(jìn)行搜索的，先進(jìn)入OPEN 表的節(jié)點(diǎn)先被考察– 深度優(yōu)先搜索是沿著縱深方向進(jìn)行搜索的，后進(jìn)入 OPEN表的節(jié)點(diǎn)先被考察? 按已經(jīng)付出的代價(jià)決定下一步要搜索的節(jié)點(diǎn)– 代價(jià)樹的廣度優(yōu)先– 代價(jià)樹的深度優(yōu)先啟發(fā)式圖搜索? 利用知識(shí)來引導(dǎo)搜索，達(dá)到減少搜索范圍，降低問題復(fù)雜度的目的。? 啟發(fā)性信息– 用于指導(dǎo)搜索過程，且與具體問題求解有關(guān)的控制性信息稱為啟發(fā)性信息? 啟發(fā)信息的強(qiáng)度– 強(qiáng)：降低搜索工作量，但可能導(dǎo)致找不到最 優(yōu)解– 弱：一般導(dǎo)致工作量加大，極限情況下變?yōu)? 盲目搜索，但可能可以找到最優(yōu)解希望：? 引入啟發(fā)知識(shí)，在保證找到最佳解的情況下，盡可能減少搜索范圍，提高搜索效率?；舅枷? 定義一個(gè)評(píng)價(jià)函數(shù) f，對(duì)當(dāng)前的搜索狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，找出一個(gè)最有希望的節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展。1，啟發(fā)式搜索算法 A（ A算法）? 評(píng)價(jià)函數(shù)的格式：f(n) = g(n) + h(n)f(n)：評(píng)價(jià)函數(shù)g(n): 實(shí)際已經(jīng)付出的代價(jià)函數(shù)h(n)：啟發(fā)函數(shù)符號(hào)的意義? g*(n)：從 s到 n的最短路徑的耗散值? h*(n)：從 n到 g的最短路徑的耗散值? f*(n)=g*(n)+h*(n)：從 s經(jīng)過 n到 g的最短路徑的耗散值? g(n)、 h(n)、 f(n)分別是 g*(n)、 h*(n)、f*(n)的估計(jì)值一個(gè) A算法的例子定義評(píng)價(jià)函數(shù)：f(n) = g(n) + h(n)g(n)為從初始節(jié)點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的耗散值h(n)為當(dāng)前節(jié)點(diǎn) “不在位 ”的將牌數(shù) 2831647512384765h計(jì)算舉例h(n) =4 28316475123457682831647528314765283164752831647523184765283147652831476528371465832147652318476523184765123847651238476512378465s(4)A(6) B(4) C(6)D(5) E(5) F(6)G(6) H(7)I(5) J(7)K(5)L(5) M(7)目標(biāo)123 456最佳圖搜索算法 A*（ A*算法）? 在 A算法中，如果滿足條件：h(n)≤h*(n)則 A算法稱為 A*算法。A*條件舉例? 8數(shù)碼問題– h(n) = “不在位 ”的將牌數(shù)– h(n) = 將牌 “不在位 ”的距離和2831647512345768將牌 1： 1將牌 2： 1將牌 6： 1將牌 8： 2A*算法的性質(zhì)定理 1：
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