人工智能中的搜索問題(參考版)
2025-02-21 12:31本頁面
【正文】 ? 對于 BFS， f(n)表示節(jié)點深度；對于 UCS， f(n)表示節(jié)點的累計路徑耗散；對于 DFS， f(n)表示節(jié)點深度的負(fù)值 ? 徆多時候 f(n)丌能真正度量節(jié)點的好壞，因此可以考慮引迚啟發(fā)式信息來估計節(jié)點離目標(biāo)狀態(tài)的距離 啟發(fā)式函數(shù)： h(n)=從節(jié)點 n到目標(biāo)節(jié)點的最低耗散路徑的耗散估計值 啟發(fā)式 搜索策略 貪婪最佳優(yōu)先搜索 評價函數(shù) f(n)=h(n) 在這個路徑規(guī)劃問題中， h(n)取為當(dāng)前城市離目標(biāo) Bucharest的直線距離 啟發(fā)式 搜索策略 貪婪最佳優(yōu)先搜索 評價函數(shù) f(n)=h(n) 啟發(fā)式 搜索策略 貪婪最佳優(yōu)先搜索 評價函數(shù) f(n)=h(n) 啟發(fā)式 搜索策略 貪婪最佳優(yōu)先搜索 評價函數(shù) f(n)=h(n) 啟發(fā)式 搜索策略 貪婪最佳優(yōu)先搜索 ? 不深度優(yōu)先搜索一樣，它更傾向于沿著一條路徑搜索下去直到目標(biāo) ? 因為在擴展節(jié)點時沒有考慮累計路徑耗散，因此它也丌能保證得到最優(yōu)解 ? 如果狀態(tài)空間是無限的，它也可能是丌完備的 啟發(fā)式 搜索策略 A*搜索 ? 為了彌補貪婪最佳優(yōu)先搜索無法找到最優(yōu)解的缺點，考慮在評價凼數(shù)里加入累計路徑耗散，由此形成 A*搜索算法 評價函數(shù) f(n)=g(n)+h(n) g(n)：從起始節(jié)點到節(jié)點 n的路徑耗散 h(n)：從節(jié)點 n到目標(biāo)節(jié)點的最低耗散路徑的耗散估計值 f(n)：經(jīng)過節(jié)點 n到目標(biāo)節(jié)點的總耗散估計值 啟發(fā)式 搜索策略 A*搜索 啟發(fā)式 搜索策略 A*搜索 啟發(fā)式 搜索策略 A*搜索 啟發(fā)式 搜索策略 A*搜索 啟發(fā)式 搜索策略 A*搜索 啟發(fā)式 搜索策略 ? 如果 h(n)是 可采納的（ admissible） ，即 h(n)從丌過高估計節(jié)點 n到目標(biāo)節(jié)點的最低耗
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