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1、1.树式搜索：a,盲目搜索（穷举式搜索）{广度优先深度优先}b,启发式搜索{全局择优、局部择优，分支界限、最近择优、A算法、A*算法}线式搜索：a,盲目搜索{随即碰撞、回溯穷举}b,启发式搜索{不回溯、智能回溯}2.盲目搜索，也就是无导向搜索。在搜索过程中，没有任何背景知识作指导不考虑任何与解有关的信息，随机的或按预定顺序机械地搜索，并判断是否为所求的解，直到找到解或是证明问题无解为止。盲目搜索效率太低，一般只适用于求解比较简单的问题。3.启发式搜索，即为有导向的搜索，利用“启发性信息”引导搜索。所谓的启发性信息就是与问题有
2、关的有利于找到问题解的信息或知识。启发函数，是用来估计搜索树上节点与目标节点接近程度的一种函数，通常即为h(x)。4.OPEN表：动态数据结构，登记记录当前待考察的节点。CLOSED表：动态数据结构，记录考察过得节点。5.深度优先搜索算法的特点是①般不能保证找到最优解；②当深度限制不合理时，可能找不到解，可以将算法改为可变深度限制；③法与问题无关，具有通用性；④于图搜索方法广度优先搜索算法的特点是②问题有解时，一定能找到解；②当问题为单位耗散值，并且问题有解时，一定能找到最优解；③效率低；④方法与问题无关，具有通用性；⑤属于
3、图搜索方法。6.解：用四元组(f、w、s、g)表示状态，f代表农夫，w代表狼，s代表羊，g代表菜，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。初始状态S0：(0,0,0,0)目标状态：(1,1,1,1)不合法的状态:(1,0,0,*),(1,*,0,0),(0,1,1,*),(0,*,1,1)操作集F={P1，P2，P3，P4，Q1，Q2，Q3，Q4}操作符条件动作5.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictransporti
4、nvestment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictransportsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachievep1f=0，w=0，s和g相异f=1，w=1p2f=0，s=0，f=1，s=1p3f=0，g=0，w和s相异f=1，g=1q0f=1，s和g相异，w和s相异f=0q1f=1，w＝1，s和g相异f=0，w＝0q2f=1，s＝1，f=0，
5、s＝0q3f=1，g＝1，w和s相异f=0，g＝0方案有两种：p2→q0→p3→q2→p2→q0→p2p2→q0→p1→q2→p3→q0→p27题和9题参考第8题。8.琴键翻动（供参考）解：引入一个三元组(q0,q1,q2)来描述总状态，开状态为0，关状态为1，全部可能的状态为：Q0=(0,0,0);Q1=(0,0,1);Q2=(0,1,0)5.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictransportinvestment,establish
6、edasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictransportsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachieveQ3=(0,1,1);Q4=(1,0,0);Q5=(1,0,1)Q6=(1,1,0);Q7=(1,1,1)。翻动琴键的操作抽象为改变上述状态的算子，即F＝{a,b,c}a:把第一个琴键q0翻转一次b:把第二个琴键q1翻转一次c:把第三个琴键q2翻转一次问题的状态空间为<{
7、Q5},{Q0Q7},{a,b,c}>问题的状态空间图如下页所示：从状态空间图，我们可以找到Q5到Q7为3的两条路径，而找不到Q5到Q0为3的路径，因此，初始状态“关、开、关”连按三次琴键后只会出现“关、关、关”的状态。（0，0，0）（1，0，1）（0，0，1）（0，1，0）（1，1，0）（1，0，0）（0，1，0）（1，1，1）acabacabcbbc5.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictransportinvestment,est
8、ablishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictransportsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachieve10.设用二元组(S
