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1、搜索是人工智能中的一个基本问题，并与推理密切相关，搜索策略的优劣，将直接影响到智能系统的性能与推理效率。搜索的基本概念状态空间的盲目搜索状态空间的启发式搜索与/或树的盲目搜索与/或树的启发式搜索博弈树的启发式搜索第4章搜索策略14.1搜索的基本概念4.1.1搜索的含义4.1.2状态空间法4.1.3问题归约法24.1.1搜索的含义适用情况：不良结构或非结构化问题；难以获得求解所需的全部信息；更没有现成的算法可供求解使用。概念：依靠经验，利用已有知识，根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价最小的推理
2、路线，使问题得以解决的过程称为搜索搜索的类型按是否使用启发式信息：盲目搜索：按预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息并不改变控制策略。启发式搜索：在搜索中加入了与问题有关的启发性信息，用于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。按问题的表示方式：状态空间搜索：用状态空间法来求解问题所进行的搜索与或树搜索：用问题归约法来求解问题时所进行的搜索34.1.2状态空间法1.状态空间表示方法状态(State)：是表示问题求解过程中每一步问题状况的数据结构，它可形式地表示为：Sk={Sk0
3、,Sk1,…}当对每一个分量都给以确定的值时，就得到了一个具体的状态。操作(Operator)也称为算符，它是把问题从一种状态变换为另一种状态的手段。。操作可以是一个机械步骤，一个运算，一条规则或一个过程。操作可理解为状态集合上的一个函数，它描述了状态之间的关系。状态空间(Statespace)用来描述一个问题的全部状态以及这些状态之间的相互关系。常用一个三元组表示为：(S,F,G)其中，S为问题的所有初始状态的集合；F为操作的集合；G为目标状态的集合。状态空间也可用一个赋值的有向图来表示，该有向图称为状态空间图
4、。在状态空间图中，节点表示问题的状态，有向边表示操作。4状态空间法求解问题的基本过程：首先为问题选择适当的“状态”及“操作”的形式化描述方法；然后从某个初始状态出发，每次使用一个“操作”，递增地建立起操作序列，直到达到目标状态为止；此时，由初始状态到目标状态所使用的算符序列就是该问题的一个解。4.1.2状态空间法2.状态空间问题求解5例4.1二阶梵塔问题。设有三根钢针，它们的编号分别是1号、2号和3号。在初始情况下，1号钢针上穿有A、B两个金片，A比B小，A位于B的上面。要求把这两个金片全部移到另一根钢针上，而且
5、规定每次只能移动一个金片，任何时刻都不能使大的位于小的上面。解：设用Sk=(Sk0,Sk1)表示问题的状态，其中，Sk0表示金片A所在的钢针号，Sk1表示金片B所在的钢针号。全部可能的问题状态共有以下9种：S0=(1,1)S1=(1,2)S2=(1,3)S3=(2,1)S4=(2,2)S5=(2,3)S6=(3,1)S7=(3,2)S8=(3,3)4.1.2状态空间法3.状态空间的例子(1/11)6ABABAB123123123二阶梵塔问题的初始状态和目标状态问题的初始状态集合为S={S0}目标状态集合为G={S
6、4,S5}初始状态S0和目标状态S4、S8如图所示S0=(1,1)S4=(2,2)S8=(3,3)4.1.2状态空间法3.状态空间的例子(2/11)7操作分别用A(i,j)和B(i,j)表示A(i,j)表示把金片A从第i号钢针移到j号钢针上；B(i,j)表示把金片B从第i号钢针一到第j号钢针上。共有12种操作，它们分别是：A(1,2)A(1,3)A(2,1)A(2,3)A(3,1)A(3,2)B(1,2)B(1,3)B(2,1)B(2,3)B(3,1)B(3,2)根据上述9种可能的状态和12种操作，可构成二阶梵塔
7、问题的状态空间图，如下图所示。4.1.2状态空间法3.状态空间的例子(3/11)8(3,3)(1,3)(1,2)(2,2)二阶梵塔的状态空间图从初始节点(1,1)到目标节点(2,2)及(3,3)的任何一条路径都是问题的一个解。其中，最短的路径长度是3，它由3个操作组成。例如，从(1,1)开始，通过使用操作A(1,3)、B(1,2)及A(3,2)，可到达(3,3)。A(1,2)B(1,3)A(2,3)(1,1)(3,1)(3,2)(2,1)(2,3)A(1,3)B(1,2)A(3,2)9例4.2修道士(Missio
8、naries)和野人(Cannibals)问题(简称M-C问题)。设在河的一岸有三个野人、三个修道士和一条船，修道士想用这条船把所有的人运到河对岸，但受以下条件的约束：一是修道士和野人都会划船，但每次船上至多可载两个人；二是在河的任一岸，如果野人数目超过修道士数，修道士会被野人吃掉。如果野人会服从任何一次过河安排，请规划一个确保修道士和野人都能过河，且没有修道士被野人吃掉
