人工智能的搜索算法
人工智能的搜索算法
人工智能的搜索算法
人工智能的算法是用于在给定的空间或状态的范围内最优解的一类算法。
它是一种让计算机在给定问题和环境中如何找到最优解的一种算法，
旨在以最少的计算代价实现最佳性能。
它是基于空间和状态的解决问题的
有效方法。
这类算法常用于解决机器人导航、机器学习和认知映射等问题。
算法一般执行以下六个步骤：
（1）确定问题
首先，必须明确要解决的问题，然后确定解决问题所需要的空间和状态。
（2）定义状态
在定义状态时，需要根据这个问题来定义的状态，比如，如果需要解
决机器人路径规划的问题，状态可以包括机器人的位置，机器人是否连接
到特定位置并将状态定义为可和不可的两种类型。
（3）定义空间
空间一般定义为在状态中可能出现的可能的状态，以及从一个状态到
另一个状态的可能变化，以及从一个状态到另一个状态的可能转换路径。
（4）设计算法
如何以最有效的方式在空间和状态中最佳解是设计算法的关键，根据
具体实际可以采用广度优先，深度优先。
人工智能中的蒙特卡罗树搜索算法
人工智能中的蒙特卡罗树搜索算法随着人工智能的不断发展，各种算法也不断涌现。
其中，蒙特卡罗树搜索算法是一种在游戏和决策中广泛应用的算法。
本文将会介绍蒙特卡罗树搜索算法的基本原理和应用场景。
1. 蒙特卡罗树搜索算法的基本原理蒙特卡罗树搜索算法是一种基于蒙特卡罗模拟的搜索算法，能够在感知时间内找到每个可能的行动，以及每个行动的可能结果。
该算法依赖于随机化计算，通过大量模拟实验获取每个决策的成功率及其期望回报。
蒙特卡罗树搜索算法是通过创建搜索树，不断拓展每个节点来实现的。
该算法的基本步骤如下：首先，我们需要构建搜索树。
搜索树的根节点表示我们的当前状态，每个子节点表示我们执行某一行为后的状态。
其次，我们需要进行蒙特卡罗模拟。
在每个节点处，我们需要使用随机数生成器模拟一些行动，通过大量模拟实验获取每个决策的成功率及其期望回报。
随后，我们要从当前的节点开始扩展搜索，以生成搜索树的枝条。
我们在树叶处运行模拟，所得的奖励值将传递回已经访问的各级节点。
最后，根据得到的每个子节点期望价值，我们可以选择选择最优的子节点行为。
当我们选择子节点时，需要计算每个子节点的平均值，并考虑平均值约束的置信度，以便更好地选择下一个子节点。
2. 蒙特卡罗树搜索算法的应用场景蒙特卡罗树搜索算法具有广泛的应用场景。
最常见的应用之一是在游戏中，特别是在棋类游戏中。
例如，中国象棋和围棋都可以通过蒙特卡罗树搜索算法进行智能对弈。
此外，在决策问题中也可以采用蒙特卡罗树搜索算法。
例如，在互联网广告中，需要确定哪些广告应该在哪些位置上展示，以最大化投资回报。
蒙特卡罗树搜索算法可以通过生成树来搜索各种广告组合，以找到最佳结果。
总之，蒙特卡罗树搜索算法已经成为了人工智能中的重要算法之一。
它的基本原理是通过随机化计算，获取每个决策的成功率及其期望回报，并通过搜索树在时间感知的条件下找到每个可能的行动以及每个行动的可能结果。
在游戏、决策等领域中广泛应用。
第二章 人工智能搜索
搜索法中的问题表示
• 对问题进行形式化描述，便于计算机处理。 • 描叙方法对搜索效率有很大的影响。 • 一般用状态空间来表示待求解的问题。
状态空间法（1）
• 找到一个数，该数大于等于13548并且能够被
• • •
13547整除。 问题的论域为【13548，＋∞】，为了计算机处 理，可以选择一个足够大的数。 因此，问题的状态空间可以定义为【13548， 1E20】。所有的状态空间构成一个连续自然数序 列。 用状态空间表示法描叙问题时，要定义状态空间， 表示问题的全部可能状态和相互关系。
能找到 • 搜索的效率，避免生成或扩展无用的点。 • 控制开销。即控制策略的开销要尽可能小。
• 几个目标之间有冲突，在以上几个目标中
寻求平衡。
1.1 回溯策略
• 例：皇后问题
Q Q Q Q
()
Q ()
((1,1))
Q () Q
((1,1))
((1,1) (2,3))
Q ()
((1,1))
((1,1) (2,3))
搜索图与搜索树的比较
• 如果采用广度优先搜索算法，优点为实现
简单，但是有可能需要重复处理多次。 • 如果采用深度优先搜索算法，有可能陷入 死循环。需要采用一定的策略避免。 • 图搜索需要额外的计算去检查下一个节点 是否已经生成过。（可以使用广度或深度 优先来遍历图产生生成树）
搜索算法的衡量标准
• 搜索算法的完备性，即只要有解，就一定
– 盲目搜索 – 启发式搜索
• 关键问题：
如何利用知识，尽可能有效地找到问题 的解（最佳解）。
搜索问题（续2）
• 讨论的问题：
– 有哪些常用的搜索算法。 – 问题有解时能否找到解。 – 找到的解是最佳的吗？ – 什么情况下可以找到最佳解？ – 求解的效率如何。
人工智能算法基础知识概览
人工智能算法基础知识概览人工智能算法是指为了实现人工智能技术而设计的一系列数学模型和方法。
它们是人工智能的核心组成部分，能够通过机器学习、数据挖掘和模式识别等手段，从大量数据中学习和推理，实现人类智能。
一、机器学习算法机器学习算法是人工智能算法的基石，广泛应用于各个领域。
它通过计算机从已有的样本数据中自动学习，并根据这些学习结果进行预测和决策。
1.1 监督学习监督学习算法是指在给定输入和对应输出的训练样本集的情况下，通过学习得到一个输入到输出的映射关系。
常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归和决策树等。
1.2 无监督学习无监督学习算法是指在给定输入的情况下，从数据中挖掘出隐藏的结构和规律。
常见的无监督学习算法有聚类分析、关联规则挖掘和主成分分析等。
1.3 强化学习强化学习算法是指通过试错的方式，使智能体与环境进行交互，并根据环境的反馈来调整自己的行为。
常见的强化学习算法有Q-learning 和深度强化学习等。
二、深度学习算法深度学习是机器学习的一种特殊形式，其核心是人工神经网络模型。
深度学习算法在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。
2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种专门用于处理图像识别和计算机视觉任务的深度学习算法。
它通过卷积、池化和全连接等操作，逐层提取图像的特征。
2.2 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的深度学习算法。
它通过神经元之间的循环连接，使过去的信息可以传递到未来，适用于语言模型和序列生成等任务。
2.3 预训练模型预训练模型是指在大规模数据集上进行预训练，然后在特定任务上进行微调的深度学习算法。
常见的预训练模型有BERT、GPT和VGG 等。
三、演化算法演化算法是启发式搜索的一种，在优化问题和模拟进化过程中具有广泛应用。
它通过模拟生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作来生成更好的解。
3.1 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化的优化算法。
人工智能a算法
人工智能a算法
人工智能中的A算法是一种启发式搜索算法，也被称为A算法。
它利用估
价函数f(n)=g(n)+h(n)对Open表中的节点进行排序，其中g(n)是从起始
节点到当前节点n的实际代价，h(n)是从当前节点n到目标节点的估计代价。
A算法在搜索过程中会优先选择估价值最小的节点进行扩展，这样可以更有效地逼近目标节点，提高搜索效率。
A算法可以根据搜索过程中选择扩展节点的范围，将其分为全局择优搜索算法和局部择优搜索算法。
全局择优搜索算法会从Open表的所有节点中选择一个估价值最小的节点进行扩展，而局部择优搜索算法仅从刚生成的子节点中选择一个估价值最小的节点进行扩展。
A算法的搜索过程可能包括以下步骤：
1. 把初始节点S0放入Open表中，计算其估价值f(S0)=g(S0)+h(S0)。
2. 如果Open表为空，则问题无解，算法失败退出。
3. 把Open表的第一个节点取出放入Closed表，并记该节点为n。
4. 考察节点n是否为目标节点。
若是，则找到了问题的解，算法成功退出。
5. 若节点n不可扩展，则转到第2步。
6. 扩展节点n，生成子节点ni(i=1,2,…… )，计算每一个子节点的估价值f(ni) (i=1,2,……)。
7. 把子节点放入Open表中，并根据估价值进行排序。
8. 重复步骤2-7，直到找到目标节点或Open表为空。
总之，人工智能中的A算法是一种有效的人工智能搜索策略，它可以用于解决许多不同的问题，例如路径规划、机器人控制、游戏AI等。
如何利用人工智能技术进行信息搜索
如何利用人工智能技术进行信息搜索在当今数字信息化的时代，信息搜索已经成为人们常常需要进行的一项活动。
随着技术的不断发展和进步，人工智能逐渐成为了搜索引擎的一个重要组成部分。
那么，如何利用人工智能技术进行信息搜索呢？一、推荐算法推荐算法是人工智能技术中比较常用的一种算法。
在搜索引擎中，推荐算法主要是通过分析用户的行为数据、用户的历史记录以及用户的兴趣爱好等信息，来为用户推荐相关的搜索结果。
不同的推荐算法主要有基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐、基于隐语义模型的推荐等。
这些算法的主要目的是为让搜索结果更加有针对性、精准，并且在一定程度上减少用户搜索的时间成本。
二、智能问答智能问答是利用人工智能技术对用户提出的问题进行分析，得出相应答案的一种技术。
在搜索引擎中，智能问答主要是针对一些常见问题进行解答。
该技术可以提供一种更快速、实用的搜索方式，让用户更加便捷地获取所需信息。
采用智能问答技术进行搜索，可以让用户无需在不同的网页和搜索结果之间来回切换，节省大量的时间。
并且，智能问答技术还会根据用户的搜索历史、语言环境等因素进行动态调整，从而让搜索更加精准。
三、自然语言处理技术自然语言处理技术是指将自然语言（如中文、英文等）转化为可以由计算机进行处理的形式，然后由计算机进行处理和分析，并给出相应的信息和答案。
在搜索引擎中，自然语言处理技术主要是用来对用户输入的关键词进行处理和分析，从而得出相对应的搜索结果。
采用自然语言处理技术进行搜索，可以让搜索更加精准，避免了传统搜索引擎在处理用户输入关键词时可能出现的一些问题，例如搜索结果不够准确或者包含太多的广告等。
四、情感分析情感分析是指对用户的语言信息进行分析，判断其情感倾向，并做出相应的处理。
在搜索引擎中，情感分析主要是用来对用户搜索关键词进行分析，从而得出和用户情感相关的搜索结果。
采用情感分析技术进行搜索，可以更加深入地了解用户的需求，根据用户的情感倾向为其提供相应的信息。
人工智能的算法原理
人工智能的算法原理
人工智能是计算机科学的一个分支，其目标是使计算机具有智能行为的能力，使其能够解决实际问题，并具有自主学习、推理、分析和解决问题的思维能力。
在这里，最重要的是算法原理。
一、算法：
算法是人工智能中最常用的算法之一、算法可以将一个问题分解成若干子问题，根据已有的知识，逐个分解解决这些子问题。
算法有深度优先（DFS）、广度优先（BFS）、启发式（Heuristic Search）等常用算法，它们均属于图算法（Graph Search）。
深度优先（DFS）的工作原理为，从一个状态出发，逐步求解，深入到其中一个状态为止，然后再倒退，从而找到一条路径解决问题。
它的优点是，不需要额外的空间，可以较快的找到最优解；缺点是容易陷入死胡同，大量重复计算，无法找到问题的全局最优解。
广度优先（BFS）的工作原理是以其中一种顺序从一个状态开始，依次选择其后续可能状态进行探索，以此求解相关问题。
优点是可以保证全局最优解，耗费的资源可以控制；缺点是无法较快的找到问题的最优解。
启发式（Heuristic Search）的工作原理是，使用启发式函数，利用已知的经验和知识来选择路线。
人工智能中图搜索算法(PDF 159页)
图4—5 八数码问题的广度优先搜索
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第4章 图搜索技术
以上两个问题都是在某个有向图中寻找目标或路径问 题，这种问题图搜索问题。把描述问题的有向图称为状态 空间图，简称状态图。图中的节点代表问题中的一种格局， 一般称为问题的一个状态，边表示两个状态之间的联系。 在状态图中，从初始节点到目标节点的一条路径或者所找 到的目标节点，就是问题的解（路径解）。
谓搜索，顾名思义，就是从初始节点出发，沿着与之相连 的边试探地前进，寻找目标节点的过程(也可以反向进行)。 搜索过程中经过的节点和边，按原图的连接关系，形成树 型的有向图，称为搜索树。搜索过程应当随时记录搜索痕 迹。
1.搜索方式 用计算机来实现状态图的搜索，有两种最基本的方式： 树式搜索和线式搜索。 所谓树式搜索，形象地讲就是以“画树”的方式进行 搜索。 即从树根（初始节点）出发一笔一笔地描出来的。
状态图实际上是一类问题的抽象表示。事实上，有许
多智力问题(如梵塔问题、旅行商问题、八皇后问题、农
夫过河问题等)和实际问题（如路径规划、定理证明、演
绎推理、机器人行动规划等）都可以归结为在某一状态图
中寻找目标或路径的问题。因此，研究状态图搜索具有普
遍意义。
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第4章 图搜索技术
4.1.2 状态图搜索 在状态图中寻找目标或路径的基本方法就是搜索。所
第4章 图搜索技术
3. 搜索算法 由于搜索的目的是为了寻找初始节点到目标节点 的路径，所以在搜索过程中就得随时记录搜索轨迹。 为此，我们用一个称为CLOSED表的动态数据结构来 专门记录考查过的节点。显然，对于树式搜索来说， CLOSED表中存储的正是一棵不断成长的搜索树；而 对于线式搜索来说，CLOSED表中存储的是一条不断 伸长的折线，它可能本身就是所求的路径(如果能找到 目标节点的话)。
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A*算法
A*算法的要求： 启发函数满足可采纳约束： h(n) h* (n) 其中 h* ( n) 是节点n到目标节点的最低耗散 一致性约束： h(n) c(n, a, n ) h(n ) 1 1 A*算法是可采纳算法：当解存在时能保证找到最优解 当满足 n, h(n) h* (n) 时，A*算法效率最高
举例：八数码问题
盲目பைடு நூலகம்索
广度优先搜索： 在下一层节点被扩展之前保证本层节点都被扩展 通常用FIFO队列实现 能保证找到最浅的目标节点（不一定是最优的） 在单步耗散相同时是最优算法 空间复杂度大, O(bd 1 ) 目标节点较深时，时间复杂度亦很大
盲目搜索
搜索法简介
当前的智能计算方法本质上也是搜索方法，如神 经网络、遗传算法、蚁群算法等 搜索法的设计主要考虑解路径的耗散值以及搜索 过程中的耗散值——耗费最低化
算法性能的评价
评价算法性能的四个方面： 完备性：有解时能保证找到解（可判定问题） 最优性：能否找到最优解 时间复杂度 空间复杂度
代价一致搜索: 与广度优先搜索类似，但首先扩展耗费最低的节 点 须保证算法的完备性（为每一步设定最小耗散） c* 最坏时间复杂度为 O(b )
深度优先搜索
首先扩展搜索树中最深最边缘的未扩展节点 通常通过LIFO的栈实现 空间复杂度低， O(bm) 对于状态复杂的问题，可变形为回溯搜索，空间复 杂度降为 O(m) m O ( b ) 最坏时间复杂度 通常应用中变形为深度有限搜索（需要知识的支 持）O(bl ), 通常l<m
A*算法的复杂性估计
若h(n)满足： h * ( n) h( n) 1 p 0 h * ( n) m, 则有： E( z) ~ O(ecN ), c0 故A*并不能保证克服指数爆炸 非指数级增长的条件：
h(n) h* (n) O(log h* (n))
人工智能的搜索算法
在智能过程中，搜索是不可避免的 ———— Nilsson 一个物理符号系统解决任何智能问题的充分和必 要条件 ———— Newell
搜索法简介
搜索法是人工智能中问题求解的基本方法 可大致分为有信息搜索和无信息搜索 约束满足问题和博弈问题的求解均可表述为搜索 过程 Agent的学习过程亦可表述为搜索过程 搜索法的本质是在状态空间中从问题的初始状态 搜索到通向目标状态的路径
搜索算法的评价
搜索法要处理的是状态空间图 在人工智能领域，状态空间图是由初始状态和后 继函数隐含表示的（与通常的计算机图搜索算法 不同） 搜索算法可从以下三个方面评价： b:分支因子 d:最浅目标节点的深度 m:状态空间中最大路径长度（考虑耗散）
问题的形式化
搜索法首先要对问题进行形式化描述 问题通常可形式化定义为下述四个部分 Agent所处的初始状态 Agent可采纳的行动：后继函数 目标测试：确定当前状态是否是目标状态 路径耗散函数：为每条路径分配量化的耗散值
禁忌搜索(TS)算法
Glover于1986年提出 特点： 具有记忆功能，可有效避免局部最优 适用于多参数优化问题
双向搜索
思想基础： bd 2 bd 2 bd 从初始状态和目标状态同时开始相向搜索，形成两棵 搜索树 若某一待扩展节点出现在另一棵搜索树中，则找到解 后向搜索较难实现，无固定方法
启发式搜索
使用启发信息，对待扩展节点到目标节点的距离给 出估计 定义： f (n) g (n) h(n) f(n):对经过节点n的最低耗散解的估计值 g(n):初始节点到节点n的路径耗散 h(n):从节点n到目标节点的耗散估计值 每次首先扩展队列中具有最低f(n)的节点