基于启发式搜索的主题策略研究
启发式搜索算法在求解NP难问题中的应用研究
启发式搜索算法在求解NP难问题中的应用研究随着人工智能技术的发展，将搜索算法应用于求解NP难问题已成为一种常见的方法。
而启发式搜索算法，由于它的高效和灵活性，现在已成为应用最广泛的一种搜索算法。
本文将介绍什么是NP难问题、什么是启发式搜索算法、以及启发式搜索算法在NP难问题中的应用情况。
一、NP难问题NP难问题是指一类算法问题，它们被证明是一种复杂度类的问题，包含了很多经典的问题，如旅行商问题、背包问题等。
这些问题在计算机科学和数学领域属于最难的一类问题。
它们的特点是当问题规模增加时，问题的解法呈指数级增长，导致寻找最优解非常困难。
为了更好地理解NP难问题，我们以旅行商问题为例。
旅行商问题是指在一个旅行商需要从一个城市出发，经过其他n个城市后返回原出发地，使得经过的距离最短。
这个问题看起来很简单，但是当城市数量增加时，计算复杂度增加的非常快。
因此，使用普通的算法解决这个问题是不现实的，需要使用一些特殊的算法来解决。
二、启发式搜索算法启发式搜索算法是一种智能搜索算法，它结合了最优化和评估函数的思想，能够在组合优化问题中进行搜索。
这种算法是一种迭代式的搜索算法，在每次迭代中，它根据一个启发式函数来逐步优化解决方案，最终找到最优解。
在实际应用中，启发式搜索算法通常是非常高效的。
因为它可以通过一些“花招”来减少搜索的空间，提高搜索的速度，如剪枝、分支定界等技术，从而大大减少计算的时间。
三、启发式搜索算法在NP难问题中的应用因为NP难问题的复杂度极高，通常需要利用启发式算法来求解。
的确，启发式搜索算法已被广泛应用于经典的NP难问题，如旅行商问题、背包问题、图着色问题、集合覆盖问题等。
以背包问题为例，启发式搜索算法可以由多种方法来求解。
一种常见的方法是基于遗传算法的背包问题求解算法。
该算法通过不断地随机生成一个背包装载方式并通过交叉、变异等方法优化，从而达到最优解。
与普通算法相比，基于遗传算法的算法在随机性和全局搜索方面有很大的优势。
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
在自然语言处理中的应用
文本分类
在自然语言处理中，文本分类是一个重要的任务。启发式搜索策略可以帮助 算法对文本进行分词，提取特征，并选择最能代表文本类别的特征，从而提 高文本分类的准确性。
信息检索
在信息检索中，用户输入查询关键词后，系统需要从大量的文档中检索出与 查询相关的信息。启发式搜索策略可以帮助系统根据关键词语义信息，快速 定位到相关文档，并返回最相关的结果，提高用户体验。
在机器学习中的应用
特征选择
机器学习算法通常需要对输入数据进行特征选择，以降低维 度并提高算法性能。启发式搜索策略可以帮助算法选择更有 效的特征，从而提高分类和回归的准确性。
模型优化
机器学习算法中的模型优化是关键，启发式搜索策略可以通 过试错的方式来寻找最优的超参数配置，提高模型的性能和 泛化能力。
利用多智能体的协同作用，提高搜索效率。多个智能体可以分工合作，共同解决问题。
启发式搜索策略的未来发展趋势
01
可解释性
研究如何提高启发式搜索策略的可解释性，以便开发人员能够更好地
理解搜索算法的内部工作原理。
02
多任务学习
将多个任务集成到一个统一的框架中，使搜索策略能够适应不同任务
的要求。
03
强化学习
研究展望
1
未来将继续深入研究该启发式搜索策略的性能 和适用范围，希望能够进一步拓展其应用领域 。
2
将探索将该启发式搜索策略与其他人工智能技 术相结合，以进一步提高其性能和鲁棒性。
3
将致力于推广该启发式搜索策略在实际应用领 域的应用，希望能够为解决实际问题提供更多 帮实际问题中的应用案例
分析
在路径规划中的应用案例
总结词
高效、实用
几种具有代表性的启发式算法研究
几种具有代表性的启发式算法研究摘要：随着人工智能技术的发展，启发式算法被广泛用于解决各类优化问题。
本文针对几种具有代表性的启发式算法进行了研究，包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、粒子群优化算法以及蚁群算法。
分析了各算法的基本原理、优点和缺点，并结合实例说明了它们在实际应用中的表现和效果。
关键词：启发式算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、粒子群优化算法、蚁群算法正文：一、遗传算法遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，用于解决搜索空间较大、目标函数复杂的优化问题。
它模拟生物遗传进化的过程，将候选解看做种群的个体，通过选择、交叉和变异等操作，不断进化产生更优的解。
遗传算法具有并行性强、能够处理高维、非线性问题等特点，但存在收敛速度慢、结果依赖于参数等问题。
二、模拟退火算法模拟退火算法是一种解决复杂优化问题的随机算法，仿照物质中的退火过程，通过高温时允许一定概率接受差解，逐渐降温使得概率逐渐减小，最终以一定概率接受全局最优解。
模拟退火算法不局限于连续可微分的问题，适用于解决连续的、带约束的、整数规划问题，也可以用于求解复杂组合优化问题，但是需要确定好初始温度、温度下降策略等参数。
三、禁忌搜索算法禁忌搜索算法是一种基于局部搜索的启发式算法，通过记录一定的禁忌信息、启发式准则以及轮廓函数等辅助函数，防止陷入局部最优解。
禁忌搜索算法具有收敛速度快、易于实现等特点，适用于解决带有约束条件和非线性约束的复杂优化问题，但存在易于陷入局部最优解、参数设置需要经验等问题。
四、粒子群优化算法粒子群优化算法是一种模拟鸟群或鱼群等群体行为的自组织优化方法，由一群粒子组成，每个粒子代表一个潜在的解。
根据最优解和当前位置与速度的差值，不断更新速度和位置，从而逐渐逼近全局最优解。
粒子群优化算法具有全局寻优能力、计算效率较高等特点，但存在易于陷入局部最优解、对初始位置的依赖等问题。
五、蚁群算法蚁群算法是一种基于蚂蚁群体行为的优化算法，模拟蚂蚁寻找食物的过程。
基于启发式搜索的多目标决策问题求解技术研究
基于启发式搜索的多目标决策问题求解技术研究随着信息技术的不断发展，人们已经进入了一个大数据的时代。
在这个时代里，人们需要通过各种方法来处理这些数据，以便为决策提供支持。
而在多目标决策问题中，基于启发式搜索的方法已经成为了一种非常有效的技术，它可以帮助人们在满足多种目标的情况下做出最佳的决策。
一、背景在现代社会中，人们需要在面临各种决策时做出最佳的选择。
这些决策可能是与个人生活相关的，也可能是与商业、政府或社会发展相关的。
而在这些决策中，往往会涉及到多个目标。
因此，如何在满足多种目标的情况下做出最佳的决策成为了一个重要的问题。
目前，已经有很多研究者在多目标决策问题中应用了基于启发式搜索的技术。
启发式搜索是一种通过一定的规则来引导搜索过程的方法，它可以在搜索的过程中尽可能地减小搜索空间，从而提高搜索的效率。
而在多目标决策问题中，启发式搜索可以通过多次搜索来找到满足多个目标的最优解。
二、基于启发式搜索的多目标决策问题求解技术研究基于启发式搜索的多目标决策问题求解技术是一种利用启发式搜索方法来解决多目标决策问题的技术。
它可以通过一系列规则来引导搜索的过程，从而得出满足多个目标的最优解。
下面我们将介绍一些常用的基于启发式搜索的多目标决策问题求解技术。
1. 遗传算法遗传算法是一种通过模拟自然界中生物进化过程的方法来解决优化问题的方法。
在多目标决策问题中，遗传算法可以通过一系列遗传操作来生成新的解，并选择出满足多个目标的最优解。
例如，可以通过交叉和变异操作来生成新的解，并通过适应度函数来衡量每个解的优劣。
2. 模拟退火算法模拟退火算法是一种基于物理学中固体物质退火的方法来解决优化问题的方法。
在多目标决策问题中，模拟退火算法可以通过一系列状态转移来生成新的解，并找到满足多个目标的最优解。
例如，在状态转移过程中，可以通过邻域搜索来得到可行的新解，并通过一定的概率来接受不满足目标的解，从而避免陷入局部最优解。
3. 粒子群优化算法粒子群优化算法是一种基于群体智能的方法来解决优化问题的方法。
启发式搜索(共49张PPT)
其中：g(x)——从初始节点S0到节点x的实际代价； h(x)——从x到目标节点Sg的最优路径的评估代价，它体现了问
题的启发式信息，其形式要根据问题的特性确定，h(x)称为启发式 函数。
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6
评估函数
启发式方法把问题状态的描述转换 成了对问题解决程度的描述。
这一程度用评估函数的值来表示。
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评估函数
S
搜索图G
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n ng
初始状态节点S
f(n):s-n-ng的估计最小路径代价
g(n):s-n的实际路径代价 h(n): n-ng的估计最小路径代价
节点n
目标状态节点ng
8
启发式搜索A算法
A算法的设计与一般图搜索相同，划分为二个阶段：
IF f(ni)>f(n,ni) THEN 令f(ni)=f(n,ni)
修改指针指向新父结点n
排序OPEN表（f(n)值从小到大排序）
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10
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4功指1搜 未做.若.退针建扩C索nL出从立为展图O，n一S一节到GE个此,目的把点S只这解标已S表放条包是扩节中路到含追展点；径一节起踪，建而个点始图则立得叫表节G有一到中O，点解P个的沿其ES成N叫；的初着的
始为空表；
5.扩展节点n，同时生成不是n的 祖 M2出的.先若；这的OP些那EN成些表员子是作节空为点表n，的的则集后失合继败节M,退点把 添入搜索图G中；对于M中每个 子3把 表.节选中它点f择(，从nnO,称nOi,P计iP)E此EN=算N表节g表:(n上点移,n为的出i) +节并第h放点一(n进in)个；C节LO点SE，
启发式搜索算法在路径规划中的应用
启发式搜索算法在路径规划中的应用在现代高科技社会中，路径规划已经成为了人们生活和工作中必不可少的一部分。
比如，在物流、交通管理、游戏等领域中，都需要通过路径规划算法来找到最佳路径。
而启发式搜索算法就是应用在路径规划中的一种算法。
本文将重点介绍启发式搜索算法在路径规划中的应用。
一、路径规划概述路径规划是从起点到终点寻找最短路径的过程，是一种基本的算法问题。
在路径规划中，通常会有一些障碍物，需要绕过去。
而起点和终点之间的最短路径通常是经过这些障碍物，并绕过它们的路径。
二、启发式搜索算法概述启发式搜索算法是一种智能搜索算法，也称为A*算法。
该算法基于Dijkstra算法，对其进行了改进，使其更加有效率。
它通过估算从当前位置到目标位置的代价来选择下一个探索位置。
启发式搜索算法是一种通过权衡搜索的广度和深度进行计算路径的算法。
三、启发式搜索算法原理启发式搜索算法采用了双向搜索的策略，即从起点开始，同时向前和向后进行搜索。
通过计算当前节点到目标节点的估价函数，可以以最优的方式选择下一个节点进行扩展。
估价函数通常基于多种因素，比如当前节点到目标节点的欧几里得距离、曼哈顿距离或者其他方法。
通过比较估价函数的结果，可以得到到目标节点的最优路径。
四、启发式搜索算法应用1.物流路径规划在物流领域中，路径规划非常重要。
启发式搜索算法可以用来规划货物的最短路径。
通过考虑货物的大小、重量和目标位置等因素，可以选择最佳路径来实现交付。
2.游戏实现启发式搜索算法还可以用于游戏实现中的路径规划问题。
例如，在迷宫游戏中，启发式搜索算法可以用来寻找通向出口的最短路径。
在实现游戏中，启发式搜索算法可以提高游戏的逼真性，并提高游戏的娱乐性。
3.交通管理启发式搜索算法还可以用于交通管理领域中。
例如，在城市中，交通流量非常大，交通瓶颈点即使绕路也会遇到拥堵。
通过启发式搜索算法的路径规划方法，可以规划出最优的通行路线，并避开拥堵的瓶颈点。
五、总结启发式搜索算法在路径规划中应用广泛，并且越来越受到关注。
多边形搜索的几种策略研究的开题报告
多边形搜索的几种策略研究的开题报告一、选题依据多边形搜索是在地理信息系统中比较常见的问题之一，通常用于区域查询和空间分析等方面。
随着互联网技术和大数据技术的发展，多边形搜索已经广泛应用于智慧城市、物流配送等领域。
因此，研究多边形搜索的策略对于提高搜索精度和效率具有重要意义。
二、研究意义目前多边形搜索的研究主要集中于算法和数据结构的设计，但是对于搜索策略的研究比较缺乏。
搜索策略是指根据不同的搜索目标和限制条件，选择不同的搜索方法和搜索方案的过程。
搜索策略的好坏直接影响搜索结果的质量和效率。
因此，研究多边形搜索的策略有以下几个方面的意义：1. 提高搜索效率和精度：通过使用不同的搜索策略，可以提高搜索效率和精度。
2. 拓展应用领域：多边形搜索的应用领域较为广泛，研究搜索策略可以拓展其应用于更多领域。
3. 在理论和实践上都有较大的价值。
三、研究内容本研究拟研究多边形搜索的几种策略，包括但不限于以下内容：1. 基于启发式搜索的算法：基于启发式搜索的算法是一种常用的搜索策略，可以通过改变启发式函数来获取不同的搜索效果。
2. 基于遗传算法的搜索策略：遗传算法是一种优化算法，通过选择、交叉和变异等操作来逐步优化搜索结果。
3. 基于模拟退火的搜索策略：模拟退火是一种基于随机化的优化算法，可以通过带有“退火”机制的随机搜索来优化搜索结果。
4. 基于深度学习的搜索策略：利用深度学习模型来学习多边形搜索策略，可以更好地适应不同的搜索目标和限制条件。
四、研究方法本研究将结合理论和实验相结合的方法来研究多边形搜索的策略。
首先，将从现有文献中筛选出多种搜索策略，并对其进行分析和比较。
然后，将根据不同的搜索目标和限制条件，选择相应的搜索策略并进行实验验证和分析，得到相应的结论和评价。
五、研究计划1. 第一阶段：文献调研和分析（两个月）：调研现有的多边形搜索方法和策略，比较不同方法之间的优缺点，确定待研究的搜索策略。
2. 第二阶段：算法设计和实验验证（六个月）：根据选定的搜索策略，设计相应的算法，并进行实验验证和性能评价。
搜索策略实验
实验一：搜索策略实验一、实验目的1、熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程。
2、利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。
二、实验内容以八数码为例实现A或A*算法。
1、分析算法中的OPEN表CLOSE表的生成过程。
2、分析估价函数对搜索算法的影响。
3、分析启发式搜索算法的特点。
起始棋局目标棋局启发式函数选取为：f*(n)=g*(n)+h*(n)其中：g*(n)是搜索树中节点n的深度；h*(n)用来计算对应于节点n的数据中错放的棋子个数。
三、实验设计与结果八数码问题是个典型的状态图搜索问题。
搜索方式有两种基本的方式，即树式搜索和线式搜索。
搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。
盲目搜索就是无“向导”的搜索，启发式搜索就是有“向导”的搜索。
由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零。
所以，这个数码不同的位置个数便是标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息，利用这个信息就可以指导搜索。
即可以利用启发信息来扩展节点的选择，减少搜索范围，提高搜索速度。
由此解决八数码问题就是在初始状态和目标状态两个状态之间寻找一系列可过渡状态。
利用A*算法实现寻找中间状态，从而得到目标状态。
根据启发式搜索算法A*算法的具体步骤，结合八数码问题的要求，从而得出相应的流程图为：其中：OPEN表：算法已搜索但尚未扩展的节点集合。
CLOSED表：算法已扩展的节点集合。
实验输出结果：运行程序，输入起始棋局与目标棋局：结果输出为：四、程序1、设定启发式函数：八数码问题的目标是要搜索到目标节点，所以为了尽快的向目标节点进行靠近，可以把启发式函数设定为当前节点与目标节点中状态的差异，即与目标节点中数码的位置不同的个数作为启发函数的返回值，然后根据启发函数值找出启发值最小的状态节点进行扩展。
2、OPEN表和CLOSE表的生成过程：OPEN表是用来存放经过扩展得到的待考察的状态节点，CLOSE表是用来存放考察过的状态节点，并且标记上当前节点的编号和父节点的编号，然后可以根据编号便可以形成一个搜索树，即可以找到一个解路径。
启发式策略
间 特别大，搜索中生成扩展的状态数会随着 搜索 的深度呈指数级增长。
2
5.4.1 启发式策略
例5.6 一字棋。在九宫棋盘上，从空棋盘开始，双方轮 流在棋盘上摆各自的棋子 或 （每次一枚），谁 先 取得三子一线（一行、一列或一条对角线）的结果就取 胜。
▪和 能够在棋盘中摆成的各种不同的棋局就是问题空间
中的不同状态。
▪ 可9个能位的置走上法摆：放{9空，87 ， 1}有。 39 种棋局。
3
5.4.1 启发式策略
赢的几率③
赢的几率②
启发式策略的运用
赢的几率④
4
5.4.1 启发式策略
③
②
④
②
③
②
③
④
③
③
启图5发.13式启 发搜式索搜下索 下缩缩减减 的的 状状态态空 空间
间
5
④
5.4.1 启发式策略
“启发”（heuristic）：关于发现和发明操作算子 及 搜索方法的研究。 在状态空间搜索中，启发式被定义成一系列操作 算 子，并能从状态空间中选择最有希望到达问题 解的 路径。 启发式策略：利用与问题有关的启发信息进行搜索。
1
5.4.1 启发式策略
运用启发式策略的两种基本情况： 1 一个问题由于在问题陈述和数据获取方面固有
能源系统中的电力调度算法基于启发式方法的研究
能源系统中的电力调度算法基于启发式方法的研究电力调度是能源系统中的重要环节，它涉及到电力的生产、传输和消费，对于优化电力系统的运行具有重要意义。
而为了实现电力调度的高效性和准确性，研究者们开始采用启发式方法进行算法设计。
启发式方法是一种基于经验的算法设计方法，通过模仿人类的思考和决策过程来解决问题。
在电力调度中，启发式方法可以通过模拟人类的决策过程来确定最佳的电力调度方案。
启发式方法在电力调度中的应用可以分为两个层面，一是对电力生产和传输的调度，二是对电力消费的调度。
在电力生产和传输方面，启发式方法可以根据当前的电力需求和供给情况，通过模拟人类的决策过程来制定出最优的电力调度方案。
比如，可以通过遗传算法来模拟进化过程，通过逐代优胜劣汰的方式，不断优化电力调度方案。
此外，还可以通过模拟退火算法来模拟金属退火的过程，通过随机搜索和接受较差解的策略，寻找到全局最优解。
在电力消费方面，启发式方法可以通过模拟人类的行为和决策过程来制定出最佳的电力使用方案。
比如，可以通过强化学习算法来模拟人类的学习和反馈过程，通过不断调整电力使用策略，使得电力的利用效率最大化。
此外，还可以通过人工神经网络算法来模拟人类的神经网络，通过训练模型来预测电力需求，并根据预测结果来制定电力调度方案。
然而，启发式方法在电力调度中也存在一些问题和挑战。
首先，启发式方法往往需要大量的计算资源和时间，因此在实际应用中可能面临计算复杂度过高的问题。
其次，启发式方法的算法设计需要基于大量的实验和经验，因此可能存在误差和不确定性。
此外，启发式方法往往缺乏数学上的证明和理论支持，因此可能难以保证算法的准确性和可靠性。
为了克服这些问题，研究者们可以进一步探索和改进启发式方法在电力调度中的应用。
一方面，可以研究和开发更高效和精确的启发式算法，提高电力调度的效率和准确性。
另一方面，可以结合其他优化算法和技术，如深度学习和模糊逻辑等，来改进启发式方法的性能和效果。
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是 （） ｎ的估 计值 。函 数 （） ｎ的组 成 部 分有 两 个 ： 第
一
Ｃ Ｏ Ｅ中命 名为 ｎ ＬＳ ：
部分 是 函数值 （）它 代 表 的是从 算 法搜 寻路 径 ｎ，
⑤ 当 ｎ节点为系统搜索的目标节点 时，则 图 Ｇ
中从节 点 ｎ到 加 的节 点 指 针路 径 被 认 为是 最 佳 路 径。 系统 将该 方 案认 为是解 决 方案 （ 从指 针指 向的 内 容是 一个 搜 索树 ， 在第 ７步 建立 ） ；
一
个指 向 ｎ的指 针 （ 如 ， 不在 Ｏ Ｅ 中 ， 不 在 例 既 ＰＮ 也
⑨令参数 ｌ 代表爬行网页辐射空间内部 网页之
间 的长度 。
Ｃ Ｏ Ｅ 中） Ｌ ＳＤ 。并 且 将筛 选 出来 的节 点 加 入 到 列 表
度 ． 算 法 的复 杂 度是 指在 搜 索普 通 图时 ， 算法 Ａ Ａ
所遍 历 的节 点个 数 。Ｍａｔｌ 己经 证 明 ， 最坏 的情 ｒ ｌ ｅｉ 在
点 。主题 搜索 策 略是 主题式 搜 索 引擎 的重要 组 成部
分， 它决 定 了主题 搜 索 引 擎 的搜 索 效 率 。相对 于一 般搜 索 策 略 而言 ， 主题 搜 索 策 略主 要 是 查 找仅 限于 人为 设 定 范 围 的对象 ， 过某 些 特 殊 的查 找 方法 确 通
后继 节点 ： 、
⑦ 从集合 中筛选出不在 图 Ｇ中的成员建立
作 者 简 介 ： 福 泉 （９ ５ ）男 ， 建 福 州 人 ， 程 硕 士 ， 张 １７ 一 ， 福 工 高级 实 验 师 ， 究 方 向为 媒 体 信 息 技 术 。 研
・
１ ９・ ５
张福 泉 ： 于启 发 式搜数值 。设 ， ） （ 为估 价 函数 ， ｎ 令它
②初始化列表 Ｃ Ｏ Ｅ 并将其初始值设为空 ； Ｌ Ｓ Ｄ， ③ 开始搜索 ， 当检查到列表 Ｏ Ｅ Ｐ Ｎ为空时， 系统
则 失败退 出 ；
④将列表 Ｏ Ｅ Ｐ Ｎ中的第一个节点选定并将它从
Ｏ Ｅ 删 除 后 移 入 列 表 Ｃ Ｏ Ｅ 中 ，该 节 点 在 Ｐ Ｎ Ｌ ＳＤ
况 下 ， 搜 索算法 的复杂 度 为 Ｏ２）其 中 ｎ的值 表 Ａ （ｎ，
示 图的大 小 。Ｐ ｈ 等人还 证 明 了在 运用 Ａ ｏｌ 算 法 时 ，
当 （） ｎ （）ｃ常 数 ） ， 表 明 此 时 的 Ａ 一 （） ｎ＝ （ 时 则 算法 的复杂 性 为指 数 级 ； 当 （） ） ｃ 则表 明此 ｎ一 ） ， ＝ 时的 Ａ 算 法 的复 杂性 具有 线性 特征 ， 中 ｈｎ≤ 其 （） ｝ （） 算 法 的步骤 如 下 ： ｎ 。Ａ
第 １ 卷 第 ５期 ３
重庆 科技 学 院学报 （ 自然科 学 版 ）
２１ 年 ｌ ０１ ０月
基 于启发式搜 索的主题 策 略研究
张 福 泉
（ 州 闽江 学院， 州 ３ ０ ０ ） 福 福 ５ １ ８
摘
要 ： 绍 目前 较 为 常 用 的 启 发 式搜 索 策 略 ， 点 探 讨 Ａ 介 重 搜 索 策 略 ， 此 基 础 上 提 出一 种 改 进 的基 于启 发搜 索 与 在
定具 体 的 查 找路 径 。 过 这 种策 略 查 找 出来 的结 果 通
是某 种经 过特 殊筛 选 的符 合人 们特 定 主题 需要 的结
果 数 据 。 目前 ， 主 题 搜 索策 略 中使 用 的最 多 的是 在
人工 智能 化 的算 法 。
①初始化生成一个搜索图 Ｇ，该图包含算法搜
（） 对 于 （） 说是 一 个估 计 。而 Ａ 凡相 ｎ来 算法 的 条件 是 当估 价 函数 ， ） 【 中的 （ 都 小 于 等 于 （） ｎ ｎ ） 即 （） ｎ
收 稿 日期 ：０ １０ — ２ ２ １－ ４ ０
合 中 。其 中图 Ｇ中的 节点 成员 ， 成 为节 点 ｎ的 将
中开 始 的节 点ｎ ０到节 点 ｎ的最 小代 价 ； 一 部 分是 另 函数 值 ㈨ ， 代 表从 节 点 ｎ到 目标 节 点 的最 小代 它
价， 因为 在 现 实 中会 遇 到 多个 目标 节点 ， 时 ， 们 此 我
按 照 最优 选 择 的 原则 ， 择取 代 价 最 小 的 一个 。此 时
人 们 在 使用 搜 索 引 擎 查询 信 息 时 ， 望 能 够 快 希
≤ ） ％ｎ 。在衡 量 算法 性 能 的 时候 ， 有个 指 标 叫 复杂
速地从 搜 索 引擎海 量 的数 据库 里找 到 自己想 要 的信
息 。 因此 ， 于 主题 的搜 索 策 略逐 渐 成 为 了研 究 重 基
网 页链 接 和 内容 相 关 度 结 合 起 来 的新 型 主 题 搜 索 算 法 ， 后 通 过 实验 对 新 算 法 和最 好 优 先 以及 Ａ 最 搜 索 进 行 比较 。 关键 词 ： 发 式 搜 索 ； 启 主题 策 略 ； 页链 接 网
中 图分 类 号 ：Ｐ ９ Ｔ ３３ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ３ １ ８ （ ０ １ ０ － １ ９ ０ １７ — ９ ０ ２ １ ）５ ０ ５ － ４
索 的开 始节 点 加 ，并将 节 点 加 存 入 到 Ｏ Ｅ 的列 ＰＮ
表上 ：
１ 启 发 式 主 题 搜 索 策 略概 述
启发式 Ａ 算法 。Ａ 算 法 是通 过一 定 的限 制条 件 后得 到 的启 发式 搜 索算 法 ， 体 的原 理 为 ： 设 函 具 假 数 ） 始值 为 加 ， 起 限制 其经 过 ｎ个 节 点后 到 达 目
⑥将 ｎ节点进行扩展 ，得到后继的系列节点集
合Ｍ． 图 Ｇ 中 ． 点 ｎ不 在 Ｍ 节 点 的子 孙 节 点 集 在 节
函数 ： ＝ 户（ ㈤ （ 。在 函数户 ㈤ 的计算 中 ， 厂 把 ） 与户 ） 比 ， ） 相 相对 于 ｇ ） 说 是 一 个 估 计 ， 木 来 ｈ