迭代加深搜索
中国象棋人机博弈系统的研究与实现
第二章基础技术介绍增加气氛。
棋盘上贴图和显示棋子的过程如下：１．得到当前绘图的ＤＣ句柄，并保存当前绘图环境到内存ＤＣ中。
２．载入棋盘图片，并在主界面的客户区绘画出来。
３．遍历棋子数组，根据数组中的数据，把相应位置的棋子绘出来。
４．更新内存ＤＣ到绘图ＤＣ中，这样就可以把棋盘和棋子显示出来了。
贴棋子时，棋子不能贴在鼠标点击的位置，而应该贴在最近棋盘交叉点上。
所以，需要判定用户要下的棋子落在哪一个交叉点。
假设棋盘格子的边长为Ｓ，棋盘左上角的交点为Ａ，坐标为（Ｘａ，艺）。
用户点击的点为Ｂ，其坐标为（五，Ｋ），那么，Ｂ点的相对横坐标就是兰￡兰｝！丝，相对纵坐标就是．）—Ｙ。
—－Ｙ＿ｏ＋＿Ｓ／２，这样就知道该往棋盘上的哪个交叉点贴棋子了。
如下图所示：Ａ图２－４显示器坐标与棋盘坐标表示图在上图中，左上角Ａ点的坐标是（Ｏ，０），Ｂ点的棋盘坐标很明显是（１，１）。
另外中国象棋程序要有悔棋功能，所以，需要一个栈，来保存历史下棋记录。
然后要悔棋时，根据历史下棋记录，还原棋盘上的棋子的位置，然后重绘棋盘。
２．２中国象棋介绍所谓无规矩不成方圆，所以在研究中国象棋前，有必要先了解下中国象棋。
中国象棋即军际象棋，具有悠久的历史。
象棋在周代建朝（公元前１１世纪）前后产生于中国南部的氏族地区。
唐代，象棋在中国发生了很大的变化，有了一些变革，已有“将、马、车、卒”４个兵种，棋盘和国际象棋一样，由黑白相间１０的６４个方格组成。
后来又参照我国的围棋，把６４个方格变为９０个点。
宋代，中国象棋基本定型，除了因火药的发明增加了“炮’’之外，还增加了“士＂、“象”。
到了明代，可能为了下棋和记忆的方便，才将一方面的“将”改为“帅”，和现代中国象棋一样了。
中国象棋是中国一种流传十分广泛的游戏。
下棋双方根据自己对棋局形式的理解和对棋艺规律的掌握，调动车马，组织兵力，协调作战在棋盘一一这块特定的战场上进行着象征性的军事战斗。
以下一些名词是中国象棋的一些棋盘与棋子的说明【８】：ｌ、棋盘棋子活动的场所，叫做”棋盘”，在长方形的平面上，绘有九条平行的竖线和十条平行的横线相交组成，共九十个交叉点，棋子就摆在这些交叉点上。
CCF编程培训师资认证(PTA)标准
CCF 编程培训师资认证(PTA)标准(Python 语言)随着计算机科学的不断发展，计算机相关技术应用到社会各个行业，越来越多的青少年参加到了计算机程序设计的学习中，这对编程培训教师提出了更高的专业要求和职业要求。
CCF开展编程培训师资认证项目(Programming Trainer Accreditation，PTA)，旨在建立一个规范的、科学的、权威且有公信力的第三方认证。
认证分编程专业能力(P)和教学能力(T)两部分。
本标准根据《CCF 编程培训师资认证条例》第十条制定。
一、测试目标编程专业能力测试通过对认证参考人从事编程培训职业所需的专业核心能力进行测试并做出评价，为编程教育从业人员提供专业发展依据，为编程学习者选择师资提供参照依据。
编程能力测试内容包括程序设计的语言、算法、简单数据结构知识，以及观察和分析问题能力、对问题抽象化模型化的能力、算法设计的程序实现能力、测试数据的设计和程序调试能力等。
二、测试说明1.测试形式。
本测试采用CCF PTA认证系统，要求参考人在规定的时间内对给定的题目编程求解并提交程序，由认证系统通过多组数据自动测试，累计所有通过测试的数据点分值，总分达到规定分数线即认定本项测试合格。
2.测试语言。
在PTA认证中，参考人可选择图形化、Python 和C/C++三种编程语言中的任何一种，通过后获得相应的证书。
参考人如在报名时选择了Python 语言，则在测试当日只得使用 Python语言作答。
3.测试每年组织两次，约在 1 月、7 月前后进行，具体时间以官方公布为准。
4.测试试题由CCF PTA认证技术委员会特邀专家组进行统一命题，每次5道题，题目由易到难，每道题有10组测试数据，每个测试点分值为10分，试卷总分为 500 分。
5.测试时长为240分钟，测试时间为全国统一时间。
6.参考人通过CCF PTA官网报名，可就近选择在各城市的由CCF 授权的考试服务中心及考点参加线下测试。
工业机器人的路径规划算法考核试卷
A. A*算法
B. D*算法
C. Floyd算法
D. Bresenham算法
16.在路径规划中，以下哪种数据结构用于存储已访问的节点？（）
A.开放列表
B.关闭列表
C.路径列表
D.邻接矩阵
17.关于工业机器人的路径规划，以下哪个描述是错误的？（）
B. Dijkstra算法
C. D*算法
D. RRT算法
13.关于路径规划中的碰撞检测，以下哪种方法计算量相对较小？（）
A.精确碰撞检测
B.粗略碰撞检测
C.迭代最近点法（ICP）
D.点到线段距离计算
14.以下哪项不是路径平滑处理的目的？（）
A.降低路径长度
B.减少运动时间
C.减少能量消耗
D.增加路径上的拐点
3.用于评估路径规划算法性能的指标通常包括路径长度、规划时间和______。
4.在路径规划中，为了减少计算量，常用的空间划分技术有四叉树和______。
5.机器人路径规划中的碰撞检测可以通过______和基于几何的碰撞检测两种方法实现。
6.路径平滑处理的目的是为了减少路径的拐点，提高路径的______和可执行性。
A. A*算法
B. Dijkstra算法
C. Floyd算法
D. Bresenham算法
2.下列哪种算法不属于路径规划中的启发式搜索算法？（）
A. A*算法
B. D*算法
C. IDA*算法
D. Breadth First Search算法
3.在A*算法中，H(n)代表什么？（）
A.从起始点到当前点的代价
4.在工业机器人路径规划中，如何处理动态障碍物？请提出一种算法或策略，并解释其工作原理和有效性。
最受欢迎的前80个经典人工智能面试题目
最受欢迎的前80个经典人工智能面试题目在这里，我们整理了一份人工智能面试问题列表，以帮助您清除AI面试。
我们提供了AI编程语言和应用程序，图灵测试，专家系统，各种搜索算法的详细信息，游戏理论，模糊逻辑，归纳，演绎和归纳机器学习，ML算法技术，朴素贝叶斯，Perceptron，KNN，LSTM，自动编码器等。
人工智能面试问题的最佳答案1.强人工智能和弱人工智能有什么区别？2.什么是人工智能？人工智能是计算机科学领域，其中研究并尝试在机器/系统上复制人脑的认知功能。
如今，人工智能已广泛用于各种应用程序，例如计算机视觉，语音识别，决策，感知，推理，认知能力等。
3.列出AI的一些应用。
•自然语言处理•聊天机器人•情绪分析•销售预测•自动驾驶汽车•面部表情识别•图片标记5.河内塔是什么？河内之塔（Tower of Hanoi）是一个数学难题，它说明了如何将递归用作构建算法以解决特定问题的一种手段。
使用AI中的决策树和广度优先搜索（BFS）算法，我们可以求解河内塔。
参加伦敦的人工智能课程，以清楚地了解人工智能！6.什么是图灵测试？图灵测试是一种测试机器匹配人类智能的能力的方法。
机器被用来挑战人类的智能，当它通过测试时就被认为是智能的。
然而，在没有充分了解如何模仿人类的情况下，机器可以被视为智能的。
7.什么是专家系统？专家系统的特征是什么？专家系统是一个人工智能程序，具有关于特定区域以及如何利用其信息做出适当反应的专家级知识。
这些系统具有替代人类专家的专业知识。
它们的特征包括：•高性能•足够的响应时间•可靠性•易懂8.列出专家系统的优点。
•一致性•记忆•勤勉•逻辑•多种专业知识•推理能力•反应快•自然无偏9.什么是A *算法搜索方法？A *是一种计算机算法，广泛用于查找路径或遍历图形的目的，以便找到称为节点的各个点之间的最佳路线。
用于搜索树或图形数据结构的广度优先搜索（BFS）算法从根节点开始，然后经过相邻节点，然后进一步移向下一级别的节点。
OI知识点
1.1 语言基础1.1.1 语言程序结构1.1.2 变量，常量，数据类型，输入与输出1.1.3 条件语句1.1.4 循环语句1.1.5 数组1.1.6 字符数组、字符串1.1.7 指针1.1.8 共同体、结构体1.1.9 函数中级2.1 深度优先搜索2.1.1 栈与递归函数2.1.2 深搜树模型与回溯2.2 宽度优先搜索2.2.1 链表与队列2.2.2 宽搜树模型2.3 排序问题2.3.1 冒泡排序，选择排序，插入排序2.3.2 二分查找2.3.3 快速排序2.3.4 归并排序2.3.5 桶排序2.4 贪心、模拟2.4.1 贪心策略与最优性原理2.4.2 经典模拟2.4.3 字符串模拟3.1 动态规划3.1.1 动归思想与分析过程（递推法，状态，阶段，决策，边界）3.1.2 背包模型3.1.3 子序列模型3.1.4 区间模型3.1.5 资源分配模型3.1.6 滚动数组3.1.7 记忆化搜索3.2 基础数论3.2.1 整数的性质3.2.1 质数与整除3.2.3 同余定理3.3 高精度3.3.2 大数加减法3.3.3 大数乘法3.3.4 大数除法与取余3.4 树与森林3.4.1 树和森林的特征与区别3.4.2 树、森林的存储方式3.4.3 树、二叉树的遍历3.4.4 哈夫曼树3.4.5 键树3.4.6 并查集,LCA3.5 图3.5.1 图的概念与性质3.5.2 图的存储（邻接矩阵，边表等）3.5.3 连通分量与强连通分量3.5.4 生成树问题（最小，次小，生成树计数）3.5.5 最短路径（单源，多源各种算法）3.5.6 拓扑排序3.6哈希表3.6.1哈希表的作用（标记数组，快速定位，优化程序的利器）3.6.2哈希表的性质（哈希冲突）3.6.3哈希表与字符串3.7 位运算与常数优化3.7.1 位运算应用举例3.7.2 常数优化举例3.8 C++ STL模板的应用（各种常用的数据结构的用法介绍和演示）3.8.1 algorithm3.8.2 list精英级4.1 搜索与剪枝4.1.1 最优性剪枝4.1.2 A*搜索，启发式搜索，双向搜索4.1.2 迭代加深搜索4.1.3 模拟退火4.2 优先队列4.2.1 二叉堆4.2.2 可并优先队列（左偏树，二项堆）4.3 动态规划4.3.1 状态压缩动态规划4.3.2 决策单调性与斜率优化（单调队列）4.3.4 四边形不等式优化4.3.5 树型动态规划4.3.6 迭代型动态规划4.3.7 高级数据结构优化4.4 线段树，树状数组4.4.1 树状数组的概念与原理4.4.2 树状数组的应用4.4.3 线段树的原理与模型4.4.4 线段树的标记遗传4.4.5 线段树的应用（区间计数，区间覆盖，动态规划优化等）4.5 几何4.5.1 解析几何，图形与方程4.5.2 计算几何，向量运算，叉积。
人工智能搜索
人工智能搜索技术初探【摘要】本文简要概述了人工智能搜索技术，分别对盲目搜索和启发式搜索做了阐述，并且用深度优先搜索初步分析了野人和牧师过河问题，用A*算法初步分析了九宫图问题。
【关键词】搜索技术；盲目搜索；启发式搜索；宽度优先搜索；深度优先搜索；野人与牧师；A*算法；九宫图；搜索技术是人工智能的基本技术之一，在人工智能各应用领域中被广泛地使用。
早期的人工智能程序与搜索技术联系更为密切，几乎所有早期的人工智能程序都是以搜索技术为基础的。
例如，A.Newell和H.A.Simon等人编写的LT（Logic Theorist）程序。
现在，搜索技术渗透在各种人工智能系统中，可以说没有哪一种人工智能系统应用不到搜索方法。
在专家系统、自然语言理解、自动程序设计、模式识别、机器人学、信息检索和博弈等领域都广泛使用搜索技术。
人工智能问题，广义地说都可以看作是一个问题求解过程，因此问题求解是人工智能的核心问题，通常是通过在某个可能的解答空间中寻找一个解来进行的。
在问题求解过程中，人们所面临的大多数显示问题往往没有确定性的算法，通常需要用搜索算法来解决。
目标和达到目标的一组方法称为问题，搜索就是探究这些方法能够做什么的过程。
问题求解一般需要考虑两个基本问题：首先是使用合适的状态空间表示问题，其次是测试该状态空间中目标状态是否出现。
一般搜索可以根据是否使用启发式信息分为盲目搜索和启发式搜索。
一：盲目搜索盲目搜索又叫非启发式搜索，是一种无信息搜索，一般只使用求解比较简单的问题。
宽度优先搜索、深度优先搜索、分支有限搜索、迭代加深搜索都是盲目搜索。
1.宽度优先搜索宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索算法）是最简单的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。
Dijksta单源最短路径算法和Prim 最小生成树算法都采用了与宽度优先搜索类似的思想。
宽度优先搜索的核心思想是：从初始结点开始，应用算符生成第一层结点，检查目标结点是否在这些后继结点中，若没有，再用产生式规则将所有第一层的结点逐一扩展，得到第二层结点，并逐一检查第二层结点中是否包含目标结点。
人工智能搜索策略
通过强化学习技术，让搜索引擎在与用户互动中不断优化自身的搜 索策略，提升用户体验。
知识图谱驱动的搜索策略
借助知识图谱技术，理解实体之间的关系，为用户提供更精准的搜 索结果和推荐。
多智能体协同搜索技术探讨
多智能体系统架构
设计高效的多智能体系统架构，实现智能体之间的协同和信息共 享，提高搜索效率。
IDA*算法优化技巧
迭代加深
01
通过限制搜索深度，逐步增加深度限制，以实现迭代加深搜索，
提高搜索效率。
启发式函数优化
02
针对具体问题领域，设计更为有效的启发式函数，以提供更准
确的搜索指导。
剪枝策略
03
在搜索过程中，根据问题特性采用剪枝策略，如可行性剪枝、
最优性剪枝等，以减少无效搜索。
性能评估与对比分析
目的
搜索策略的主要目的是在给定的问题 空间内，通过智能地选择和探索可能 的解决方案，以最高效的方式找到问 题的最优解或近似最优解。
常见搜索策略类型
盲目搜索
包括深度优先搜索、广度优先搜 索等，这类策略在搜索过程中不 依赖任何问题特定的信息，而是 按照某种固定的模式进行搜索。
启发式搜索
如A*搜索、模拟退火算法等，这 类策略在搜索过程中会利用一些 与问题相关的启发式信息来指导 搜索方向，从而加速搜索过程并
04 遗传算法在搜索中应用
遗传算法基本原理介绍
遗传算法是一种模拟生物进化过 程的优化算法，通过模拟自然选 择和遗传学原理来搜索问题的最
优解。
遗传算法从一组随机生成的初始 解开始，通过不断迭代进化，逐
步逼近问题的最优解。
遗传算法采用适应度函数来评价 每个解的优劣，并根据适应度大 小进行选择、交叉和变异等操作，
人工智能基础_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
人工智能基础_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.AlphoGo在落子选择时用的搜索技术是答案:蒙特卡洛树搜索2.下面关于搜索过程描述错误的是答案:对CLOSED表上的节点进行排序的准则，以便选出一个“最好”的节点作为扩展使用3.以下关于与或树说法错误的是答案:或树中各子节点间用弧链接4.以下关于博弈理论说法错误的是答案:博弈双方均力图选取对自己最为不利的方案5.以下关于说法错误的是答案:剪枝就是在搜索深度不变的情况下，利用已有的搜索信息增加生成的节点数6.关于鲁滨逊归结原理叙述错误的是答案:若子句集S不包含空子句，则称子句集S是可满足的7.下面关于概率分配函数说法错误的是答案:样本空间的概率分配函数值为08.以下关于模糊集合的运算说法错误的是答案:A交B的隶属度等于对应元素隶属度的大者9.以下不是常用的模糊推理模式的是答案:模糊因果推理10.以下哪一项不属于专家系统知识库的建立环节答案:知识排序11.下列属于人工智能的知识表示方法的有答案:状态空间表示法逻辑表示法本体表示法产生式表示法12.状态空间表示法用（）和（）来表示问题算符状态13.以下情况首选广度优先搜索的有答案:问题的解出现在相对较浅的水平分支因子不是太大没有一条路径是特别深的14.下面关于爬山法叙述正确的是答案:随机选择一个登山的起点每次拿相邻点与当前点进行比对，取两者中较优者，作为爬坡的下一步选择最大点作为本次爬山的顶点，即为该算法获得的最优解重复直至该点的邻近点中不再有比其大的点15.爬山法中可能遇到的问题有山篱问题高原问题山脊问题16.下面关于最佳优先搜索叙述正确的是答案:open表中节点按照节点接近目标状态的启发式估值实现需要open表和closed表不保留重复状态是一种智能搜索算法17.动态规划算法的特点包括答案:使用最优化原理无后效性有重叠子问题18.搜索算法的评价指标包括答案:完备性最优性单调性可接受性19.关于知识表示叙述正确的有答案:知识表示就是把知识形式化或者模型化好的知识表示形式应便于理解知识表示是一种计算机可以接受的数据结构知识表示具有一定的针对性和局限性20.常用的连接词有答案:蕴含析取否定合取21.推理过程中常用的等价性包括答案:德摩根律结合律分配律交换律22.一个良好的规则库应该具有以下哪些特性答案:知识一致表达灵活知识完整组织合理23.模糊集可用的描述方式有答案:图示表示法扎德表示法函数表示法向量表示法24.专家系统中的知识包括答案:知识库级知识数据级知识控制级知识25.专家系统包括答案:推理机综合数据库知识库26.以下哪些情况适合开发为专家系统答案:问题需要使用启发式知识、经验规则才能得到答案问题有一定的实用价值问题可以通过符号操作和符号结构进行求解问题相对较为复杂27.模仿还原就是一个从当前混乱状态寻找路径到达期望即目标状态的过程答案:正确28.如果所求序列可以使得总代价最低，则问题称为最优搜索问题。
minimax人工智能
minimax人工智能Minimax算法是一种经典的人工智能算法，特别适用于计算机博弈。
它采用了一种策略，通过逐层深入搜索游戏树，来寻找最优的游戏走法。
这种算法的原理和应用颇受瞩目，本文将对其进行介绍和分析。
首先，我们需要了解Minimax算法的基本原理。
在一个博弈过程中，存在两种角色，一方是最大化自己利益的“MAX”，另一方是试图最小化对方利益的“MIN”。
Minimax算法的目标是为“MAX”找到一种策略，使得无论“MIN”如何应对，都能获得最大收益。
为达到这一目的，Minimax算法通过深度优先搜索游戏树的节点，来评估每一步的收益，并选择最有利的走法。
在具体实现上，Minimax算法需要预先定义估值函数。
这个函数用于评估每个游戏状态的价值，从而确定选择哪一步是最优的。
估值函数的设计十分关键，它需要综合考虑多个因素，如局面评估、计算速度等。
不同的游戏可能需要不同的估值函数，而且估值函数的优化也是一个研究的重点。
Minimax算法的时间复杂度较高，因为它需要遍历整个游戏树。
为了降低复杂度，通常会使用剪枝操作，如Alpha-Beta剪枝。
此外，还可以通过迭代加深搜索、启发式搜索等技术来提高算法效率。
这些优化方法能够在保证一定准确度的同时，大幅度降低计算量，使得Minimax算法在实际应用中更加可行。
Minimax算法广泛应用于各类博弈游戏，如国际象棋、围棋等。
在这些游戏中，Minimax算法能够提供玩家最佳的下棋策略，并与人类玩家一较高下。
事实上，Minimax算法在国际象棋等游戏中已经取得了不错的表现，甚至击败了一些顶尖的人类棋手。
除了博弈游戏，Minimax算法还可以应用于其他领域。
例如，在人工智能的规划问题中，Minimax算法可以用于制定最佳路径或规划决策。
在机器人控制领域，Minimax算法可以用于规划机器人的行动策略，使其在复杂环境中避免碰撞或作出最佳选择。
这些领域的研究都为Minimax算法的发展和应用提供了更广阔的空间。
十大基本算法
十大基本算法
1.排序算法：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等，用于对数据进行排序；
2. 查找算法：包括线性查找、二分查找、哈希查找等，用于在数据集合中查找指定数据；
3. 树算法：包括二叉树、AVL树、红黑树等，用于对数据进行存储和查找；
4. 图算法：包括最短路径算法、最小生成树算法等，用于对图进行处理；
5. 字符串匹配算法：包括暴力匹配算法、KMP算法、BM算法等，用于在字符串中查找指定字符或字符串；
6. 动态规划算法：用于求解最优化问题，包括背包问题、最长公共子序列等；
7. 贪心算法：用于求解近似最优解，包括分数背包问题、活动选择问题等；
8. 分治算法：用于分治求解问题，包括归并排序、快速排序等；
9. 搜索算法：包括深度优先搜索、广度优先搜索、迭代加深搜索等，用于在状态空间中搜索最优解；
10. 数学算法：包括欧几里得算法、素数筛法、快速幂算法等，用于数学计算。
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二中信息学奥赛培训讲义
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迭代加深搜索算法
迭代加深搜索，实质上就是限定下界的深度优先搜索。即首先允许深度优先搜索K层
搜索树，若没有发现可行解，再将K+1后重复以上步骤搜索，直到搜索到可行解。
迭代加深搜索算法的实现原理及基本框架
在迭代加深搜索的算法中，连续的深度优先搜索被引入，每一个深度约束逐次加1，直
到搜索到目标为止。
基本框架如下：
Procedure ID-dfs(dep:integer);
Var
J: integer;
Begin
If dep>深度的限界 then exit; // 如果搜索的深度大于限界，则返回上一层
For j:=1 to n do // 按照规则生成子结点
If 子结点安全 then
Begin
入栈；
If 子结点是目标结点 then 对目标结点进行处理，退出程序
Else id-dfs(dep+1);
退栈；
End;
End;
For i:=1 to depmax do // 枚举深度的限界
Begin
Id-dfs(i);
If 运行超时 then break;
End;
迭代加深搜索算法的复杂度分析
从上述迭代加深搜索算法的实现过程和框架，我们可以看出，迭代加深搜索算法就是仿
广度优先搜索的深度优先搜索。既能满足深度优先搜索的线性存储要求，又能保证发现一个
最小深度的目标结点。（时间复杂度推算详见NOI导刊2010年第6期P26）
从实际应用来看，迭代加深搜索的效果比较好，并不比广度优先搜索慢很多，但是空间
复杂度却与深度优先搜索相同，比广度优先搜索小很多。
迭代加深搜索算法的应用
二中信息学奥赛培训讲义
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使用搜索算法的时候，选择正确的搜索方式很重要。当有一类问题需要做广度优先搜索，
但却没有足够的空间，而时间却很充裕，碰到这类问题，我们可以选择迭代加深搜索算法。
例题：POJ 2286 The Rotation Game
四、总结
一般来说，如果目标结点离根结点远，需要遍历整棵树，可以考虑使用深度优先搜索；
如果目标离根结点近，或求最小步数，则考虑广度优先搜索或迭代加深搜索；若广度优先搜
索存在空间不够的问题，则考虑使用迭代加深搜索。