状态空间搜索策略
优选第一部分用搜索方法求解问题
1.1.2 问题特征分析
其中目标状态可分解为： 子问题1: ontabel(c) 子问题2: on(B, C) 子问题3: on(A, B)
1.1.2 问题特征分析
例1.4 积木问题 机器人所需完成的操作： OP1：clear(x)→ontabel(x) 无论x在何处，若x上无物体，则可将x放 于桌上 OP2：clear(x)∧clear(y)→On(x, y) 若x， y上无物体，则可将x放在y上
把3加仑水壶中的水往4加仑水壶里倒，直 至4加仑水壶装满为止 8 （X，Y|X+Y≥3∧X>0）→
（X-（3-Y），3） 把4加仑水壶中的水往3加仑水壶里倒，直 至3加仑水壶装满为止；
9 （X，Y|X+Y≤4∧Y>0）→（X+Y，0） 把3加仑水壶中的水全部倒进4加仑水壶 里；
10 （X，Y|X+Y≤3∧X>0）→ （0，X+Y）
状态和状态空间
状态（state）是为描述某些不同事物间的差
别而引入的一组最少变量q0，q1，q2…,qn的
有序集合,并表示为: Q = （q0,q1,…,qn）
其中，每个元素qⅰ称为状态变量。给定每 个分量的一组值，就得到一个具体的状态。
状态和状态空间
使问题从一种状态变化为另一种状态的手 段称为操作符或算子（operator）。
1.1.2 问题特征分析
在未与所有其它可能解作比较之前，能 说当前的解是最好的吗？ 用于求解问题的知识库是相容的吗？ 求解问题一定需要大量的知识吗？或者 说，有大量知识时候，搜索时应加以限 制吗？ 只把问题交给电脑，电脑就能返回答案 吗？或者说，为得到问题的解，需要人 机交互吗？
全国青少年人工智能创新挑战赛考试题库(含答案)
全国青少年人工智能创新挑战赛考试题库（含答案）一、单选题1.能根据过去和现在的信息推断可能发生和出现的情况的专家系统是()。
A、诊断型专家系统B、控制型专家系统C、预测型专家系统D、监督型专家系统参考答案：C2.三段论推理包括()、小前题和结论。
A、假设B、经验C、知识D、大前提参考答案：D3.()是把句法成分与应用领域中的目标表示相关联。
A、词法分析B、句法分析C、语用分析D、语义分析参考答案：D4.人工神经网络中各个神经元同时改变状态，称为()。
A、异步工作方式B、半工工作方式C、同步工作方式D、全工工作方式参考答案：C5.()是语音信号处理的前提。
A、语音信号识别B、语音信号采集C、语音信号分析D、语音信号过滤参考答案：B6.()是利用与问题有关的启发信息进行搜索。
A、深度优先策略B、宽度优先策略C、最好优先策略D、启发式策略参考答案：D7.()是获取知识的过程。
A、学习B、环境C、评价D、知识库参考答案：A8.深度优先搜索和()是状态空间最基本的搜索策略。
A、正向搜索B、逆向搜索C、宽度优先搜索D、目的搜索参考答案：C9.通常用语言或表情、眼神及肢体动作对外界的刺激做出反应，传达某个信息，这些称为()。
A、学习能力B、行为能力C、感知能力D、顿悟能力参考答案：B10.图的节点表示问题的()。
A、状态B、操作C、目的D、结果参考答案：A11.()描述两个模糊集合中的元素之间的关联程度。
A、概率关系B、模糊关系C、线性关系D、包含关系参考答案：B12.在经济领域，利用粒子群优化算法求解博弈论中的()。
A、均衡解B、策略解C、方法解D、结果解参考答案：A13.赫布学习规则是()规则。
A、自学习B、半监督学习C、监督学习D、无监督学习参考答案：D14.()是把句法成分与应用领域中的目标表示相关联。
A、词法分析B、句法分析C、语用分析D、语义分析参考答案：D15.()开启了机器学习的先河。
A、遗传算法B、赫布学习规则C、粒子群算法D、产生式方法参考答案：B16.在遗传算法中，必须为遗传操作准备一个由若干初始解组成的()。
人工智能导论-第二章对抗搜索
上限置信区间算法在MCTS中应用
上限置信区间（UCB）算法
UCB算法是一种多臂赌博机问题的解决方法，用于在探索和利用之间找到平衡。 在MCTS中，UCB算法被用于指导节点的选择过程。
应用方式
在MCTS的选择阶段，使用UCB算法计算每个子节点的得分，并选择得分最高 的子节点进行扩展和模拟。通过不断调整UCB公式中的参数，可以控制探索和 利用的权衡程度。
优化策略
为了进一步提高Alpha-Beta剪枝算法的效率，可以采用 一些优化策略，如启发式排序、迭代深化搜索等。其中 ，启发式排序是一种基于评估函数的节点排序方法，将 更有可能导致最优解的节点排在前面，从而提前找到最 优解并终止搜索；迭代深化搜索则是一种逐步增加搜索 深度的搜索方法，可以在有限的搜索深度内找到较好的 解。
常见剪枝技术
常见的剪枝技术包括深度优先剪枝、广度优先剪枝、启发式剪枝等。其中，启发 式剪枝是一种基于评估函数的剪枝方法，通过计算每个节点的评估值，提前排除 一些评估值较差的节点，从而减少搜索空间。
Alpha-Beta剪枝算法优化策略
Alpha-Beta剪枝原理
Alpha-Beta剪枝算法是一种基于极大极小值搜索的优化算 法，通过引入两个参数alpha和beta来限制搜索范围，从 而减少搜索空间。在搜索过程中ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ如果发现当前节点的值 已经小于或等于alpha（对于极大值节点）或大于或等于 beta（对于极小值节点），则可以提前终止对该节点的搜 索。
非零和博弈是指博弈中各方的收益和损失总和不为零的情况 。这种博弈更为普遍，因为现实生活中的许多情况都是非零 和的。非零和博弈算法需要考虑到博弈各方的可能合作，以 及利益分配的问题。
完全信息与非完全信息博弈算法
ch3产生式系统的搜索策略(共68PPT)
▪ 4)评价函数：f(n)=g(n)+h(n),其中f，g，h分 别是f*，g*，h*的估计值。
▪ 通常约定:f(n)按照升序排列。
▪ 讨论：有上述定义，得:1)g(n)>=g*(n)
▪
2)当h=0且g(n) =d(n) 时，f(n)=d(n)既
宽度优先策略，d(n):节点深度。
▪
3〕h(n)称为启发函数。
▪ 3{mi} ←expangd(n),计算每个h(mi) ▪ nextn ← h(mi)最小值的节点 ▪ 4 if h(n)<h(nextn) then exit(fail)
▪ 5 n ←nextn
▪ 6go loop
优点，缺点
第三十八页，共六十八页。
3.3.3分支界限算法f(n)=g(n)
▪ Procedure Branch_Bound ▪ 1 queue(s-s),g(s)=0 //queue中保存的是从s出发
的路径。 ▪ 2 Loop：ifqueue=0 then exit〔fail〕 ▪ 3 path←FIRST(queue)，n ←LAST(pATH) //
取第一条路径，及该路径的最后节点n ▪ 4 if goal(n) then exit(success) ▪ 5 {mj} ←expand(n), 计算g(mj)= g(n,mj) ▪ remove(s-n,queue),add(s-mj,queue)
第一页，共六十八页。
▪ 费用的划分： ▪ a 规那么应用的费用：执行规那么时所花
的费用 ▪ b 控制费用：选择规那么所花的费用。
第二页，共六十八页。
第三章目录
▪ 3.1回溯策略 ▪ 3.2 图搜索策略 ▪ 3.3 启发式图搜索策略 ▪ 1〕A算法 ▪ 2〕爬山算法 ▪ 3〕分支界限算法 ▪ 4〕动态规划算法 ▪ 5〕A*算法
搜索PPT演示课件
10
例 聪明的打字员
阿兰是某机密部门的打字员，她现在接到一个 任务：需要在一天之内输入几百个长度固定为 6的密码。当然，她希望输入的过程中敲击键 盘的总次数越少越好。
不幸的是，出于保密的需要，该部门用于输入 密码的键盘是特殊设计的，键盘上没有数字键， 而只有以下六个键：Swap0, Swap1, Up, Down, Left, Right，为了说明这6个键的作用，我们先 定义录入区的6个位置的编号，从左至右依次 为1，2，3，4，5，6。
宽度优先搜索（Breadth-first search） 深度优先搜索（Depth-first search）
6
宽度优先搜索
优点
目标节点如果存在，用宽度优先搜索算法总可 以找到该目标节点，而且是最小（即最短路径） 的节点
缺点
当目标节点距离初始节点较远时，会产生许多 无用的节点，搜索效率低
11
例 聪明的打字员
Swap0：按Swap0，光标位置不变，将光标所在位置的数字与录入区的1号位置 的数字（左起第一个数字）交换。如果光标已经处在录入区的1号位置，则按 Swap0键之后，录入区的数字不变
Swap1：按Swap1，光标位置不变，将光标所在位置的数字与录入区的6号位置 的数字（左起第六个数字）交换。如果光标已经处在录入区的6号位置，则按 Swap1键之后，录入区的数字不变
4
搜索问题
搜索问题：在一个空间中寻找目标
搜索什么（目标） 在哪里搜索（状态空间）
在搜索中，如何扩展状态空间是关键性问题 搜索可以根据是否使用启发式信息分成
盲目搜索：只能区分当前状态是否为目标状态 启发式搜索：在搜索过程中加入与问题相关的
状态空间搜索算法的进一步探索
２ ０ 第 ２期 ０８年 文 章 编 号 ：０６２７ （０ ８ ０ －０４０ １０ —４ ５ ２ ０ ）２０ ３ － ２
计 算 机 与 现 代 化 ＪＳ Ａ Ｊ Ｙ Ｉ Ｎ Ａ Ｈ Ａ １Ｕ Ｎ Ｉ Ｕ Ｘ Ａ Ｄ Ｉ Ｕ
总 第 １０期 ５
１ 概
述
状 态 空 问 的搜 索 策略 分 为无 信息 搜 索 和有 信息 搜 索 。无信息 是 除 了状 态基本 定 义 ， 没有 任何关 于状 态 的 附加信 息 ， 多数情 况下 这种搜 索策 略是非 常无 大 效 的 。无信 息搜 索 中最 具 代 表性 的是 广度 优 先搜 索 （ ｒ 和深 度 优 先搜 索 （ Ｆ ） ＢＳ） Ｄ Ｓ 。有 信 息搜 索 策 略 是 除 了基 本定 义之 外 还利 用 了特定 知 识 的策 略 。有 信 息搜 索 中最 具代 表性 的是 Ａ 搜 索 。
一
作者简介 ： 林敬恩 （９ ２ ）男 ， １８ ． ， 福建福州人 ， 福建师范 大学物理与光 电信 息科技学 院硕士研究 生 ， 究方 向 ： 研 人工 智能 ， 光信 息技术 ， 软件工程 ； 滕忠坚（９ ７ ） 男 ， １６ ， 福建福州人， 教授 ， 美博士 ， 研究方 向： 人工智能 ， 医学 图像处理 ， 数据库 ， 软件工程 。
状 态 空 间搜 索算 法 的进 一 步探 索
林 敬 恩 ， 忠 坚 滕
（ 建 师 范 大 学物 理 与 光 电信 息科 技 学 院 ， 建 福 州 ３０ ０ ） 福 福 ５０ ７ 摘要 ： 主要 讨 论 了 Ｂ Ｓ Ｄ Ｓ Ａ Ｆ 、 Ｆ 、 算 法在 状 态 空 间搜 索 中的 应 用 并且 给 出其 在 Ｍａ ｅ ｔ ｓ下 实现 。 在 Ｍａ ｅ ｔ ｓ中根 据 ｔ ｍａｃ ｈ ｉ ｈ ｔ ｍａｃ ｉ
人工智能导论状态空间表示open表close表例题
人工智能导论状态空间表示open表close表例题人工智能导论：状态空间表示与open表、close表在人工智能领域，状态空间表示是一种描述问题的形式化模型，它以状态为基本单位，通过状态之间的转移关系来描述问题的结构及其解空间。
而open表和close表则是在搜索问题解空间时常用的数据结构，用于记录搜索过程中的状态和路径信息，以便进行有效的搜索和剪枝。
本文将介绍状态空间表示的基本概念，以及open表和close 表的作用和例题应用。
一、状态空间表示1. 什么是状态空间表示？状态空间是指问题的所有可能状态的集合，而状态空间表示则是将问题中的状态、动作和转移关系用数学形式表示出来，以便进行问题分析、求解和模拟。
状态空间表示有助于我们更好地理解问题的结构、约束和解空间，从而选择合适的搜索策略和算法进行求解。
2. 怎样表示状态空间？状态空间表示通常使用图或者矩阵等形式进行表达，其中节点代表问题的状态，边或者转移函数表示状态之间的转移关系。
在八数码问题中，每个状态都可以用一个3x3的矩阵表示出来，矩阵中的数字代表每个位置的数码，而移动操作则对应着矩阵中数码的交换操作。
3. 状态空间表示的意义和价值状态空间表示可以帮助我们更好地理解问题的结构和特性，有助于问题分析和算法设计。
通过状态空间表示，我们可以清晰地描述问题的起始状态、目标状态和状态转移规则，为搜索和规划提供了明确的方向和约束。
二、open表和close表1. open表和close表的作用在搜索问题的解空间时，我们通常需要记录已访问的状态以及其相关信息，以便进行有效的搜索和避免重复访问。
这就引出了open表和close表这两种数据结构，它们分别用于记录待访问状态和已访问状态，以保证搜索的完整性和高效性。
2. open表和close表的结构和操作open表通常采用队列、堆栈或者优先队列等数据结构来实现，用于存储待访问状态及其相关信息，并根据搜索策略进行状态的出队和入队操作。
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