AI第4章--搜索问题.ppt

启发式搜索要用启发函数来导航，其搜索算法就要在状态图一般搜索算法基础上再增加启发函数值的计算过程，并且由启发函数值来确定节点的扩展顺序。 启发式搜索算法 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 1) 全局择优搜索(最好优先搜索法) 它的基本思想是：在OPEN表中保留所有已生成而未考察的节点，并用启发函数h(x)对它们全部进行估价，从中选出最优节点进行扩展。 启发式搜索算法 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 全局择优搜索算法如下： 步1 把初始节点S0放入OPEN表中，计算h(So)； 步2 若OPEN表为空，则搜索失败，退出。 步3 移出OPEN表中第一个节点N放入CLOSED表中； 步4 若目标节点Sg=N，则搜索成功，结束。 步5 若N不可扩展，则转步2； 步6 扩展N，计算每个子节点x的函数值h(x)，并将所有子节点配以指向N的返回指针后放入OPEN表中，再对OPEN表中的所有子节点按其函数值大小以升序排序，转步2。 启发式搜索算法 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 例1.5 用全局择优搜索法解八数码难题。 解:设启发函数h(x)为节点x的格局与目标格局相比数码不同的位置个数。 启发式搜索算法 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 图1 八数码问题的广度优先搜索 2 8 3 7 4 6 1 5 2 8 3 7 1 4 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 1 2 3 7 8 4 6 5 2 8 3 1 4 7 6 5 2 3 1 8 4 7 6 5 2 8 3 1 4 7 6 5 2 8 3 1 6 4 7 5 8 3 2 1 4 7 6 5 2 8 3 7 1 4 6 5 2 3 1 8 4 7 6 5 2 3 1 8 4 7 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 1 2 3 7 8 4 6 5 2 8 3 1 4 7 6 5 2 3 1 8 4 7 6 5 2 3 1 8 4 7 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 1 2 3 8 4 7 6 5 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 2) 局部择优搜索 局部择优搜索与全局择优搜索的区别是，扩展节点N后仅对N的子节点按启发函数值大小以升序排序，再将它们依次放入OPEN表的首部。故算法从略。 启发式搜索算法 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 3) A算法---一种典型的启发式搜索算法 h(x):节点x与目标节点Sg接近程度的一种函数 g(x):从初始节点S0到节点x付出的代价; 估价函数f(x) f