启发式搜索python

在随机森林算法中，可以使用启发式搜索来优化超参数的选择。启发式搜索是一种通过评估候选解来寻找最优解的搜索方法。在优化随机森林的超参数时，可以使用启发式搜索算法，如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。

下面是一个使用网格搜索优化随机森林超参数的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建一个示例数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000)

# 定义随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier()

# 定义超参数的候选范围
param_grid = {
    'n_estimators': [50, 100, 200],
    'max_depth': [None, 5, 10],
    'min_samples_split': [2, 5,

相关问题

启发式搜索Python

启发式搜索（Heuristic Search）是一种基于估价函数的搜索算法，它可以在大规模的状态空间中找到最优解或者近似最优解。在Python中，我们可以使用A*算法来实现启发式搜索。

A*算法是一种启发式搜索算法，它通过估价函数来评估每个状态的优先级，并选择优先级最高的状态进行扩展。估价函数通常是由两部分组成：启发式函数和代价函数。启发式函数用来估计当前状态到目标状态的距离，代价函数用来估计从起始状态到当前状态的代价。

以下是一个简单的A*算法实现：

def astar(start, goal, h_func, cost_func):
    open_set = {start}
    closed_set = set()
    g_score = {start: 0}
    f_score = {start: h_func(start, goal)}
    while open_set:
        current = min(open_set, key=lambda x: f_score[x])
        if current == goal:
            return reconstruct_path(current)
        open_set.remove(current)
        closed_set.add(current)
        for neighbor in get_neighbors(current):
            if neighbor in closed_set:
                continue
            tentative_g_score = g_score[current] + cost_func(current, neighbor)
            if neighbor not in open_set or tentative_g_score < g_score[neighbor]:
                g_score[neighbor] = tentative_g_score
                f_score[neighbor] = tentative_g_score + h_func(neighbor, goal)
                if neighbor not in open_set:
                    open_set.add(neighbor)
    return None

其中，`start`和`goal`分别表示起始状态和目标状态，`h_func`和`cost_func`分别表示启发式函数和代价函数。`get_neighbors`函数用来获取当前状态的所有邻居状态，`reconstruct_path`函数用来重构路径。

迷宫问题启发式搜索python

### Python 实现迷宫问题的启发式搜索算法

#### 一、实验目的
为了理解并掌握如何利用启发式搜索方法来解决复杂的迷宫寻路问题，提高解决问题效率的同时减少不必要的计算资源浪费。

#### 二、实验要求
- 使用Python编程语言作为开发工具；
- 应用A*等启发式搜索策略完成从起点到终点的有效路径查找；
- 对不同类型的启发式函数效果进行对比分析。

#### 三、实验内容
构建一个能够处理任意大小迷宫环境下的最短路径规划程序。该程序不仅限于简单的连通图结构，还需考虑障碍物的存在以及多条可行路线的情况。

#### 四、实验步骤

##### 1. 状态表示
采用二维列表形式存储整个迷宫的地图信息，其中`0`代表可通过的空间，而`1`则标记不可逾越的墙壁。同时定义起始点坐标和目标位置坐标用于后续操作[^4]。

##### 2. 启发函数
对于每一个待探索的位置，都需要评估其距离目的地的大致成本。这里可以选择曼哈顿距离或欧几里得距离作为估计标准之一。具体来说：

- 曼哈顿距离：$|x_1-x_2|+|y_1-y_2|$;
- 欧氏距离：$\sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2}$.

这两种方式都可以很好地近似实际行走所需步数，并且易于快速计算得出结果[^1]。

##### 3. 搜索过程
借助优先队列（Priority Queue），每次从未访问过的节点集合中挑选出具有最低预估总花费的那个继续深入考察。当遇到新的未被记录过的地方时，则将其加入等待序列之中准备下次迭代使用。直到找到通往终点为止或者确认不存在任何解决方案存在[^2]。

import heapq


def a_star_search(maze, start, goal):
    """执行 A* 搜索."""
    
    # 初始化开放表与关闭表
    open_set = []
    closed_dict = {}
    
    # 将初始状态压入堆栈
    initial_node = Node(start, None, 0, heuristic_cost_estimate(start, goal))
    heapq.heappush(open_set, (initial_node.f_score, id(initial_node), initial_node))

    while open_set:
        current_fscore, _, current_node = heapq.heappop(open_set)

        if current_node.position == goal:
            path = reconstruct_path(current_node)
            return path
        
        elif str(current_node.position) not in closed_dict.keys():
            neighbors = get_neighbors(maze, current_node.position)
            
            for neighbor_pos in neighbors:
                tentative_gScore = current_node.g_score + movement_cost
                
                if tentative_gScore < gScore.get(str(neighbor_pos), float('inf')):
                    neighbor_node = Node(
                        position=neighbor_pos,
                        parent=current_node,
                        g_score=tentative_gScore,
                        f_score=tentative_gScore + heuristic_cost_estimate(neighbor_pos, goal),
                    )
                    
                    heapq.heappush(open_set, (neighbor_node.f_score, id(neighbor_node), neighbor_node))
                
            closed_dict[str(current_node.position)] = True
            
    raise ValueError("No Path Found")

class Node(object):

    def __init__(self, position=None, parent=None, g_score=float('inf'), f_score=float('inf')):
        self.parent = parent
        self.position = position
        self.g_score = g_score
        self.f_score = f_score
    
    def __lt__(self, other):
        return self.f_score < other.f_score

##### 4. 实验结果
经过多次测试验证，在相同条件下相比传统的广度优先遍历法，应用了适当启发式的A*算法确实能够在更短时间内定位最优解路径，尤其是在面对较大规模的数据集时表现尤为明显[^3]。

##### 5. 分析与讨论
尽管如此，值得注意的是并非所有的场景下都适合选用特定种类的启发式评价机制。有时过于激进的选择反而可能导致性能下降甚至陷入局部极值陷阱无法自拔。因此合理权衡各种因素之间的关系至关重要。

---