自适应大领域搜索搜索算法代码

以下是一个简单的自适应大领域搜索算法的示例代码：

def adaptive_search(start, goal, heuristic_func, max_depth=10, max_width=5):
    # 初始化搜索队列
    queue = [(start, 0, [])]
    # 初始化已访问集合
    visited = set([start])
    # 初始化当前搜索深度
    depth = 0
    
    # 开始搜索
    while queue:
        # 获取队列中的下一个节点
        node, cost, path = queue.pop(0)
        
        # 检查是否到达目标节点
        if node == goal:
            return (path + [node], cost)
        
        # 检查是否达到搜索深度限制
        if depth < max_depth:
            # 拓展当前节点的邻居节点
            neighbors = get_neighbors(node)
            for neighbor in neighbors:
                # 检查邻居节点是否已经访问过
                if neighbor not in visited:
                    # 计算邻居节点的启发式函数值
                    h = heuristic_func(neighbor, goal)
                    # 将邻居节点加入队列
                    queue.append((neighbor, cost + 1 + h, path + [node]))
                    # 将邻居节点标记为已访问
                    visited.add(neighbor)
            
            # 如果队列长度超过了搜索宽度限制，则按启发式函数值排序并截断队列
            if len(queue) > max_width:
                queue.sort(key=lambda x: x[1])
                queue = queue[:max_width]
        
        # 如果队列为空，则增加搜索深度
        if not queue:
            depth += 1
    
    # 没有找到路径
    return None

在这个示例代码中，`adaptive_search` 函数使用了自适应大领域搜索算法来搜索从起点到目标节点的路径。该算法的关键在于根据当前搜索深度和搜索宽度限制来动态调整搜索策略，以更好地适应不同的搜索场景。具体来说，当搜索深度较浅时，算法会优先探索当前节点的邻居节点，并将未访问的邻居节点加入搜索队列。当搜索深度较深时，为了避免搜索空间过大，算法会限制搜索宽度，并仅保留启发式函数值较小的前几个节点。这样可以在保证搜索质量的同时，提高搜索效率。