群体智能搜索方法：Local Beam Search与Genetic Algorithm详解

本篇资源主要总结了人工智能课程中的一个重要章节——"基于群体的搜索"，包括LocalSearch、SystematicSearch以及两种变种——Local Beam Search和Stochastic Beam Search。这些搜索方法在解决复杂问题时有着不同的应用和特性。 首先，我们来看Local Search，它是一种在大型复杂问题中寻找解决方案的策略。它通过维护并迭代更新单个候选解，即Front，通常包含当前状态的相邻点。尽管这种策略能够快速找到局部最优解，但可能难以找到全局最优，因为Front的范围有限，可能导致搜索路径过于集中。 相比之下，Systematic Search则消耗更多内存，但它处理大量候选解，Front包含当前状态附近的所有可能解。这使得Systematic Search更容易找到全局最优解，但其效率可能较低，尤其是在搜索空间巨大时。 Population-based search，如Genetic Algorithm (GA)，引入了多样性的概念。它维护一个包含多个候选解的群体（population），通过自然选择、交叉和变异等操作优化解的质量。这种方法的优势在于可以找到多种可能的解决方案，但缺点是随着搜索进行，可能会导致搜索分支的聚集。 Local Beam Search是一种改进的策略，它通过限制每一步的后继数量（通常是常数𝑀），确保搜索过程中不会过度探索。这种策略结合了贪婪搜索的效率和局部信息传递，有助于控制搜索空间。与之相比，Greedy Descent with M restarts 是每个搜索进程独立运行，而Local Beam Search则利用并行搜索线程间的协作来分享有效信息。 Stochastic Beam Search是对Local Beam Search的进一步扩展，它引入了随机性，利用玻尔兹曼分布选择搜索路径，这使得搜索更加灵活，可以在一定程度上避免过早陷入局部最优。这种策略在处理不确定性和复杂问题时具有优势，因为它能够在保持一定的确定性的同时，增加搜索的全局视野。 本章涵盖了基于群体搜索的各种方法，从单一解的Local Search到群体多样性的Population-based搜索，再到局部束搜索策略的Local Beam Search和随机化的Stochastic Beam Search。这些技术在人工智能领域中被广泛用于优化问题、路径规划和机器学习等领域，对于理解和实践高效的搜索算法具有重要意义。