深度解析人工智能第二章：无信息搜索策略与通用图算法

在人工智能课程的第二章中，主要讨论了无信息搜索（Uninformed Search）的概念及其相关算法。这部分内容主要包括以下几个核心知识点： 1. **搜索问题（The Search Problem）**： - **定义**：搜索问题涉及状态（State），即问题域在某一时刻的具体信息；搜索空间（Search Space/State Space）包含了所有可能的世界状态；动作集（A）和动作函数（T），描述状态间如何通过动作变化；以及过渡图（Transition Graph）来表示问题的逻辑结构。 - **问题定义**：基于状态的问题要求输入包括状态空间、动作函数、起始节点（初始状态）和目标集合（可能有多个终止状态），目标是找到从起始节点到目标节点的最短路径。 2. **通用图搜索方法（Generic Graph Search Method）**： - **后继定义**：在图中，如果存在边（𝑢𝒌,𝒗），那么.vert为𝑢𝒌的后继，路径（𝑢₀,...,𝑢ᵏ,.vert）是原有路径（𝑢₀,...,𝑢𝒌）的扩展。 - **拓展操作**：通过添加一个新后继节点，将路径（𝒔,𝒗₁,...,𝒗ᵏ）扩展为（𝒔,𝒗₁,...,𝒗ᵏ,.vert’,），其中.vert’是 vervk 的后继。 - **边界（Frontier）**：搜索过程中维护的一个集合，包含所有尚未完全探索的路径起点，通常起始时仅包含起始节点。 3. **无信息搜索策略**： - **深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）**：优先深度遍历，直到找到解决方案或达到最大深度。 - **广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）**：按层次顺序遍历，确保总是先探索离起始节点最近的状态。 - **均匀成本搜索（Uniform Cost Search, UCS）**：选择当前最低成本的节点进行扩展，适用于具有成本或代价的状态空间。 - **迭代加深搜索（Iterative Deepening, ID）**：逐步增加深度限制，结合了深度优先和广度优先的优点，避免了无限递归的问题。 4. **搜索空间剪枝（Search Space Pruning）**：减少不必要的搜索路径，如A*搜索中的启发式函数可以预测部分路径不可能达到目标，从而提前终止搜索。 通过理解这些概念，学生能够掌握无信息搜索的基本原理和应用，以及如何在实际问题中选择合适的搜索算法。掌握这些技术对于理解更复杂的AI算法，如路径规划和最优解求解至关重要。在学习过程中，实践应用和分析不同策略的效率和适用场景是非常重要的环节。