启发式搜索：加速问题求解与非优化策略

本资源聚焦于人工智能领域中的启发式搜索（Heuristic Search），这一章节深入探讨了如何在复杂的决策问题中利用额外的信息来指导搜索过程，从而提高搜索效率。启发式搜索的关键在于引入一个称为“启发函数”（Heuristic Function, h(n)）的概念，它估计从给定节点到最近目标状态的成本。启发函数必须满足以下特性：当节点代表目标状态时，其值为零。 例如，在道路导航问题中，启发式函数可能计算当前位置到目标位置的直线距离，这个信息有助于算法优先探索可能更接近目标的路径。尽管许多搜索问题理论上具有非确定性完全性（NP-complete），导致最坏情况下的时间复杂度为指数级，但通过设计高效的启发式函数，我们可以： 1. **有效地解决平均规模问题**：启发式搜索能够找到问题的解决方案，即使对于复杂问题也能在较短的时间内提供一个可行的结果。 2. **找到近似最优解**：即使不是全局最优解，也能找到一个相当好的解决方案，这对于实际应用中资源有限的情况至关重要。 其中一种具体的启发式搜索策略是最佳优先搜索（Best-First Search）。在每次搜索步骤中，最佳优先搜索会根据启发函数对待处理节点进行排序，使得评估函数值最高的节点优先被考虑。它的伪代码如下： ```plaintext FUNCTION BEST-FIRST-SEARCH(problem, EVAL-FN) inputs: problem - 输入问题 EVAL-FN - 评价函数 Queueing-Fn - 按照EVAL-FN排序节点的函数 return GENERAL-SEARCH(problem, Queueing-Fn) ``` 在这个过程中，`Queueing-Fn` 负责根据 `EVAL-FN` 对节点进行优先级排队，而 `GENERAL-SEARCH` 是一个通用的搜索算法，接受问题、排序函数作为输入，执行搜索并返回解决方案序列。 在给出的示例中，搜索路径包含了从罗马尼亚首都布加勒斯特到其他城市的顺序，这些城市按照某种启发式策略排列，表明搜索算法正基于某个评估标准来决定下一个要探索的城市。 启发式搜索是人工智能中一个强大的工具，它利用问题的特定知识来优化搜索策略，使我们能够在复杂问题中找到有效的解决方案或近似最优解，对于实际问题求解具有显著的意义。