"本资源主要讨论了在状态空间搜索中的一种策略——有界深度优先搜索（Bounded Depth-First Search, BDFS），特别是在解决复杂的搜索问题时的应用。它是一种有限制的深度优先搜索方法，通过设定一个深度界限dm来防止无限深入搜索。此方法适用于那些目标节点可能存在于浅层搜索空间的情况，以节省计算资源。"
正文：
在计算机科学中，搜索算法是解决问题的关键工具，尤其是在处理状态空间问题时。状态空间是指由问题的所有可能状态构成的空间，而搜索空间则是从初始状态到目标状态的所有可能路径的集合。在状态空间搜索策略中，深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）是一种常用的搜索方法，它沿着树或图的深度方向进行探索，尽可能深地搜索分支，直到找到目标节点或者回溯到一个未被完全探索的分支。
有界深度优先搜索（BDFS）是在深度优先搜索的基础上增加了一个限制，即设定一个最大深度dm。这一限制使得算法在达到深度dm时，如果还没有找到目标节点，就会回溯到其他分支继续搜索，而不是继续向下探索。这样的做法可以避免在某些深度极深但目标可能在浅层的情况下的资源浪费。
BDFS的操作流程如下：
1. 将初始状态S0放入开放表（OPEN表），并标记其深度d(S0)为0。
2. 如果开放表为空，表示没有路径可达目标，搜索结束。
3. 从开放表中取出第一个节点n，并将其移入关闭表（CLOSED表）。
4. 检查节点n是否为目标状态，如果是，则找到解决方案，搜索结束。
5. 若节点n的深度等于dm，回溯到其他分支继续搜索。
6. 若节点n不可扩展（即没有可用的下一步动作），回溯到其他分支。
7. 扩展节点n，将它的所有子节点添加到开放表的头部，并为每个子节点设置指向父节点的指针，然后返回步骤2。
第七章还提到，智能代理（agent）在复杂环境中的决策过程涉及存储和计算。为了减少存储需求和设计复杂性，可以通过计算预测动作的结果。例如，在积木堆叠问题中，机器人需要一个环境模型以及对动作结果的预测模型。通过模拟动作（如move(x, y)），机器人可以推断出可能的状态变化。在这个过程中，动作模型（算子）是关键，它们表示了机器人可以执行的不同操作。有向图作为一种结构，用于表示由不同动作产生的环境变化，帮助代理发现更有效的行动序列，以达成目标状态。
在实际应用中，有向图的节点代表环境状态，边（弧）表示动作，通过这种方式构建的图允许智能代理多步规划，寻找最优路径。这种方法对于解决需要前瞻性和适应性的任务尤其有用，因为它们允许代理在执行动作前预测和评估潜在的后果，从而避免无效或次优的决策。
有界深度优先搜索是一种在状态空间搜索中平衡效率和完整性的策略，它结合了深度优先搜索的深度探索特性与预先设定的深度限制，以适应各种问题的复杂性。在智能代理和自动化系统的设计中，这种策略经常被用来解决规划和决策问题。
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