人工智能课程笔记:搜索算法详解
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更新于2024-08-05
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"《人工智能》课程笔记1包含了对人工智能课程的初步学习,主要涉及搜索算法在解决问题中的应用,包括各种搜索策略的优缺点及其适用场景。笔记内容详细讲解了不同搜索算法的完成性、最优性、时间复杂度和空间复杂度,并举例分析了2018年秋季学期课程的项目完成情况。"
在人工智能领域,解决问题的关键在于如何有效地搜索解决方案。课程中提到了几个关键概念和搜索算法:
1. 完成性(Completeness):一个算法是否能保证找到问题的解。例如,深度优先搜索(DFS)在无限深度空间或存在循环的空间中可能无法找到解,因此不具备完成性。
2. 最优性(Optimality):算法是否能找到最优解。均匀成本搜索(UCS)在所有步成本相等的情况下类似于广度优先搜索(BFS),可以找到最优解。
3. 时间复杂度和空间复杂度:这两个指标衡量了算法执行效率和内存需求。例如,DFS的空间复杂度为b*m,远低于BFS,但在m远大于d的情况下,其性能会变差。
具体到搜索算法:
- **均匀成本搜索(UCS)**:选择从未访问过且总成本最低的节点进行扩展,适用于所有步成本相等的情况。
- **深度优先搜索(DFS)**:虽然不是完整的(在无限深度和有循环的空间中可能失败),但其空间复杂度低,适合解决稠密图问题。然而,在路径成本差异大的情况下,DFS可能不是最佳选择。
- **深度限制搜索(DLS)**:是DFS的一个变体,带有深度限制,避免陷入无限深度的搜索。
- **迭代加深搜索(IDS)**:通过逐步增加深度限制来寻找解,避免了一次性占用大量内存,同时保证了完成性。
- **双向搜索**:从问题的初始状态和目标状态同时进行搜索,具备完成性和最优性,适用于解决需要大量搜索的问题。
最后,笔记中提到的“Uninformed Search”指的是无信息搜索,这是指那些不依赖于问题特定知识的搜索策略,例如上述的一些通用搜索算法。这些算法通常只依赖于问题的状态空间结构,而不知道问题的具体解决方案。
这些笔记内容为学习者提供了一个基础的人工智能搜索算法框架,有助于理解和掌握如何在实际问题中选择和应用合适的搜索策略。通过深入理解和实践这些算法,可以为更高级的人工智能技术,如机器学习和强化学习打下坚实的基础。
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白绍伟
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