人工智能原理：盲目搜索与问题解决算法

"C-盲目搜索--人工智能(AI).ppt" 在人工智能领域，盲目搜索（Blind Search）是一种基础的搜索方法，它不依赖于任何关于问题特定信息的额外知识，仅通过系统化地探索可能的解决方案来解决问题。这种搜索策略主要应用于简单的问题解决代理模型，其中代理通过感知初始状态、设定目标、读取继任者函数以及执行搜索算法来寻找解决方案，并最终执行找到的路径。 简单问题解决代理模型包括以下步骤： 1. 获取初始状态：代理首先通过感知或读取获取初始状态。 2. 设定目标测试：定义是否达到目标的标准。 3. 继任者函数：代理利用此函数来确定从当前状态可到达的下一个状态。 4. 搜索：代理执行搜索算法，如宽度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）等，在状态空间中寻找从初始状态到目标状态的路径。 5. 执行解决方案：一旦找到解决方案，代理将按照找到的路径进行操作。 以路线查找问题为例，假设我们正在罗马尼亚度假，目前在阿雷达，明天的航班从布加勒斯特起飞。我们的目标是到达布加勒斯特。问题可以被形式化为一系列的城市状态（如阿雷达、锡比乌、法尔加拉斯、布加勒斯特）和在城市间驾驶的动作。盲目搜索会找出从阿雷达到布加勒斯特的一系列城市路径，例如阿雷达→锡比乌→法尔加拉斯→布加勒斯特。 单状态问题的形式化通常包括四个元素： - 初始状态：比如“在阿雷达”。 - 目标测试：可以是显式的，如“到达布加勒斯特”，或者是隐含的，比如没有泥土障碍（NoDirt(x)）。 - 路径成本：在搜索过程中，每个动作通常会有一定的代价，这些成本累积形成路径总成本。 - 搜索算法：这可能是基于代价的搜索，如A*算法，或者不考虑代价的搜索，如宽度优先搜索。 盲目搜索虽然简单，但它的局限在于效率，因为没有利用问题的特性和知识，可能会探索大量的无效状态。在复杂问题上，更智能的搜索策略，如启发式搜索，通过结合问题领域的知识来指导搜索，能显著提高效率。然而，对于理解搜索算法的基本原理和构建基本问题解决模型，盲目搜索是一个不可或缺的概念。