人工智能复习指南：状态图与与或图详解

人工智能复习大纲涵盖了多种核心概念和技术，包括状态图、与或图、图搜索与问题求解的关系，以及与或树、可解节点和解树的定义。状态图是一种图形工具，用于描述动态行为，帮助理解实体在不同状态下如何响应事件。与或图通过分解问题为独立小问题来简化解决方案，其中“与节点”代表所有子节点都必须满足条件，而“或节点”则只要有一个满足就足够。 与或树的特点在于，它的边分别代表“与”关系（有弧线）和“或”关系（无弧线），树结构同时包含这两种逻辑关系。可解节点是关键概念，它满足特定条件：终止节点、与节点的子节点全可解，以及或节点只要有至少一个子节点可解。解树是这些可解节点组成的子树，其根是初始节点，叶是目标节点，通常是严格遵循“与”逻辑的子树。 状态空间搜索是一个关键算法，特别是Open表和Closed表在其中起到关键作用。Open表用于存储待处理的节点，搜索策略决定了节点的排列顺序；Closed表则是已处理节点的集合，防止重复访问。广度优先搜索(BFS)强调按层次展开，先遍历同一层级的节点，确保所有可能的近一步选择都被探索；而深度优先搜索(DFS)则倾向于深入挖掘，总是尽可能深地搜索每个分支，直到无法再前进。 人工智能复习大纲不仅涉及基础理论，如搜索算法的原理和数据结构的运用，还强调了问题解决策略的灵活性和有效性。通过理解和掌握这些内容，学习者能够更好地构建和优化人工智能系统，应对各种复杂的问题求解任务。