"人工智能导论:高级搜索与优化算法"
高级搜索是人工智能领域中非常重要的一部分,它涉及到一些相对比较新的搜索方法,如局部搜索、模拟退火和遗传算法等。这些方法引入了随机因素,每次运行并不能保证求得问题的最优解,但经过多次运行之后,一般总能得到一个与最优解相差不太大的满意解。这种放弃每次必然找到最佳解,换取了算法时间复杂度的降低的策略,适合于求解大规模的优化问题。 组合优化问题在现实世界中很常见,很多问题属于优化问题,或者可以转化为优化问题求解。例如旅行商问题(TSP)就是求解旅行商在满足给定的约束条件下的最短路径问题。还有皇后问题,它要求在一个 n×n 的国际象棋棋盘上,摆放 n 个皇后,使得 n 个皇后之间不能相互“捕捉”。 在本章中,我们将介绍一些高级搜索的基本概念和方法。首先我们将介绍组合优化问题,这些问题在现实生活中非常常见,而且很多情况下可以被简化为一个更加容易求解的优化问题。我们也将介绍一些新的搜索方法,如局部搜索、模拟退火和遗传算法等,它们可以用来解决大规模的组合优化问题,虽然并不能保证每次都得到最优解,但通常情况下能够得到一个接近最优解的满意解。 高级搜索方法的引入在于解决传统搜索算法应用在大规模问题中算法复杂度过高的问题。深度优先、宽度优先等盲目搜索算法在面对大规模问题时显得无能为力,即便是 A*算法,一般情况下,其算法复杂性也是指数时间级的。因此,高级搜索方法的引入对于解决大规模优化问题至关重要。 这些高级搜索方法引入了随机因素,每次运行并不能保证求得问题的最优解,但经过多次运行之后,一般总能得到一个与最优解相差不太大的满意解。这种放弃每次必然找到最佳解,换取了算法时间复杂度的降低的策略,可以说是当前解决大规模优化问题的有效方法。 在接下来的章节中,我们将对高级搜索方法进行深入的探讨,了解局部搜索、模拟退火和遗传算法等方法的具体原理和应用。通过对这些方法的学习和理解,我们将能够更好地应用它们来解决实际生活中的优化问题,为人工智能技术在实际应用中发挥更大的作用打下坚实的基础。
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