博弈树搜索：人工智能关键章节详解

博弈树搜索是人工智能领域中的一个重要概念，它在游戏理论和决策制定中发挥着关键作用。在马少平和朱小燕编著的《人工智能复习大纲》中，博弈树搜索作为课程重点章节被深入探讨。博弈树是一种图形化工具，用于表示两个或多个参与者在序列决策过程中可能的策略组合。在这种问题中，双方信息对称，目标是寻求最优策略以使对手处于劣势。 博弈树搜索可以分为两类：图搜索技术。一类是盲目搜索，例如深度优先搜索（DFS）和宽度优先搜索（BFS），这两种方法不依赖启发式信息，搜索路径通常是广度或深度优先的方式，但可能不是最短路径。它们在没有预先估计距离的情况下遍历所有可能的节点，效率较低。 另一类是启发式搜索，如爬山法、分支界限法、动态规划法（如均一代价法）、最佳优先搜索和A*算法等。这些方法利用启发式函数来评估每个节点的“好”程度，指导搜索方向，从而提高搜索效率。启发式搜索通常能够在有限时间内找到接近最优解的解决方案，尤其在解决复杂问题时展现出优势。 第0章介绍了人工智能的基本概念，包括定义1和定义2，以及人工智能的三大主要学派：符号主义、连接主义和行为主义。符号主义强调逻辑和功能模拟，主张通过计算机符号操作模仿人类认知过程；连接主义则关注神经元网络和结构模拟，挑战符号系统假设，主张模拟人脑的工作模式；行为主义则注重智能行为的实际表现和适应性，提倡行为模拟和现场AI。 第1章着重于搜索问题，讲解了图搜索技术的基础策略和优化方法，这对于理解和应用博弈树搜索至关重要。通过理解这些搜索算法，学生能够更好地设计和优化决策过程，尤其是在游戏和复杂的决策环境中。 博弈树搜索是人工智能的核心技术之一，其在解决复杂的决策问题时展现出强大的潜力。学习者在掌握基本的搜索策略后，还需了解如何结合启发式信息以提高搜索效率，这在实际的人工智能应用中具有广泛的应用价值。