"这是一份来自The University of Melbourne的COMP90054-AI-Planning课程的重点笔记,主要涵盖了人工智能领域中的搜索算法、规划策略以及启发式函数等相关知识点,对于学习者准备考试非常有帮助。" 在人工智能的路径规划问题中,搜索算法扮演着至关重要的角色。本笔记首先提到了两种常见的搜索算法——统一成本搜索(uniform-cost search)与贪婪最佳优先搜索(greedy best-first search)。统一成本搜索基于Dijkstra算法,它的目标是找到从起点到单个目标点的最短路径,而非到达所有点的最短路径。这一算法在空间需求上相对较小,使用优先级队列,并且随着搜索的进行逐渐填充。相比之下,Dijkstra算法则是寻找从根节点到图中每个节点的最短路径,初始时优先级队列会将所有节点以无限成本添加进去。 搜索状态(search states)与世界状态(world states)之间的区别在于,回归规划(regression planning)从目标状态开始逆向工作,寻找到达初始状态的路径,每个搜索状态可能包含一组世界状态。而在进展规划(progression planning)中,搜索状态与世界状态是等价的。笔记还强调了节点生成(node-generation)与节点扩展(node-expansion)的概念,指出节点扩展在计算时间复杂度上更高,因为它涉及生成更多的后代节点。 启发式函数(heuristic function)在搜索算法中用于估计剩余成本(remaining cost, h*),它提供了一个解决方案存在的保障,即如果从某个状态存在解决方案,则该状态的启发式函数值h(s)小于无穷大。启发式函数的性质、盲目搜索与启发式搜索之间的关系,以及它们在时间和空间复杂度上的差异也是笔记中的重要内容。 盲目搜索(如广度优先搜索Breadth-First Search, BFS)是一种系统性的无信息搜索,其时间复杂度为O(b^d),其中b是分支因子,d是深度。BFS使用队列存储节点,并保证完备性,即使存在循环也能找到路径,但不保证最优解。启发式搜索(或称为知情搜索)则依据启发式信息,通常能在更少的步骤中找到解决方案,但可能需要更多的内存空间。 这些笔记内容深入浅出地介绍了人工智能中规划与搜索的基本概念,对于理解和掌握AI中的路径规划策略具有很高的价值。
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