与或图搜索与博弈树：AI在吉林大学研究生课程中的应用

"吉林大学的在职研究生课程，专注于软件工程专业的人工智能领域，提供了关于人工智能的课件资料。课程涵盖了对抗搜索问题、与或图搜索策略以及博弈树搜索方法，旨在使学生掌握高级的搜索算法，如AO*算法和α-β剪枝技术，同时强调在实际博弈场景中的应用。" 在人工智能的学习中，对抗搜索问题是一个重要的研究领域。与常规的状态空间搜索问题不同，这类问题的解决不只依赖于单一节点的求解，而是需要考虑节点的多个后继节点之间的相互作用。在某些问题中，如棋类游戏，一个决策节点的最优性取决于其所有可能后续状态的组合效果，即后继节点之间呈现"与"的关系。因此，如何有效地运用搜索技术来解决这类问题，是本课程探讨的重点之一。 课程内容深入到与或图的搜索策略，这是一种能够同时处理"或"与"与"关系的图结构。与或图能够清晰地表示出问题的不同分支以及各个分支内部的依赖关系。学习者需要掌握如何利用AO*算法进行与或图的启发式搜索，这是一种优化的搜索策略，能够在保证找到最优解的同时减少搜索空间的探索。 此外，课程还涉及到了博弈树搜索问题。在博弈过程中，搜索不仅涉及到己方的策略，还需要预测并应对对手的可能行动。极小极大方法是解决这类问题的基础，通过模拟双方的最优策略来寻找最优解。而α-β剪枝技术则是为了提高搜索效率，通过排除不可能导致最优解的分支来减少计算量。学生需要熟练掌握这两种方法，并能够在实际的博弈环境中应用它们。 课程的学习目标明确，要求学生不仅要理解算法的理论基础，还要具备利用这些算法解决具体问题的能力，例如实现一个采用α-β剪枝算法的程序，解决五子棋等博弈问题。难点在于AO*算法和α-β剪枝算法的实现和优化，这两者都是人工智能和游戏智能中的核心算法。 总结起来，吉林大学的这个研究生课程深入讲解了人工智能中的搜索技术，特别是针对复杂问题的求解策略和博弈场景的决策制定。通过学习，学生将具备解决实际问题的能力，为未来在人工智能领域的研究和开发打下坚实基础。