本资源主要聚焦于人工智能领域中的一个重要概念——与或图搜索问题。与或图搜索是在解决某些复杂决策问题时的一种策略，特别是在处理具有“与”和“或”逻辑关系的场景，如博弈问题。在与或图中，每个节点通过特定的连接符（如K-连接符）与其他节点相连，形成一个超图结构。
1. 基本概念：与或图是一种特殊的图，节点之间的连接符定义了它们之间的逻辑关系。节点可以分为两类：目标节点（终节点）和非终节点。非终节点的解取决于其子节点的状态，"或"连接符要求至少有一个子节点是可解的，而"与"连接符则要求所有子节点都可解。
2. 耗散值计算：与或图搜索中的关键概念是耗散值（k(n,N)），它反映了节点从初始节点到达目标节点的难易程度，由连接符耗散值（Cn）和子节点耗散值之和计算得出。
3. 目标与初始节点：搜索的目标是找到从初始节点到目标节点的路径，其中初始节点通常为起始状态，目标节点是最终期望达到的解。
4. 搜索过程：搜索过程包括两个主要步骤：图的生成（扩展节点），通过计算局部图的耗散值选择最优路径；以及耗散值的重新评估，确保策略的有效性。
5. 特殊算法：如AO*算法，它在与或图上应用，除了常规的f(n) = g(n) + h(n)评估外，还要考虑与或图的特性，即h(n)函数。
6. 示例：举例中，通过给出节点间的耗散值和连接符的耗散值，展示了如何构建搜索树并计算节点的价值。
7. 博弈与搜索的结合：与或图搜索在博弈论中有重要应用，如棋类游戏（如中国象棋、围棋等）中，通过构建博弈树搜索，玩家可以选择最有利于自己的策略。
8. 博弈树搜索：这是一种递归的搜索方法，用于分析每一步对弈可能产生的所有后续情况，直到找到最优解或达到某个终止条件。
9. 博弈特点：博弈强调双方互动，信息对称，结果通常是零和（一方赢另一方输）。人工智能在此领域的研究重点在于设计智能策略，使计算机在博弈中具备决策能力。
10. 具体应用：资源还提到了如何用博弈树来表示复杂的问题，并指出中国象棋是人工智能中研究的一个典型博弈问题。
此资源深入探讨了与或图搜索在人工智能中的作用，特别是其在解决涉及逻辑关系和竞争决策问题时的实用性和策略设计。理解这些概念对于理解和开发人工智能系统在类似游戏和决策环境中解决问题的能力至关重要。
