人工智能中的确定性推理与搜索策略

"人工智能第3章确定性推理-PPT课件.ppt" 人工智能中的确定性推理是解决问题的关键方法，尤其在处理逻辑清晰、无随机因素的复杂问题时。本章节主要探讨了图的搜索策略，这是解决问题的基础工具，特别是在状态空间的表示中。 3.1 图的搜索策略 图搜索策略是将问题表示为节点和边的网络，其中初始状态为起点，目标状态为目标点。在状态空间法中，问题的解决方案表现为从初始状态到目标状态的操作符序列。而在图中，解则是一条从初始节点到目标节点的路径。搜索过程中，需维护两个重要的数据结构：OPEN表用于存储待扩展的节点，而CLOSED表记录已扩展过的节点。 3.2 盲目搜索 盲目搜索是不依赖于问题特定信息的搜索策略，包括宽度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）和等代价（代价优先）搜索。BFS首先扩展离起始节点最近的节点，DFS则深入探索图的分支，而代价优先搜索根据节点的估计成本进行扩展，通常适用于寻找最短路径。 3.2.1 宽度优先搜索 宽度优先搜索确保离起始节点近的节点先被扩展，从而在有限的搜索深度内找到解。这种方法对于寻找最短路径或解决最浅目标的问题非常有效。搜索流程包括将起始节点放入OPEN表，然后依次扩展OPEN表中的节点，直到找到目标节点或OPEN表为空。 3.3 启发式搜索 启发式搜索结合了问题的先验知识，如使用启发函数来指导搜索。这包括有序搜索和A*算法，后者结合了实际代价和预计代价，提供了一种更高效的方法来找到最优解。 3.4 与或树搜索与博弈树搜索 与或树搜索是问题归约法的一种应用，特别是在面对复杂决策问题时，如与或图的特例搜索。博弈树搜索则专门针对双人博弈问题，结合了状态空间法和问题归约法，利用特殊搜索技术来优化决策过程。 3.5 消解原理 消解原理是谓词逻辑法中的一个重要概念，用于解决基于谓词逻辑的问题。它包含问题的表达和求解两部分，通过搜索技术和推理技术实现。问题的表达可以使用状态空间法、问题归约法或谓词逻辑法，而求解则涉及盲目与启发式搜索技术。 人工智能的确定性推理涵盖了多种搜索策略，从基本的盲目搜索到更高级的启发式搜索，这些方法在解决各种复杂问题时都发挥着重要作用。通过对问题的适当表示和有效搜索，我们可以找到问题的最优或近似最优解。