人工智能：第三章 详解与或图搜索策略与实例应用

第三章《人工智能：与或图的搜索策略》深入探讨了如何利用与或图来表示和解决复杂问题的方法。首先，章节从与或图的表示法开始，介绍了一种将复杂问题分解或变换为更易于管理的子问题的策略，这被称为问题归约。问题归约分为两种类型：分解和变换，前者强调所有子问题必须同时有解，后者只要一个子问题有解即可。例如，如何上班的问题被归约为开自家车、步行、乘坐公交等子问题，通过分析车辆状况、燃料、身体状况等条件，形成一个与或图。 在与或图中，与节点代表子问题的组合，这些节点通常表示问题的分解部分，即只有所有子问题都满足条件，该节点下的路径才能继续。而或节点则对应于问题的等价变换，意味着只要有一个子问题可行，整体路径就是可解的。弧线连接相关节点，体现它们之间的逻辑关系。 终止节点是与或图中的关键，它代表问题的最终解决方案或原始问题，是不可再分解的最小单元。端节点是指没有子节点的节点，但并非所有端节点都是终止节点，只有当它对应实际问题的解时，才会成为终止节点。 不可解节点是指那些无论子节点状态如何都无法达到终止节点的节点。在搜索过程中，通过逐步分析与或图，算法会标记出哪些节点是可解的，哪些是不可解的，从而指导搜索方向。 具体到如何上班的问题，与或图中包含了诸如车况好、足够燃料、身体状况良好等条件，每个条件作为一个或节点或与节点，通过判断这些条件是否满足，形成解图。这个过程可以用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）等算法来遍历与或图，寻找满足所有条件的路径，最终找到最合适的出行方式。 博弈树的启发式搜索在此章节也有所涉及，它是针对具有竞争或合作元素的问题，通过估计每个节点的启发式函数值来优化搜索效率。α－β剪枝技术作为一种剪枝策略，用于减少搜索空间，提高搜索效率，特别适用于棋类游戏中的搜索。 总结来说，第三章讨论了与或图在人工智能中的重要应用，包括问题的归约策略、与或图的构建规则以及搜索算法的优化，这些都是解决复杂决策问题的有效工具。通过理解和掌握这些概念，可以帮助我们更好地设计和分析各种人工智能问题求解过程。