人工智能实验盲目搜索

目录

人工智能实验盲目搜索

一、 无信息搜索（盲目搜索）

1. 算法原理

2. 流程图和伪代码

3. 代码展示

4. 实验结果及分析

二、 启发式搜索

1. 算法原理

2. 流程图和伪代码

3. 代码展示

4. 实验结果及分析

一、 无信息搜索（盲目搜索）

1. 算法原理

1.1 搜索问题的形式化定义

解决搜索问题时，首先需要对搜索问题进行形式化表述。搜索问题从以下几个方面表述：

· 状态空间：对问题的形式化，表示需要进行搜索的空间

· 动作：对真正动作的形式化，表示从一个状态到达另一个状态

· 初始状态：表示当前的状态

· 目标：表示需要达到的目标的状态

· 启发方法：用于指挥搜索的前进方向的方法

· 问题的解：一个从初始状态到达目标状态的动作序列

搜索问题可以用状态空间树表示，每个节点对应着状态空间中的一种状态。节点的父节点表示产生该状态的上一个状态，父节点生成子节点时需要记录生成节点所采取的行动与代价。

搜索算法的性能需要考虑一个方面：

· 完备性：当问题有解时是否一定能找到解

· 最优性：搜索策略是否一定能找到最优解

· 时间复杂度：找到解所需要的时间，又称为搜索代价

· 空间复杂度：执行搜索过程中需要多少内存空间