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启发式搜索

所在栏目:人工智能 时间:10-15 07:56 分享:

前面讨论的各种搜索方法都是按事先规定的路线进行搜索,没有用到问题本身的特征信息,具有较大的盲目性,产生的无用节点较多,搜索空间较大,效率不高。如果能够利用搜索过程所得到的问题自身的一些特征信息来指导搜索过程,则可以缩小搜索范围,提高搜索效率。像这样利用问题自身特征信息来引导搜索过程的方法称为启发式方法。

启发式搜索通常用于两种不同类型的问题:正向推理和反向推理。正向推理一般用于状态空间的搜索。在正向推理中,推理是从预选定义的初始状态出发向目标状态方向执行;反向推理一般用于问题归约中。

在反向推理中,推理是从给定的目标状态向初始状态执行。在前一类使用启发式函数的搜索算法中,包括通常所谓的OR图算法或者最好优先的算法,以及根据启发式函数的不同而得到的其他的一些算法,如A算法等等。另一方面,启发式反向推理算法通常称为AND-OR图搜索算法,AO算法就是其中一种算法。 

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