演講人人工智能之搜索策略介紹課件目錄02啟發(fā)式搜索策略06搜索策略的比較與選擇01搜索策略概述03局部搜索策略05模擬退火算法搜索策略04遺傳算法搜索策略1搜索策略概述搜索策略的定義搜索策略是指在解決一個(gè)問(wèn)題時(shí)，如何找到最優(yōu)解或近似最優(yōu)解的方法。1搜索策略可以分為兩類：無(wú)信息搜索和有信息搜索。2無(wú)信息搜索是指在搜索過(guò)程中，只使用問(wèn)題的定義和當(dāng)前狀態(tài)信息進(jìn)行搜索。3有信息搜索是指在搜索過(guò)程中，使用問(wèn)題的定義、當(dāng)前狀態(tài)信息和額外的信息進(jìn)行搜索。4搜索策略的分類深度優(yōu)先搜索（DFS）：按照深度優(yōu)先的順序進(jìn)行搜索，適用于解決路徑規(guī)劃問(wèn)題廣度優(yōu)先搜索（BFS）：按照廣度優(yōu)先的順序進(jìn)行搜索，適用于解決最短路徑問(wèn)題啟發(fā)式搜索（A*）：根據(jù)啟發(fā)式函數(shù)進(jìn)行搜索，適用于解決最優(yōu)化問(wèn)題遺傳算法（GA）：模擬生物進(jìn)化過(guò)程進(jìn)行搜索，適用于解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題模擬退火算法（SA）：模擬金屬退火過(guò)程進(jìn)行搜索，適用于解決全局優(yōu)化問(wèn)題蟻群算法（ACO）：模擬螞蟻覓食過(guò)程進(jìn)行搜索，適用于解決組合優(yōu)化問(wèn)題搜索策略的應(yīng)用場(chǎng)景信息檢索：搜索引擎、學(xué)術(shù)論文檢索等01路徑規(guī)劃：地圖導(dǎo)航、物流配送等02問(wèn)題求解：數(shù)學(xué)問(wèn)題、邏輯問(wèn)題等03優(yōu)化問(wèn)題：生產(chǎn)調(diào)度、資源分配等042啟發(fā)式搜索策略啟發(fā)式搜索策略的概念01啟發(fā)式搜索策略是一種基于啟發(fā)式信息的搜索策略。02啟發(fā)式信息是指在搜索過(guò)程中使用的一些啟發(fā)式知識(shí)或經(jīng)驗(yàn)。03啟發(fā)式搜索策略的目標(biāo)是找到問(wèn)題的最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。04啟發(fā)式搜索策略可以分為局部搜索策略和全局搜索策略。啟發(fā)式搜索策略的種類廣度優(yōu)先搜索（BFS）：按照節(jié)點(diǎn)與起始節(jié)點(diǎn)的距離進(jìn)行搜索，優(yōu)先搜索距離較短的節(jié)點(diǎn)01啟發(fā)式搜索（A*）：結(jié)合啟發(fā)式函數(shù)和估價(jià)函數(shù)進(jìn)行搜索，優(yōu)先搜索估價(jià)函數(shù)值較小的節(jié)點(diǎn)03模擬退火算法（SA）：模擬金屬退火過(guò)程進(jìn)行搜索，通過(guò)溫度控制和鄰域搜索生成新的解05深度優(yōu)先搜索（DFS）：按照節(jié)點(diǎn)與起始節(jié)點(diǎn)的深度進(jìn)行搜索，優(yōu)先搜索深度較深的節(jié)點(diǎn)02遺傳算法（GA）：模擬生物進(jìn)化過(guò)程進(jìn)行搜索，通過(guò)選擇、交叉和變異操作生成新的解04蟻群算法（ACO）：模擬螞蟻覓食過(guò)程進(jìn)行搜索，通過(guò)信息素和鄰域搜索生成新的解06啟發(fā)式搜索策略的應(yīng)用1路徑規(guī)劃：在機(jī)器人導(dǎo)航中，啟發(fā)式搜索策略可以幫助機(jī)器人找到最短路徑。2任務(wù)調(diào)度：在任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)中，啟發(fā)式搜索策略可以幫助找到最優(yōu)的任務(wù)調(diào)度方案。3資源分配：在資源分配問(wèn)題中，啟發(fā)式搜索策略可以幫助找到最優(yōu)的資源分配方案。4游戲AI：在游戲AI中，啟發(fā)式搜索策略可以幫助游戲角色找到最優(yōu)的策略。3局部搜索策略局部搜索策略的概念局部搜索策略通常從初始解出發(fā)，通過(guò)一定的搜索策略，逐步迭代求解，直到找到最優(yōu)解。局部搜索策略的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量較小，能夠快速找到問(wèn)題的近似最優(yōu)解。局部搜索策略的缺點(diǎn)是容易陷入局部最優(yōu)解，無(wú)法找到全局最優(yōu)解。局部搜索策略是一種在問(wèn)題空間中進(jìn)行搜索的方法，通過(guò)在解空間中尋找最優(yōu)解來(lái)求解問(wèn)題。局部搜索策略的種類A爬山法：從當(dāng)前狀態(tài)開始，向目標(biāo)狀態(tài)方向移動(dòng)B模擬退火法：在搜索過(guò)程中，逐漸降低溫度，以避免陷入局部最優(yōu)解C遺傳算法：模擬生物進(jìn)化過(guò)程，通過(guò)選擇、交叉、變異等操作，逐步優(yōu)化解空間D蟻群算法：模擬螞蟻覓食過(guò)程，通過(guò)信息素來(lái)引導(dǎo)搜索，找到最優(yōu)解局部搜索策略的應(yīng)用旅行商問(wèn)題：求解最短路徑01任務(wù)分配問(wèn)題：優(yōu)化資源分配02路徑規(guī)劃問(wèn)題：尋找最優(yōu)路徑03調(diào)度問(wèn)題：優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃和資源調(diào)度044遺傳算法搜索策略遺傳算法搜索策略的概念遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳學(xué)的優(yōu)化算法。01遺傳算法通過(guò)選擇、交叉和變異等操作，在解空間中進(jìn)行搜索，以找到最優(yōu)解。03它通過(guò)模擬自然選擇和遺傳學(xué)的過(guò)程，在解空間中進(jìn)行搜索，以找到最優(yōu)解。02遺傳算法在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括人工智能、優(yōu)化問(wèn)題、數(shù)據(jù)挖掘等。04單點(diǎn)交叉遺傳算法兩點(diǎn)交叉遺傳算法均勻交叉遺傳算法非均勻交叉遺傳算法自適應(yīng)交叉遺傳算法混合交叉遺傳算法啟發(fā)式交叉遺傳算法自適應(yīng)啟發(fā)式交叉遺傳算法遺傳算法與局部搜索策略相結(jié)合的混合策略遺傳算法與模擬退火策略相結(jié)合的混合策略遺傳算法與禁忌搜索策略相結(jié)合的混合策略遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略相結(jié)合的混合策略遺傳算法與模糊邏輯策略相結(jié)合的混合策略遺傳算法與多目標(biāo)優(yōu)化策略相結(jié)合的混合策略遺傳算法與動(dòng)態(tài)規(guī)劃策略相結(jié)合的混合策略遺傳算法與粒子群優(yōu)化策略相結(jié)合的混合策略遺傳算法與蟻群優(yōu)化策略相結(jié)合的混合策略遺傳算法與免疫算法相結(jié)合的混合策略遺傳算法與混沌優(yōu)化策略相結(jié)合的混合策略遺傳算法與量子優(yōu)化策略相結(jié)合的混合策略遺傳算法搜索策略的種類遺傳算法搜索策略的應(yīng)用01優(yōu)化問(wèn)題：求解復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的有效方法02路徑規(guī)劃：解決路徑規(guī)劃問(wèn)題的有效手段03調(diào)度問(wèn)題：解決生產(chǎn)調(diào)度、資源調(diào)度等問(wèn)題的有效方法04組合優(yōu)化：解決組合優(yōu)化問(wèn)題的有效方法05機(jī)器學(xué)習(xí)：用于特征選擇、參數(shù)優(yōu)化等問(wèn)題的解決方案06自動(dòng)控制：用于控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)和參數(shù)優(yōu)化的有效方法5模擬退火算法搜索策略模擬退火算法搜索策略的概念模擬退火算法是一種基于概率的搜索策略，用于解決優(yōu)化問(wèn)題。模擬退火算法通過(guò)設(shè)定初始溫度和降溫速度，在搜索過(guò)程中逐漸降低溫度，以找到問(wèn)題的最優(yōu)解。模擬退火算法通過(guò)模擬金屬退火過(guò)程中的冷卻過(guò)程，來(lái)尋找問(wèn)題的最優(yōu)解。模擬退火算法適用于解決大規(guī)模組合優(yōu)化問(wèn)題，如旅行商問(wèn)題、背包問(wèn)題等。模擬退火算法搜索策略的種類1單點(diǎn)模擬退火算法：從一個(gè)初始點(diǎn)開始，逐步調(diào)整參數(shù)，直到找到最優(yōu)解2多點(diǎn)模擬退火算法：從多個(gè)初始點(diǎn)開始，逐步調(diào)整參數(shù)，直到找到最優(yōu)解3自適應(yīng)模擬退火算法：根據(jù)問(wèn)題的特點(diǎn)，自動(dòng)調(diào)整參數(shù)，以提高搜索效率4并行模擬退火算法：利用多核處理器，同時(shí)進(jìn)行多個(gè)搜索，以提高搜索效率模擬退火算法搜索策略的應(yīng)用旅行商問(wèn)題：求解最短路徑裝箱問(wèn)題：優(yōu)化裝箱方案調(diào)度問(wèn)題：優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度機(jī)器學(xué)習(xí)：優(yōu)化模型參數(shù)路徑規(guī)劃：求解最優(yōu)路徑組合優(yōu)化：求解最優(yōu)組合方案6搜索策略的比較與選擇啟發(fā)式搜索策略與局部搜索策略的比較01啟發(fā)式搜索策略：基于啟發(fā)式信息進(jìn)行搜索，如A*算法03啟發(fā)式搜索策略的優(yōu)點(diǎn)：能夠更快地找到最優(yōu)解，但需要更多的計(jì)算資源05啟發(fā)式搜索策略和局部搜索策略的選擇：根據(jù)問(wèn)題的特點(diǎn)和計(jì)算資源的限制進(jìn)行選擇02局部搜索策略：基于當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行搜索，如深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索04局部搜索策略的優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算資源需求較低，但可能無(wú)法找到最優(yōu)解遺傳算法搜索策略與模擬退火算法搜索策略的比較遺傳算法：基于自然選擇和遺傳變異，具有較強(qiáng)的全局搜索能力，但容易陷入局部最優(yōu)解。01模擬退火算法：基于熱力學(xué)原理，通過(guò)控制溫度和冷卻速度來(lái)搜索全局最優(yōu)解，但計(jì)算復(fù)雜度較高。02適用場(chǎng)景：遺傳算法適用于大規(guī)模、復(fù)雜問(wèn)題的優(yōu)化求解，而模擬退火算法適用于求解全局最優(yōu)解，但計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)。03優(yōu)缺點(diǎn)：遺傳算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力，但容易陷入局部最優(yōu)解；模擬退火算法計(jì)算復(fù)雜度較高，但能求解全局最優(yōu)解。04搜索策略的選擇與優(yōu)化廣度優(yōu)先搜索（BFS）：適用于求解最短路徑問(wèn)題，適用于求解最優(yōu)解問(wèn)題。深度優(yōu)先搜索（DFS）：適用于求解連通性問(wèn)題，適用于求解最優(yōu)解問(wèn)題。啟發(fā)式搜索（A*）：適用于求解最優(yōu)解問(wèn)題，適用于求解最短路徑問(wèn)題。遺傳算法（GA）：適用于求解最優(yōu)解問(wèn)題，適用于求解復(fù)雜問(wèn)題。模擬退火算法（SA