《狀態(tài)空間搜索策略》ppt課件目錄引言狀態(tài)空間搜索的基本概念深度優(yōu)先搜索（DFS）廣度優(yōu)先搜索（BFS）A搜索算法啟發(fā)式搜索策略總結(jié)與展望01引言Part0102什么是狀態(tài)空間搜索它通常用于解決具有離散狀態(tài)空間和確定型或概率型轉(zhuǎn)移函數(shù)的優(yōu)化問題。狀態(tài)空間搜索是一種基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移的搜索算法，通過在狀態(tài)空間中逐步轉(zhuǎn)移，尋找滿足目標(biāo)狀態(tài)或最優(yōu)解的路徑。狀態(tài)空間搜索的應(yīng)用場(chǎng)景路徑規(guī)劃在機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域中，通過狀態(tài)空間搜索算法尋找最優(yōu)路徑。游戲AI在棋類游戲、策略游戲中，使用狀態(tài)空間搜索算法來(lái)尋找最優(yōu)策略。自然語(yǔ)言處理在語(yǔ)法分析、語(yǔ)義分析等任務(wù)中，通過狀態(tài)空間搜索算法處理語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)義結(jié)構(gòu)。狀態(tài)空間搜索算法在許多領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，掌握它有助于解決實(shí)際問題。實(shí)際應(yīng)用廣泛作為人工智能和運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)算法之一，學(xué)習(xí)狀態(tài)空間搜索有助于深入理解相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)體系。算法基礎(chǔ)通過學(xué)習(xí)狀態(tài)空間搜索，可以提高解決優(yōu)化問題的能力，培養(yǎng)邏輯思維和算法設(shè)計(jì)能力。提高解決問題能力為什么學(xué)習(xí)狀態(tài)空間搜索02狀態(tài)空間搜索的基本概念PartSTEP01STEP02STEP03狀態(tài)狀態(tài)所有可能的狀態(tài)的集合，表示系統(tǒng)的狀態(tài)空間。狀態(tài)空間狀態(tài)轉(zhuǎn)移從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)狀態(tài)的過程，通過執(zhí)行某些動(dòng)作來(lái)實(shí)現(xiàn)。表示系統(tǒng)在某一時(shí)刻的狀態(tài)，通常用一組變量來(lái)表示。表示系統(tǒng)可以執(zhí)行的操作，通常用一組參數(shù)來(lái)表示。動(dòng)作動(dòng)作空間動(dòng)作選擇所有可能的動(dòng)作的集合，表示系統(tǒng)的動(dòng)作空間。在搜索過程中選擇合適的動(dòng)作來(lái)達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)的過程。030201動(dòng)作狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)描述了系統(tǒng)在執(zhí)行某個(gè)動(dòng)作后，如何從當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)移到下一個(gè)狀態(tài)。轉(zhuǎn)移函數(shù)的形式f(s,a,s')=1表示狀態(tài)s'可以從狀態(tài)s通過執(zhí)行動(dòng)作a得到；f(s,a,s')=0表示狀態(tài)s'不能從狀態(tài)s通過執(zhí)行動(dòng)作a得到。表示系統(tǒng)所追求的狀態(tài)，通常是最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。目標(biāo)狀態(tài)用于評(píng)估目標(biāo)狀態(tài)的優(yōu)劣程度的函數(shù)，通常是最小化或最大化某個(gè)指標(biāo)。目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)狀態(tài)03深度優(yōu)先搜索（DFS）PartDFS的基本概念深度優(yōu)先搜索是一種用于遍歷或搜索樹或圖的算法。它沿著樹的深度遍歷樹的節(jié)點(diǎn)，盡可能深地搜索樹的分支。當(dāng)節(jié)點(diǎn)v的所在邊都己被探尋過，搜索將回溯到發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)v的那條邊的起始節(jié)點(diǎn)。STEP01STEP02STEP03DFS的搜索過程回溯到上一個(gè)節(jié)點(diǎn)，并嘗試其他分支，直到找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)或搜索完所有分支。如果所有分支都已探索完，則回溯到根節(jié)點(diǎn)，并繼續(xù)探索其他分支。從根節(jié)點(diǎn)開始，探索盡可能深的搜索樹，直到達(dá)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)或無(wú)法再深入為止。簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，適用于樹或圖的深度較小的情況?？赡軙?huì)產(chǎn)生大量的重復(fù)搜索，導(dǎo)致效率低下。DFS的優(yōu)缺點(diǎn)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)04廣度優(yōu)先搜索（BFS）Part定義廣度優(yōu)先搜索是一種按照深度層次遍歷樹或圖的算法，從根節(jié)點(diǎn)開始，先訪問離根節(jié)點(diǎn)最近的節(jié)點(diǎn)。特點(diǎn)BFS按照深度層次順序訪問節(jié)點(diǎn)，先訪問離根節(jié)點(diǎn)近的節(jié)點(diǎn)，再訪問更遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)。BFS的基本概念BFS的搜索過程創(chuàng)建一個(gè)隊(duì)列，將起始節(jié)點(diǎn)放入隊(duì)列中。2.將該節(jié)點(diǎn)的所有未訪問過的鄰居節(jié)點(diǎn)加入隊(duì)列。循環(huán)執(zhí)行以下步驟，直到隊(duì)列為空1.從隊(duì)列中取出一個(gè)節(jié)點(diǎn)，訪問該節(jié)點(diǎn)。032.可以用于無(wú)權(quán)圖和帶權(quán)圖，只需稍作修改。01優(yōu)點(diǎn)021.易于實(shí)現(xiàn)和理解，算法邏輯相對(duì)簡(jiǎn)單。BFS的優(yōu)缺點(diǎn)BFS的優(yōu)缺點(diǎn)可以找到從起始節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的最短路徑（在無(wú)權(quán)圖中）。02030401BFS的優(yōu)缺點(diǎn)缺點(diǎn)1.在大型圖中可能效率較低，因?yàn)樾枰L問大量無(wú)關(guān)節(jié)點(diǎn)。2.不適用于稠密圖，因?yàn)樾枰闅v大量節(jié)點(diǎn)。3.無(wú)法處理動(dòng)態(tài)變化的圖或需要頻繁更新的圖。05A搜索算法Part核心思想利用啟發(fā)式函數(shù)評(píng)估節(jié)點(diǎn)的重要性，優(yōu)先探索最有希望的節(jié)點(diǎn)。適用場(chǎng)景適用于求解離散、可表示為狀態(tài)空間的優(yōu)化問題。定義A搜索算法是一種基于狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索算法，通過評(píng)估節(jié)點(diǎn)的重要性來(lái)選擇下一個(gè)要探索的節(jié)點(diǎn)。A算法的基本概念123從起始節(jié)點(diǎn)開始，將其加入到搜索隊(duì)列中。初始化不斷從隊(duì)列中取出最高優(yōu)先級(jí)的節(jié)點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行評(píng)估和展開，并將子節(jié)點(diǎn)加入到隊(duì)列中。循環(huán)當(dāng)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)被找到或隊(duì)列為空時(shí)結(jié)束循環(huán)。終止A算法的搜索過程高效利用啟發(fā)式函數(shù)指導(dǎo)搜索方向，減少不必要的搜索?？蓴U(kuò)展性強(qiáng)可根據(jù)問題特性調(diào)整啟發(fā)式函數(shù)，適用于多種問題。A算法的優(yōu)缺點(diǎn)A算法的優(yōu)缺點(diǎn)適用于大規(guī)模問題：通過限制搜索空間和優(yōu)先探索有希望的節(jié)點(diǎn)，降低時(shí)間復(fù)雜度。A算法的優(yōu)缺點(diǎn)如果啟發(fā)式函數(shù)無(wú)法準(zhǔn)確估計(jì)節(jié)點(diǎn)的重要性，可能導(dǎo)致搜索效率低下。對(duì)啟發(fā)式函數(shù)的依賴由于優(yōu)先探索最有希望的節(jié)點(diǎn)，可能導(dǎo)致搜索陷入局部最優(yōu)解而無(wú)法找到全局最優(yōu)解?？赡芟萑刖植孔顑?yōu)解06啟發(fā)式搜索策略PartVS一種基于評(píng)估函數(shù)的啟發(fā)式搜索策略，優(yōu)先探索最有希望的搜索節(jié)點(diǎn)。詳細(xì)描述最佳優(yōu)先搜索采用貪心策略，優(yōu)先選擇評(píng)估函數(shù)值最高的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行展開，盡可能快地找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)或接近目標(biāo)的節(jié)點(diǎn)。它通常用于解決優(yōu)化問題，如旅行商問題、排程問題等?？偨Y(jié)詞最佳優(yōu)先搜索一種結(jié)合寬度優(yōu)先和深度優(yōu)先搜索的啟發(fā)式搜索策略，通過逐步增加搜索深度來(lái)尋找解決方案。迭代加深搜索從根節(jié)點(diǎn)開始，按照寬度優(yōu)先的順序探索節(jié)點(diǎn)，同時(shí)逐步增加搜索深度，直到達(dá)到設(shè)定的深度限制或找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。它適用于解決一些具有深度限制的問題，如游戲AI中的博弈樹搜索?？偨Y(jié)詞詳細(xì)描述迭代加深搜索總結(jié)詞一種基于物理退火過程的隨機(jī)搜索策略，通過引入隨機(jī)性來(lái)避免陷入局部最優(yōu)解。詳細(xì)描述模擬退火搜索在搜索過程中引入了隨機(jī)性，使得搜索過程能夠在一定概率下跳出局部最優(yōu)解，從而找到全局最優(yōu)解。它適用于解決一些組合優(yōu)化問題，如旅行商問題、調(diào)度問題等。通過調(diào)整退火溫度和降溫函數(shù)，可以控制搜索過程中的隨機(jī)性和探索范圍。模擬退火搜索07總結(jié)與展望Part狀態(tài)空間搜索的總結(jié)概念定義狀態(tài)空間搜索是一種基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移的搜索策略，通過在狀態(tài)空間中尋找從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的路徑來(lái)解決問題。優(yōu)缺點(diǎn)分析優(yōu)點(diǎn)在于能夠處理復(fù)雜的、不確定的環(huán)境和問題；缺點(diǎn)在于可能存在搜索效率低下、陷入局部最優(yōu)解等問題。應(yīng)用領(lǐng)域廣泛應(yīng)用于人工智能、機(jī)器人學(xué)、游戲AI、路徑規(guī)劃等領(lǐng)域。主要方法包括深度優(yōu)先搜索、廣度優(yōu)先搜索、A*搜索等。多目標(biāo)優(yōu)化將狀態(tài)空間搜索應(yīng)用于多目標(biāo)優(yōu)化問題，如多機(jī)器人協(xié)同、資源分配等?？山?/p>