<![CDATA[AI(2)
问题的归约:
我们来看看梵诺塔难题:
有三根柱子(1,2,3)和三个不同大小的圆盘(A<B<C),起初它们都在第一根柱子(按顺序),现在我们要把它们全部搬到3号柱子上.相信这个题目大家都很熟悉了,我也不多说了.
我们可以把问题化简为两个盘子的问题,再进一步化简为一个盘子,这样我们就解决了这个难题,这就是问题的归约,也就是把大的问题化成很对多小的问题.
在AI中还有很多知识表示法,在这里我们先不说,以后说到再给大家说说.
我们在来看看一般搜索原理:
我们先来介绍介绍盲目搜索:
图搜索的原理:
1.建立一个只含有起始节点S的搜索图G,把S放入一个叫OPEN的节点表中.
2.LOOP:若OPEN是空表,推出
3.选择OPEN表的第一个节点,把它从OPEN中移到CLOSED表中,称此节点为n
4.若n为目标节点,择有解退出,此解为从S到n.
5.把n的后续节点填入G中
6.对于那些未在G中出现的节点加入OPEN中.
7.从排OPEN表,GOTO LOOP
我们可以看到最重要的事第7步的从排,这种排序可以是任意的,这就是盲目搜索了,
如果我们先搜索最接近起始节点的节点,我们称之为宽度优先搜索.
如果我们先搜索最新产生的节点,我们称之为深度优先搜索.
我们下回讲讲启发式搜索]]>
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