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《状态空间搜索策略》ppt课件目录•引言•状态空间搜索的基本概念•深度优先搜索(DFS)•广度优先搜索(BFS)•A搜索算法•启发式搜索策略•总结与展望Part引言01什么是状态空间搜索01状态空间搜索是一种基于状态转移的搜索算法,通过在状态空间中逐步转移,寻找满足目标状态或最优解的路径02它通常用于解决具有离散状态空间和确定型或概率型转移函数的优化问题状态空间搜索的应用场景路径规划游戏AI自然语言处理在语法分析、语义分析等在机器人、自动驾驶等领在棋类游戏、策略游戏中,任务中,通过状态空间搜域中,通过状态空间搜索使用状态空间搜索算法来索算法处理语言的语法和算法寻找最优路径寻找最优策略语义结构为什么学习状态空间搜索算法基础作为人工智能和运筹学领域的基础实际应用广泛算法之一,学习状态空间搜索有助于深入理解相关领域的知识体系状态空间搜索算法在许多领域都有广泛应用,掌握它有助于解决实际问题提高解决问题能力通过学习状态空间搜索,可以提高解决优化问题的能力,培养逻辑思维和算法设计能力Part状态空间搜索的基本概念02状态STEP03从一个状态转移到另一个状态转移状态的过程,通过执行某些动作来实现STEP02状态空间所有可能的状态的集合,表示系统的状态空间STEP01状态表示系统在某一时刻的状态,通常用一组变量来表示动作010203动作动作空间动作选择表示系统可以执行的操作,所有可能的动作的集合,在搜索过程中选择合适的通常用一组参数来表示表示系统的动作空间动作来达到目标状态的过程状态转移函数状态转移函数描述了系统在执行某个动作后,如何从当前状态转移到下一个状态转移函数的形式fs,a,s=1表示状态s可以从状态s通过执行动作a得到;fs,a,s=0表示状态s不能从状态s通过执行动作a得到目标状态目标状态表示系统所追求的状态,通常是最优解或近似最优解目标函数用于评估目标状态的优劣程度的函数,通常是最小化或最大化某个指标Part深度优先搜索(DFS)03DFS的基本概念当节点v的所在边都己被它沿着树的深度遍历树的深度优先搜索是一种用于探寻过,搜索将回溯到发节点,尽可能深地搜索树遍历或搜索树或图的算法现节点v的那条边的起始的分支节点DFS的搜索过程STEP03如果所有分支都已探索完,则回溯到根节点,并继续探索其他分支STEP02回溯到上一个节点,并尝试其他分支,直到找到目标节点或搜索完所有分支STEP01从根节点开始,探索尽可能深的搜索树,直到达到目标节点或无法再深入为止DFS的优缺点优点简单易实现,适用于树或图的深度较小的情况缺点可能会产生大量的重复搜索,导致效率低下Part广度优先搜索(BFS)04BFS的基本概念定义广度优先搜索是一种按照深度层次遍历树或图的算法,从根节点开始,先访问离根节点最近的节点特点BFS按照深度层次顺序访问节点,先访问离根节点近的节点,再访问更远的节点BFS的搜索过程循环执行以下步骤,直到队列为创建一个队列,将起始节点放入空队列中
1.从队列中取出一个节点,访问
2.将该节点的所有未访问过的邻该节点居节点加入队列BFS的优缺点优点
011.易于实现和理解,算法逻辑相对简单
022.可以用于无权图和带权图,只需稍作修改03BFS的优缺点•可以找到从起始节点到目标节点的最短路径(在无权图中)BFS的优缺点01缺点
1.在大型图中可能效率较低,因为需要访02问大量无关节点
2.不适用于稠密图,因为需要遍历大量节03点
3.无法处理动态变化的图或需要频繁更新04的图PartA搜索算法05A算法的基本概念定义A搜索算法是一种基于状态空间的启发式搜索算法,通过评估节点的重要性来选择下一个要探索的节点核心思想利用启发式函数评估节点的重要性,优先探索最有希望的节点适用场景适用于求解离散、可表示为状态空间的优化问题A算法的搜索过程初始化从起始节点开始,将其加入到搜索队列中1循环不断从队列中取出最高优先级的节点,对其进行2评估和展开,并将子节点加入到队列中终止当目标节点被找到或队列为空时结束循环3A算法的优缺点高效利用启发式函数指导搜索方向,减少不必要的搜索可扩展性强可根据问题特性调整启发式函数,适用于多种问题A算法的优缺点•适用于大规模问题通过限制搜索空间和优先探索有希望的节点,降低时间复杂度A算法的优缺点对启发式函数的依赖如果启发式函数无法准确估计节点的重要性,可能导致搜索效率低下可能陷入局部最优解由于优先探索最有希望的节点,可能导致搜索陷入局部最优解而无法找到全局最优解Part启发式搜索策略06最佳优先搜索总结词详细描述一种基于评估函数的启发式搜索策略,最佳优先搜索采用贪心策略,优先选择评优先探索最有希望的搜索节点估函数值最高的节点进行展开,尽可能快VS地找到目标节点或接近目标的节点它通常用于解决优化问题,如旅行商问题、排程问题等迭代加深搜索总结词详细描述一种结合宽度优先和深度优先搜索的启发式迭代加深搜索从根节点开始,按照宽度优先搜索策略,通过逐步增加搜索深度来寻找解的顺序探索节点,同时逐步增加搜索深度,决方案直到达到设定的深度限制或找到目标节点它适用于解决一些具有深度限制的问题,如游戏AI中的博弈树搜索模拟退火搜索总结词详细描述一种基于物理退火过程的随机搜索策略,通模拟退火搜索在搜索过程中引入了随机性,过引入随机性来避免陷入局部最优解使得搜索过程能够在一定概率下跳出局部最优解,从而找到全局最优解它适用于解决一些组合优化问题,如旅行商问题、调度问题等通过调整退火温度和降温函数,可以控制搜索过程中的随机性和探索范围Part总结与展望07状态空间搜索的总结概念定义应用领域状态空间搜索是一种基于状态转移的搜索策略,通过在状态空间广泛应用于人工智能、机器人学、中寻找从起始状态到目标状态的游戏AI、路径规划等领域路径来解决问题优缺点分析主要方法优点在于能够处理复杂的、不确定的环境和问题;缺点在于可能包括深度优先搜索、广度优先搜存在搜索效率低下、陷入局部最索、A*搜索等优解等问题未来研究方向多目标优化将状态空间搜索应用于多目标优化问题,如多机器人协同、资源分配等优化算法研究更高效的搜索算法,提高状态空间搜索的效率和准确性可解释性与透明度提高状态空间搜索算法的可解释性与透明度,使其在复杂决策和关键任务强化学习与搜索结合中得到更广泛的应用研究如何将强化学习与状态空间搜索相结合,提高智能体的决策能力THANKS感谢您的观看。