《状态空间搜索策略》课件.pptx

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1、状态空间搜索策略ppt课件鍪窀廉咣嫡表分忘锷拳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01引言Part0102什么是状态空间搜索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。状态空间搜索的应用场景路径规划在机器人、自动驾驶等领域中，通过状态空间搜索算法寻找最优路径。游戏AI在棋类游戏、策略游戏中，使用状态空间搜索算法来寻找最优策略。自然语言处理在语法分析、语义分析等任务中，通过状态空间搜索算法处理语言的语法和

2、语义结构。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。实际应用广泛作为人工智能和运筹学领域的基础算法之一，学习状态空间搜索有助于深入理解相关领域的知识体系。算法基础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。提高解决问题能力为什么学习状态空间搜索02状态空间搜索的基本概念PartSTEP01STEP02STEP03状态状态所有可能的状态的集合，表示系统的状态空间。状态空间状态转移从一个状态转移到另一个状态的过程，通过执行某些动作来实现。表示系统在某一时刻的状态，通常用一组变量来表示。表示系统可以执行的操作，通常用一组参数来表示。动作动作空

3、间动作选择所有可能的动作的集合，表示系统的动作空间。在搜索过程中选择合适的动作来达到目标状态的过程。030201动作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f(s,a,s)=1表示状态s可以从状态s通过执行动作a得到；f(s,a,s)=0表示状态s不能从状态s通过执行动作a得到。表示系统所追求的状态，通常是最优解或近似最优解。目标状态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。目标函数目标状态03深度优先搜索（DFS）PartDFS的基本概念深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它沿着树的深度遍历树的节点，尽

4、可能深地搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。STEP01STEP02STEP03DFS的搜索过程回溯到上一个节点，并尝试其他分支，直到找到目标节点或搜索完所有分支。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。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。简单易实现，适用于树或图的深度较小的情况。可能会产生大量的重复搜索，导致效率低下。DFS的优缺点缺点优点04广度优先搜索（BFS）Part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

5、访问节点，先访问离根节点近的节点，再访问更远的节点。BFS的基本概念BFS的搜索过程创建一个队列，将起始节点放入队列中。2.将该节点的所有未访问过的邻居节点加入队列。循环执行以下步骤，直到队列为空1.从队列中取出一个节点，访问该节点。032.可以用于无权图和带权图，只需稍作修改。01优点021.易于实现和理解，算法逻辑相对简单。BFS的优缺点BFS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）。02030401BFS的优缺点缺点1.在大型图中可能效率较低，因为需要访问大量无关节点。2.不适用于稠密图，因为需要遍历大量节点。3.无法处理动态变化的图或需要频繁更新的图。05A搜索算法

6、Part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。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。A算法的基本概念123从起始节点开始，将其加入到搜索队列中。初始化不断从队列中取出最高优先级的节点，对其进行评估和展开，并将子节点加入到队列中。循环当目标节点被找到或队列为空时结束循环。终止A算法的搜索过程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

7、探索有希望的节点，降低时间复杂度。A算法的优缺点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。对启发式函数的依赖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。可能陷入局部最优解06启发式搜索策略PartVS一种基于评估函数的启发式搜索策略，优先探索最有希望的搜索节点。详细描述最佳优先搜索采用贪心策略，优先选择评估函数值最高的节点进行展开，尽可能快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。总结词最佳优先搜索一种结合宽度优先和深度优先搜索的启发式搜索策略，通过逐步增加搜索深度来寻找解决方案。迭代加深搜索从根节点开

8、始，按照宽度优先的顺序探索节点，同时逐步增加搜索深度，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。总结词详细描述迭代加深搜索总结词一种基于物理退火过程的随机搜索策略，通过引入随机性来避免陷入局部最优解。详细描述模拟退火搜索在搜索过程中引入了随机性，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。模拟退火搜索07总结与展望Part状态空间搜索的总结概念定义状态空间搜索是一种基于状态转移的搜索策略，通过在状

9、态空间中寻找从起始状态到目标状态的路径来解决问题。优缺点分析优点在于能够处理复杂的、不确定的环境和问题；缺点在于可能存在搜索效率低下、陷入局部最优解等问题。应用领域广泛应用于人工智能、机器人学、游戏AI、路径规划等领域。主要方法包括深度优先搜索、广度优先搜索、A*搜索等。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。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中得到更广泛的应用。强化学习与搜索结合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。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。未来研究方向THANKS感谢您的观看