《状态空间搜索》课件.pptx

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1、状态空间搜索ppt课件焉吉铸将铋岔赓谝椅霞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搜索算法状态空间剪枝目录01引言状态空间搜索是一种基于状态转移的搜索算法，用于解决决策问题。它通过构建问题的状态空间图来寻找从初始状态到目标状态的路径。状态空间搜索适用于具有状态转移和动作的决策问题，如棋类游戏、机器人路径规划等。什么是状态空间搜索如国际象棋、围棋等，通过搜索最佳走法来制定游戏策略。棋类游戏机器人控制自然语言处理故障诊断与控制机器人通过状态空间搜索算法规划出最优路径，实现自主导航和避障。在对话系统和机器翻译中，状态空间搜索用于确定最佳的响应或翻译结果。在工业自动化和

2、航空航天领域，状态空间搜索用于诊断系统故障并采取相应的控制措施。状态空间搜索的应用场景02状态空间搜索的基本概念状态是问题求解过程中某个时间点的系统或问题所处的状况或条件。状态是问题描述中给出的信息，通常用一组变量来表示。状态是问题求解过程中需要跟踪和管理的对象。状态123动作是系统或问题在某个状态下可以执行的操作或决策。动作可以改变系统的状态，并影响问题的解决过程。动作的选择和执行通常基于某种策略或启发式信息。动作转移函数01转移函数描述了系统状态之间的转移关系。02转移函数定义了在执行某个动作后，系统状态如何变化。转移函数通常由问题的具体条件和约束决定。0303目标状态是问题求解过程需要寻

3、找和达到的状态。01目标状态是问题求解的目标所在的状态。02目标状态是问题描述中给出的信息，通常作为求解的终点或终止条件。目标状态03深度优先搜索（DFS）ABCD深度优先搜索的基本概念它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深地搜索树的分支。深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。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。01使用堆栈数据结构实现深度优先搜索。02从根节点开始，将根节点放入堆栈中。03当堆栈不为空时，弹出堆栈顶部的节点，并对其未被访问过的相邻节点进行标记。04将相邻节点放入堆栈中，并重复上述过程

4、，直到堆栈为空。深度优先搜索的实现方式易于理解和实现，可以用于解决许多图遍历问题。优点可能会产生大量的重复访问，导致算法效率低下。缺点深度优先搜索的优缺点04广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是一种基于图的搜索算法，它从图的某一节点（源节点）出发，首先访问该节点的所有相邻节点，然后再依次访问相邻节点的相邻节点，以此类推，直到达到目标节点或搜索到所有可达节点为止。在状态空间搜索中，广度优先搜索通常用于解决那些可以分解为一系列有序步骤的问题，例如迷宫求解、机器人路径规划等。广度优先搜索的基本概念广度优先搜索使用队列来存储待访问的节点，首先将源节点放入队列中，然后不断从队列中取出节点进行访问，并将相

5、邻节点加入队列中。为了避免重复访问已经访问过的节点，需要使用一个集合或哈希表来记录已经访问过的节点。广度优先搜索的实现方式记录访问过的节点使用队列数据结构广度优先搜索算法相对简单，易于实现，且在搜索过程中可以按照访问顺序记录下所有可达节点，便于问题的解决。优点广度优先搜索算法可能会搜索大量不必要的节点，导致搜索效率低下，尤其在图较大或最短路径长度较长的情况下更为明显。此外，广度优先搜索算法也不适用于求解最短路径问题。缺点广度优先搜索的优缺点05A搜索算法A搜索算法的基本概念01A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。02它使用启发式函数来估计

6、节点的优先级，以便更有效地搜索状态空间。03A搜索算法通常采用广度优先搜索或深度优先搜索的策略，并根据启发式函数的评估结果来调整搜索顺序。定义状态空间首先需要定义问题的状态空间，即所有可能的状态集合。构建启发式函数根据问题的特性，构建一个启发式函数来评估每个节点的优先级。实现搜索算法根据定义的状态空间和启发式函数，实现A搜索算法的搜索过程。输出结果根据搜索结果，输出最优解或近似最优解。A搜索算法的实现方式优点A搜索算法能够根据启发式函数的评估结果，优先探索最有希望的节点，从而在许多问题上表现出色。缺点A搜索算法的性能高度依赖于启发式函数的准确性，如果启发式函数不够准确，可能导致搜索效率低下或陷

7、入局部最优解。A搜索算法的优缺点06状态空间剪枝状态空间剪枝的基本概念状态空间剪枝是指在状态空间搜索过程中，通过一定的策略和启发式信息，提前终止某些不必要的搜索分支，以减少搜索时间和空间复杂度。状态空间剪枝的目的是在保证求解质量的前提下，提高搜索效率和降低资源消耗。利用启发式函数或启发式信息，评估当前节点的优先级，优先探索更有希望的节点。基于启发式的剪枝基于约束的剪枝基于概率的剪枝利用问题中的约束条件，提前终止不满足约束条件的搜索分支。通过概率模型和统计信息，评估搜索分支的可行性，提前终止低概率的分支。030201常见状态空间剪枝方法状态空间剪枝的优缺点优点减少不必要的搜索，提高搜索效率；降低资源消耗，如时间、内存等；有助于加速收敛速度，提高求解质量。缺点需要设计有效的剪枝策略和启发式信息，难度较大；可能忽略一些潜在的有价值的搜索分支；对于复杂问题或大规模问题，剪枝效果可能不明显。感谢观看THANKS