清华大学AI人工智能概论课程 第4章 搜索技术 含习题 共34页 .pptx

清华大学AI人工智能概论课程列表，高等学校人工智能通识课规划内容 清华大学AI人工智能概论课程 第10章 建筑智能化技术 含习题 共35页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第1章 AI时代的起航 含习题 共56页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第2章 感受AI 含习题 共68页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第3章 知识表示和推理 含习题 共52页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第4章 搜索技术 含习题 共34页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第5章 机器学习 含习题 共55页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第6章 深度学习 含习题 共65页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第7章 自然语言处理 含习题 共42页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第8章 智能控制技术 含习题 共39页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第9章 工业机器人技术 含习题 共58页 .pptx 《清华大学AI人工智能概论课程》第四章探讨了搜索技术，这是人工智能领域中至关重要的一部分，用于解决复杂的问题。搜索技术的核心是根据问题的具体情况，运用特定的策略在知识库中找到有效的解决方案。本章主要分为以下几个关键知识点： 1. **搜索**：搜索是依据问题的状态，遵循一定的策略，在知识库中寻找解决问题的推理路径。这个过程不仅要找到解决问题的方法，还要确保找到的路径在时间和空间复杂度上是最优的。 2. **状态空间表示法**：状态空间法是将问题表示为一系列状态和操作，通过状态之间的转换来寻求问题的解。初始状态作为起点，通过应用操作生成新状态，直至达到目标状态。 3. **状态空间的搜索策略**：基本的搜索策略包括两个主要步骤：扩展当前节点生成子节点，以及检查目标状态是否在子节点中。如果目标状态未找到，就按照预设的策略选择下一个节点继续扩展，直到找到目标状态或无节点可扩展。 4. **广度优先搜索**（BFS）：在BFS中，节点的扩展按照它们在解答树中的层级进行，即先扩展第一层，再扩展第二层，以此类推。同一层的节点扩展顺序通常是先生成的先扩展。这种策略确保了在较浅的层次找到解，适合于解在浅层的情况。 5. **深度优先搜索**（DFS）：DFS深入探索每个分支直至底端，然后回溯到前一个节点，尝试其他分支。这种方法可能会深入到很深层次才回溯，适用于解可能在深层的情况。DFS的特点是生成的是图的一个连通分量，可以在多个节点上开始搜索。 除了上述基础概念，本课程还涵盖了启发式搜索、遗传算法和微粒群算法等高级搜索技术，以及粒子群优化算法的实验，这些都是现代人工智能中常用的优化和问题解决方法。通过这些技术，学生能够理解和应用各种算法来解决实际问题，提高AI系统的智能水平。 习题部分则提供了实践机会，帮助学生巩固理论知识，提升对搜索策略的理解和应用能力。这一章的学习对于全面理解人工智能的决策过程和解决问题的机制至关重要。