人工智能算法--启发式搜索与估值函数

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⬜⬜⬜ ---本节内容---⬜⬜⬜

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学习和掌握人工智能启发式搜索与估值函数的相关概念 。

笔记目录

一. 启发式搜索与估值函数 

⏳1.1. 启发式搜索

⏳1.2. 估值函数

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一. 启发式搜索与估值函数 

⏳1.1. 启发式搜索

启发式搜索(Heuristically Search)又称为有信息搜索(Informed Search)，它是利用问题拥有的启发信息来引导搜索，达到减少搜索范围、降低问题复杂度的目的，这种利用启发信息的搜索过程称为启发式搜索。

启发式策略可以通过指导搜索向最有希望的方向前进，降低了复杂性。通过删除某些状态及其延伸，启发式算法可以消除组合爆炸，并得到令人能接受的解(通常并不一定是最佳解)。

然而，启发式策略是极易出错的。在解决问题的过程中启发仅仅是下一步将要采取措施的一个猜想，常常根据经验和直觉来判断。由于启发式搜索只有有限的信息(比如当前状态的描述)，要想预测进一步搜索过程中状态空间的具体行为则很难。一个启发式搜索可能得到一个次最佳解，也可能一无所获。这是启发式搜索固有的局限性。这种局限性不可能由所谓更好的启发式策略或更有效的搜索算法来消除。一般说来，启发信息越强，扩展的无用节点就越少。引入强的启发信息，有可能大大降低搜索工作量，但不能保证找到最小耗散值的解路径(最佳路径)。因此，在实际应用中，最好能引入降低搜索工作量的启发信息而不牺牲找到最佳路径的保证。

⏳1.2. 估值函数

用于评价节点重要性的函数称为估价函数，其一般形式为:

式中：g(x)为从初始节点到节点x付出的实际代价；h(x)为从节点x到目标节点的最优路径的估计代价。启发性信息主要体现在h(x)中，其形式要根据问题的特性来确定。

虽然启发式搜索有望能够很快到达目标节点，但需要花费一些时间来对新生节点进行评价。因此，在启发式搜索中，估计函数的定义是十分重要的。如定义不当，则上述搜索算法不一定能找到问题的解，即使找到解，也不一定是最优的。