人工智能之搜索策略介紹課件演講人01.02.03.04.目錄搜索策略概述搜索策略的實現搜索策略的優化搜索策略的應用案例1搜索策略概述搜索策略的定義1搜索策略是指在解決一個問題時，如何找到最優解或近似最優解的方法。2搜索策略可以分為兩類：無信息搜索和有信息搜索。3無信息搜索是指在沒有任何先驗知識的情況下，通過嘗試和錯誤來找到最優解。4有信息搜索是指在已知一些先驗知識的情況下，通過利用這些知識來指導搜索過程，提高搜索效率。搜索策略的分類深度優先搜索（DFS）：按照深度優先的順序進行搜索，適用于解決路徑規劃問題廣度優先搜索（BFS）：按照廣度優先的順序進行搜索，適用于解決最短路徑問題啟發式搜索（A*）：根據啟發式函數進行搜索，適用于解決最優化問題遺傳算法（GA）：模擬生物進化過程進行搜索，適用于解決復雜優化問題模擬退火算法（SA）：模擬金屬退火過程進行搜索，適用于解決全局優化問題蟻群算法（ACO）：模擬螞蟻覓食過程進行搜索，適用于解決組合優化問題搜索策略的應用場景01信息檢索：搜索引擎、學術論文檢索等02路徑規劃：地圖導航、物流配送等03問題求解：數學問題、邏輯問題等04游戲AI：棋類游戲、電子游戲等05機器人控制：自主導航、路徑規劃等06優化問題：生產調度、資源分配等2搜索策略的實現啟發式搜索概念：根據問題特點，選擇合適的搜索策略，提高搜索效率常見啟發式搜索策略：A*算法、貪心算法、遺傳算法等A*算法：基于估價函數的啟發式搜索算法，適用于解決路徑規劃問題貪心算法：每次選擇當前最優解，適用于解決組合優化問題遺傳算法：基于自然選擇和遺傳變異的啟發式搜索算法，適用于解決復雜優化問題啟發式搜索的應用：路徑規劃、任務調度、資源分配等局部搜索概念：一種基于局部最優解的搜索策略特點：速度快，易于實現，適用于求解規模較小的問題步驟：初始化：選擇一個初始解局部搜索：在解的鄰域內尋找更好的解更新解：如果找到更好的解，則更新當前解重復步驟b和c，直到滿足停止條件局限性：容易陷入局部最優解，無法保證找到全局最優解遺傳算法1基本概念：模擬生物進化過程，通過選擇、交叉、變異等操作，實現搜索策略的優化2步驟：初始化種群、計算適應度、選擇、交叉、變異、迭代3優點：全局搜索能力強，能夠找到最優解4缺點：計算復雜度高，收斂速度慢，容易陷入局部最優解3搜索策略的優化優化目標01提高搜索效率：減少搜索時間，提高搜索結果的準確性02降低計算復雜度：減少計算資源消耗，提高搜索算法的執行效率03增強搜索能力：提高搜索算法的適應性和靈活性，能夠處理更復雜的問題04提高用戶體驗：優化搜索結果的展示方式，提高用戶滿意度和體驗感優化方法01啟發式搜索：利用問題特性，選擇最有希望的路徑進行搜索03并行搜索：利用多核或多機資源，同時進行多個搜索任務02剪枝策略：提前終止無效或低效的搜索路徑，提高搜索效率04自適應搜索：根據搜索過程中的反饋信息，動態調整搜索策略，提高搜索效果優化效果評估準確率：衡量搜索結果的準確性召回率：衡量搜索結果中相關結果的比例速度：衡量搜索算法的執行效率穩定性：衡量搜索算法在不同數據集上的表現一致性4搜索策略的應用案例路徑規劃自動駕駛：通過搜索策略規劃最優路徑，實現自動駕駛1物流配送：通過搜索策略規劃配送路徑，提高配送效率2旅行規劃：通過搜索策略規劃旅行路線，實現個性化旅行3機器人導航：通過搜索策略規劃機器人路徑，實現自主導航4資源分配1搜索策略在資源分配中的應用2資源分配問題的描述3搜索策略在資源分配中的作用6資源分配問題的實際應用案例5搜索策略在資源分配中的優化4資源分配問題的求解方法任務調度搜索策略在任務調度中的應用：根據任務的優先級和資源情況，合理分配任務01案例2：自動駕駛中的搜索策略：根據路況和車輛狀態，實時調整行駛路線和速度