? 简单的搜索策略:? g(n)≡0 f(n)= h(n)? 局部排序——只排序新扩展出来的子节点即局部排序 ? 简单易行适用于不要求最优解答的问题求解任务 1)爬山法——实现启发式搜索的最简单方法 ? 类似于人爬山——只要好爬总是选取最陡处以求快速登顶 ? 求函数极大值问题——非数值解法依赖于启发式知识试探性地逐步向顶峰逼近 ? 适用于能逐步求精的问题 ? 爬山法特
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级V.搜索策略 GPS: General Problem SolvingProlog: logical language基本搜索方法 Bread First Serach 宽度优先搜索 Depth First Search 深度优先搜索 Hill Climbing 爬山法 ?回溯 启发式
#
#
散列 (Hashing)前面讨论的用于搜索的各种数据结构(线性表、二叉搜索树、AVL树等)中,元素在存储结构中的位置与元素的关键码之间不存在直接的对应的关系。在数据结构中搜索一个元素需要进行一系列的关键码比较。搜索的效率取决于搜索过程中进行的比较次数。散列表提供了另外一种完全不同的存储和搜索的有效方法。静态散列方法散列方法在表项的存储位置与它的关键码之间建立一个确定的对应函数关系Hash( ),使
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第3节 搜索信息第三章 1打开收藏夹中 2打开烟台市网络图书馆它的为 :.yttushu.net谁来演示Ctrlc(复制): 选中内容后点击鼠标右键单击选择复制Ctrlv(粘贴): 在空白处点击鼠标右键单击选择粘贴1掌握在内检索信息的方法2了解搜索引擎的功能和分类3熟练掌握用搜索引擎搜索网
一维搜索的插值方法2)黄金分割法还要求在保留下来的区间内再插入一点所形成的区间新三段与原来区间的三段具有相同的比例分布 即每次缩小所得的新区间长度与缩小前区间长度之比(即:区间收缩率)为定值则多项式 的极值点可从极值的必要条件求得为了确定这个极值点只需计算出系数 和 其方法法是利用 的联立方程组中相邻两个方程
第六章2利用检索系统特定的指令正确实施上机检索3通过人-机对话的方式不断调整修改检索策略尽量减少漏检和误检提高查全率和查准率(1)扩大命中文献数量以提高查全率:选用文摘字段或全文字段检索使用上位词或近义词同义词并且用逻辑或(OR)连接利用截词检索参考文献检索引文检索各种相关链接等等(2)缩小检索范围以提高查准率检索词限定在题名主题或关键词字段使用下位词利用逻辑非去掉无关信息利用逻辑积限定相关主题等
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第三章一维搜索方法采用数学规划法求函数极值点的迭代计算:K1次迭代的搜索方向搜索的最佳步长因子当搜索方向 给定求最佳步长就是求一元函数的极值称为一维搜索是优化搜索方法的基础求解一元函数 的极小点可用解析法上式求α的极值即求α导数为零则从上式看需要求导进行计算对于函数关系复杂的解析法十分不便数值法的基本思路
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第六章 搜索策略 搜索是人工智能中的一个基本问题是推理不可分割的一部分它直接关 系到智能系统的性能与运行效率因而尼尔逊把它列为人工智能研究中的四个 核心问题之一5.1 基本概念 1. 什么是搜索 人工智能所要解决的大部分问题是结构不良或非结构化的问题对这样的
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报