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一些搜索的优化方法:
1.爬山法
2.Best-First法
3.分支界限法
爬山法:
1.在深度优先搜索过程中,我们经常遇到多个节点可以拓展的情况,首先拓展哪个就需要一种方法;
2.爬山策略使用贪心法确定搜索的方向,是优化的深度优先搜索策略
3.爬山搜索使用启发式测度来排序节点拓展的顺序,也就是说要有测度函数,在8-puzzle问题中测度函数是结点中处于错误位置的方块数。
算法:
1.构造由根节点组成的栈S;
2.if 栈顶是目标结点 then 停止;
3.S栈顶出栈,并且S的子节点按照启发测度由大到小的顺序入栈;
4.if S空,then 结束,else goto 2;
Best-First法:
1.结合深度优先和广度优先的优点
2.根据一个评价函数,在目前产生的所有节点中选择具有最小评价函数的节点进行扩展。
3.具有全局优化观念,而爬山策略仅具有局部优化观念
算法:
1.使用评价函数构造一个堆H,首先构造由根组成的单元素堆;
2.if H的根r是目标节点 then停止;
3.从H中删除r,把r的子节点插入H;
4.if H空 then 失败,else goto 2;
分支界限法:
1.上述方法很难用于求解优化问题
2.可以有效求解组合优化问题
3.发现优化解的一个界限
4.缩小解空间,提高求解的效率
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