人工智能中的搜索算法

2025 年 8 月 29 日 | 6 分钟阅读

人工智能中的搜索算法是用于帮助搜索者找到正确解决方案的算法。搜索问题包含搜索空间、初始点和终点。通过模拟场景和备选方案，搜索算法帮助 AI 代理找到任务的最佳状态。

算法中使用的逻辑会处理初始状态并尝试找到预期的状态作为解决方案。因此，仅通过搜索引擎和来自这些算法的解决方案运行的人工智能机器和应用程序，其有效性仅限于这些算法的水平。

AI 代理可以使 AI 界面在没有任何软件知识的情况下可用。执行此类活动的代理旨在达到最终目标并制定行动计划，最终完成任务。行动的完成是在这些不同行动的步骤之后获得的。AI 代理通过评估所有可用的备选方案，找到过程中的最佳路径。AI 代理是人工智能中常见的任务，通过这些任务您可以为 AI 代理找到最佳解决方案。

问题解决代理

在人工智能中，搜索技术是通用的问题解决方法。理性代理或人工智能中的问题解决代理主要使用这些搜索策略或算法来解决特定问题并提供最佳结果。问题解决代理是基于目标的代理，并使用原子表示。在本主题中，我们将学习各种问题解决搜索算法。

搜索算法的属性

以下是比较这些算法效率的四项重要属性：

完整性：如果搜索算法保证在存在至少一个解决方案的情况下为任何随机输入返回解决方案，则称该算法是完整的。
最优性：如果算法找到的解决方案保证是所有其他解决方案中最好的解决方案（最低路径成本），则该解决方案被称为最优解。
时间复杂度：时间复杂度是衡量算法完成任务所需时间的一个度量。
空间复杂度：它是搜索过程中任何时候所需的最小存储空间，取决于问题的复杂度。

搜索算法在人工智能中的重要性

以下是 AI 使用搜索算法的一些重要因素：

1. 解决问题

“工作流”逻辑搜索方法，例如描述问题、收集必要的步骤并指定搜索区域，有助于 AI 搜索算法更好地解决问题。例如，开发支持 Google 地图等应用程序的 AI 搜索算法，通过在给定目的地之间查找最快或最短的路线。这些程序基本上会搜索各种选项以找到最佳解决方案。

2. 搜索编程

许多 AI 功能可以设计为搜索振荡，从而指定在制定给定问题的解决方案时要查找的内容。

3. 基于目标的代理

相反，目标导向和高性能系统使用各种搜索算法来提高 AI 的效率。虽然它们不是机器人，但这些代理会寻找理想的行动分散路线，以避免可能用于解决问题的最具影响力的步骤。它们的主要目标是提出考虑到所有可能因素的最优解决方案。

4. 支持生产系统

用于制造系统的搜索引擎中的 AI 算法可以帮助它们运行得更快。这些可编程系统协助 AI 应用程序应用规则和方法，从而实现有效的实施。生产系统涉及人工智能系统的学习以及它们对导致所需操作的固定规则的搜索。

5. 神经网络系统

此外，采用神经网络算法对于神经网络系统也很重要。这些系统由以下结构组成：隐藏层、输入层、输出层和互连节点。神经网络提供的最重要功能之一是应对任何给定场景下的 AI 挑战。AI 某种程度上能够导航搜索空间以找到将输入映射到输出所需的连接权重。AI 中的搜索算法可以改善这一点。

搜索算法术语

搜索：搜索是在给定搜索空间中解决搜索问题的循序渐进的过程。搜索问题可以包含三个主要因素：
- 搜索空间：搜索空间代表系统可能拥有的可能解决方案的集合。
- 起始状态：它是代理开始搜索的状态。
- 目标测试：它是一个函数，用于观察当前状态并返回是否已达到目标状态。
搜索树：搜索问题的树形表示称为搜索树。搜索树的根是根节点，对应于初始状态。
动作：它描述了代理可用的所有动作。
转移模型：每个动作的作用可以通过转移模型来表示。
路径成本：它是一个为每条路径分配数字成本的函数。
解决方案：它是一个从起始节点到目标节点的动作序列。
最优解决方案：如果一个解决方案在所有解决方案中成本最低。

搜索算法的类型

根据搜索问题，我们可以将搜索算法分为无信息搜索（盲搜索）算法和有信息搜索（启发式搜索）算法。

Search Algorithms in Artificial Intelligence

无信息/盲搜索

无信息搜索不包含任何领域知识，例如距离或目标位置。它以蛮力方式运行，因为它只包含关于如何遍历树以及如何识别叶节点和目标节点的信息。无信息搜索采用一种不包含搜索空间信息（如初始状态运算符和目标测试）的方式来搜索搜索树，因此也称为盲搜索。它检查树的每个节点，直到达到目标节点。

它可以分为六种主要类型：

有信息搜索

有信息搜索算法使用领域知识。在有信息搜索中，问题信息可用，可以指导搜索。有信息搜索策略比无信息搜索策略能更有效地找到解决方案。有信息搜索也称为启发式搜索。

启发式方法可能不总是保证最佳解决方案，但保证在合理的时间内找到一个好的解决方案。

有信息搜索可以解决许多无法通过其他方式解决的复杂问题。

有信息搜索算法的一个例子是旅行商问题。

贪婪搜索
A* 搜索

结论

人工智能 (AI) 中的搜索算法是至关重要的工具，旨在通过遍历包含起始状态和目标状态的定义搜索空间来解决复杂的搜索问题。这些算法在解决各种 AI 挑战方面发挥着关键作用，并增强了神经网络和制造过程等相关系统的性能。典型的搜索算法首先定义问题，包括初始状态、目标状态、状态空间和路径成本等要素。然后执行系统操作以识别最优解决方案。

在 AI 中，搜索算法主要分为有信息搜索和无信息搜索两类。无信息算法（如广度优先搜索、深度优先搜索和统一成本搜索）在没有任何关于目标的先验知识的情况下探索搜索空间。相比之下，有信息算法（包括贪婪搜索、A* 树搜索和 A* 图搜索）使用启发式信息来更有效地指导搜索。这些算法广泛应用于实际领域，如车辆路线规划、护士排班、文档检索以及各种工业流程，使其成为智能系统的基础组成部分。

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