人工智能原理第2部分搜索技术下.pdf
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人工智能原理第章搜索技术（下）.ppt
人工智能原理 第2章 搜索技术 （下） 本章内容 2.1 搜索与问题求解 2.2 无信息搜索策略 2.3 启发式搜索策略 2.4 局部搜索算法 2.5 约束满足问题 2.6 博弈搜索 参考书目 附录 A*算法可采纳性的证明 2.4 局部搜索算法 2.4.1 局部搜索与最优化 2.4.2 爬山法搜索 2.4.3 模拟退火搜索 2.4.4 局部剪枝搜索 2.4.5 遗传算法 局部搜索算法 前面的搜索算法都是保留搜索路径的，到达目标的路径就是问题的解—然而许多问题中到达目标的路径是无关紧要的 与系统地搜索状态空间(保留各种路径)相对，不关心路径的搜索算法就是局部搜索算
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人工智能原理搜索技术（下）.ppt
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人工智能原理2章搜索技术下.pdf
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人工智能技术在智能搜索中的应用.pptx
人工智能技术在智能搜索中的应用汇报人：PPT可修改2024-01-21
引言智能搜索技术基础人工智能技术在智能搜索中的应用场景人工智能技术在智能搜索中的关键技术人工智能技术在智能搜索中的实践案例人工智能技术在智能搜索中的挑战与前景contents目录
引言01CATALOGUE
背景与意义互联网信息爆炸随着互联网的发展，海量信息不断涌现，如何高效、准确地获取所需信息成为亟待解决的问题。传统搜索引擎的局限性传统搜索引擎基于关键词匹配，难以理解用户真实意图，返回结果往往不够精准。人工智能技术的兴起近年来，人工智能技术在自然语言处理、机器学习等领域取得显著进展，为智能搜索提供了新的解决方案。
个性化
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《人工智能》第2章智能搜索技术.pptx
人工智能通识课第二章智能搜索技术
第二章智能搜索技术PART0202搜索的概念及表示启发式搜索技术盲目搜索技术010203
第一部分搜索的概念及表示
基本概念问题解解解解解解解解空间一搜索的概念及表示
八数码问题也称为九宫格问题，是将1～8数码放在一个3×3的方格盘上，余下一格为空白码。空白码可以与四周上下左右的数码进行交换（数码可以移动到空白码）。求解问题即找到一个数码的移动序列使得初始的无序数码转变成一个特殊的排列。八数码问题在8×8的国际象棋的棋盘上摆放8个国际象棋的皇后，使其不能发生互相攻击的现象，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或者同一斜线上。问有多少种摆放方式。八皇后问题给定
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(精)人工智能课件-搜索技术.ppt
搜索是人工智能中的一个基本问题，并与推理密切相关， 搜索策略的优劣，将直接影响到智能系统的性能与推理效率。 主要内容 状态空间的表示 搜索的基本概念 状态空间的搜索 状态空间的一般搜索过程 盲目搜索 启发式搜索 概述 问题求解 AI中每个研究领域都有其各自的特点和规律,但就求解问题的过程看,都可抽象为一个问题求解过程. 问题求解过程实际上是一个搜索,广义地说,它包含了全部计算机科学 1974年，Nilsson归纳出的AI研究的基本问题 知识的模型化和表示 常识性推理、演绎和问题解决 启发式搜索 人工智能系统和语言 本章讨论的表示主要包括: 状态空间表示 问题空间表示 搜索的
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人工智能-第3章搜索技术剖析.ppt
* 3.3.5迭代加深A*算法 由于A*算法把所有生成的节点保存在内存中，所以A*算法在耗尽计算时间之前一般早已经把空间耗尽了。 目前开发了一些新的算法，它们的目的是为了克服空间问题。 但一般不满足最优性或完备性，如迭代加深A*算法IDA*、简化内存受限A*算法SMA*等。 下面介绍IDA*算法。 * 迭代加深搜索算法，它以深度优先的方式在有限制的深度内搜索目标节点。 在每个深度上，该算法在每个深度上检查目标节点是否出现，如果出现则停止，否则深度加1继续搜索。 而A*算法是选择具有最小估价函数值的节点扩展。 * 迭代加深A* 搜索算法IDA*是上述两种算法的结合。 这里启发式函数用做深度
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人工智能与或图搜索.pptx
2.1 与或图(AND/OR Graph)的搜索;;n7;n5;在定义中假定AND/OR图不含回路，即是说， 图中不存在一个节点的后裔也是这个节点的祖先的情形。 不含回路保证了节点间具有部分序关系， 从而保证了下面定义的合理性。
设N是AND/OR图G的目标节点集合， 从图中任意一个节点n出发到N的一个解图是AND/OR图G的一个子图， 用G’表示， 递归定义如下：
如果n是N中的一个节点， 则G’只包括n.
如果n有一条从n出发的k连弧ai, 这个k连弧连接的儿子节点是{n1, n2, ..., nk}, 则解图G’由节点n, k连弧ai, 和由n1, n2, ..., nk出发的解图构成
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人工智能中的搜索问题.pptx
Searching Problems in AI;智能体的初始状态是确定的
智能体当前状态是否为目标状态是可以检测的
智能体的状态空间是离散的
智能体在每个状态可以采取的合法行动和相应后继状态是确定的
环境是静态的
路径的耗散函数是已知的
;几个典型的搜索问题;几个典型的搜索问题;几个典型的搜索问题;搜索问题的组成;搜索问题的求解;搜索问题的求解;搜索问题的求解;搜索问题的求解;搜索问题的求解;搜索问题的求解;搜索问题的求解;无信息的搜索策略;无信息的搜索策略;无信息的搜索策略;无信息的搜索策略;无信息的搜索策略;无信息的搜索策略;无信息的搜索策略;无信息的搜索策略;无信息的搜索策略;启发式搜
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人工智能-博弈树的搜索.ppt
对于棋盘残局中的╳来说，最好的选择，是将╳放在C的位置上，这时可以导致平局局面。 3.极小极大搜索过程 ?-?剪支法的引入 在极小极大法中，必须求出所有终端节点的评估值，当预先考虑的棋步比较多时，计算量会大大增加。为了提高搜索的效率，引入了通过对评估值的上下限进行估计，从而减少需进行评估的节点范围的?-?剪支法。 4. ?-?搜索过程 作为正方出现的MAX节点，假设它的MIN子节点有N个，那么当它的第一个MIN子节点的评估值为?时，则对于其它的子节点，如果有高过?的，就取那最高的值作为该MAX节点的评估值；如果没有，则该MAX节点的评估值为?。
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基于人工智能的搜索引擎技术研究.pdf
基于人工智能的搜索引擎技术研究--第1页
基于人工智能的搜索引擎技术研究
一、引言
随着互联网的快速发展，搜索引擎成为人们获取信息的主要途
径。然而，随着信息量的不断增加，传统的搜索引擎技术已经无
法满足人们的需求。为此，人工智能技术的应用对搜索引擎技术
提出了挑战和机遇。
二、人工智能技术在搜索引擎中的应用
1.自然语言处理技术
自然语言处理技术(NLP)是人工智能技术中的基础技术之一。
在搜索引擎中，NLP技术能够实现搜索引擎对搜索词(关键词)的语
义理解，从而使搜索结果更加准确和相关。例如，当用户在搜索
引擎中输入“巴黎酒店”，NLP技术能够理解这是用户想要搜索有
关巴黎的酒店相关信息。
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《人工智能习题amp;答案-第3章-搜索推理技术》.pdf
第三章 搜索推理技术
3-1 什么是图搜索过程?其中，重排OPEN 表意味着什么，重排的原则是什么?
图搜索的一般过程如下：
(1) 建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S)，把S放到未扩展节点表中 （OPEN表）中。
(2) 建立一个已扩展节点表 （CLOSED表），其初始为空表。
(3) LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。
(4) 选择OPEN表上的第一个节点，把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点为节
点n，它是CLOSED表中节点的编号
(5) 若n为一目标节点，则有解并成功退出。此解是追踪图G中沿着指
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人工智能及其应用_搜索推理技术修改.ppt
3.1 图搜索策略 图搜索策略可以看成一种在图中寻找路径的方法。初始节点和目标节点分别代表初始数据库和满足终止条件的数据库。求得把一个数据库变换为另一个数据库的规则序列问题就等价于求得图中的一条路径问题。 3.1 图搜索策略 图搜索(GRAPHSEARCH)的一般过程如下： (1) 建立一个只含有起始节点S的搜索图G，把S放到一个叫做OPEN的未扩展节点表中（简称OPEN表）。 (2) 建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表（简称CLOSED表），其初始为空表。 (3) LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。 (4) 选择OPEN表上的第一个节点，把它从OPEN表移出并
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人工智能技术在文献搜索中的应用研究.docx
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人工智能技术在文献搜索中的应用研究
一、引言
随着科学技术的飞速发展，知识更新速度不断加快，人类获取和处理信息的压力日益增大。特别是在科研领域，文献资料浩如烟海，研究人员在有限的时间内难以全面、高效地检索到所需信息。据统计，全球每年发表的学术论文数量已超过300万篇，而研究人员每天需要阅读的文献量也在不断增加。在这种背景下，如何快速、准确地找到高质量的文献资源成为科研工作的一大挑战。
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技术的兴起为文献搜索领域带来了新的变革。通过深度学习、自然语言处理、知识图谱等技术的应用，AI能够模拟人类智能，实现文献的自动检索、分
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人工智能基础03--搜索技术解读.ppt
与遗传算法比较 遗传算法是一种具有生成+检测 (generate and test)的迭代过程的搜索算法。从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。在某些情况下，这种退化现象还相当明显。另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。 3.6 免疫算法