人工智能的搜索算法p 在智能过程中，搜索是不可避免的 Nilssonp 一个物理符号系统解决任何智能问题的充分和必要条件 Newell搜索法简介p 搜索法是人工智能中问题求解的基本方法p 可大致分为有信息搜索和无信息搜索p 约束满足问题和博弈问题的求解均可表述为搜索过程p Agent 的学习过程亦可表述为搜索过程p 搜索法的本质是在状态空间中从问题的初始状态搜索到通向目标状态的路径搜索法简介p 当前的智能计算方法本质上也是搜索方法，如神经网络、遗传算法、蚁群算法等p 搜索法的设计主要考虑解路径的耗散值以及搜索过程中的耗散值耗费最低化算法性能的评价p 评价算法性能的四个方面： 完备性：有解时能保证找到解（可判定问题） 最优性：能否找到最优解 时间复杂度 空间复杂度搜索算法的评价p 搜索法要处理的是状态空间图p 在人工智能领域，状态空间图是由初始状态和后继函数隐含表示的（与通常的计算机图搜索算法不同）p 搜索算法可从以下三个方面评价： b: 分支因子 d: 最浅目标节点的深度 m: 状态空间中最大路径长度（考虑耗散）问题的形式化p 搜索法首先要对问题进行形式化描述p 问题通常可形式化定义为
