启发式搜索 启发( heuristic)是关于发现和发明规则及方法的研究。在状态空间搜索中, 启发式被定义成一系列规则, 它从状态空间中选择最有希望到达问题解的路径。 人工智能问题求解者在两种基本情况下运用启发式策略: 1.一个问题由于在问题陈述和数据获取方面固有的模糊性可能使它没有一个确定的解。医疗诊断即是一例。所给出的一系列症状可能有多个原因; 医生运用启发搜索来选择最有可能的论断并依此产生治疗的计划。视觉问题又是一例。看到的景物经常是模糊的, 各个物体在其连接、范围和方向上可以有多个解释。光所造成的幻觉加大了这些模糊性, 视觉系统可运用启发式策略选择一给定景象的最有可能解释。 2.一个问题可能有确定解, 但是求解过程中的计算机代价令人难以接受。在很多问题(如国际象棋)中, 状态空间的增长特别快, 可能的状态数随着搜索的深度呈指数级增长、分解。在这种情况下, 穷尽式搜索策略, 诸如深度优先或广度优先搜索,在一个给定的较实际的时空内很可能得不到最终的解。 启发式策略通过指导搜索向最有希望的方向前进降低了复杂性。通过仔细考虑, 删除某些状态及其延
