人工智能一般搜索算法原理(PPT 153页)

主要内容
第三章 一般搜索原理
盲目搜索
一些基本概念
一些基本概念（续1）
一般的图搜索算法（GRAPHSEARCH）
一般的图搜索算法（续）
深度优先搜索
深度优先搜索算法
深度优先搜索的性质
宽度优先搜索
宽度优先搜索的性质
等代价搜索
等代价搜索算法
启发式图搜索
希望：
基本思想
1，启发式搜索算法A（A算法）
符号的意义
A算法
A算法（续）
一个A算法的例子
h计算举例
最佳图搜索算法A*（A*算法）
A*条件举例
A*算法的性质
A*算法的性质（续1）
A*算法的性质（续2）
A*算法的性质（续3）
A*算法的性质（续4）
A*算法的性质（续5）
A*算法的性质（续6）
A*算法的性质（续7）
A*算法的改进
出现多次扩展节点的原因
解决的途径
改进的条件
对h加以限制
h单调的性质
h单调的性质（续）
h单调的例子
对算法加以改进
改进的出发点
修正过程A
例子：传教士与野人问题
4.5 AO*算法
算法的两个阶段
具体步骤
AO*算法举例
归结原理
概述
命题逻辑的归结法
子句形
子句形( Skolem 标准形)
Herbrand定理
Herbrand定理（H域）
H域举例
原子集举例
Herbrand定理（H解释）
H解释-举例
Herbrand定理（语义树）
语义树-举例
封闭语义树-举例
Herbrand定理（结论）
归结过程的控制策略
归结过程的控制策略(盲目归结)
谓词逻辑的归结方法
归结举例
例题得归结树
归结反演求解-提取回答的过程
归结反演求解-举例
归结反演求解-基于归结的问答系统
例：猴子摘香蕉问题
问题的表示
问题的子句集
例子
例子
归结方法小结

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