搜索算法-搜索的优化

一些搜索的优化方法：

1.爬山法

2.Best-First法

3.分支界限法

爬山法：

1.在深度优先搜索过程中，我们经常遇到多个节点可以拓展的情况，首先拓展哪个就需要一种方法；

2.爬山策略使用贪心法确定搜索的方向，是优化的深度优先搜索策略

3.爬山搜索使用启发式测度来排序节点拓展的顺序，也就是说要有测度函数，在8-puzzle问题中测度函数是结点中处于错误位置的方块数。

算法：

1.构造由根节点组成的栈S；

2.if 栈顶是目标结点 then 停止；

3.S栈顶出栈，并且S的子节点按照启发测度由大到小的顺序入栈；

4.if S空，then 结束，else goto 2;

Best-First法：

1.结合深度优先和广度优先的优点

2.根据一个评价函数，在目前产生的所有节点中选择具有最小评价函数的节点进行扩展。

3.具有全局优化观念，而爬山策略仅具有局部优化观念

算法：

1.使用评价函数构造一个堆H,首先构造由根组成的单元素堆；

2.if H的根r是目标节点 then停止；

3.从H中删除r,把r的子节点插入H；

4.if H空 then 失败，else goto 2；

分支界限法：

1.上述方法很难用于求解优化问题

2.可以有效求解组合优化问题

3.发现优化解的一个界限

4.缩小解空间，提高求解的效率

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