导图社区 搜索算法
现阶段一般有枚举算法、深度优先搜索、广度优先搜索、A*算法、回溯算法、蒙特卡洛树搜索、散列函数等算法。在大规模实验环境中,通常通过在搜索前,根据条件降低搜索规模;根据问题的约束条件进行剪枝;利用搜索过程中的中间解,避免重复计算这几种方法进行优化。
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搜索算法
盲目搜索
状态空间图
特定问题的解将对应状态空间图中一条路径——最短最优解
回溯算法
走不通就掉头
贪婪算法
一个问题分成几个步骤进行操作
行驶的距离,消耗的成本,流逝的时间
旅行销售员问题
给个n点,有且仅有一次经过每个点
深度优先搜索
每次搜索方法做选择时,选择最左(右)分支,没有分支后回溯寻找父节点
广度优先搜索
从左到右,逐层访问节点
迭代加深搜索
预先设定搜索深度,超过这个值换分支搜索
知情搜索
启发法
解决问题的经验法则
爬山法
使用最大化(最小化)测度,无法判断是否在正确路径上。接近目标状态但无法达到
最陡爬坡法
知道能够接近目标状态,能够在给定状态下做出决策,且从多个选项中做出最好的决定
最佳优先搜索
为了达到目标节点,做出探索哪个节点和多少个节点的决定
分支定界法—找到最佳解
为了找到最优路径,将继续生成部分路径,直到每条路径代价大于或等于所找到的路劲代价
A*算法
F=G+H G:到达当前节点耗费 H:从当前节点到目标节点的耗费估计
h必须小于等于实际的从当前节点到达目标节点的最小耗费h F必须保持单调递增
收到自然启发的搜索
遗传规划
进化论,模拟进化过程随机搜索最优解
蚂蚁聚集地优化
共识主动性,模拟昆虫聚集地求解困难组合问题,并执行有用的数据聚类程序
模拟退火
物理中固体退火原理
粒子群
鸟类捕食,个体对信息共享使整个群体运动,在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程
禁忌搜索
社会习俗,解决调度问题