4.1 區域性搜尋演算法和最優化問題
1）區域性搜尋演算法：
a）從單個當前結點（而不是多條路徑）出發，通常只移動到它的鄰近狀態，一般情況下不儲存搜尋路徑；
b）優點：它們只用很少的記憶體（通常為常數）；它們經常能在系統演算法不是用的很大或無限的（連續的）狀態空間中找到合理的解；
2）爬山法：
a）概念：簡單的迴圈過程，不斷向值增加的方向持續移動（登高），到達乙個「峰頂」（區域性極大值）時終止；
b）變形：隨機爬山法（隨機選擇上山移動的下一步，收斂慢一點但在某些狀態空間的地形圖能找到更好的解）；首選爬山法（隨機生成後繼結點知道生成乙個優於當前結點的後繼，在後繼結點很多的時候適用）；隨機重啟爬山法（如果一開始沒成功就重新開始搜尋，通過隨機生成初始狀態引導爬山法搜尋，直到找到目標）。
3）模擬退火演算法：
a）概念：把爬山法和隨機行走以某種方式結合，同時得到效率和完備性的想法是合理的；
4）區域性束搜尋：
a）概念：從k個隨機生成的狀態開始，每一步全部k個狀態的所有後繼狀態全部被生成，如果其中有乙個是目標狀態，則演算法停止，否則，它從整個後續列表中選擇k個最佳的後繼，重複這個過程；
b）變形：隨機束搜尋（不是從候選後繼集合中選擇最好的k個後繼狀態，而是隨機選擇k個後繼狀態）；
5）遺傳演算法：
a）概念：種群；個體；適應度函式；雜交；變異；
4.3 使用不確定動作的搜尋
與或搜尋樹：或結點（在確定性環境中，分支由agent在每個狀態下的選擇形成）；與結點（在不確定環境中，分支由環境選擇每個行動的後果形成）；
4.4 使用部分可觀察資訊的搜尋
信念狀態：整個信念狀態空間包含物理狀態的每個可能集合。
1） 無觀察資訊的搜尋
2） 部分觀察資訊的搜尋：乙個信念狀態到另乙個信念狀態的特定行動分為三個階段：**階段、觀察**階段、更新階段；
人工智慧第四章
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集體智慧型程式設計 第四章 搜尋與查詢
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