2018.3.23
很多現實生活中的最優化問題目標與路徑是不相關的，諸如布局問題、八皇后問題。
區域性搜尋演算法對於解決純粹的最優化問題十分有效，根據目標函式找到全域性最優狀態。
即代價的全域性最小值，目標函式的全域性最大值。
定義：不斷向值增大的方向移動，直到到達區域性最優
也被稱為貪婪區域性搜尋，貪婪演算法很容易改善乙個壞的狀態，但卻經常陷入區域性最優無法跳出。
區域性極大值：比每個相鄰的節點都高，但比全域性最大要小。
山脊：一系列區域性極大值
高原：一塊平坦的區域性極大值
側向移動：允許連續側向移動
首選爬山法：用隨機爬山法直到生成了乙個優於當前節點的後繼
隨機重啟爬山法：隨機生成初始狀態來引導爬山法，直到找到目標。
結合了爬山法與隨機行走，開始是使勁晃動，慢慢降低搖晃的強度。
在開始時隨機移動，如果該移動使情況改善，該移動被接受；否則以後乙個小於1的概率接受該移動，這個概率呈指數級下降。
記錄k個狀態，從k個隨機生成的狀態開始，k個狀態的全部後繼均被生成，如果其中乙個是目標狀態則停止，否則從全部後繼中選取k個最佳的後繼重複這個過程。
種群按照適應度函式進行配對，通過雜交產生後代，通過基因突變進行變異。
人工智慧 一種現代方法 第1章 緒論
人工智慧 ai artificial intelligence is the science of machines that think humanly 認知建模 think rationally 思維法則 act humanly 圖靈測試 act rationally 理性agent 上面這個定...
人工智慧 一種現代的方法 第2章 智慧型Agent
agent的本質，完美性，環境多樣性，分類 環境agent感知序列 該agent所接收到的是所有輸入資料的完整歷史。agent函式 描述agent行為，將任意給定感知序列對映為行動 agent程式 人造agent函式的實現。理性的概念 理性對每個可能的感知序列，根據已有的感知序列提供的證據和agen...
人工智慧 一種現代方法的總結
這本由stuart 和 peter 寫的ai經典入門之作，洋洋灑灑的有1千多頁，被我用一年的業餘時間終於看完了。有何收穫？很難用一兩句話說清，好在都記錄在筆記本上。整本書的結構是先介紹搜尋演算法，搜尋可以用於找出從初始狀態到目標狀態的一系列動作變化。在第二部分主要介紹邏輯，基於邏輯的機械人也稱為以知...