搜尋方式：
盲目搜尋：深度優先搜尋；寬度優先搜尋
啟發式搜尋：a*演算法
ps：本處選用4*4網格，放置4個皇后，使每個皇后橫、豎、斜都不在一條直線。採用深度
操作步驟：
（）——（（1,1））;
（（1,1））——（（1,1）（2,3））；
（（1,1）（2,3））——（（1,1））；
（（1,1））——（（1,1）（2,4））；
（（1,1）（2,4））——（（1,1）（2,4）（3,2））；
（（1,1）（2,4）（3,2））——（（1,1）（2,4））；
（（1,1）（2,4））——（（1,1））；
（（1,1））——（）；
（）——（（1,2））；
（（1,2））——（（1,2）（2,4））；
（（1,2）（2,4））——（（1,2）（2,4）（3,1））；
（（1,2）（2,4）（3,1））——（（1,2）（2,4）（3,1）（4,3））；
以上基於遞迴和回溯
偽**：
depth - first - search(data)
1. if term(data) return nil;
2. if deadend(data) return fail;
4. loop: if null(ruleturn) fail
5. r := first(rules)
6. rules := tail(rules);
7. rdata := gen(r, data);
8. path := depth-first-search(rdata);
9. if path = fail go loop;
10. return cons(r, path);
人工智慧 有資訊搜尋2
一 區域性剪枝搜尋 由k個隨機生成的狀態開始，每一步都生成全部k的狀態的所有後繼狀態，如果其中有乙個是目標狀態，演算法就停止，否則從整個後繼列表中選擇k個最佳的後繼 二 連續空間的區域性搜尋 將每個狀態的鄰接狀態離散化，向不同的方向移動乙個固定的量 或者隨機生成長度為 的向量 或者用乙個很小的常數乘...
人工智慧 搜尋概述
人工智慧所研究的物件大多是屬於結構不良或非結構化的問題。對於這些問題，一般很難獲得其全部資訊，更沒有現成的演算法可供求解使用。因此，只能依靠經驗，利用已有知識逐步摸索求解。這種根據問題的實際情況，不斷尋求可用知識，從而構建一條代價最小的推理路線，使問題得以解決的過程稱為搜尋。根據搜尋過程中是否使用啟...
人工智慧 2 智慧型體
理性智慧型體 任務環境 智慧型體的結構 智慧型體的類別 亞符號ai 反邏輯 聯結主義ai 機器智慧型體 機械人 軟體智慧型體 軟體機械人 抽象智慧型體 各種定義 正確的行為 理性的動作 理性的 探索 學習 自主 理性的動作，對給定的感知序列，能使期待的效能指標最大化 理性的概念 example pe...