人工智能 搜索策略

资 源 简 介

人工智能 搜索策略

详 情 说 明

在人工智能领域，搜索策略是解决问题和制定决策的核心技术之一。搜索策略通过系统性地探索可能的状态空间来寻找最优或可行的解决方案，广泛应用于路径规划、游戏AI、自动化推理等场景。

搜索策略主要分为两大类：无信息搜索和启发式搜索。无信息搜索（如广度优先搜索、深度优先搜索）不利用问题领域的具体知识，而启发式搜索（如A*算法）则利用启发式函数来估计目标距离，从而更高效地导向目标节点。

现代人工智能系统常结合多种搜索策略。例如，在游戏AI中可能组合使用蒙特卡洛树搜索与深度学习；在机器人路径规划中常采用改进的A*算法。搜索策略的选择直接影响系统的性能和效率，需要根据问题的具体特性来决定。