第一章 搜索算法基础
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1.1 搜索算法概述
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- 搜索算法的定义与分类
- 搜索问题的形式化表示
- 搜索算法的性能评价指标
- 搜索算法的应用领域
1.2 问题空间与状态表示
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- 状态空间的定义与构建
- 状态转移与操作符
- 初始状态与目标状态
- 路径代价与启发式函数
第二章 无信息搜索策略
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2.1 广度优先搜索(BFS)
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- BFS算法原理与实现
- BFS的完备性与最优性分析
- BFS的时间与空间复杂度
- BFS的变体与应用实例
2.2 深度优先搜索(DFS)
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- DFS算法原理与实现
- DFS的递归与非递归实现
- DFS的完备性与效率分析
- DFS的优化策略
2.3 深度受限搜索
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- 深度限制的设置原则
- 迭代加深搜索(IDS)
- 深度受限搜索的性能分析
- 实际应用中的深度选择
2.4 双向搜索
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- 双向搜索的基本思想
- 双向BFS算法实现
- 双向搜索的收敛条件
- 双向搜索的效率优势
第三章 启发式搜索策略
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3.1 最佳优先搜索
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- 启发式函数的设计原则
- 贪心最佳优先搜索
- A*搜索算法原理
- 可采纳性与一致性分析
3.2 A*算法深入分析
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- A*算法的实现细节
- 启发式函数的选择标准
- A*算法的最优性证明
- A*算法的内存优化
3.3 其他启发式搜索算法
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- 迭代加深A*(IDA*)
- 简化内存A*(SMA*)
- 加权A*算法
- 实时A*算法
第四章 局部搜索算法
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4.1 爬山法
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- 爬山法的基本流程
- 最陡上升爬山法
- 随机重启爬山法
- 爬山法的局限性分析
4.2 模拟退火算法
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- 模拟退火的物理背景
- 温度调度策略
- 接受准则的设计
- 模拟退火的收敛性
4.3 遗传算法
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- 遗传算法的生物学基础
- 编码方式与适应度函数
- 选择、交叉与变异操作
- 遗传算法的参数调优
4.4 其他局部搜索方法
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- 束搜索(Beam Search)
- 禁忌搜索(Tabu Search)
- 粒子群优化算法
- 蚁群算法
第五章 约束满足问题搜索
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5.1 CSP问题建模
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- 变量、域与约束的定义
- 约束图与约束网络
- CSP问题的分类
- 现实中的CSP应用
5.2 回溯搜索算法
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- 回溯法的基本框架
- 变量选择策略
- 值选择策略
- 前向检查与约束传播
5.3 智能回溯与局部搜索
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- 冲突指导的回跳
- 最小冲突算法
- 弧一致性算法
- 路径一致性算法
第六章 对抗搜索
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6.1 博弈树搜索
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- 极大极小算法原理
- 博弈树的构建与遍历
- 终端状态的评估函数
- 剪枝优化技术
6.2 Alpha-Beta剪枝
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- Alpha-Beta剪枝原理
- 剪枝效率分析
- 移动排序优化
- 迭代加深在博弈中的应用
6.3 蒙特卡洛树搜索
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- MCTS的四阶段流程
- 选择策略与扩展策略
- 模拟策略与回传机制
- MCTS在复杂游戏中的应用
第七章 搜索算法的实际应用
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7.1 路径规划问题
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- 机器人路径规划
- 车辆导航系统
- 游戏AI中的路径搜索
- 多目标路径规划
7.2 组合优化问题
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- 旅行商问题(TSP)
- 调度问题
- 装箱问题
- 排课问题
7.3 人工智能应用
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第八章 搜索算法的优化与扩展
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8.1 并行搜索算法
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- 多线程搜索
- 分布式搜索
- GPU加速搜索
- 并行搜索的负载均衡
8.2 内存优化技术
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- 状态压缩技术
- 外部存储搜索
- 增量式搜索
- 模式数据库
8.3 实时搜索算法
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- 实时A*算法
- 随时算法
- 近似搜索
- 搜索与执行的权衡
8.4 搜索算法的未来发展
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- 机器学习与搜索结合
- 量子搜索算法
- 自适应搜索策略
- 多目标搜索优化