Heuristique, stratégies de recherche intelligente pour la résolution de problèmes par ordinateur pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Cépaduès

作者:Judea Pearl

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1990-01-01

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9782854281866

丛书系列:

图书标签:

• 启发式搜索
• 人工智能
• 问题求解
• 计算机科学
• 算法
• 策略
• 智能系统
• 优化
• 搜索技术
• 知识工程

《智能搜索策略：计算机问题求解的智慧之光》 在这个信息爆炸、问题层出不穷的时代，计算机科学的每一次飞跃，都离不开对复杂问题的深刻洞察和高效求解。而“搜索”——一个看似简单却又包罗万象的概念，正是驱动计算机解决无数挑战的核心驱动力。它如同在茫茫知识海洋中寻宝，又似在错综复杂的迷宫中寻找出路。然而，传统的、蛮力的搜索方式，面对日益增长的问题规模和复杂度，往往显得力不从心，耗时耗力，甚至徒劳无功。 正是在这样的背景下，《智能搜索策略：计算机问题求解的智慧之光》应运而生。本书并非一本单纯的技术手册，而是一次对计算机问题求解过程中“思考”模式的深度探索，一次对“如何更聪明地寻找答案”的系统性梳理。它旨在揭示那些能够引导计算机在海量可能性中高效定位最优解、甚至找到可行解的“智慧之光”——即各种精妙的启发式搜索（Heuristique）和智能搜索策略（stratégies de recherche intelligente）。 本书的基石，在于对“启发式”这一核心概念的深入剖析。启发式，并非一套僵化的算法，而是一种基于经验、直觉和对问题特性的深刻理解而产生的“经验法则”或“捷径”。它允许我们在不穷尽所有可能性的前提下，通过一系列有指导性的、更具方向性的步骤，快速逼近问题的最优解或一个足够好的解。想象一下，你在一个陌生的城市里寻找一家餐厅，你不会漫无目的地随机行走，而是会观察人流、留意招牌、询问当地人，这些都是你脑海中启发式的应用。在计算机科学领域，启发式的作用同样不可小觑。它能够极大地减少搜索空间，避免不必要的计算，从而将原本不可能解决的问题变得触手可及。 本书将从多个维度，层层递进地展现启发式搜索的魅力与威力。 第一部分：搜索的基石与挑战 在深入探讨智能策略之前，我们首先会回顾搜索问题的本质。我们将从离散数学、图论等基础知识出发，定义搜索空间、状态空间、目标状态等核心概念。在此基础上，我们将分析传统搜索算法的局限性，例如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在面对大规模问题时可能遇到的“状态爆炸”和“路径冗余”问题。通过生动的案例和严谨的数学推导，本书将清晰地勾勒出为何我们需要更智能的搜索方法。 第二部分：启发式方法的核心思想与设计 这一部分将是本书的重中之重。我们将详细阐述启发式函数的构造原理。一个好的启发式函数，能够准确地估计从当前状态到达目标状态的“成本”或“距离”，从而为搜索算法提供有效的指引。我们将探讨不同类型的问题所适用的启发式设计方法，例如： 几何启发式： 在寻路问题中，曼哈顿距离、欧几里得距离等。 模式识别启发式： 在拼图类问题中，计算已错位图块的数量。 全局信息启发式： 综合考虑当前状态与目标状态的整体差异。 领域特定启发式： 针对特定问题领域（如国际象棋、机器人路径规划）设计的专业启发式。 本书将重点介绍几种经典的启发式搜索算法，并对其工作原理、优缺点进行详尽分析： A 搜索算法： 作为启发式搜索的“皇冠上的明珠”，A 算法结合了Dijkstra算法的最优性保证和启发式函数的效率优势。我们将深入探讨其核心公式 $f(n) = g(n) + h(n)$ 的含义，以及启发式函数 $h(n)$ 的“可采纳性”（admissibility）和“单调性”（monotonicity）等关键性质对其性能的影响。我们将通过图解和实际代码片段，让读者深刻理解A 算法是如何在“探索”和“利用”之间取得精妙平衡的。 贪婪最佳优先搜索（Greedy Best-First Search）： 专注于利用启发式信息，以最快的速度逼近目标。我们将分析其在某些情况下的效率，但也指出其可能陷入局部最优的风险。 Dijkstra算法的启发式扩展： 在无启发式信息或者启发式信息不可靠的情况下，Dijkstra算法仍是重要的基石。本书将探讨如何在Dijkstra算法的基础上，引入启发式来加速搜索进程。 第三部分：高级智能搜索策略 除了基于启发式函数的经典算法，本书还将拓展至更广泛的智能搜索领域，介绍一些应对更复杂、更大规模问题的先进策略： 迭代加深搜索（Iterative Deepening Search - IDS）： 结合了深度优先搜索的空间效率和广度优先搜索的完备性。我们将分析其如何通过多次限定深度的深度优先搜索，逐步扩大搜索范围，最终找到最优解。 受限搜索算法： 例如IDA（Iterative Deepening A），它是A算法在内存受限环境下的有效替代方案。 局部搜索算法： 针对那些难以构建完整状态空间或目标函数的复杂问题，局部搜索算法提供了一种“从当前解出发，向相邻解探索”的策略。我们将介绍模拟退火（Simulated Annealing）、爬山法（Hill Climbing）以及变邻域搜索（Variable Neighborhood Search - VNS）等算法，它们在组合优化、机器学习等领域有着广泛应用。 元启发式（Metaheuristics）： 当领域特定的启发式难以设计或效果不佳时，元启发式算法提供了一种通用的、框架式的搜索框架。我们将深入探讨： 遗传算法（Genetic Algorithms - GA）： 模拟自然选择和基因遗传过程，通过种群的进化来寻找最优解。 粒子群优化（Particle Swarm Optimization - PSO）： 模拟鸟群捕食行为，通过粒子间的协作来搜索最优解。 蚁群优化（Ant Colony Optimization - ACO）： 借鉴蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素的行为，用于解决路径规划等问题。 禁忌搜索（Tabu Search）： 通过维护一个“禁忌列表”来避免重复搜索，以跳出局部最优。 我们将详细解析这些元启发式算法的设计思想、核心算子以及适用场景，并提供相应的案例分析。 第四部分：启发式搜索在实际问题中的应用 为了让读者更直观地理解启发式搜索的强大能力，本书将精选一系列典型且具有代表性的实际应用场景，进行深度剖析： 游戏AI： 如何让计算机在国际象棋、围棋等复杂博弈游戏中达到甚至超越人类顶尖水平，启发式搜索扮演着至关重要的角色。 机器人路径规划： 在动态、未知环境中，机器人如何安全高效地规划最优路径，避免障碍物。 资源分配与调度： 在有限资源下，如何最优地分配任务，实现最大化效益或最小化成本。 自动规划（Automated Planning）： 在人工智能领域，如何让计算机自主地制定一系列行动以达成某个目标。 机器学习中的模型优化： 很多机器学习算法的训练过程，本质上也是一个在参数空间中搜索最优解的过程。 通过这些案例，读者将看到枯燥的算法理论如何转化为解决实际问题的利器，体会到智能搜索在推动科技进步中的关键作用。 第五部分：未来展望与挑战 本书的最后一章，将放眼未来，探讨启发式搜索领域的新兴趋势和未解决的挑战。我们将讨论： 机器学习与启发式搜索的融合： 如何利用深度学习等技术来自动发现或学习更优的启发式函数。 分布式与并行启发式搜索： 如何在多核处理器和分布式计算环境中，高效地并行化启发式搜索算法。 不确定性与动态环境下的搜索： 如何应对信息不完整、环境不断变化带来的搜索难题。 可解释性与可信赖的搜索： 如何让搜索算法的行为更加透明，便于理解和验证。 《智能搜索策略：计算机问题求解的智慧之光》不仅仅是一本关于算法的书，它更是一种解决问题的思维方式的启蒙。它将带领读者走进一个充满智慧与创造力的领域，理解计算机如何“思考”，如何“学习”，以及如何以最优雅、最高效的方式解决我们面临的各种复杂挑战。无论你是计算机科学的学生、研究者，还是对人工智能和问题求解充满好奇的从业者，本书都将为你提供宝贵的知识和深刻的启发，点亮你通往智能计算之路的智慧之光。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆