当前课程知识点:智能控制 > 第二章 专家控制专题 > 2.1基于搜索的问题求解 > 2.1.2 算法1 随机搜索
下面我们开始介绍一些典型的搜索算法
那么首先最简单的搜索算法叫做随机搜索
随机搜索 它的步骤就是这样
首先 第一步 设初始节点为n
第二步 如果节点n就是目标节点
那么求解成功搜索就完了
第三步
如果当前节点n不是目标节点
那么就要对它进行扩展
扩展节点n得到子节点的集合
第四步
从所有的子节点中
随机地选择一个节点称为n′
这样的话 第五步是
设n′为新的n返回到前面的第三步进行循环
这样的话每次都是从子节点中随机选择一个子节点
进行搜索
这叫做随机搜索
我们看这样一个例子
我们从初始节点00到目标节点22
如果按照这个算法进行搜索
一定能找到目标节点吗
我们看一下
从00开始
找它的子节点就是01
01的子节点呢 它有可能有几个子节点呢
有三个对吧
第一 02
第二 11
第三 00
那么在下一次子节点的搜索过程中
它有可能还回到选择00
00的子节点中
他就一个就是01
他可能还选择01
那么采用这种算法随机搜索算法
它就有可能陷入这样一个局部循环
盲目扩展
可能会陷入死循环
一直在00和01之间进行循环
陷入这个死胡同
这样的话
这种随机搜索算法
不一定能够找到目标节点
大家想一想 怎么样解决这个问题呢
要解决这个问题的关键在于
00搜索到下一步01的时候
它有三个子节点
就是00 11 02
我们如果能够通过某种办法
让它不走回头路
下一步不要再搜索00
而是在02和11之间进行搜索
就可以防止这种盲目扩展的行为
避免陷入死循环
办法是什么呢
解决这个问题的思路就是引入CLOSED表
什么叫CLOSED表呢
就是所有曾经搜索过的节点
我们不要再搜索了
把它做个标记
也就是不走回头路
-开篇
--开篇
-1.1课程考试方式
-1.2 数据、信息、知识与智能
-1.3传统控制面临的挑战
-1.4 控制科学发展过程
-1.5 智能控制的多元论
--1.5
-1.6 控制策略的渗透与融合
--1.6
-1.7 智能控制与传统控制的联系与区别
--1.7
-1.8 智能控制的类型之分级递阶智能控制系统
--1.8
-1.9 智能控制的类型之专家控制系统
--1.9
-1.10 智能控制的类型之模糊控制系统
--1.10
-1.11 智能控制的类型之神经网络控制系统,智能控制的类型之基于规则的仿人智能控制系统,集成智能控制系统,组合智能控制
--1.11
-1.12智能控制系统的类型之基于规则的仿人智能控制系统,集成智能控制系统,组合智能控制
--1.12
-1.13本章小结
--1.13
-第一章测试
-2.1基于搜索的问题求解
-- 2.1.7 均一代价搜索
-- 2.1.10 A星算法
-2.2 专家系统简介
- 2.3 专家PID
-第二章测试
-3.1 模糊控制概述
-3.2 模糊集合
-3.3 隶属函数
--3.3隶属函数.
-3.4 模糊关系及其运算
-第三章测试
- 4.1 模糊自适应整定PID控制原理
-4.2 基于FF的模糊PID控制试验验证
-第四章测试
- 5.1 神经网络简介
- 5.2 神经网络的发展简史
-5.3 神经网络的基本概念
- 5.4 神经网络的分类
-5.5 神经网络的学习算法、基本特征和研究领域
-第五章测试
-6.1 感知器
--6.1.2.1 感知器应用实例分析(实现逻辑运算与或非)
- 6.2 BP神经网络
--6.2.2.1 BP神经网络应用实例分析之一:逻辑运算异或实现
--6.2.2.2 BP神经网络应用实例分析之二:非线性函数拟合
-第六章测试
- 7.1 什么是遗传算法
-7.2 遗传算法的特点
-7.3 遗传算法的基本操作之复制
-7.4 遗传算法的基本操作之交叉与变异
-第七章测试
-8.1 遗传编程工作原理
-8.2 遗传编程基本操作之复制
-8.3 遗传编程基本操作之交换和突变
- 8.4 遗传编程的工作步骤及实例分析
-第八章测试
-期末测试