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 >  2.1.3 算法2 引入CLOSED表.

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2.1.3 算法2 引入CLOSED表.在线视频

下一节:2.1.4 算法3 引入OPEN表.

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2.1.3 算法2 引入CLOSED表.课程教案、知识点、字幕

那么来看一下第二个算法

在随机搜索基础上

引入CLOSED表

这是算法二

它的步骤是这样的

第一步 设初始节点为n

第二步 如果节点n为目标节点

那么求解成功

第三步

如果节点n不是目标节点

那么就要扩展节点n

得到子节点的集合

并将n放到CLOSED表里面

做个标记

也就是说我下次扩展的时候

我不要再搜索节点n

避免陷入死循环

第四步

从当前节点n的所有子节点中

选择一个未包含在CLOSED表中的结点

不走回头路

设为n′

那么如果不存在这样的节点

那么求解就失败了

第五步

设n′为新的N并返回到第三步进行循环

那么算法二

考虑了CLOSED表

不走回头路

它一定能够停止吗

如果搜索图是有限的

这是第一个问题

第二个问题

算法二一定能找到目标节点吗

我们看一下

从00出发到01之后

它就不会往00再搜索了

因为有CLOSED表

我做了标记

已经搜索过的节点不再搜索

那么在01这个位置

下一步就要搜索谁呢

02和11

如果一不小心搜索到02的

他会发现无路可走了

没有子节点了

这样的话它就有可能陷入这样一个死角

无法退出来

所以算法二

如果搜索图是有限的

也就是节点数是有限的

我不走回头路

那么算法一定会停止

但是如果到了(0，2)点的位置

它找不到子节点的

没有子节点

它就有可能陷入这样的死角

无法退出

所以它不一定能找到目标节点

怎么解决这个问题呢

我们发现 解决问题的办法就是

我们当从(0,1)搜索到(0,2)的时候

我们不要忘记了我们还有哪个节点没有搜索

（1,1）没有搜索

怎么办

类比一下

刚才引入CLOSED表是

把所有已经搜索过的节点做个标记放在CLOSED表中

现在是我们把所有还未搜索的节点都要搜一搜

也做个标记

放在哪里呢放入OPEN表

所以解决这个问题的思路就是引入OPEN表

将所有未曾搜索过的节点要搜一搜

智能控制课程列表：

第一章 智能控制课程概论

-开篇

--开篇

-1.1课程考试方式

--1.1课程考试方式

-1.2 数据、信息、知识与智能

--1.2 数据、信息、知识与智能

-1.3传统控制面临的挑战

--1.3 传统控制面临的挑战.

-1.4 控制科学发展过程

--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

第二章 专家控制专题

-2.1基于搜索的问题求解

--2.1.1 搜索与人工智能的关系

--2.1.2 算法1 随机搜索

--2.1.3 算法2 引入CLOSED表.

--2.1.4 算法3 引入OPEN表.

--2.1.5 纵向搜索算法（深度优先搜索）

--2.1.6 横向搜索算法（广度优先搜索）

-- 2.1.7 均一代价搜索

--2.1.8 启发式搜索

--2.1.9 登山法和最佳优先搜索.

-- 2.1.10 A星算法

-- 2.1.11 八数码魔方实例分析

-2.2 专家系统简介

--2.2.1 专家系统简介（上）

--2.2.2 专家系统简介（下）

- 2.3 专家PID

--2.3.1 专家PID (上）

--2.3.2 专家PID (下）

-第二章测试

第三章 模糊控制的理论基础

-3.1 模糊控制概述

--3.1.1 模糊控制概述

-3.2 模糊集合

--3.2.1 模糊集合（上）

--3.2.2 模糊集合（中）

--3.2.3 模糊集合（下）

-3.3 隶属函数

--3.3隶属函数.

-3.4 模糊关系及其运算

--3.4模糊关系及其运算

-第三章测试

第四章 模糊控制

- 4.1 模糊自适应整定PID控制原理

--4.1.1 模糊自适应整定PID控制原理(上)

--4.1.2 模糊自适应整定PID控制原理(下)

-4.2 基于FF的模糊PID控制试验验证

-- 4.2.1 基于FF的模糊PID控制试验验证(上)

-- 4.2.2 基于FF的模糊PID控制试验验证(下)

-第四章测试

第五章 神经网络的理论基础

- 5.1 神经网络简介

--5.1 神经网络简介

- 5.2 神经网络的发展简史

--5.2 神经网络的发展简史

-5.3 神经网络的基本概念

--5.3 神经网络的基本概念

- 5.4 神经网络的分类

--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

--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

第六章 典型神经网络

-6.1 感知器

--6.1.1 感知器的数学模型.

--6.1.2.1 感知器应用实例分析(实现逻辑运算与或非)

--6.1.2.2 感知器应用实例分析(实现逻辑运算异或)

- 6.2 BP神经网络

--6.2.1.1 BP神经网络简介(上)

--6.2.1.2 BP神经网络简介(中)

--6.2.1.3 BP神经网络简介(下)

--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

第七章 遗传算法及其应用

- 7.1 什么是遗传算法

--7.1 什么是遗传算法

-7.2 遗传算法的特点

--7.2 遗传算法的特点

-7.3 遗传算法的基本操作之复制

--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

--7.4 遗传算法的基本操作之交叉与变异

-第七章测试

第八章 遗传编程

-8.1 遗传编程工作原理

--8.1 遗传编程工作原理

-8.2 遗传编程基本操作之复制

--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

--8.3 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

-- 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

-期末测试

2.1.3 算法2 引入CLOSED表.笔记与讨论

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