最近老牛(BOSS)

喊来了个西班牙的教授Evan,上了几节AI的课。感觉讲的不错,就做个简要记录。
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数据结构:
决策树呗
根节点为初始状态;某一节点的子节点为符合移动规则移动后产生的状态。
对应此数据源结构的目标:
找到一个节点,其对应的状态就是
123
8_4
765
有了数据结构,那么开始考虑算法:
引用

广度优先;

深读优先;

iterative deepening;

algorithm A

iterative deepening A*。
A 广度优先:
每次expand树的时候,总是先横向扩展,直到横向扩展结束,才开始向下扩展。
可以确定的是,假如每条路径的cost都相同,那么肯定能找到最优路径。
耗费内存。
B 深度优先:
每次expand树的时候,总是先竖向扩展,直到竖向扩展结束(需设定阈值即层数),才开始横向扩展。
无法保证能找到最优路径。
少量耗费内存。只需保存需设定阈值的个数的节点。
需设定阈值。
C iterative deepening
结合了广度优先和深度优先。
创建树,撤销树,创建树,撤销树……
第n次创建树,使用阈值n,采用深度优先的方式创建。
for instance:
第一次创建仅root。
第二次,root,child11;root,child12;……root,child1x。
第三次,…………
…………………………
第n次,root,child11,child21……childn1;root,child11,child21……childn2;……
假如每条路径的cost都相同,那么肯定能找到最优路径。
量耗费内存。
D algorithm A
想法:每次在选择优先查看和扩展的节点时,采取某一策略来抉择。
定义g(n)为从root到节点n的代价。h(n)从节点n到目标节点的
估计代价。 f(n)=g(n)+h(n)。algorithm A就是根据f(n)选取下次查看和扩展的节点(取最小)。
当h(n)<h*(n)时,那么肯定能找到最优路径。h*(n)从节点n到目标节点的真实代价。
E iterative deepening A*
在iterative deepening的基础上加入cut-off函数。
使用cut-off函数决定深度优先,深到什么程度。
for instance:
step0:root。计算f(root),为下一次的截断值cut-off。
step1:root开始使用深度优先扩展,每一次的深度扩展都扩展到f(parent(n))<=cut-off。使用这种方式构建树。min(f(leaf))为下一次的截断值cut-off。
…………
ok,差不多就这些了~~
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