人工智能前沿丛书:秘境寻优——人工智能中的搜索方法

**章 概 述……………………………………………………………… 1 1.1 搜索和优化的背景 ………………………………………… 2 1.2 什么是搜索和优化 ………………………………………… 3 1.3 搜索和优化有哪些类别 …………………………………… 5 1.4 搜索和优化的发展简史 …………………………………… 7 1.5 小 结 ……………………………………………………… 7 第二章 线性规划…………………………………………………………… 9 2.1 线性规划简史 ………………………………………………10 2.2 线性规划模型 ………………………………………………11 2.3 图解法求解 …………………………………………………12 2.4 抗洪抢险中的线性规划 ……………………………………16 第三章 梯度法………………………………………………………………19 3.1 概 述 ………………………………………………………20 3.2 梯度法的发展历程 …………………………………………21 3.3 梯度法的基本原理 …………………………………………22 3.4 梯度法的应用 ………………………………………………24 第四章 动态规划……………………………………………………………27 4.1 动态规划简史 ………………………………………………28 4.2 什么是动态规划 ……………………………………………29 4.3 确定性与随机性动态规划 …………………………………32 4.4 如何求解动态规划 …………………………………………35 第五章 无信息搜索…………………………………………………………45 5.1 什么是无信息搜索 …………………………………………46 5.2 深度优先搜索 ………………………………………………47 5.3 广度优先搜索 ………………………………………………61 5.4 基于搜索的网页抓取 ………………………………………72 第六章 启发式搜索…………………………………………………………75 6.1 什么是启发式搜索 …………………………………………76 6.2 A*算法 ………………………………………………………76 6.3 A*策略应用：营救队友 ……………………………………78 第七章 博弈搜索……………………………………………………………85 7.1 什么是博弈 …………………………………………………86 7.2 博弈树搜索 …………………………………………………90 7.3 极小极大搜索算法 …………………………………………93 7.4 博弈搜索应用：一字棋游戏 ………………………………97 第八章 蒙特卡洛树搜索………………………………………………… 101 8.1 蒙特卡洛树搜索简史 …………………………………… 102 8.2 蒙特卡洛树搜索算法 …………………………………… 105 8.3 蒙特卡洛树搜索应用：一字棋游戏 …………………… 114 第九章 局部搜索………………………………………………………… 121 9.1 什么是局部搜索 ………………………………………… 122 9.2 爬山法 …………………………………………………… 124 9.3 禁忌搜索 ………………………………………………… 127 9.4 禁忌搜索求解旅行商问题 ……………………………… 131 第十章 模拟退火算法…………………………………………………… 137 10.1 模拟退火算法简史 ……………………………………… 138 10.2 模拟退火算法的物理原理 ……………………………… 139 10.3 模拟退火算法 …………………………………………… 141 10.4 模拟退火算法求解旅行商问题 ………………………… 146 第十一章 遗传算法……………………………………………………… 151 11.1 遗传算法简史 …………………………………………… 152 11.2 遗传算法的生物原理 …………………………………… 153 11.3 基本遗传算法 …………………………………………… 155 11.4 遗传算法应用：求解旅行商问题 ……………………… 161 第十二章 贝叶斯优化…………………………………………………… 167 12.1 什么是贝叶斯优化 ……………………………………… 168 12.2 贝叶斯优化基本原理 …………………………………… 169 12.3 贝叶斯优化算法 ………………………………………… 172 12.4 黑盒优化 ………………………………………………… 177