不知情的搜索
它也被稱為盲搜索或盲控制策略。它的命名是因?yàn)橹挥嘘P(guān)于問題定義的信息，并且沒有關(guān)于狀態(tài)的其他額外信息。這種搜索技術(shù)將搜索整個狀態(tài)空間以獲得解決方案。廣度優(yōu)先搜索(BFS)和深度優(yōu)先搜索(DFS)是非信息搜索的示例。

知情搜索
它也被稱為啟發(fā)式搜索或啟發(fā)式控制策略。它的名字是因?yàn)橛幸恍╊~外的狀態(tài)信息。這些額外的信息對計算子節(jié)點(diǎn)之間的偏好以便探索和擴(kuò)展很有用。將會有與每個節(jié)點(diǎn)相關(guān)的啟發(fā)式功能。 Best First Search(BFS)，A *，Mean和Analysis是知情搜索的例子。

約束滿足問題(CSP)
約束意味著限制或限制。在人工智能中，約束滿足問題是一些約束條件下必須解決的問題。重點(diǎn)必須是在解決這些問題時不要違反約束條件。最后，當(dāng)我們達(dá)成最終解決方案時，CSP必須遵守限制。

約束滿足解決的現(xiàn)實(shí)世界問題

前面的部分涉及創(chuàng)建約束滿足問題。現(xiàn)在將它應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界的問題。通過約束滿足解決的現(xiàn)實(shí)世界問題的一些例子如下 -

解決代數(shù)關(guān)系

在約束滿足問題的幫助下，可以求解代數(shù)關(guān)系。在這個例子中，我們將嘗試解決一個簡單的代數(shù)關(guān)系a * 2 = b。它會在我們定義的范圍內(nèi)返回a和b的值。

完成此Python程序后，您將能夠理解解決約束滿足問題的基礎(chǔ)知識。

請注意，在編寫程序之前，需要安裝名為python-constraint的Python包。使用以下命令安裝它 -

pip install python-constraint

以下步驟向您展示了一個使用約束滿足來解決代數(shù)關(guān)系的Python程序。

使用以下命令導(dǎo)入約束包 -

from constraint import *

現(xiàn)在，創(chuàng)建一個名為problem()的模塊對象，如下所示 -

problem = Problem()

現(xiàn)在，定義變量。請注意，這里有兩個變量a和b，并且將定義10為它們的范圍，這意味著在前10個數(shù)字范圍內(nèi)得到解決。

problem.addVariable('a', range(10))
problem.addVariable('b', range(10))

接下來，定義應(yīng)用于這個問題的特定約束。請注意，這里使用約束a * 2 = b。

problem.addConstraint(lambda a, b: a * 2 == b)

現(xiàn)在，使用以下命令創(chuàng)建getSolution()模塊的對象 -

solutions = problem.getSolutions()

最后，使用以下命令打印輸出 -

print (solutions)

可以觀察上述程序的輸出如下 -

[{'a': 4, 'b': 8}, {'a': 3, 'b': 6}, {'a': 2, 'b': 4}, {'a': 1, 'b': 2}, {'a': 0, 'b': 0}]

魔幻正方形
一個神奇的正方形是一個正方形網(wǎng)格中不同數(shù)字(通常是整數(shù))的排列，其中每行和每列中的數(shù)字以及對角線上的數(shù)字加起來就是所謂的“魔術(shù)常數(shù)”。

以下是用于生成幻方的簡單Python代碼的逐步執(zhí)行 -

定義一個名為magic_square的函數(shù)，如下所示 -

def magic_square(matrix_ms):
   iSize = len(matrix_ms[0])
   sum_list = []

以下代碼顯示了垂直方塊的代碼 -

for col in range(iSize):
   sum_list.append(sum(row[col] for row in matrix_ms))

以下代碼顯示了水平方塊的代碼 -

sum_list.extend([sum (lines) for lines in matrix_ms])

水平方塊的代碼實(shí)現(xiàn) -

dlResult = 0
for i in range(0,iSize):
   dlResult +=matrix_ms[i][i]
sum_list.append(dlResult)
drResult = 0
for i in range(iSize-1,-1,-1):
   drResult +=matrix_ms[i][i]
sum_list.append(drResult)

if len(set(sum_list))>1:
   return False
return True

現(xiàn)在，給出矩陣的值并查看輸出結(jié)果 -

print(magic_square([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]))

可以觀察到由于總和未達(dá)到相同數(shù)字，輸出將為False。

print(magic_square([[3,9,2], [3,5,7], [9,1,6]]))

可以觀察到輸出將為True，因?yàn)榭偤褪窍嗤臄?shù)字，即15。

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啟發(fā)式搜索

AI中啟發(fā)式搜索的概念

不知情和知情搜索之間的區(qū)別

約束滿足解決的現(xiàn)實(shí)世界問題