什么是树搜索(Tree Search)

AI解读 1个月前 硕雀
21 0

树搜索Tree Search)是一种用于解决问题的算法,其核心思想是通过不断选择和扩展节点来逐步接近目标状态。这种搜索方法通常从一个初始节点(根节点)开始,递归地遍历所有可能的子节点,并根据目标测试来更新状态。如果找到目标节点,则返回解决方案;否则,继续搜索直到搜索前沿为空为止。

树搜索算法的关键元素包括“搜索前沿”、扩展(产生子节点)和探索(选择)策略。在每次迭代中,算法会从搜索前沿开始,选择一个叶节点并将其从搜索前沿中移除。如果该节点包含目标状态,则返回相应的解(路径);否则,继续扩展该节点并将其加入搜索前沿。

树搜索可以应用于多种场景,如博弈论、自动规划和人工智能等领域。例如,在蒙特卡洛树搜索MCTS)中,算法通过模拟随机样本来评估决策价值,构建了一棵搜索树,其中每个节点代表一个游戏状态,每个边代表一个可能的行动。算法通过迭代地选择、扩展、模拟和更新节点来优化搜索树,最终选择最优的行动策略。

此外,树搜索还可以分为不同的类型,如深度优先搜索DFS)、广度优先搜索BFS)、启发式搜索等。这些算法根据不同的需求和问题特性进行优化和应用

来源:www.aiug.cn
声明:文章来源于网络,如有侵权请联系删除!