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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Stefan Edelkamp

出品人:

页数:712

译者:

出版时间:2011-7-15

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780123725127

丛书系列:

图书标签:

• Heuristic
• 计算机科学
• 算法
• Search
• Optimization
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动态寻路与智能决策的艺术 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不在面对着海量数据和错综复杂的问题。从自动驾驶汽车规划最优路线，到医疗诊断系统辅助医生做出精准判断，再到游戏AI设计引人入胜的对手，背后都离不开一种强大的思想：启发式搜索。这本书并非探讨“启发式搜索”这一术语本身，而是深入剖析了支撑这些智能系统背后核心的动态寻路与智能决策的艺术。 本书聚焦于如何构建能够在复杂、未知甚至动态变化的环境中，高效且智能地找到满意解的算法和方法。我们探讨的并非简单的蛮力遍历，而是如何巧妙地利用问题自身的结构和领域知识，设计出能够“聪明地”进行探索的策略。想象一下，你身处一个陌生的城市，需要找到一条去往目的地的最佳路线。你可以选择逐条街道地尝试，但这显然效率低下。更明智的做法是，根据对城市的初步了解（比如哪里可能有交通拥堵，哪里是主干道），有策略地选择前进的方向。启发式搜索正是这种“聪明探索”的数学和计算学体现。 我们将从最基础的搜索算法入手，例如广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），理解它们在不同场景下的优势与局限。然而，当搜索空间变得极其庞大，这些基础算法的局限性便会显现。这时，启发式函数的重要性便凸显出来。本书将详细阐述如何设计有效的启发式函数，它就像一位经验丰富的向导，能够为算法提供一个直观的“感觉”，指引它朝着更可能接近目标的方向前进，从而极大地加速搜索过程。我们将深入研究多种启发式搜索算法，包括但不限于： A算法：作为启发式搜索的“明星”，A算法结合了实际代价（已走过的路程）和预估代价（剩余路程的启发式估计），能够在保证找到最优解的前提下，实现高效搜索。我们将详细分析其工作原理、不同启发式函数的选择对性能的影响，以及如何在内存受限的环境下应用其变种，如IMA（Iterative Deepening A）和IDA（Iterative Deepening A）。 贪婪最佳优先搜索（Greedy Best-First Search）：虽然不保证找到最优解，但它在某些情况下能够快速找到一个可接受的解，适用于对解的质量要求不是极端严格但对速度有较高要求的场景。本书将剖析其决策机制，并探讨其优缺点。 其他启发式搜索算法：我们将触及更多针对特定问题的优化算法，例如如何处理带有权重的图，以及在概率性环境下的搜索问题。 除了单智能体的搜索问题，本书还将拓展到多智能体协作与竞争的复杂场景。在这些场景中，每个智能体的行为都会影响到其他智能体，使得搜索过程更加动态和充满不确定性。我们将探讨： 博弈论在搜索中的应用：当多个智能体存在竞争关系时，如何利用博弈论的思想来预测对手的行为，并制定最优应对策略。 分布式搜索与并行化：如何将复杂的搜索任务分解，由多个智能体或进程协同完成，以应对超大规模的搜索空间。 强化学习与搜索的结合：探索如何利用强化学习的“试错”机制，让智能体在与环境的交互中不断学习和优化其搜索策略，从而适应动态变化的环境。 更进一步，本书将深入探讨启发式搜索在现实世界中的具体应用，让你看到这些抽象的算法如何转化为实际的解决方案： 路径规划与导航：从GPS导航系统到无人机路径优化，再到复杂物流网络的调度，启发式搜索提供了核心的算法支撑。 游戏AI：设计具有挑战性和策略性的游戏对手，让游戏体验更加丰富和引人入胜。 问题求解与规划：在机器人学、自动化生产、资源分配等领域，如何利用启发式搜索找到一系列操作，以达成预设的目标。 机器学习中的模型选择与特征工程：在构建复杂的机器学习模型时，如何利用搜索策略来优化模型的结构或选择最相关的特征。 本书将采用理论与实践相结合的方式。每一章都将提供清晰的算法描述、数学原理的推导，以及大量的伪代码和实际案例分析，帮助读者理解算法的实现细节，并能将其应用到自己的项目中。我们鼓励读者动手实践，通过编程实现书中的算法，从而更深入地掌握其精髓。 这本书的目标读者是任何对构建智能系统、解决复杂计算问题感兴趣的开发者、研究人员、学生以及对人工智能和算法理论有浓厚兴趣的爱好者。无论你是刚刚接触算法的新手，还是寻求更深入理解的资深开发者，都能从中获益。 通过阅读本书，你将不仅仅是学习一套算法，更是掌握一种解决问题的思维方式——一种在不确定性中寻找方向，在复杂性中发现规律，在海量可能性中做出明智决策的艺术。这是一种能够让你在面对任何挑战时，都能找到一条通往目标的“最佳路径”的能力。

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我是一位有着多年编程经验的开发者，在工作中经常会遇到需要优化搜索过程的场景。而《Heuristic Search》这本书，则像是一位经验丰富的老友，为我打开了新的视野。我尤其对书中关于“局部最优解”和“全局最优解”的讨论感到深刻。作者并没有回避这些算法可能存在的局限性，反而通过详细的解释，让我们理解了如何在某些情况下，接受一个次优但成本更低、速度更快的解决方案。我还在书中发现了一些关于如何设计和评估启发式函数的内容，这对于我来说是至关重要的，因为一个好的启发式函数直接决定了搜索的效率。我甚至开始在脑海中构思，如何将书中的一些高级技巧应用到我目前正在进行的一个项目中，期待能带来显著的性能提升。这本书的价值，在于它不仅提供了理论知识，更提供了解决实际问题的实用工具和深刻洞察。

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我并不是一个计算机科学的专业人士，但一直对人工智能领域充满好奇。《Heuristic Search》这本书，恰好满足了我这种跨领域学习的需求。作者用一种非常生动和引人入胜的方式，讲解了那些原本听起来相当复杂的概念，比如“状态空间”、“节点扩展”等等。我惊喜地发现，即使是没有深厚数学背景的读者，也能通过书中的例子和类比，逐渐理解这些搜索算法的逻辑。我特别喜欢书中关于“信息增益”和“知识引导”的描述，这让我觉得，启发式搜索不仅仅是一种技术，更是一种智慧的体现，它教会我们如何在有限的信息中，做出更“聪明”的决策。这本书为我打开了一扇通往AI核心技术的大门，让我看到了解决复杂问题并非遥不可及，而是一种可以通过学习和实践获得的技能。

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坦白说，我是一名对计算机科学怀有极大热情的学生，而《Heuristic Search》这本书，在我看来，简直就是我学习路上的“明灯”。当我第一次听说“启发式搜索”这个概念时，我感到有些摸不着头脑，但这本书的序言部分，就以一种非常哲学且易懂的方式，解释了其核心思想——如何在信息不完全或计算资源有限的情况下，找到一个“足够好”的解。这种思想本身就极具吸引力，它与现实生活中许多决策场景不谋而合。我还在书的后面部分看到了一些关于各种启发式搜索算法的对比和权衡，这对我来说尤为重要，因为我知道，没有一种算法是万能的，理解它们的优缺点，才能在实际应用中做出明智的选择。这本书不仅仅是关于算法的堆砌，它更是在传授一种解决问题的思维方式，一种在不确定性中寻找确定性的智慧。

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初拿到这本《Heuristic Search》，我最先被它的排版和图示所吸引。那些精巧的流程图，清晰地展示了算法的每一步决策过程，如同为我搭建了一座座通往复杂问题的直观桥梁。一些关键概念的插图更是点睛之笔，将抽象的理论形象化，让原本枯燥的描述瞬间变得生动起来。我尤其欣赏的是，作者似乎非常注重读者的学习体验，那些算法的伪代码清晰明了，即使是初学者也能快速把握其核心逻辑。我还在书中发现了一些引人深思的案例分析，它们将理论知识与实际应用巧妙地结合，让我看到了这些“启发式搜索”的强大力量，如何在现实世界中解决各种棘手的难题，比如路径规划、游戏AI甚至是生物信息学中的某些优化问题。我迫不及待地想要深入研究这些案例，理解作者是如何运用这些工具去“找到”最佳解决方案的，那种“找到”的过程本身就充满了智慧的魅力。

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这本书的封面设计就让我眼前一亮，那种深邃的蓝色背景，配上银色流线型的标题，总让人联想到浩瀚的宇宙和未知的探索。我尤其喜欢那种略带磨砂质感的纸张，握在手里有种沉甸甸的实在感，仿佛捧着的是一份珍贵的宝藏。尽管我还没有深入阅读，但仅仅是翻看目录，那些诸如“蒙特卡洛树搜索”、“A*算法的变种”、“启发式函数的构建艺术”等等字眼，就已经在我的脑海中勾勒出一幅幅精妙绝伦的算法图景。我常常会想象，作者是如何将如此抽象的概念，用一种易于理解且富有启发性的方式呈现在读者面前的。这本书无疑给我带来了一种期待感，一种想要立刻沉浸其中，去解开那些智力谜题的冲动。我甚至可以预见到，在某个深夜，我会点上一盏台灯，伴着一杯温热的咖啡，在这些文字的海洋里遨游，体会那种思维被挑战、被拓展的快感。这份期待，不仅仅是对知识的渴求，更是一种对作者智慧和洞察力的致敬。

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一本很容易读的好书

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