人工智能导论启发式搜索讲解

人工智能导论课件里的启发式搜索部分，内容还挺扎实的，适合刚入门或者想系统梳理一下思路的你。A*算法讲得比较透，从公式到逻辑一套下来，顺着看顺手。像f(n) = g(n) + h(n)这种估价方式，配上示例解释就更清楚了。

搜索算法的部分也不光讲思路，连Open 表和Closed 表的运作流程都带了一点实现思路，说不上手把手但也能让你快速上道。是对比了全局择优和局部择优，这样一讲就知道啥时候该用哪个。

与/或树这块稍微抽象点，不过好在讲的是思路不是死板公式。啥是“树”？为啥要标记不可解节点？看完你就懂了。实现方式虽然偏理论，但拿来写论文、设计思路或做实验还是蛮有参考价值的。

想再扩展下内容，可以看看这些相关链接，蛮多是作业实战或思路延展的：

• 人工智能启发式搜索作业，适合练手
• A 算法九宫格搜索，经典例子
• 启发式搜索策略研究，想深入可以看看
• 启发式搜索 PPT，适合讲课用
• 图搜索算法资料，代码思路都有

如果你正好在做人工智能导论相关的课设、复习期末或者准备答辩，这套资料还挺顶的，尤其是对搜索类算法的理解，值得收藏。