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启发式搜索前沿信息_启发式搜索算法(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

启发式搜索

编程赛事全攻略：从CSP到NOI金牌 𐟎斥…ˆ，让我们来了解CSP、NOIP和NOI之间的关系。 𐟏† CSP（全国青少年信息学奥林匹克竞赛）分为入门和提高组。入门组主要面向初中和小学生，而提高组则适合高中生。你需要先参加CSP的提高组，目标是通过初赛和复赛，争取省二等奖以上成绩。 𐟎Ž𗥾—省二等奖以上成绩后，你将获得参加NOIP（全国青少年信息学奥林匹克联赛）的资格。在NOIP中，你需要达到一定的分数（通常为100分），这样你就有机会参加省队选拔。 𐟏† 省队选拔通常在次年4月举行，你需要进入前十几名（具体名额视省份而定），这样你就能代表省份参加NOI（全国青少年信息学奥林匹克竞赛）。 𐟎œ莏I赛场上，你需要获得金牌（每年仅50个金牌），这样你就能进入国家集训队，并有机会保送清华或北大。 𐟔 接下来，让我们看看一些基本的编程算法：排序算法：冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、基数排序、桶排序。基本算法：广度优先搜索、深度优先搜索、启发式搜索、二分、三分算法、贪心算法、暴力枚举、递推算法、递归算法。 𐟌Ÿ 掌握这些算法将有助于你在编程赛事中取得更好的成绩。加油！

𐟤–机械臂路径规划全解析𐟓– 𐟤”路径规划是机械臂操作中的一大挑战，它涉及到如何让机械臂从一点移动到另一点，同时避免与障碍物碰撞。 𐟒ᦻš动在线RRT算法是一种高效的路径规划方法。它在一个滚动窗口内建立随机树，通过启发式搜索来降低随机性，提高搜索效率。 𐟐œBUG1和BUG2算法则是另一种有趣的路径规划策略。在目标周围无障碍物时，它们能沿着垂直路径朝目标运动，获得最短路径。当遇到障碍物时，它们会智能地绕行，确保机器人能够到达目标。 𐟓轨迹规划和运动规划则是更广泛的概念。轨迹规划关注如何通过一系列waypoints，而运动规划则涉及机器人实现某种约束目标的动作。 𐟒ꦀ𛧚„来说，这些算法和技术为机械臂的路径规划提供了强大的支持，让机械臂能够在复杂环境中高效、准确地完成任务。

爬山算法：启发式搜索的简单与高效爬山算法是一种启发式搜索方法，旨在通过局部择优来改进深度优先搜索。它的核心思想是：在每一步中，比较当前节点与其相邻节点的值，选择较优者作为下一步的起点。具体步骤如下：从当前节点开始，将其与周围邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的，则返回该节点作为最大值（即山峰的最高点）。否则，用最高的邻居节点替换当前节点，继续向山峰高处攀爬。重复以上步骤，直到达到最高点。爬山算法的优点在于它避免了遍历所有节点，通过启发式选择部分节点来提高效率。然而，这种方法可能不是最佳解，并且可能会导致随机走动，从而降低搜索效率。总的来说，爬山算法是一种简单的优化算法，能够找到局部最优解，但无法保证全局最优。

无人机路径规划，MATLAB全攻略无人机路径规划是无人机控制的重要部分，涉及到如何在复杂环境中找到最优的飞行路径。以下是一些常用的路径规划算法，以及如何在MATLAB中进行仿真和编程。 𐟐œ 蚁群算法：模拟自然界中蚂蚁的觅食行为，通过信息素传递寻找最优路径。 𐟧 粒子群算法：模仿鸟群、鱼群等自然现象，通过粒子间的相互作用找到最优解。 𐟌᯸ 人工势场：利用人工势场的概念，将路径规划问题转化为势场的最小化问题。 𐟏 A*算法：一种启发式搜索算法，适用于多种路径规划问题。 𐟕’ 动态窗口：通过动态调整搜索窗口，适应动态变化的环境。 𐟗𚯸 PRM（概率路线图）：通过采样生成一组可能的路径，然后从中选择最优的。 𐟌𑠒RT（快速探索随机树）：一种快速生成路径的方法，适用于复杂环境。 𐟏ž️ 可视图算法：通过可视图的概念，将路径规划问题转化为图的搜索问题。这些算法都可以在MATLAB中进行仿真和编程，可以根据具体需求选择合适的算法进行研究和开发。例如，基于栅格地图的人工势场法动态路径规划算法可以很好地适应地图的修改。此外，还可以通过遗传算法、粒子群优化等智能优化算法进行路径优化。在实际应用中，可以根据具体需求设置起始点和目标点，自由更换地图，甚至可以将多种算法融合在一起使用。例如，可以将A*和RRT融合在一起进行动态障碍物的处理。总之，无人机路径规划是一个复杂但有趣的研究领域，通过MATLAB编程和仿真可以更好地理解和掌握各种算法的原理和实现方法。

CSP-S的算法其实没那么难！𐟒ꊥ‡†备CSP-S的小伙伴们，别被那些复杂的算法吓到啦！其实只要掌握了这些基础算法，考试题目根本不在话下。下面我来给大家分享一些必备的算法，保证你轻松应对各种题型！排序题：快速、归并、堆排序排序题是CSP-S中的常客，快速排序、归并排序和堆排序是你必须掌握的三大法宝。掌握了这些，排序问题轻松搞定！字符串处理：KMP、Trie、Manacher 字符串匹配、前缀查询和回文子串，这些题目其实并不难。只要你会KMP算法、Trie树和Manacher算法，这些问题根本不在话下。图论问题：DFS、BFS、IDS 图的遍历和搜索是图论问题的核心。深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和迭代加深搜索（IDS），这些算法你一定要熟练掌握。路径问题也能轻松解决！优化搜索：剪枝、记忆化、启发式搜索问题有时候很复杂，但有了剪枝优化、记忆化搜索和启发式搜索，事情就变得简单多了。这些方法能让你的搜索更高效，解决复杂问题游刃有余！二分查找：有序数组中的元素查找二分查找法在有序数组中找元素简直不要太快！掌握了二分法，你就能事半功倍地解决这类问题。数据范围处理：离散化面对大数据范围，离散化是个好帮手。它能让你轻松映射到小范围，节省空间又高效！分治策略：分治算法分治算法是解决复杂问题的利器。将大问题分解为小问题，逐个击破，最后合并结果。掌握了这个策略，很多难题都能迎刃而解！每种题目类型都有对应的经典算法，只要你掌握了它们，CSP-S备考路上你将如虎添翼！加油吧，小伙伴们！𐟒ꀀ

Dijkstra 算法深度探索：原理精研与实现细节的创新雕琢

𐟓š 人工智能导论：进化算法与智能计算 𐟧 𐟓– 人工智能导论（第4版）是“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材，由王万良编著。这本书涵盖了人工智能的基本概念、进化算法、搜索求解策略、群智能算法以及专家系统与机器学习等多个方面。 𐟔 目录 1. 进化算法的生物学背景 2. 基于证据理论的不确定性推理 3. 模糊推理方法 4. 基本遗传算法 5. 遗传算法的改进算法 6. 搜索求解策略 7. 群智能算法产生的背景 8. 粒子群优化算法及其应用 9. 启发式图搜索策略 10. 专家系统与机器学习 𐟓Š 遗传算法是人工智能中的一种重要技术，它通过模拟自然界的进化过程来寻找问题的最优解。这本书详细介绍了遗传算法的基本思想、发展历史以及改进算法，包括双倍体遗传算法、自适应遗传算法等。 𐟔 搜索求解策略是人工智能中的另一个关键领域。这本书讨论了搜索的概念、基本问题与主要过程，以及状态空间的搜索策略，如宽度优先搜索、深度优先搜索和启发式搜索等。 𐟓Š 群智能算法是近年来发展起来的一种新型人工智能技术，它通过模拟自然界中的群体行为来寻找问题的最优解。这本书介绍了粒子群优化算法及其应用，包括基本蚁群算法模型、A搜索算法以及它们在车辆路径问题中的应用。 𐟓Š 专家系统是人工智能中的一种应用系统，它通过模拟专家的知识和经验来解决特定领域的问题。这本书讨论了专家系统的概念、产生和发展，以及它们在各个领域的应用。 𐟓Š 机器学习是人工智能中的一种重要技术，它通过训练模型来提高系统的性能。这本书介绍了专家系统与机器学习之间的关系，以及它们在智能计算中的应用。这本书适合作为人工智能相关课程的教材，也适合对人工智能感兴趣的读者阅读。

#动态连更挑战# 《大话计算机科学：生活中的计算思维》一本非常温柔有趣的计算机科普书，写尽了硬汉柔情下的计算机思维。数据库，模型，搜索引擎，信息攻防，如果知识能力不全面，都科普不了这么广泛，配上部分目录给大家看看：第1篇生活中的程序设计与数据结构第1章递归：老和尚给小和尚讲故事第2章二进制：靠掰手指居然能数几万个数第3章循环与上下文切换：怎么更有效地做重复劳动第4章二分法与二叉树：图书馆保安应该怎么找到没借过的书第5章队列与栈：明天该穿什么衣服第6章蛋糕怎么切才公平：多赢是可能的第7章启发式搜索：《最强大脑》里的那些第8章深度优先遍历：迷宫里的右手法则第9章最短路与负环：套餐定价和外汇兑换的约束第10章最佳匹配：外卖平台是怎样派单第11章旅行商问题：怎样逛超市最省时间第12章数据标注：验证码里的大生意第13章数据库：抢火车票背后发生了什么第14章大数据：啤酒尿布为什么摆在一起售卖第15章最优化：为什么肯德基、麦当劳总是开一起第16章特征工程：如何区分三个“一模一样”的灯泡第17章最近邻算法：孟母三迁背后的假设第18章支持向量：美国大选基本只需要看摇摆州第19章过拟合：高考失误真的是因为心态吗第20章集成学习：疑难杂症要多看几个专家第21章梯度下降：驾驶汽车和登山都用到了导数第22章朴素贝叶斯：为什么我的邮件被识别为垃圾邮件第23章个体与系统的博弈：外卖骑手困局第24章搜索引擎：孕妇能不能吃螃蟹第25章同温层效应：为什么我的App内容同质化第26章天梯匹配系统：网络游戏如何让玩家欲罢不能

机器学习特征选择：从过滤到嵌入的三种方法特征选择是机器学习中一个非常重要的步骤，它旨在从大量特征中挑选出对模型最有益的子集。这样做有三个主要目的：提升模型效果，加速训练过程，以及提高特征的可解释性。根据特征对模型的贡献，我们可以将它们分为以下几类：高价值特征：这些特征对模型贡献大，应该保留。低价值特征：对模型贡献小，可以舍弃。冗余特征：存在重复信息，需要精简。噪声特征：对模型无益，甚至可能有害，需要去除。特征选择的方法可以分为三种：过滤法、包裹法和嵌入法。过滤法 𐟌🊨🇦𛤦𓕧š„核心是对特征进行价值排序。常见的评估标准有以下三种：基于信息量：计算各列特征的方差，方差越大，信息量越大（注意要先进行归一化）。基于相关性：计算各列与标签列的相关性系数，例如使用欧氏距离或卡方检验。基于信息熵：计算各列与标签的互信息，互信息越大，排序越靠前。过滤法的优点是简单易用，适用于各种模型。但它无法根据不同模型挖掘较好的特征，也无法发掘组合特征，并且需要人为定义特征保留比例。包裹法 𐟓报Œ…裹法指定一个目标函数，从特征空间中选取K个特征，实现目标函数的最大化。常见的方法有：贪心算法：逐一选择每个特征加入到特征子空间中，计算目标函数值，选择目标函数值最大的特征保留下来。重复执行K轮，选出K个特征。启发式搜索：例如遗传算法，将含有N个特征的选择问题表达为长度为N的0/1序列，其中1表示选择该特征，0表示不选择。对这个序列进行交叉、变异以及繁殖，选择能使目标函数最大的序列作为特征选择的结果。包裹法的优点是面向具体模型，可以选出最佳组合。但它计算量大，并且需要人为定义特征保留比例。嵌入法 𐟌 嵌入法将特征选择的过程附着于一个模型训练任务，依赖特定算法模型完成特征选择。常见的模型有：树模型：例如随机森林或梯度提升树，这些模型在训练过程中会自动进行特征选择。 LR和SVM等：这些模型也可以通过特定的训练方法来选择重要特征。嵌入法的优点是面向模型，低开销，速度快。但它无法识别高相关性特征。通过这些方法，我们可以更有效地选择对模型最有用的特征，从而提高模型的性能和可解释性。

「微博书评团」「秋日阅读季」与其跟风让孩子学编程、学AI，不如先教ta计算思维 𐟎ˆ如今的世界离不开计算机，所以我们总想让孩子尽早了解它，小小年纪送去学编程，尝试去参加信息学奥赛。 . 𐟒ᧄ𖨀Œ你知道吗，计算机的知识，不仅是那些概念，也不仅是编程，要学好它，更重要是一种思维模式的培养，那就是将具体问题抽象化，并在抽象层面进行逻辑推理的模式——这是计算机科学家思考问题的模式，我们称为计算思维。 . 如你所料，计算思维是抽象的，如何才能理解它呢❓ . 𐟓–今天给你推荐一本科普书《大话计算机科学：生活中的计算思维》。这本书通过常见的生活场景切入计算机科学，做到了知识性与趣味性的完美融合。本书特色 ■大咖作者团队商静波是美国加州大学圣迭戈分校（UC San Diego）计算机系终身教授。2013年曾带领上海交大ACM队获得ACM国际大学生程序设计竞赛全球总决赛金牌。赵馨专门负责打磨语言，以非专业读者的视角严格审视本书的友好性。费赛尔专门为本书作图，180+精致插图优雅解读了关键知识点。 . ■贴近生活的趣味故事例如“递归：老和尚给小和尚讲故事”“过拟合：高考失误真的是因为心态吗”“启发式搜索：《最强大脑》里的那些计算力小游戏”等等，让人忍不住想要一探书中的究竟，在阅读的过程中仿佛回到小时候，在那个网络不发达的年代，格外珍惜那些听到的小故事。 . ■全面而灵活的知识体系涵盖计算机科学的所有基础板块——程序设计、数据科学、机器学习……却又不失灵活性：38个知识点，对应38个小故事，各自独立，可以按任意顺序随心阅读。 . ■蕴含其中的计算思维带你换个角度看那些寻常事例——如何公平地切一个漂亮但不对称的蛋糕？请博弈论来帮忙；怎么逛超市最高效？其实是一个旅行商问题；为什么肯德基和麦当劳总开在一起？竟然蕴含最优化问题。本书带你细细分析，潜移默化中培养计算思维。 . ✅这本书适合： l 学信息学奥赛的中小学生 l 想了解计算机科学的中学生 l 想提升计算思维的大学生 l 对计算机科学感兴趣的大众读者

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