摘要 现有的启发式搜索算法不能在找到完整的解决方案之前采取行动，所以它们不适用于实时应用。因此我们提出了一种极大极小前向搜索（minimax lookahead search）的特殊情况来处理这一问题，还提出了一种能显著提升该算法的效率的类似于 α-β 剪枝的算法。此外，我们还提出了一种名为 Real-Time-A* 的新算法，该算法能用在动作必须被确实执行而不仅仅是模拟时来进行搜索。最后，我们检查了计算和执行成本之间的权衡的性质。 1.简介 启发式搜索是人工智能领域一个基础的问题解决方法。对于大多数AI问
启发式搜索是一种常用于解决路径规划和优化问题的算法，而 A *算法是其中的一种经典方法。本篇博客将深入探讨启发式搜索的原理，介绍 A *算法的工作方式，以及如何在 Python 中实现它。每一行代码都将有详细的注释，以帮助你理解算法的实现。
本文是有关魔方还原算法的第三篇，上帝算法——krof 算法。在篇一的时候说过，上帝算法那就是上帝还原魔方使用的算法嘛，上帝无所不知所以在还原的过程中每一步总是能够朝着距离还原状态更近的方向前进。因此使用上帝算法来还原魔方总是能够以最小步数来还原。
1. 坐标访问和父节点查找约定顺序：右，右上，上，左上，左，左下，下，右下，沿X轴增加的方向为右，沿Y轴增加的方向为上，父节点可能会有多个，这里选择代价最小最后搜索的为父节点。
题外话：鉴于我写的一些话题很容易就得罪了各大公司的PR们，导致包括起诉我，到我公司去告状等一系列的麻烦，以后我会避免直接提起公司或者产品的名字，以代号称呼。 1 这几天来被刷朋友圈的，无疑是这个新来的AlphaGo Zero，有被翻译成阿尔法元的说法。大概是觉得元比较酷，代表了某种东西的元年。 这个新的AlphaGo Zero很了不得，了不得体现在很多创新上。不需要人类的输入作为指导，通过从无到有的学习很迅速的就可以超越人类。从技术上来看，的确是很了不起的突破。 无知者无畏这句话无疑是不正确的。人们对于
选自arXiv 机器之心编译 作者：Chenxi Liu等 参与：Panda 李飞飞最近宣布谷歌在中国正式设立了人工智能研究中心，参阅《刚刚，李飞飞在谷歌开发者大会宣布谷歌 AI 中国中心正式成立》；同时她自己参与的人工智能研究也仍在继续出炉发布。在本月初发布在 arXiv 上的一项研究中，来自谷歌多个部门的研究者提出了一种渐进式神经架构搜索方法，可用于高效地搜索 CNN 结构。该论文的第一作者为来自约翰·霍普金斯大学的谷歌实习生 Chenxi Liu，另外还有李佳、李飞飞以及《Machine Learni
原文地址：http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/
决策树自上而下，对样本数据进行树形分类的过程。决策树由结点和有向边组成。结点又分内部结点和叶结点。每个内部结点表示一个特征或属性，叶子结点表示类别。 从顶部开始，所有样本聚在一起，经过根结点的划分，样本分入不同的子结点，再根据子结点的特征进一步划分，直到所有的样本被归入到一个类别。 决策树是最基础且常见的监督学习模型，可以用于处理分类问题和回归问题。 决策树的生成包括：特征选择，树的构造，树的剪枝三个过程。
搜索是人工智能中解决问题采用的主要策略，在看《人工智能，一种现代的方法》的时候，发现了这个搜索算法。但书上讲的主要是理论，以下是该算法的总结和与ACM的结合训练。
A*算法是一种大规模静态路网中求解最短路径最有效的搜索方法，相比于Dijkstra算法，它提供了搜索方向的启发性指引信息，在大多数情况下大大降低了Dijkstra算法无效的冗余的扩展搜索，因此也成为自动驾驶路径规划中的首选算法。
1引言 多目标决策在现实生活中有着普遍的应用。解决一个多目标最优化问题需要同时考虑多个往往会相互冲突的目标。在大多数情况下，想要同时达到每个目标的最优情况是不现实的。因此，解决多目标最优化问题的目标是找到尽可能多的、权衡各个目标的解，以此方便决策者在发现的解中做出合理的抉择。 假设我们研究的多目标优化问题可以表示如下： 最小化 其中 表示个需要同时最小化的实值函数，决策空间在函数上的映射为目标空间，记为。由此，每一个可行解就对应一个M维目标向量. 若对向量和向量，对所有的 ,有，且对若干 ,有，则称绝对
摘要: 在人工智能中有一类问题是有确定解的，如路径、五子棋等，这样的问题非常适合使用搜索来解决。 路径搜索是一个很有趣的问题，在人工智能中算是很基础的问题。最近一直在读《Artificial Intelligence-A Modern Approach》，搜索部分看完印象最深的就是A星算法了，这个在游戏开发中也最常用。于是乎做个总结，明天就掀过这篇了。 路径搜索算法： Dijkstra： Dijkstra 最短路径算法，大学数据结构教科书上都讲过，这里也不赘述了。但是为了及和一下几个算法做比较，我g
随着生活水平的不断发展，我们出行的需求越来越高，需要到达的目的地也越来越远，很多地方都是我们不熟悉的地方。在那些地方怎么才能从一个点到达另一个点？在这么多可能的路径中哪一条才是最短的？或者说，车流量最少的、速度最快的、花费时间最少的、途径收费项目最少的……
摘要：之前的研究发现，使用不同随机种子进行微调的预训练语言模型（LMs）可以获得相似的域内性能，但在句法泛化测试中的泛化效果却大相径庭。在这项研究中，我们发现即使在一个模型中，我们也能找到多个子网络，它们在域内in-domain的表现相似，但泛化效果out-of-domain却大相径庭。为了更好地理解这些现象，我们研究了是否可以从 "competing subnetworks "的角度来理解它们：模型最初代表了各种不同的算法，对应于不同的子网络，当最终趋同于一个子网络时，泛化就发生了。这种解释被用来解释简单算法任务中的泛化。我们没有发现相互竞争的子网络，而是发现所有的子网络--无论它们是否泛化--都共享一组注意头，我们称之为启发式核心。进一步的分析表明，这些注意头在训练的早期就出现了，并计算浅层的、非泛化的特征。模型通过加入额外的注意头来学习泛化，这些注意头依赖于 "启发式 "注意头的输出来计算更高层次的特征。总之，我们的研究结果为预训练 LM 的句法泛化机制提供了更详细的描述。
这是 LeetCode 上的 「675. 为高尔夫比赛砍树」 ，难度为 「困难」。
Tag : 「BFS」、「双向 BFS」、「图论 DFS」、「AStar 算法」、「启发式搜索」
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用－－机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。 人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。 需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。 需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
斯坦福当地时间4月23日消息：AI先驱、A*搜索算法发明者、人工智能名人堂入选者、AAAI前任主席、多部人工智能教科书作者Nils John Nilsson博士去世，享年86岁。
近年来，随着深度神经网络模型性能不断刷新，模型的骨干网络参数量愈发庞大，存储和计算代价不断提高，从而导致难以部署在资源受限的嵌入式平台上。滴滴 AI Labs 与美国东北大学王言治教授研究组合作，联合提出了一种基于 AutoML 思想的自动结构化剪枝的算法框架 AutoCompress，能自动化的去寻找深度模型剪枝中的超参数，去除模型中不同层的参数冗余，替代人工设计的过程并实现了超高的压缩倍率。从而满足嵌入式端上运行深度模型的实时性能需求。
问题：在空间上线性可分的两类点，分别向SVM分类的超平面做投影，这些点在超平面上的投影仍然是线性可分的吗？
知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/260707853
为了进行路径规划算法是不可回避的：启发式搜索算法是比较常规的一类算法就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。启发中的估价是用估价函数表示的，如：f(n) = g(n) + h(n) 。g(n)为起点到当前位置的实际路径长度，h(n)为所在位置到终点的最佳路径的估计距离。前面说每次会优先向终点方向进行移动，就是因为估价函数所导致的。h(n)=0时，意味着此时是盲目搜索，当h(n)越复杂，即约束的条件越多，耗费的时间就越多，而减少约束条件，则可能得到的并不是最优路线。在A算法中，估价函数为f(n)=g(n)+h*(n)。这里面的h*(n)的附加条件为h*(n)<=h‘(n)，h’(n)为n到目标的直线最短距离，也就说A*算法中挑选的启发函数是最优的，也正是如此，所找到的路径是最短路径。
给小孩子出一道数学题，在他不知所措，没有头绪时，你给他点提示。也许这点提示可以让他灵光一现，找到一点光亮，少一些脑回路，快速找到答案。这便是启发的作用。
随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展，机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得到了广泛的应用。而作为机器人行业的重要研究领域之一，移动机器人行业近年来也到了迅速的发展。移动机器人中的路径规划便是重要的研究方向。移动机器人的路径规划方法主要分为传统的路径规划算法、基于采样的路径规划算法、智能仿生算法。传统的路径规划算法主要有A*算法、Dijkstra算法、D*算法、人工势场法，基于采样的路径规划算法有PRM算法、RRT算法，智能仿生路径规划算法有神经网络算法、蚁群算法、遗传算法等。
加深对搜索策略的理解，尤其是对启发式搜索的基本原理的理解，使学生能够通过编程实现图搜索的基本方法和启发式搜索算法，并能够解决一些应用问题。
更多请参阅：十三个经典算法研究与总结、目录+索引。 ---------------------------------- 博主说明： 1、本经典算法研究系列，此系列文章写的不够好之处，还望见谅。 2、本经典算法研究系列，系我参考资料，一篇一篇原创所作，转载必须注明作者本人July及出处。 3、本经典算法研究系列，精益求精，不断优化，永久更新，永久勘误。
该论文已经在ICMIR2017会议上发表，附上springer的文献地址 Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on Electronic Chart，以及arXiv上的 文献地址。本文接下来主要对论文的实现原理进行分析，在最后给出程序代码，方便后来者研究和参考。
Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on Electronic Chart (基于电子海图的水面无人艇全局路径规划) 该论文已经在ICMIR2017会议上发表，附上springer的文献地址 Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on
蚁群算法是一种智能优化算法，在TSP商旅问题上得到广泛使用。蚁群算法于1992年由Marco Dorigo首次提出，该算法来源于蚂蚁觅食行为。由于蚂蚁没有视力，所以在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近，信息素浓度越高，表示对应的路径距离越短。通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度高的路径，并且释放一定的信息素，使该条路径上的信息素浓度增高，进而使蚂蚁能够找到一条由巢穴到食物源最近的路径。但是，随着时间的推移，路径上的信息素浓度会逐渐衰减。
这是一个非常典型的搜索问题。起点是当下位置，终点是鼠标点击位置。找一条路径。路径要绕过地图中所有障碍，并且走的路不能太绕。最短路径显然是最聪明的走法，是最优解。
这是 LeetCode 上的 「698. 划分为k个相等的子集」 ，难度为 「中等」。
作者:July 二零一一年三月十日。 出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v --------------------------------------------------
1引言 对集装箱翻箱问题[Container Relocation Problem(CRP)/Block(s) Relocation Problem (BRP) ]的背景及问题描述，在以下这篇文章中已详细展开（只用看前言及问题描述部分）： 集装箱翻箱问题的整数规划模型系列一（BRP-Ⅰ、BRP-Ⅱ及代码） 本文同样遵循“允许retrieval和relocation操作同时发生” BRP问题可以从两个角度上进行分类： Block的优先级是否唯一（或取走箱子的顺序是否绝对唯一）？若是，则称之为唯一优先级(di
Tag : 「BFS」、「最小步数」、「AStar 算法」、「启发式搜索」在一个 2 x 3 的板上（board）有 块砖瓦，用数字 1~5 来表示, 以及一块空缺用 来表示.一次移动定义为选择 与一个相邻的数字（上下左右）进行交换.最终当板 board 的结果是 谜板被解开。给出一个谜板的初始状态，返回最少可以通过多少次移动解开谜板，如果不能解开谜板，则返回 。
文：Soheil Esmaeilzadeh, Negin Salajegheh, Amir Ziai, Jeff Boote
【新智元导读】最近一款名叫 Magic Sudoku（魔法数独）的 App 火了，这款 App 能够“用摄像头解数独”，使用了计算机视觉、机器学习和增强现实技术，具体说，是 Keras + Visio
人工智能课程中学习了A*算法,在耗费几小时完成了八数码问题和野人传教士问题之后,决定写此文章来记录一下,避免忘记
这就是滴滴实习生提出的自动结构化减枝压缩算法框架带来的性能提升，名为AutoCompress。
穷举法又称穷举搜索法，是一种在问题域的解空间中对所有可能的解穷举搜索，并根据条件选择最优解的方法的总称。数学上也把穷举法称为枚举法，就是在一个由有限个元素构成的集合中，把所有元素一一枚举研究的方法。
论文阅读笔记，个人理解，如有错误请指正，感激不尽！该文分类到Machine learning alongside optimization algorithms。
第一件事是确定方块序列怎么生成的，看了下js有很友好的给出源文件地址，随机数生成核心： return (v * a + C) % M;`，种子也是固定的，就放弃了RL的想法。
这是 LeetCode 上的「1723. 完成所有工作的最短时间」，难度为「困难」。
1.泛化误差/期望损失(风险函数):是理论模型f(X)关于联合分布P(X,Y)的平均意义下的损失.
奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。 1、A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序
【新智元导读】 奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，什么是计算机科学中最重要的算法？参与者大多数是计算机科学家。以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。 A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次
数据挖掘算法之 决策树算法 机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策
一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费(指计算时间、占用空问等)下给出待解决优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计 。
设计一个交互式的应用，用户用鼠标在棋盘上单击左键表示落子，然后五子棋AI分析棋局，并在它认为最好的地方落子，双方交替，直到分出胜负或者和棋。
📷 📷 1 搜索的概念 📷 📷 📷 📷 📷 盲目搜索与启发式搜索 📷 2 状态空间知识表示法 📷 2.1 状态空间的表示法 📷 📷 📷 📷 📷 2.2 状态空间的图描述 📷 📷 📷 📷 3 启发式图搜索 3.1 启发式策略 📷 运用启发式策略的两种基本情况 📷 📷 📷 📷 3.2 启发信息和估价函数 3.2.1 启发信息 📷 📷 📷 3.2.2 估价函数 📷 注意 📷 八数码问题的启发函数 📷 📷 3.3 A搜索算法 📷 📷 📷 📷 📷 📷 3.4 A*搜索算法及其特性分析 📷 3.4.1 可采纳性 📷
蚁群算法可以用于路径规划，在本例中，地形矩阵用0表示无障碍物、用1表示有障碍物，机器人从1x1处走到10x10处，使用蚁群算法找最短路径。
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