搜索是人工智能中的一个基本问题，并与推理密切相关，搜索策略的优劣，将直接影响到智能系统的性能与推理效率。 5.1 搜索的基本概念 5.1.1 搜索的含义 5.1.2 状态空间法 5.1.3 问题归约法 5.2 状态空间的盲目搜索 5.2.1 一般图搜索过程 5.2.2 广度优先和深度优先搜索 5.2.3 代价树搜索 5.3 状态空间的启发式搜索 5.3.1 启发性信息和估价函数 5.3.2 A算法 5.3.3 A*算法 5.3.4 A*算法应用举例 5.4 与/或树的盲目搜索 5.5 与/或树的启发式搜索 5.6 博弈树的启发式搜索

元搜索引擎 元搜索引擎(Meta--search engine)是在前述搜索引 擎基础上建立的可以同时查询多个搜索引擎的 WWW站点,其英文原意是搜索引擎之后或之上 的搜索引擎,因而也可以叫做后搜索引擎。虽然元 搜索引擎依赖其他独立搜索引擎而存在,但它们 集成了不同性能和不同风格的搜索引擎并发展了 一些新的查询功能,查一个元搜索引擎就相当于 查多个独立搜索引擎,可以收到事半功倍的效果 ,故值得选用

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求

搜索引擎 搜索引擎(Search Engine)是Internet上 具有查询功能的网页的统称,目前已多 达数百种,包括 Web Search Engine(万维 网搜索引擎)、 Usenet Search Engine(新闻 论坛搜索引擎)、 YellowPage Search Engine(黄页搜索引擎)、 WhitePage Search Engine(白页搜索引擎)、Meta- Search Engine(元搜索引擎)等类型本章 将依次介绍这些搜索引擎

针对多无人机在协同搜索过程中存在重复搜索、目标静止、搜索效率低的问题，提出基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法.首先，建立类似传感器探测范围的蜂窝状环境模型，降低对搜索区域的重复搜索；其次，建立满足高斯分布的马尔可夫链动态目标运动模型；然后，将柯西扰动引入基本鸽群优化算法的地图和指南针算子，高斯扰动引入地标算子，同时利用模拟退火机制保留次优个体，进而有效缓减基本鸽群优化算法易陷入局部最优的问题.最后，通过仿真实验将本文算法与其他群体智能算法进行比较，结果表明新型算法的合理性和有效性

3.1 状态图搜索 3.2 状态图搜索问题求解 3.3 与或图搜索 3.4 与或图搜索问题求解 3.5 博弈树搜索

为了建立一个高效的路径搜索引擎,针对大型应用系统中寻径算法的平衡最优性、时间复杂度以及空间复杂度问题,从经典Dijkstra算法出发,将AI领域的决策机制引入到路径搜索中来,提出了一个启发式最优路径搜索算法.该算法在寻径过程中引入代价函数,由代价函数来决定寻径策略(即优先搜索哪些中间节点),以期望减少搜索节点数.给出了该算法得到最佳解的条件及其证明过程,并且以实例数据对两种算法进行了对比测试

基于对Logistic映射混沌变量概率分布的研究,提出了一种区间套混沌搜索方法,避免了混沌搜索的盲目性.将区间套混饨搜索方法与共轭梯度法结合,提出了一种混合优化方法,利用区间套混沌搜索方法搜索到近似最优点,再用共轭梯度法求得最优点.数值计算结果表明,该方法可显著提高优化效率

针对具有提前/拖期特点的多节点多加工路线订单接受问题,提出采用改进NEH启发式算法、局部搜索和智能调谐和声搜索算法的混合智能调谐和声搜索算法(HITHS)来求解问题.该算法首先在初始解空间中采用改进NEH启发式算法产生部分初始解,然后利用智能调谐和声搜索算法更新初始解,在更新过程中再利用局部搜索的互换、交换和逆序操作使其避免陷入局部最优解,从而形成问题的近似最优解.最后采用所提出的混合算法对该问题进行算例分析,并和基本和声搜索算法进行比较,表明了混合算法的有效性和可行性

一、 简要的介绍了GOOGLE的历史和特点， 二、 GOOGLE的基本搜索语法和高级搜索语法， 三、 GOOGLE的特色功能，包括图片搜索、新闻组搜索和集成工具条等， 四、 简单的介绍了一些常用搜索技巧和实用个案。 五、 http://www.google.com/about.html