启发式搜索A和A*搜索算法
首先什么是启发式搜索？启发式搜索就是利用当前问题有关的信息作为启发式信息，这些信息是能够提升查找效率、减少搜索时间和减少查询次数的。为了利用这些信息，我们定义了一个估价函数h(x)，h(x)是对当前状态x的一个估计，它表示x状态到目标点的距离。那么由它表示的意义我们可以知道，当h(x)等于0时，说明到达了目标点。
一、A和A*搜搜算法介绍
A搜索算法就是使用了估价函数的搜索算法，估价函数的一般形式是f(x)=g(x)+h(x)。其任务就是估计待搜索有希望程度，赢一次给它们排定次序。其中g(x)代表从初始结点到x结点的实际代价，h(x)是从当前结点到目标结点的代价，这个代价是估计出来的。
A*搜索算法是估价函数满足一定条件的算法，其限制条件是f(x)=g(x)+h(x)，代价函数g(x)大于0，h(x)的值不大于x到目标结点的实际代价h*(x)。
二、A和A*搜索算法运用
搜索算法如下：
①将初始节点S0放入Open表中。
②如Open表为空，则搜索失败，退出。
③把Open表的第一个节点取出，放入到Closed表中，并把该节点记为节点n。
④如果节点n是目标节点，则搜索成功，求得一个解，退出。
⑤扩展节点n，生成一组子节点，对既不在Open表中也不在Closed表中的子节点，计算出相应的估价函数值。
⑥把节点n的子节点放到Open表中。
⑦对Open表中的各节点按估价函数值从小到大排列；。
⑧转到②。
启发式通常用于资讯充份的搜寻算法，例如最好优先贪婪算法与A*。最好优先贪婪算法会为启发式函数选择最低代价的节点；A*则会为g(n) + h(n)选择最低代价的节点，此g(n)是从起始节点到目前节点的路径的确实代价。如果h(n)是可接受的（admissible）意即h(n)未曾付出超过达到目标的代价，则A*一定
会找出最佳解。
最能感受到启发式算法好处的经典问题是n-puzzle。此问题在计算错误的拼图图形，与计算任两块拼图的曼哈顿距离的总和以及它距离目的有多远时，使用了本算法。注意，上述两条件都必须在可接受的范围内。
曼哈顿距离是一个简单版本的n-puzzle问题，因为我们假设可以独立移动一个方块到我们想要的位置，而暂不考虑会移到其他方块的问题。
给我们一群合理的启发式函式h1(n),h2(n),...,hi(n)，而函式h(n) = max{h1(n),h2(n),...,hi(n)}则是个可预测这些函式的启发式函式。
A算法中的估价函数若选取不当，则可能找不到解，或找到的解也不是最优。因此，需要对估价函数做一些限制，使算发确保找到最优解（步数，即状态转移次数最少的解）。A*算法即为估价函数做了特定限制，且确保找到最优解的A 算法。
A* 算法 f*(n)=g*(n)+h*(n) f*(n)：从初始节点s0出发，经过节点n到达目标节点的最小步数（真实值）g*(n):从s0出发，到达n的最少步数（真实值）h*(n):从n出发，到达目标节点的最少步数（真实值）估价函数f(n)则是f*(n)的估计值。
教学案例基本信息 2．2 获取信息策略与技巧（XX教育）——教学设计 XX潍坊滨海中学王伟亮教学分析: 一、教学目标： 1、学会使用目录搜索引擎和全文搜索引擎检索网络信息，能根据不同需求选择检索方法，培 养学生运用因特网浏览、搜集信息的能力。 2、学会灵活运用贴切的搜索关键词进行信息的搜索，提高迅速准确地筛选信息的能力。 3、能对常用搜索引擎的比较与评价，培养学生主动探究知识、获取信息的兴趣和协作与交流 的意识与能力；让学生进一步认识到掌握检索技巧的重要性，为学生终身受用奠定基础。 二、教学重点： 掌握搜索引擎的分类查找、关键词查找方法。 说明：运用不同的搜索策略可以获得高效的检索结果，帮助帮助学生为今后奠定基础。 三、教学难点 掌握关键词搜索的技巧。 说明：搜索技巧需要在实践中不断地积累经验，难以依靠老师的“教”来得到更多的技巧。 教学设计 一、教学方法 采用“任务驱动”和“分组合作”的学习方式，即在任务驱动下，自学教材上相关内容和学习上的资源,上网操作实践，小组交流讨论，合作完成任务，掌握网络信息搜索的几种主要策略和技巧。 二、教学课时：1课时 三、教学环境：网络教室 四、教学过程：
2．2学生学案——获取信息的策略与技巧小组号：
成员：—————————————————————————————————————————————一、网络信息检索的方法： 任务一 借助网络，开展下列题目的查找活动。 1）利用搜索引擎（百度）查找我校，并阅读我校最新动态。 2）目前世界上濒危动物华南虎的数量。 3）查找潍坊市最近三天的天气预报 4）哈雷慧星的最早记录是哪国人留下的？ 5）查找关于一种鸟名为黄胸鹀（wu）的生物特性（提示：.zoology.csdb./index.asp） 6）查找出中央电视台今晚各套的电视节目单 7）查找到XX列车的车次、时间与票价。 任务二 二、用好关键词 任务三： 学习并利用教材第27页的表2-10“搜索引擎的使用技巧”，找出下面题目的相关资料。交流讨论，共同完成下表相关栏目的填写。 搜索引擎的使用技巧： ①理解搜索内容，使用最具代表性的关键词。 ②增加关键词细化搜索条件。 ③用好逻辑符号。 ④使用英文双引号进行强制搜索。
网上搜索的方法和技巧 我们已经知道网上有多种多样的教育资源，从技术上讲，它们是在Internet的多种服务功能的支持下实现的，包含WWW、e-mail、Usenet、FTP、BBS等，其中发展最快，也是最为流行的是WWW。因此我们着重介绍WWW信息的检索方法。 据1999年底的统计，网上大约有15亿个网页，并且以每天增加190万个网页的速度在增长，到2002年已达到80亿个网页。要想在这么大的一个资源库中查找一条具体的信息，犹如大海捞针一般。因此，有人发出这样的感叹:"我们淹没在数据资料的的海洋中,却又在忍受着知识的饥渴"。 现在出现了许多种在网上查找信息的方法。这些方法可以分为两类:一类是有既定目标的查找，一类是没有目标的查找，而后者往往是指一种网上"冲浪"游戏。在具有既定目标的情况下，如果已有信息线索，可以用浏览器航行的办法寻找信息对象;如果信息线索未定，则需要利用搜索工具首先获得信息线索。 搜索工具又有传统工具和现代工具之分。传统工具是在索引数据库中进行主题树/目录检索或KWDSEs(关键词搜索引擎)进行建设而索引库的建设是一个极其繁重的任务，现在已经可以利用"机器人"程序来帮忙，它们通过跟踪最新建立的HTML网页的URL对整个网络进行浏览，可以在网上从这一个网站爬到另一个网站，并记录下它们访问过的网页的各自特征(这种只有十来年历史的搜索技术就被称为传统工具了，你觉得奇怪吗?)。而现代搜索工具是利用智能代理来工作，它们不是对整个网络进行索引，而是在接到一个新任务时就出发，去搜索网上资源并提取有价值的信息。因此，智能代理是利用神经网络技术进行搜索，它试图去发现自然语言与样本网页的模式及它们之间的相互关系，这些将与新近发现的网上资源相匹配，最后以一串网址的形式供用户访问。图2_3_10显示了网上信息检索工具的选择方法。 (一)搜索工具 在Internet上现有的检索工具成百上千，比较普及且功能较强的就有几十种。这些检索按照其工作原理的不同，大概可以分为3种类型:
启发式搜索 1. 介绍 八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘，摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字，不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格（以数字0来表示），与空格相邻的棋子可以移到空格中。 要求解决的问题是：给出一个初始状态和一个目标状态，找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。 所谓问题的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。解八数码问题实际上就是找出从初始状态到达目标状态所经过的一系列中间过渡状态。 2. 使用启发式搜索算法求解8数码问题。 1) A ，A 星算法采用估价函数 ()()()()w n f n d n p n ??=+??? ， 其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 2) 宽度搜索采用f(i)为i 的深度，深度搜索采用f(i)为i 的深度的倒数。 3. 算法流程 ① 把起始节点S 放到OPEN 表中，并计算节点S 的)(S f ； ② 如果OPEN 是空表，则失败退出，无解； ③ 从OPEN 表中选择一个f 值最小的节点i 。如果有几个节点值相同，当其中有一个 为目标节点时，则选择此目标节点；否则就选择其中任一个节点作为节点i ； ④ 把节点i 从 OPEN 表中移出，并把它放入 CLOSED 的已扩展节点表中； ⑤ 如果i 是个目标节点，则成功退出，求得一个解； ⑥ 扩展节点i ，生成其全部后继节点。对于i 的每一个后继节点j ： 计算)(j f ；如果j 既不在OPEN 表中，又不在CLOCED 表中，则用估价函数f 把 它添入OPEN 表中。从j 加一指向其父节点i 的指针，以便一旦找到目标节点时记住一个解答路径；如果j 已在OPEN 表或CLOSED 表中，则比较刚刚对j 计算过的f 和前面计算过的该节点在表中的f 值。如果新的f 较小，则 (I)以此新值取代旧值。 (II)从j 指向i ，而不是指向他的父节点。 (III)如果节点j 在CLOSED 表中，则把它移回OPEN 表中。 ⑦ 转向②，即GOTO ②。
实验名称:启发式搜索算法 1、实验环境 Visual C++ 6.0 2、实验目的和要求 （复述问题）使用启发式算法求解8数码问题 （1）编制程序实现求解8数码问题A*算法，采用估价函数 f(n)=d(n)+p（n） 其中：d(n)是搜索树中结点n的深度；w(n)为节点n的数据库中错放的旗子个数； p(n)为结点n的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 （2）分析上述（1）中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是p(n)的上界h(n)的定义，并测试该估价函数是否使算法失去可采纳性。 实验目的：熟练掌握启发式搜索A*算法及其可采纳性。 3、解题思路、代码 3.1解题思路 八数码问题的求解算法 （1）盲目搜索 宽度优先搜索算法、深度优先搜索算法 （2）启发式搜索 启发式搜索算法的基本思想是：定义一个评价函数f，对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。 先定义下面几个函数的含义： f*(n)=g*(n)+h*(n) (1) 式中g*(n)表示从初始节点s到当前节点n的最短路径的耗散值；h*(n)表示从当前节点n到目标节点g的最短路径的耗散值，f*(n)表示从初始节点s经过n到目标节点g的最短路径的耗散值。 评价函数的形式可定义如(2)式所示： f(n)=g(n)+h(n) (2) 其中n是被评价的当前节点。f(n)、g(n)和h(n)分别表示是对f*(n)、g*(n)和h*(n)3个函数值的估计值。 利用评价函数f(n)=g(n)+h(n)来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为算法A。在A算法中，如果对所有的x，h(x)<=h*(x) (3)成立，则称好h(x)为h*(x)的下界，它表示某种偏于保守的估计。采用h*(x)的下界h(x)为启发函数的A算法，称为A*算法针对八数码问题启发函数设计如下： F(n)=d(n)+p(n) (4)
百度搜索引擎的使用方法和技巧 学生姓名： 学院：信息技术学院 专业：信管(电) 班级： 学号： 指导教师： 完成日期： 2015年3月28日 辽东学院 Eastern Liaoning University
一、简单搜索 1. 关键词搜索 只要在搜索框中输入关键词，并按一下“搜索”，百度就会自动找出相关的网站和资料。百度会寻找所有符合您全部查询条件的资料，并把最相关的网站或资料排在前列。 小技巧：输入关键词后，直接按键盘上的回车键（即Enter健），百度也会自动找出相关的网站或资料。 关键词，就是您输入搜索框中的文字，也就是您命令百度寻找的东西。可以是任何中文、英文、数字，或中文英文数字的混合体。可以命令百度寻找任何内容，所以关键词的内容可以是：人名、网站、新闻、小说、软件、游戏、星座、工作、购物、论文、、、 例如：可以搜索[windows]、[918]、[F-1赛车]。 可以输入一个关键词，也可以输入两个、三个、四个，您甚至可以输入一句话。 例如：可以搜索[博客]、[原创爱情文学]、[知音，不需多言，要用心去交流；友谊，不能言表，要用心去品尝。悠悠将用真诚，尊敬和大家来建立真正的友谊]。 注意：多个关键词之间必须留一个空格。 2. 准确的关键词 百度搜索引擎严谨认真，要求一字不差。 例如：分别输入 [舒淇] 和 [舒琪] ，搜索结果是不同的。 分别输入 [电脑] 和 [计算机] ，搜索结果也是不同的。 因此，如果您对搜索结果不满意，建议检查输入文字有无错误，并换用不同的关键词搜索。 3. 输入两个关键词搜索 输入多个关键词搜索，可以获得更精确更丰富的搜索结果。 例如，搜索[悠悠情未老]，可以找到几千篇资料。而搜索[悠悠情未老]，则只有严格含有“悠悠情未老”连续5个字的网页才能被找出来，不但找到的资料只有几十篇，资料的准确性也比前者差得多。 因此，当你要查的关键词较为长时，建议将它拆成几个关键词来搜索，词与词之间用空格隔开。 多数情况下，输入两个关键词搜索，就已经有很好的搜索结果。 4. 减除无关资料 有时候，排除含有某些词语的资料有利于缩小查询范围。 百度支持“-“功能，用于有目的地删除某些无关网页，但减号之前必须留一空格，语法是“A -B”。
实验一启发式搜索算法 学号：2220103430 班级：计科二班 姓名：刘俊峰
一、实验内容： 使用启发式搜索算法求解8数码问题。 1、编制程序实现求解8数码问题A *算法，采用估价函数 ()()()()w n f n d n p n ??=+??? ， 其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 2、 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是()p n 的上界 的()h n 的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。 二、实验目的： 熟练掌握启发式搜索A * 算法及其可采纳性。 三、实验原理： （一）问题描述 在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可以在棋盘上移动，其移动规则是：与空格相邻的数码方格可以移入空格。现在的问题是：对于指定的初始棋局和目标棋局，给出数码的移动序列。该问题称八数码难题或者重排九宫问题。 （二）问题分析 八数码问题是个典型的状态图搜索问题。搜索方式有两种基本的方式，即树式搜索和线式搜索。搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。盲目搜索就是无“向导”的搜索，启发式搜索就是有“向导”的搜索。 启发式搜索:由于时间和空间资源的限制，穷举法只能解决一些状态空间很小的简单问题，而对于那些大状态空间的问题，穷举法就不能胜任，往往会导致“组合爆炸”。所以引入启发式搜索策略。启发式搜索就是利用启发性信息进行制导的搜索。它有利于快速找到问题的解。 由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零。所以，这个
1、程序源代码 #include
比较各种搜索方法与技巧 因特网上的信息爆炸式的增长，而且毫无秩序。为了方便我们在网上快速准确地找到需要的信息，一些网站提供了搜索引擎服务。搜索引擎的使用看似简单，其实不然。如何快速、正确的寻找到我们所需的资源也需要一定的方法和技巧，关于搜索引擎的使用方法有多种多样，搜索引擎检索信息主要有目录检索和关键词查询两种方法。 目录检索：也称为分类检索，是因特网上最早提供WWW资源查询的服务，主要通过搜集和整理因特网的资源，根据搜集到的网页的内容，将其网址分配到相关分类主题目录的不同层次的类目之下，形成像图书馆目录一样的分类树形结构索引。目录检索无需输入任何文字，只要根据网站提供的主要分类目录，层层点击进入，便可查找到所需要的网络信息资源。当前国内具有代表性的提供目录检索服务的网站有雅虎中国（）和搜狗）等。 使用技巧 1、简单查询 在搜索引擎中输入关键词，然后点击“搜索”就行了，系统很快会返回查询结果，这是最简单的查询方法，使用方便，但是查询的结果却不准确，可能包含着许多无用的信息。所以选择正确的关键词才是一切的开始。学会从复杂搜索意图中提练出最具代表性和指示性的关键词对提高信息查询效率至关重要，这方面的技巧是所有搜索技巧之母。在输入关键词过程中，要避免错别字的使用、选取的关键词太
常见和多义词，这些都容易造成检索的信息量过大或与自己想选取内容相悖。 2、使用双引号用 给要查询的关键词加上双引号（半角，以下要加的其它符号同此），可以实现精确的查询，这种方法要求查询结果要精确匹配，不包括演变形式。例如在搜索引擎的文字框中输入“电传”，它就会返回网页中有“电传”这个关键字的网址，而不会返回诸如“电话传真”之类网页。 3、使用加号（+）或减号（-） 在关键词的前面使用加号，也就等于告诉搜索引擎该单词必须出现在搜索结果中的网页上。在关键词的前面使用减号，也就意味着在查询结果中不能出现该关键词。 4、使用括号 当两个关键词用另外一种操作符连在一起，而你又想把它们列为一组时，就可以对这两个词加上圆括号。 5、使用空格 在搜索关键词中加入“空格”进行信息搜索是最为常见的搜索技巧应用，空格起到的作用是“与”的意思。比方说我们在搜索中国的长城方面的信息时，只需输入“中国长城”就可以了。这个空格加上后，它的搜索范围既可能是“中国的长城”，也可能是“中国和长城”，还可能是“中国长城”或是“中国北京的长城”等信息，这样一来信息的范围无疑将会大大增加了。在使用空格组成关键词时，要
1.怎样成为搜索高手——选择适当的查询词 搜索技巧，最基本同时也是最有效的，就是选择合适的查询词。选择查询词是一种经验积累，在一定程度上也有章可循： A.表述准确百度会严格按照您提交的查询词去搜索，因此，查询词表 述准确是获得良好搜索结果的必要前提。 一类常见的表述不准确情况是，脑袋里想着一回事，搜索框里输入 的是另一回事。 例如，要查找2004年国内十大新闻，查询词可以是“2004年国内十 大新闻”；但如果把查询词换成“2004年国内十大事件”，搜索结果就 没有能满足需求的了。 另一类典型的表述不准确，是查询词中包含错别字。 例如，要查找林心如的写真图片，用“林心如写真”，当然是没什么 问题；但如果写错了字，变成“林心茹写真”，搜索结果质量就差得 远了。 不过好在，百度对于用户常见的错别字输入，有纠错提示。您若输 入“林心茹写真”，在搜索结果上方，会提示“您要找的是不是: 林心 如写真”。
B.查询词的主题关联与简练目前的搜索引擎并不能很好的处理自然 语言。因此，在提交搜索请求时，您最好把自己的想法，提炼成简单的，而且与希望找到的信息内容主题关联的查询词。 还是用实际例子说明。某三年级小学生，想查一些关于时间的名人名言，他的查询词是“小学三年级关于时间的名人名言”。 这个查询词很完整的体现了搜索者的搜索意图，但效果并不好。 绝大多数名人名言，并不规定是针对几年级的，因此，“小学三年级” 事实上和主题无关，会使得搜索引擎丢掉大量不含“小学三年级”，但非常有价值的信息；“关于”也是一个与名人名言本身没有关系的词，多一个这样的词，又会减少很多有价值信息；“时间的名人名言”，其中的“的”也不是一个必要的词，会对搜索结果产生干扰；“名人名言”，名言通常就是名人留下来的，在名言前加上名人，是一种不必要的重复。 因此，最好的查询词，应该是“时间名言”。 试着找出下述查询词的问题，并想出更好的能满足搜索需求的查询词： 所得税会计处理问题探讨 周星驰个人档案和所拍的电影
编号 南京航空航天大学毕业论文 题目启发式搜索算法在N数码问 题中的应用 学生姓名 学号 学院 专业 班级 指导教师 二〇一三年六月
南京航空航天大学 本科毕业设计（论文）诚信承诺书本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）（题目：启发式搜索算法在N数码问题中的应用）是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。尽本人所知，除了毕业设计（论文）中特别加以标注引用的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。 作者签名：年月日 （学号）：
启发式搜索算法在N数码问题中的应用 摘要 N数码问题是人工智能领域中的经典问题，N数码可以有效的判断一个搜索算法的优劣。在低阶数码问题中，使用简单的宽搜或深搜就可以解决问题，但在高阶数码中，由于其巨大的搜索规模，我们必须采用更加智能的算法才能解决问题。与传统搜索相比，启发式搜索当前搜索过程中的信息，选择最为可行的状态进行拓展，从而大大提高了搜索的质量和效率。 本文通过建立N数码问题的存储机制和移动规则，使得N数码问题转化为了一个标准的搜索问题。并着重分析了A*算法和遗传算法在N数码中的应用，在A*算法中使用了两种不同的估价函数，目的是比较不同估价函数在N数码问题中的表现。在最后，本文进行了大量实验，综合分析了A*算法和遗传算法在不同规模数据下的优劣。 关键词：启发式搜索，数码问题，A*算法，遗传算法
The Application of Heuristic Search Algorithm on N-Puzzle Problem Abstract N-puzzle problem is a classic problem in artificial intelligence. N-puzzle problem can effectively judge the merits of a search algorithm. In the low order puzzle problem, using a Depth-First-Search or Breadth-First-Search can solve the problem, but in the higher order digital, because of the huge search space area,we must adopt a more intelligent https://www.doczj.com/doc/d011872608.html,pared with the traditional search method, heuristic search uses the information in the search process, and it will choose the most feasible state, thus greatly improves the search quality and efficiency. This paper designs the storage mechanism and movement rules of N-puzzle problem, making the N-puzzle problem transforms to a standard search problem. This paper focuses on the application of A* algorithm and genetic algorithm in N-puzzle problem, and two different evaluation function used in A* algorithm. The objective is to compare the performance of different valuation function in N digital problem. In the end, this paper carries out a large number of experiments, a comprehensive analysis of the A* algorithm and genetic algorithm in different scale of data. Key Words：Heuristic Search;N-puzzle Problem;A* algorithm; Genetic algorithm
互联网信息搜索的方法与技巧】互联网信息搜索服务 互联网信息搜索的方法与技巧 搜索引擎在我们日常生活中的地位已是举足轻重。无论怎样，要想在浩如烟海的互联网信息中找到自己所需的信息，都需要一点点技巧。有人说，会搜索才叫会上网。 网络信息搜索是一项实践性很强的工作，学习一些网络搜索的原理和表达方式对提高网络搜索效率大有益处。但同时还要通过实践不断摸索，在实践中掌握不同数据库的特点，以便提高搜索效率。 网络信息搜索的一般原理 网络信息的搜索主要是通过搜索引擎对网上信息进行查找，它的基本原理是使用搜索程序来遍历因特网，将Web上分布的信息下载到本地文档库，然后对文档内容进行分析并建立索引，对于用户提出的查询提问，搜索引擎通过查找索引找出匹配的文档或链接，再返回给用户。目前搜索引擎主要通过两种技术实现信息搜索：一是使用网站分类技术，把网站进行树状的归类，对每个网站都有简略的描述；二是使用全文搜索技术；全文处理的对象是文本，通过网页抓取程序对大量网页数据建立由字（词）组成的倒排索引，以便使用户用关键词对文档进行查询，系统则返回含该关键词的网页。
网络信息的搜索技巧 1. 分析搜索主题，决定从何处开始进行搜索。在搜索中，有两个最为关键的步骤：一是概括搜索提问，选择精确的搜索词语；这是最基本同时也是最有效的技巧。目前的搜索引擎还并不能很好地处理自然语言。因此，在提交搜索请求时最好把自己想法提炼成简练而与希望找到的信息内容主题关联的查询词。一般说来查询词选应用名词和动词的组合。二是正确运用搜索提问的方式。 2. 考虑搜索提问中的关键词是否有同义词、近义词以及词形的各种变化，灵活运用各种运算符号，扩大词语的搜索范围，降低检索结果出现遗漏的可能性。例如：要查询酸奶方面的，与酸奶有关的词还包括牛奶、酸牛乳、乳酸饮料、乳酸菌饮料。因此，为了查到更全的，合并同类项后的搜索词为：酸奶、酸牛、乳酸。 3. 当有多个搜索词语之间逻辑关系复杂时，就分期分步制定搜索词语：(1) 分析搜索词语之间的逻辑关系，分门别类地建立“子逻辑 式”；(2) 根据搜索提问中涉及的主要主题概念，构造搜索提问式；(3) 尽量选专指词、特定概念或专业术语作关键词，避免普通词和太泛指的词语；(4) 短语搜索时应加双引号，提高查找的准确度；(5) 使用邻接算符可以提高搜索的准确性和灵活性；(6) 在关键词前可用不同符号表示词的重
互联网信息搜索的方法与技巧 搜索引擎在我们日常生活中的地位已是举足轻重。无论怎样，要想在浩如烟海的互联网信息中找到自己所需的信息，都需要一点点技巧。有人说，会搜索才叫会上网。 网络信息搜索是一项实践性很强的工作，学习一些网络搜索的原理和表达方式对提高网络搜索效率大有益处。但同时还要通过实践不断摸索，在实践中掌握不同数据库的特点，以便提高搜索效率。 网络信息搜索的一般原理 网络信息的搜索主要是通过搜索引擎对网上信息进行查找，它的基本原理是使用搜索程序来遍历因特网，将Web上分布的信息下载到本地文档库，然后对文档内容进行分析并建立索引，对于用户提出的查询提问，搜索引擎通过查找索引找出匹配的文档或链接，再返回给用户。目前搜索引擎主要通过两种技术实现信息搜索：一是使用网站分类技术，把网站进行树状的归类，对每个网站都有简略的描述；二是使用全文搜索技术；全文处理的对象是文本，通过网页抓取程序对大量网页数据建立由字(词)组成的倒排索引，以便使用户用关键词对文档进行查询，系统则返回含该关键词的网页。 网络信息的搜索技巧 1.分析搜索主题，决定从何处开始进行搜索。在搜索中，有两个最为关键的步骤：一是概括搜索提问，选择精确的搜索词语；这是最基本同时也是最有效的技巧。目前的搜索引擎还并不能很好地处理自然语言。因此，在提交搜索请求时最好把自己想法提炼成简练而与希望找到的信息内容主题关联的查询词。一般说来查询词选应用名词和动词的组合。二是正确运用搜索提问的方式。 2.考虑搜索提问中的关键词是否有同义词、近义词以及词形的各种变化，灵活运用各种运算符号，扩大词语的搜索范围，降低检索结果出现遗漏的可能性。例如：要查询酸奶方面的资料，与酸奶有关的词还包括牛奶、酸牛乳、乳酸饮料、乳酸菌饮料。因此，为了查到更全的信息，合并同类项后的搜索词为：酸奶、酸牛、乳酸。 3.当有多个搜索词语之间逻辑关系复杂时，就分期分步制定搜索词语：(1)分析搜索词语之间的逻辑关系，分门别类地建立
百度搜索技巧的四个方法 大家都知道搜索方法正确后可以大大提高搜索效率，会使大家的工作既省心又省力！网上针对百度搜索技巧的方法也很多，但是我在这里做一个总结，总结出十大百度搜索技巧！这十大百度搜索技巧可以帮助大家更迅速准确的找到相应信息，详情如下： 1、十大百度搜索技巧之（一）—-“-” 百度支持减除不相关的资料的“-”功能，可以用于删除某些无关页面，注意建号前面必须要有空格 例如：“A-B”意思就是说想在搜索A的同时屏蔽关于B的信息 2、十大百度搜索技巧之（二）—-“|“ 百度支持并行搜索功能来搜索例如：“A|B”意思是想要搜索包含A的信息或者包含B的信息比方说你要查询seo和侯瑞男时，可以用”seo|侯瑞男“来搜索，无需分两次查询，百度就会提供跟“|”前后任何相关关键词相关的网站和资料 3、十大百度搜索技巧（三）—-intitle intitle的作用是把搜索范围限定在网页标题中，网页标题往往就是本篇内容的简要概括，将查询内容界定在网页标题中会起到很好的效果。 使用方法：把查询内容中，特别关键的部分用”intitle:“做前缀 例如：想要查找标题中带有Yadid’s World的如何优化长尾关键词的内容，您就可以如下： 可以用[如何优化长尾关键词intitle:Yadid's World]输入搜索框就可以查
到想要得到的结果注意：“intitle:”后面不能有空格 4、十大百度搜索技巧（四）—-site site的作用就是将搜索范围界定在指定网站中,有时我们如果知道某一个站内就有自己想要的东西，那么我们就可以把这个界定界定到这个站内，来提高查询效率 本文由销售技巧培训整理编辑https://www.doczj.com/doc/d011872608.html,/
法律检索——方法和技巧 一、学习法律检索的重要性 第一，无论你在律师行业中是什么身份处于何等地位，是初出茅庐还是经验老道，法律检索都贯穿你的执业生涯全程。这里的法律检索，是一个相对广义的概念，不仅仅包括在数据库里找具体法条。在座的每一位，可能都曾经有过这样的时候：资深律师或者合伙人交给你一沓材料，或者你刚刚听客户滔滔不绝讲了三个小时还拿到一大堆文件，你看来看去就是发现不了其中需要研究的地方，哪些是会引起争议的点。而当你们成长为资深律师或者合伙人，本身仍然要参与案件或者项目，也需要自己去进行法律研究。在合伙人与助理磨合还没有非常默契的时候，在合伙人对助理的工作能力、检索能力、认真程度尚不能完全确信的时候，他势必要亲自验证或者说核查你搜索到的是否就已经穷尽了所有正确的答案。所以，我说法律检索是做律师一辈子的工作内容之一。 第二，无论你擅长的是什么业务类型，是做诉讼还是非诉讼业务，法律检索都是必备技能之一。以诉讼业务为例，无非就是“接案子”和“做案子”。大家都有个最基本的常识，那就是法院判案要“以事实为基础，以法律为准绳”。这里的事实和法律，都需要我们通过法律检索或者说法律研究来协助法官完成，以使得判决更加有利于你这一方。在这我来说说法律检索在接案过程中的重要作用。在梳理事实现状与了解客户要求的基础上，只有做好法律检索才能制定出更加完备的策略报告，才能提供更加充实、可行、准确的诉讼方案，甚至于通过完整的法律检索得到的答案决定你主观是否要接这个案子。我曾经听过大成所张健律师“诉讼策略报告如何写作”的讲座，他谈到“在你不具备经验的时候，你只能靠逻辑”。我想这里还可以补充一点，即便是“经验”也是可以通过法律检索去获得的，比如说某种案情的案件原告如何起诉被告如何答辩，你完全可以通过在数据库中搜索同类型案件裁判文书来学习、观摩与模仿。前阵子听说律师代理案件的政府指导价要取消了，律师的价值将会由市场决定，那么你如何才能脱颖而出或者说不被远远甩在后面，让客户认可你的价值，就需要你能拿出比别人更多更好的方案，取决于你发现了哪些问题以及就这些问题你找到了什么样的答案。 第三，无论社会发展到什么程度，变幻莫测的交易模式、产品以及专业术语怎样层出不穷，法律检索仍然是每位律师必须掌握的基本功之一。我每天都会关注行业新闻，几乎几天就会出现一个新的产品或者交易架构，但是我认为从根本上讲，暂时还没有脱离民商法的基本法律概念或者说基本的法律关系。在座的助理们来自不同的合伙人团队，大家平时接触的业务也都不尽相同。我就举两个金融方面的例子来印证我刚才的观点。第一个某银行计划操作一个“信贷资产证券化项目”，考虑选用“债权转让+权利完善措施”的模式，需要律师帮他们做一个完整的法律论证。第二个互联网金融方面的争议解决，李某通过
四个百度搜索技巧教你精确找到自己想要的内容 大家都知道搜索方法正确后可以大大提高搜索效率, 会使大家的工作既省心又省力! 网上针对百度搜索技巧的方法也很多, 但是我在这里做一个总结, 总结出十 大百度搜索技巧!这十大百度搜索技巧可以帮助大家更迅速准确的找到相应信息,详情如下: 1、十大百度搜索技巧之(一—-“-” 百度支持减除不相关的资料的“-”功能,可以用于删除某些无关页面,注意建号前面必须要有空格 例如:“A -B” 意思就是说想在搜索 A 的同时屏蔽关于 B 的信息 2、十大百度搜索技巧之(二—-“|“ 百度支持并行搜索功能来搜索例如:“A |B” 意思是想要搜索包含 A 的信息或者包含 B 的信息比方说你要查询 seo 和侯瑞男时,可以用”seo |侯瑞男“来搜索,无需分两次查询,百度就会提供跟“|”前后任何相关关键词相关的网站和资料 3、十大百度搜索技巧(三—-intitle intitle 的作用是把搜索范围限定在网页标题中, 网页标题往往就是本篇内容的简要概括,将查询内容界定在网页标题中会起到很好的效果。 使用方法:把查询内容中,特别关键的部分用”intitle:“做前缀 例如:想要查找标题中带有Yadid’s World 的如何优化长尾关键词的内容,您就可以如下: 可以用 [如何优化长尾关键词 intitle:Yadid'sWorld]输入搜索框就可以查 到想要得到的结果注意:“intitle:”后面不能有空格
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启发式搜索——初识A*算法
A*在游戏中有它很典型的用法，是人工智能在游戏中的代表。 A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法，为了说清楚A*算法，先说说何谓启发式算法。 一、何谓启发式搜索算法 在说它之前先提提状态空间搜索。状态空间搜索，如果按专业点的说法，就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程。通俗点说，就是在解一个问题时，找到一个解题的过程，应用这个过程可以从求解的开始得到问题的结果。由于求解问题的过程中分支有很多，主要是求解过程中求解条件的不确定性、不完备性造成的，使得求解的路径很多，这样就构成了一个图，我们说这个图就是状态空间。问题的求解实际上就是在这个图中找到一条路径可以从开始到结果。这个寻找的过程就是状态空间搜索。常用的状态空间搜索有深度优先和广度优先。广度优先是从初始状态一层一层向下找，直到找到目标为止。
深度优先是按照一定的顺序，先查找完一个分支，再查找另一个分支，直至找到目标为止。这两种算法在数据结构书中都有描述，可以参看这些书得到更详细的解释。 前面说的广度和深度优先搜索有一个很大的缺陷就是：他们都是在一个给定的状态空间中穷举。这在状态空间不大的情况下是很合适的算法，可是当状态空间十分大，且不可预测的情况下就不可取了。他们的效率实在太低，甚至不可完成。在这里就要用到启发式搜索了。 启发式搜索就是在状态空间中搜索时，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至找到目标。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。我们先看看估价是如何表示的。 启发中的估价是用估价函数表示的，如： f(n) = g(n) + h(n) 其中f(n)是节点n的估价函数，g(n)是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n)是从n节点到目标节点最佳路径的估计代价。在这里主要是h(n)体现了搜索的启发信息，因为g(n)是已知的。
目的：1、掌握项目查找，筛选及落实的方法 2、掌握搜索项目信息的途径和技巧，提高搜索效率 3. 通过拓展项目信息，积累人脉资源，布置销售网络 过程和方法：1、通过介绍查找项目信息的主要途径，需要落实的项目细 节，自主探究掌握搜集和利用项目资源的方式方法 2、通过实际上网操作，具体查找项目，并收集相关信息。 查找项目信息的主要途径和方法 一、通过招标网站及搜索引擎查找项目信息 1.在本区域内，通过正规的招标网站查询项目信息 例如：中国采购与招标网；中国电力物资采购网；华电物资采购网等。 2．在各个国内招标网站查询项目时，重点关注项目招标信息，采购信息等，项目类型主要以能源化工为主，其他还要涉及到冶金矿产原材料，水利桥梁，铁路交通，市政环保等；风电100%的跟踪到位，国家级重点项目：船舶，飞机制造，工矿煤炭项目针对性涉及。在不同区域.能源分配具体分配的侧重点各有不同，利用现有资源网站.全面笼罩项目信息。 3. 在具体项目招标内容中，我们要重点落实以下几个方面： (1) 项目名称：了解项目投资方信息，项目类别(火点.风电.水电 等)，机组容量，一期还是二期等； （2）招标人：了解项目具体业主，联系方式，负责人，邮箱等； （3）项目进度：通过项目不同标段落实查找不同时期的进度和招标内容； 通过电话向用户及设计院落实项目进度； （4）设计院信息：项目主设及联系方； （**项目升压站设计招标，中标公告等）； （5）招标内容：了解招标进度，项目招标批次，具体设备明细等； （6）项目建设周期，资金来源，投资比例； （7）招投标截止日期，开标时间，地点； （8）招标机构及联系方式； （9）相关附件：例如资质要求，投标相关表格，设备明细等。 4. 对于正规招标网站上面的VIP项目及项目招标内容不完整的情况下，我
启发式图搜索算法 摘要：启发式搜索策略概述和有序搜索。启发式搜索弥补盲目搜索的不足，提高搜索效率。一种方法用于排列待扩展节点的顺序，即选择最有希望的节点加以扩展，那么，搜索效率将会大为提高。进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息。 关键词：启发式搜索；估价函数；有序搜索；A*算法； 正文： 启发式图搜索的意义因为无信息图搜索算法的效率低，耗费过多的计算空间与时间，这是组合爆炸的一种表现形式。所以引入了启发式图搜索算法。 启发式图搜索算法就是进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息，把此种信息叫做启发信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。关于图搜索的启发式搜索算法就叫做启发式图搜索算法。 启发式图搜索策略：假设初始状态、算符和目标状态的定义都是完全确定的，然后决定一个搜索空间。因此，问题就在于如何有效地搜索这个给定空间。 启发信息按其用途可分为下列3种： (1) 用于决定要扩展的下一个节点，以免像在宽度优先或深度优先搜索中那样盲目地扩展。 (2) 在扩展一个节点的过程中，用于决定要生成哪一个或哪几个后继节点，以免盲目地同时生成所有可能的节点。 (3) 用于决定某些应该从搜索树中抛弃或修剪的节点。 启发信息的状态空间搜索算法，即决定哪个是下一步要扩展的节点。这种搜索总是选择“最有希望”的节点作为下一个被扩展的节点。这种搜索叫做有序搜索(ordered search)。有关具体问题领域的信息常常可以用来简化搜索。一个比较灵活(但代价也较大)的利用启发信息的方法是应用某些准则来重新排列每一步OPEN表中所有节点的顺序。然后，搜索就可能沿着某个被认为是最有希望的边缘区段向外扩展。应用这种排序过程，需要某些估算节点“希望”的量度，这种量度叫做估价函数(evalution function)。所谓的估价函数就是为获得某些节点“希望”的启发信息，提供一个评定侯选扩展节点的方法，以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。f(n)——表示节点n的估价函数值建立估价函数的一般方法：试图确定一个处在最佳路径上的节点的概率；提出任意节点与目标集之间的距离量度或差别量度；或者在棋盘式的博弈和难题中根据棋局的某些特点来决定棋局的得分数。这些特点被认为与向目标节点前进一步的希望程度有关。 有序搜索应用某个算法(例如等代价算法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点。这种搜索方法叫做有序搜索(ordered search)或最佳优先搜索 (best-first search)，而其算法就叫做有序搜索算法或最佳优先算法。尼尔逊曾提出一个有序搜索的基本算法。估价函数f是这样确定的：一个节点的希望程序越大，其f值就越小。被选为扩展的节点，是估价函数最小的节点。选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点，即总是选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点。 有序状态空间搜索算法 (1) 把起始节点S放到OPEN表中，计算f(S)并把其值与节点S联系起来。 (2) 如果OPEN是个空表，则失败退出，无解。 (3) 从OPEN表中选择一个f值最小的节点i。结果有几个节点合格，当其中有一个为目标节点时，则选择此目标节点，否则就选择其中任一个节点作为节点i。
启发式优化算法综述 一、启发式算法简介 1、定义 由于传统的优化算法如最速下降法，线性规划，动态规划，分支定界法，单纯形法，共轭梯度法，拟牛顿法等在求解复杂的大规模优化问题中无法快速有效地寻找到一个合理可靠的解，使得学者们期望探索一种算法:它不依赖问题的数学性能，如连续可微，非凸等特性; 对初始值要求不严格、不敏感，并能够高效处理髙维数多模态的复杂优化问题，在合理时间内寻找到全局最优值或靠近全局最优的值。于是基于实际应用的需求，智能优化算法应运而生。智能优化算法借助自然现象的一些特点，抽象出数学规则来求解优化问题，受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（Heuristic Algorithm）。 为什么要引出启发式算法，因为NP问题，一般的经典算法是无法求解，或求解时间过长，我们无法接受。因此，采用一种相对好的求解算法，去尽可能逼近最优解，得到一个相对优解，在很多实际情况中也是可以接受的。启发式算法是一种技术，这种技术使得在可接受的计算成本内去搜寻最好的解，但不一定能保证所得的可行解和最优解，甚至在多数情况下，无法阐述所得解同最优解的近似程度。 启发式算法是和问题求解及搜索相关的，也就是说,启发式算法是为了提高搜索效率才提出的。人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。其特点是在解决问题时,利用过去的经验,选择已经行之有效的方法，而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案，
以随机或近似随机方法搜索非线性复杂空间中全局最优解的寻取。启发式解决问题的方法是与算法相对立的。算法是把各种可能性都一一进行尝试，最终能找到问题的答案，但它是在很大的问题空间内，花费大量的时间和精力才能求得答案。启发式方法则是在有限的搜索空间内，大大减少尝试的数量，能迅速地达到问题的解决。 2、发展历史 启发式算法的计算量都比较大，所以启发式算法伴随着计算机技术的发展，才能取得了巨大的成就。纵观启发式算法的历史发展史： 40年代：由于实际需要，提出了启发式算法（快速有效）。 50年代：逐步繁荣，其中贪婪算法和局部搜索等到人们的关注。 60年代: 反思，发现以前提出的启发式算法速度很快，但是解得质量不能保证，而且对大规模的问题仍然无能为力（收敛速度慢）。 70年代：计算复杂性理论的提出，NP问题。许多实际问题不可能在合理的时间范围内找到全局最优解。发现贪婪算法和局部搜索算法速度快，但解不好的原因主要是他们只是在局部的区域内找解，等到的解没有全局最优性。由此必须引入新的搜索机制和策略。 Holland的遗传算法出现了（Genetic Algorithm）再次引发了人们研究启发式算法的兴趣。 80年代以后：模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm），人工神经网络（Artificial Neural Network），禁忌搜索（Tabu Search）相继出现。 最近比较火热的：演化算法（Evolutionary Algorithm）, 蚁群算法（Ant Algorithms），拟人拟物算法，量子算法等。 二、启发式算法类型