探索Haskell实现的AI算法 - AIMA方法

该资源详细地实现了多种搜索算法，并提供了详细的Haskell代码，供开发者下载学习和使用。以下为实现的各个算法的知识点概述： 1. 问题、节点与树搜索 - 问题：在AI中，问题是指需要解决的任务，它通常包括初始状态、目标测试、可能的动作以及一个或多个路径成本函数。 - 节点：代表搜索树中的一个状态，包含状态信息、父节点、行动以及路径成本。 - 树搜索：是一种搜索策略，将搜索问题建模成一棵树，节点代表问题的可能状态，边代表从一个状态到另一个状态的转换。 2. 图搜索 - 图搜索算法与树搜索类似，但可以处理具有循环的搜索空间，避免重复搜索相同的节点。 3. 广度优先搜索（BFS） - 按层次顺序探索状态空间，首先扩展根节点的所有子节点，然后是下一层的节点。 4. 统一成本搜索 - 一种每次选择路径成本最小的节点进行扩展的策略，适用于路径成本不同的情况。 5. 深度优先搜索（DFS） - 一种先深入探索一个分支直至最深处，然后再回溯到上一个分叉点的搜索方法。 6. 深度受限搜索 - 深度优先搜索的一种变体，只探索到特定深度的节点。 7. 迭代深化搜索 - 结合深度优先搜索和广度优先搜索的优点，逐渐增加搜索深度的迭代过程。 8. 贪婪的最佳优先搜索 - 在每个节点选择时，根据启发式函数估计到达目标的最优路径，选择最有希望的节点。 9. A*搜索 - 结合了最佳优先搜索和统一成本搜索的特点，使用启发式函数来评估哪些节点最有可能接近目标。 10. 递归最佳优先搜索和迭代深化A* - 是A*搜索的变体，使用递归或迭代来提高搜索效率。 11. 内存受限A* (MA*) - 为了解决大规模问题的内存限制问题而设计的算法，它将搜索树分成子树，并只保存一个子树在内存中。 12. 简化MA*与双向搜索 - 这些是MA*的简化版本，以及双向搜索，从起始点和目标点同时进行搜索，以减少搜索空间。 13. 八拼图 - 一个经典的搜索问题，目标是在一个3x3的格子中通过移动数字块来达成目标状态。 14. 爬山算法 - 一种局部搜索算法，不断选择使当前解更优的邻居作为新解，直到没有更优的邻居为止。 15. 模拟退火 - 一种概率型算法，通过模拟物质退火过程中的加热和缓慢冷却过程，允许偶尔选择不那么好的解决方案，以避免陷入局部最优。 16. 遗传算法 - 受自然选择启发的搜索算法，通过模拟进化过程中的选择、交叉和变异来生成新的解决方案。 17. 和/或图搜索 - 一种用于表示问题状态及其操作的图表示法，可以有效处理逻辑推理问题。 18. 在线深度优先搜索与LRTA* - 在线深度优先搜索是深度优先搜索在在线问题中的应用，而LRTA*是一种学习实时A*算法，用于路径规划问题。 更多详细信息、使用方法等，请下载后仔细阅读README.md文件。"