人工智能局部搜索包括什么（人工智能局部搜索包括什么内容）

人工智能局部搜索(Local Search)是一种在有限个状态之间进行选择的决策过程。在局部搜索中,问题被分解成一系列局部子问题,每个子问题都是简单版本的完整问题,求解器在子问题中寻找最优解,然后将其推广到完整问题。局部搜索通常用于求解动态规划、图论、优化和机器学习等领域。
局部搜索算法的基本思想是,根据问题的特点,将问题分解为一系列局部子问题,然后在每个子问题上求解最优解,然后利用子问题的解来指导整个问题的求解。局部搜索算法的优点是求解器可以在较短的时间内找到最优解,并且可以并行计算,但缺点是其最优解的稳定性和泛化性能较差。
常见的局部搜索算法包括深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、遗传算法和蚁群算法等。