盲搜索和启发式搜索有什么区别？

Question

我正在寻找人工智能领域中使用的盲搜索和启发式搜索之间的差异。

Answer 1

盲目搜索 - 在没有信息的情况下搜索。
例如：BFS（盲搜索方法之一）。我们只是为当前状态（当前节点）生成所有的后继状态（子节点），并查找其中是否存在目标状态，如果没有，我们将生成子节点的后继状态之一，依此类推。因为我们没有信息，所以只生成所有。

启发式搜索 - 搜索信息。
例如：A* 算法。我们根据成本和具有启发式函数的“启发式信息”选择我们的下一个状态。

案例示例：找到最短路径。
使用盲搜索，我们只是尝试所有位置（蛮力）。
使用启发式，假设我们有关于起点和每个可用位置之间距离的信息。我们将使用它来确定下一个位置。

Answer 2

盲目搜索：

• 它本质上是完全野蛮的，因为它没有任何特定领域的知识。
• 这是一个非常漫长的过程
• 它也称为无信息搜索或暴力搜索。
• 使用大内存。
• 搜索过程会记住所有对搜索过程无用的不需要的节点。
• 它不使用任何特殊的搜索功能。
• 示例：深度优先搜索和广度优先搜索。

启发式搜索：

• 他们使用特定领域的知识来进行搜索过程。
• 通过使用启发式，可以减少搜索过程。
• 这称为知情搜索。
• 这种类型的搜索不会浪费时间。
• 没有使用大内存。
• 启发式函数用于搜索。
• 例如：爬山、最佳优先搜索以及 A* 和 AO*。