搜索技术：广度优先、深度优先及启发式算法
该思维导图概述了搜索技术，涵盖了搜索的基本概念、状态空间表示及搜索策略（盲目搜索与启发式搜索），并详细介绍了广度优先搜索和深度优先搜索算法。此外，还深入探讨了两种重要的启发式搜索算法：遗传算法（包括其原理、步骤和发展史）和微粒群算法（包括基本概念、流程及应用）。最后，提到了基于粒子群优化算法的实验部分。 该图清晰地展现了不同搜索算法之间的关系及其核心思想。
源码
# 搜索技术
## 搜索
### 什么是搜索
#### 定义
#### 应用场景
### 状态空间表示法
#### 节点
#### 状态
#### 路径
### 搜索策略
#### 盲目搜索
##### 定义
##### 特点
#### 启发式搜索
##### 定义
##### 特点
## 广度优先搜索
### 基本思想
#### 按层次展开
#### 特点
### 过程
#### 队列维护节点
#### 时间复杂度与空间复杂度
## 深度优先搜索
### 基本思想
#### 树状搜索
#### 回溯
### 过程
#### 栈结构使用
#### 时间复杂度与空间复杂度
## 启发式搜索
### 启发性信息
#### 估价函数
##### 定义
##### 作用
### A* 算法
#### 工作原理
#### 优点与缺点
### 局部寻优搜索
### 全局寻优搜索
## 遗传算法
### 发展史
#### 自然选择模拟
#### 人工智能中的应用
### 基本原理
#### 选择
#### 交叉
#### 变异
### 求解步骤
#### 初始化种群
#### 适应度计算
#### 进化过程
## 微粒群算法
### 基本概念
#### 粒子
#### 速度与位置更新
### 标准流程
#### 初始化粒子群
#### 个体与群体最佳位置
### 研究现状
#### 应用于优化问题
#### 未来发展方向
## 实验
### 粒子群优化算法
#### 实验步骤
#### 结果分析
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