图搜索策略：盲目搜索与启发式搜索算法

该思维导图总结了图搜索策略，包括盲目搜索和启发式搜索两大类。盲目搜索包含深度优先搜索（DFS）和宽度优先搜索（BFS），分别具有实现简单和找到最短路径的优点，但也存在陷入无限循环和空间复杂度高的缺点。启发式搜索以A*算法为例，结合启发式函数提高效率。局部搜索则包括爬山法、模拟退火法和遗传算法，它们各有优缺点，在解决局部最优问题和复杂优化问题上各有侧重。

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# 图搜索策略
## 3.1 图搜索策略
- 概述图搜索的基本概念
- 应用场景
  - AI 领域
  - 路径规划
  - 网络遍历
## 3.2 盲目的图搜索策略
### 3.2.1 深度优先搜索 (DFS)
- 思路
  - 沿着一条路径走到尽头
  - 回溯到最近选择的节点
- 优缺点
  - 优点
    - 实现简单
    - 空间效率高
  - 缺点
    - 可能陷入无限循环
    - 非最优解保证
- 适用情况
  - 游戏状态搜索
  - 拓扑排序
### 3.2.2 宽度优先搜索 (BFS)
- 思路
  - 逐层探索所有邻居节点
- 优缺点
  - 优点
    - 能找到最短路径（无权图）
  - 缺点
    - 空间复杂度高
- 适用情况
  - 最短路径问题
  - 社交网络分析
## 3.3 启发式图搜索策略
### 3.3.1 A* Search
- 思路
  - 结合BFS和启发式评估
- 优缺点
  - 优点
    - 在许多情况下能找到最优解
    - 效率高
  - 缺点
    - 需要准确的启发式函数
- 应用场景
  - 地图导航
  - 游戏AI
### 3.3.2 另一个启发式搜索算法
- 具体信息未给出
## 3.4 局部搜索
### 爬山法
- 思路
  - 从当前解开始
  - 选择改进的相邻解
- 优缺点
  - 优点
    - 简单
    - 容易实现
  - 缺点
    - 可能陷入局部最优解
- 应用案例
  - 参数调优
### 模拟退火法
- 思路
  - 模拟物理退火过程
  - 允许接受较差的解
- 优缺点
  - 优点
    - 能跳出局部最优
    - 找到全局最优解的概率高
  - 缺点
    - 需要精心设计退火过程
    - 计算成本可能高
- 适用场景
  - 排序问题
  - 组合优化
### 遗传算法
- 思路
  - 模拟自然选择和遗传机制
- 优缺点
  - 优点
    - 适用于大规模和复杂优化问题
  - 缺点
    - 可能需要较长时间收敛
    - 结果可能非最优
- 应用领域
  - 工程设计
  - 机器学习模型优化

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