那些在人工智能(或类似领域)工作过或正在工作的人应该对 AO* 算法非常了解。
很明显,它是一种通用的算法。
你们当中是否有人遇到过 AO* 算法的实际应用?你们中的一些人可能已经研究过它。
所以,如果您能分享您关于 AO* 算法的思考或经验,以及它在实践中如何真正地被使用,它的力量是什么,那将是太棒了。
那些不了解 AO* 算法的人,可以参考下面的 PDF 文件(大小 – 291 KB)。
回答:
据我所知,AO* 很少在实际应用中使用。 它对于搜索博弈树、解决问题等很有用,但在大多数情况下,会使用更多特定领域的搜索算法(例如,用于博弈树的 alpha-beta 剪枝,通用或特定领域的规划算法)。
特别是,人工智能使用知识密集型方法,并且在实际应用中,大量使用特定领域的知识或问题条件来产生更好(更快或更优的解决方案)。
博弈搜索是全广度搜索成为标准的例子,但这可能是因为搜索空间相对于其他领域来说较小。 即使在博弈树搜索中,也广泛使用问题特定的特征,即通常仅在静止状态(即不在强制交换期间或存在将军时)终止搜索。
在规划中,通常使用知识来指导对生成解决方案空间的搜索,而不是进行状态空间搜索。 这会产生非最优解,但对于许多领域而言,它以更低的成本产生合理的解决方案。