人工智能的搜索方式就搜索策略是否被预先确定一般可以分为
搜索是根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识,构造出一条代价较少的推理路线,使问题得到圆满解决的过程。
两大类搜索的方法分别是盲目搜索和启发式搜索。
盲目搜索，就是未利用问题有关的知识，采用固定的方式生成状态的方法。即只按预定的控制策略进行搜索,在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。显然这种方法的搜索效率是低下的，但方法具有通用性。
启发式搜索，与盲目搜索正好相反，它利用问题的知识，缩小问题的搜索范围，选择那些最有可能在最优解路径上的状态优先搜索，以尽快地找到问题的最优解。
什么是搜索？搜索是人工智能领域的一个重要问题。它类似于传统计算机程序中的查找，但远比查找复杂得多。传统程序一般解决的问题都是结构化的，结构良好的问题算法简单而容易实现。但人工智能所要解决的问题大部分是非结构化或结构不良的问题，对这样的问题很难找到成熟的求解算法，而只能是一步步地摸索前进。就像是甲、乙两个不同的网络，甲网络中的某一台计算机A要想找到乙网络中的数据。乙网络位于广域网中，A的目标就是要找到乙网络（实际上就是找到甲主路由器的IP），但是A不知道目标的具体位置，只能试探着去找。像这样摸索着前进，不断搜索前进方向的过程称为搜索。从理论上讲，只要乙不犯规 (不会关闭设备)，A终究是会找到乙的（当然这必须是在甲、乙本来是可以互通的基础上）。当然，A找到乙所需的时间是无法预测的。如果A以前就访问过乙网络上的某台主机，在找的过程中，可以得到路由器中更新的路由表的支持，很快会找对了方向，可能花费的时间就会少些。相反，也有可能A找遍了所有的地方，最后才找到乙(极端情况)。 搜索，通常可分为盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索是按预定的控制策略进行，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略 。这在复杂网络中的路由选择会经常用到。广域网中的动态路由协议，为了学习相邻路由器的路由，为了确定最短路径，总是主动地去搜索相邻的路由设备。由于路由选择总是按预先规定的方式进行，未能考虑到环形结构或不可到达情况，因此效率不高，具有盲目性，往往会因此占去不少的网络带宽。启发式搜索是在搜索过程中根据问题的特点，加入一些具有启发性的信息，如从上一级路由器中找到相应的路由表来确定下一步搜索的路线，加速问题的求解过程。显然，启发式搜索的效率比盲目搜索要高，但由于启发式搜索需要与网络本身特性有关的信息，而这对非常复杂的网络是比较困难的，因此盲目搜索在目前的应用中仍然占据着统治地位。而盲目搜索中最行之有效、应用最广泛的搜索策略就是：宽度优先搜索和深度优先搜索。这两种搜索方法在很多人工智能的资料中都有介绍，关于算法也给出了简单的设计思路。这里只对简单应用及体会做简单介绍。 宽度优先搜索，又称为广度优先搜索，是一种逐层次搜索的方法。在第n层的节点没有全部扩展并考察之前，不对第n+1层的节点进行扩展。设V1为起始节点，则搜索的顺序为：V1V2V3V4V5V6V7 Flash5中Action Script功能非常强大，其实它涉及到的最主要的问题就是动作怎么通过指定路径或一个大概的方式去完成动作的结果。利用此算法可以很好地解决这个问题。打红警，玩帝国时，指挥坦克或炮车去指定位置，计算机控制坦克通过此算法找到最短路径行进只需要将屏幕分成多个区间并编成号码，实际上从源地址到目标地址就是找到到达目标地址的一串区间号码。这样问题就可以程序化了。至于具体的设计流程和源程序这里就不多讲了。 Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。 实际上网络上许多协议和应用程序都会用到类似的思想。例如，生成树协议中，为了确定生成树的树根。它要确定每一台交换机的树值并不断地更新结果。象使用网络下载某个软件时，它的每个线程都会去找目标地址，来确定到达的路径。 因为宽度优先搜索是针对非结构化或结构不良的问题，所以只要碰到类似的情况只是将具体条件转化一下，就可以应用此算法了。
人工智能中的搜索策略大体分为两种：无信息搜索和有信息搜索。无信息搜索是指我们不知道接下来要搜索的状态哪一个更加接近目标的搜索策略，因此也常被成为盲目搜索；而有信息搜索则是用启发函数f（n）来衡量哪一个状态更加接近目标状态，并优先对该状态进行搜索，因此与无信息搜索相比往往能够更加高效得解决问题。要衡量一个搜索策略的好坏，我们需要从四个方面对其进行判断：完备性、时间复杂度、空间复杂度和最优性。因此以下通过这四个方面来比较常见搜索策略之间的优劣。
无信息搜索策略
宽度优先搜索（BFS）
首先扩展根节点，然后扩展根节点的所有后继，接着再扩展它们的后继，从而一层一层的对节点进行扩展。BFS是一个简单的搜索策略，在搜索过程中会对所有状态进行遍历，因此它是完备的；假设搜索树每个节点有b个后继，深度为d，则时间复杂度和空间复杂度均为O(bd)；最后考虑最优性，因为我们总会在最浅那一层找到目标状态，因此当且仅当每一步的代价都一致的时候，BFS可以得到最优解。
一致代价搜索
在BFS的基础上，一致代价搜索不在扩展深度最浅的节点，而是通过比较路径消耗g（n），并选择当前代价最小的节点进行扩展，因此可以保证无论每一步代价是否一致，都能够找到最优解。
深度优先搜索（DFS）
DFS扩展根节点的一个后继，然后扩展它的一个后继，直到到达搜索树的最深层，那里的节点没有后继，于是DFS回溯到上一层，扩展另外一个未被扩展的节点。在有限状态空间中，DFS是完备的，因为它可以把所有空间遍历一遍；而在无限空间中，DFS则有可能会进入深度无限的分支，因此是不完备的。DFS的时间复杂度为为O(bd)，而空间复杂度仅为O（d），因为我们只需要保存当前分支的状态，因此空间复杂度远远好于BFS。然而DFS并不能保证找到最优解。
深度受限搜索
深度受限搜索设定一个最大深度dmax，当搜索深度大于dmax的时候立即回溯，从而避免了在无穷状态空间中陷入深度无限的分支。
迭代加深的深度有限搜索
迭代加深的深度有限搜索也设定一个最大深度dmax，开始我们把dmax设为1，然后进行深度受限搜索，如果么有找到答案，则让dmax加一，并再次进行深度有限搜索，以此类推直到找到目标。这样既可以避免陷入深度无限的分支，同时还可以找到深度最浅的目标解，从而在每一步代价一致的时候找到最优解，再加上其优越的空间复杂度，因此常常作为首选的无信息搜索策略。
有信息搜索
贪婪最佳优先搜索
贪婪最佳优先搜索总是扩展距离目标最近的节点，其启发函数f（n）=h（n）其中:
f（n）=节点n到目标节点的最小代价路径的估计值
贪婪最佳优先搜索的最大问题是它往往不能找到最优解。
A*
为了找到最优解，A*算法对一个节点的评估结合了h（n）和g（n）从开始节点到节点n的路径代价，即f（n）=g（n）+h（n）
f（n）=经过节点n的最小代价解的估计代价
因为A*搜索总是搜索f（n）最小的点，因此它总能找到最优解。
分为盲目搜索和启发式搜索。前者搜索策略被预先确定，后者不是。
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