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第 3 章 通过搜索进行问题求解 (Solving Problems by Searching)

      +
      本章主旨

      本章是 AIMA 4e 的"通过搜索进行问题求解"——问题求解 / 搜索算法 / 启发式。理解后才能掌握 AI 各子领域。

      一、核心概念

      本章围绕 3 个核心概念展开：

      概念 定义 + 重要性 实现提示

      问题形式化

      初始状态 / 动作 / 目标测试

      §3.1-3.2

      无信息搜索

      BFS / DFS / UCS

      §3.3-3.4

      启发式搜索

      A* / 贪婪 / 启发式函数

      §3.5-3.6

      二、本章要点

      •  node.Path-Cost：从初始状态到此节点的路径总代价。在数学公式中，一般使用 g(node)

      • *

      • 深度优先树状搜索已经成为许多人工智能领域的基本工具，例如，约束满足（第 6 章） 、命题

      学习建议

      • AIMA 4e 是 AI 标准教材——每章配套习题巩固理解。

      • 实现关键算法（搜索 / CSP / 逻辑 / 概率 / 学习）才能真正掌握。

      • 与机器学习 / 深度学习课程结合；现代 LLM / Diffusion 改变 AI 格局。

      三、关键图表

      视觉图表

      图 {ch_num}-1
      Figure 1. 图 {ch_num}-1：{zh}总览

      四、思维导图

      mindmap
  root((第 {ch_num} 章 {zh}))
    问题形式化
    无信息搜索
    启发式搜索

      五、重点与易错点

      • 问题求解 / 搜索算法 / 启发式。

      • 配套习题：原书第 {ch_num} 章末尾。

      • 实现建议：用 Python / AIMA 代码库 (aima.cs.berkeley.edu) 实践关键算法。

      • 跨章衔接：第 2 章上下文；AI 各子领域互为基础。