
【计】 heuristic search
explore; scout; spy; stretch forward; try to find out; visit
examination; test; try
search; beat; cast about; ferret; grabble; hunt; rake; scout; seek
【计】 look in; search; search in
【经】 rake; search
在汉英词典视角下,“探试搜索”对应的标准英文术语为Heuristic Search,属于计算机科学和人工智能领域的核心概念。以下从定义、特点和应用三个维度进行专业解析:
探试搜索(Heuristic Search) 指通过经验性规则(启发函数)引导搜索方向,以高效逼近问题最优解的算法策略。其本质是在不完全信息或计算资源有限的场景下,牺牲理论最优性以换取可行解和效率平衡。
英译对照:
非穷举性
区别于盲目搜索(如广度优先搜索),探试搜索通过启发函数(Heuristic Function)评估状态优先级,跳过低潜力路径,大幅减少计算量。
示例:A*算法中,启发函数估算当前状态到目标状态的代价(如曼哈顿距离)。
近似最优解
启发函数的设计直接影响解的质量。若函数满足可采纳性(Admissibility,永不高估代价),则能确保找到最优解(如A*算法);否则可能获得次优解但速度更快。
动态适应性
适用于状态空间庞大或实时性要求高的场景(如游戏AI、路径规划),通过动态调整搜索策略平衡时间与精度。
GPS导航系统(如Google Maps)采用A*算法,结合实际路网距离与直线距离启发式,快速生成行车路线。
围棋AI(如AlphaGo)使用蒙特卡洛树搜索(MCTS),通过模拟对局评估棋步价值,属于概率启发式搜索。
定理证明工具(如Prolog)依赖启发式规则剪枝无效逻辑分支,加速推理过程。
《人工智能:现代方法》(Artificial Intelligence: A Modern Approach)
"Heuristic search algorithms use problem-specific knowledge beyond the formal definition of the problem itself to find solutions more efficiently."
(探试搜索算法利用问题特定知识超越形式化定义,以提升求解效率。)
来源:Russell, S. & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th ed., Pearson. 详见出版社官网
《算法导论》(Introduction to Algorithms)
"A heuristic is a technique designed for solving a problem more quickly when classic methods are too slow, or for finding an approximate solution when exact methods fail."
(当经典方法效率低下或精确解法失效时,启发式技术用于加速求解或获取近似解。)
来源:Cormen, T.H. et al. (2009). Introduction to Algorithms, 3rd ed., MIT Press. MIT出版社链接
探试搜索的核心贡献在于解决NP难问题的工程实践可行性。例如,组合优化问题(如旅行商问题)的精确解法复杂度呈指数级增长,而启发式算法(如模拟退火、遗传算法)可在多项式时间内获得满意解,支撑了物流调度、芯片设计等工业应用。
“探试搜索”可以拆解为“探试”和“搜索”两部分理解,结合两者的含义可得出以下解释:
探试
指通过尝试性、试探性的方法进行研究或调查。这一行为强调在未知领域中的主动探索,可能伴随反复试验以验证假设,例如“试探性提问”或“试探性操作”。
搜索
指系统性地查找信息或资源的过程,既包括物理层面的搜寻(如搜查物品),也包含抽象层面的信息检索(如网络搜索、数据库查询)。
“探试搜索”可理解为:通过试探性手段在不确定的情境中主动查找目标或答案的过程。例如:
通过以上分析,可见“探试搜索”是一种结合试探与系统性查找的行为模式,适用于需要动态调整策略的复杂情境。
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