盲目搜索英文解释翻译、盲目搜索的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 blind search
【化】 blind search

分词翻译：

盲目的英语翻译：

blindness

搜索的英语翻译：

search; beat; cast about; ferret; grabble; hunt; rake; scout; seek
【计】 look in; search; search in
【经】 rake; search

专业解析

盲目搜索（Blind Search）的汉英词典释义

一、基本定义

“盲目搜索”在计算机科学和人工智能领域指一种无目标导向、无额外信息辅助的搜索策略（Blind Search），也称为“无信息搜索”。其核心特点是仅根据预先定义的规则（如遍历顺序）系统性地探索所有可能路径，不利用问题领域的启发式信息来引导搜索方向。与之相对的是“启发式搜索”（Heuristic Search）。

二、分类与典型算法

广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）
从根节点逐层扩展所有子节点，确保最短路径优先被发现，但内存消耗较高。适用于解空间较小或路径代价均匀的场景。

深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）
沿分支深入探索至末端再回溯，内存占用低但可能陷入无限分支或错过最优解。常用于解空间大且需快速获得可行解的场合。

迭代加深搜索（Iterative Deepening DFS）
结合BFS与DFS优势，通过逐步增加深度限制重复执行DFS，平衡时间与空间复杂度。

三、与启发式搜索的对比

特性	盲目搜索	启发式搜索
信息利用	仅依赖拓扑结构	使用启发函数评估节点价值
效率	解空间大时效率低	通过剪枝加速搜索
最优解保证	BFS等可保证，DFS不一定	依启发函数设计而定

四、应用场景

路径规划：在未知地图中穷举所有路线（如迷宫求解）。
游戏AI：棋类游戏遍历可能走法（如围棋初盘模拟）。
数据挖掘：无先验知识时枚举模式组合。

权威参考来源

《人工智能：一种现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）
Stuart Russell与Peter Norvig的经典教材，系统定义搜索算法分类（Pearson出版社）。

IEEE《计算智能汇刊》
多篇论文分析盲目搜索在优化问题中的理论基础（IEEE Xplore数据库）。

麻省理工学院开放式课程（MIT OpenCourseWare）
“人工智能导论”课程详解BFS/DFS的实现与复杂度（MIT官网公开课资料）。

结语

盲目搜索作为基础搜索范式，虽受限于计算效率，但其完备性和无需领域知识的特性，使其在理论验证与特定实际问题中仍具不可替代性。

网络扩展解释

盲目搜索（Blind Search）是计算机科学和人工智能领域中的一种基础搜索策略，也称为无信息搜索（Uninformed Search）。其核心特点是不依赖问题的特定领域知识，仅通过系统化的方式遍历可能的解决方案，直到找到目标。

主要特点

无方向性
不利用启发式信息（如目标位置的估计距离），仅按固定规则（如深度优先、广度优先）遍历所有可能路径。
系统性
严格遵循预设顺序（如先入先出队列、后入先出栈）确保所有节点被访问，避免遗漏。
高资源消耗
时间和空间复杂度较高，尤其在问题规模大时，可能因组合爆炸导致效率低下。
适用场景
适合解决小规模问题或缺乏领域知识的简单任务，例如迷宫遍历的基础算法。

常见算法类型

广度优先搜索（BFS）
逐层扩展节点，保证找到最短路径，但内存占用大。
公式：时间复杂度为 $O(b^d)$，其中 $b$ 是分支因子，$d$ 为目标深度。
深度优先搜索（DFS）
沿一条路径深入到底再回溯，内存占用较少，但可能陷入无限循环。
迭代加深搜索（IDS）
结合 BFS 和 DFS，逐步增加深度限制，平衡时间与空间效率。

与启发式搜索的对比

盲目搜索：仅依赖问题形式化定义，如状态空间和操作符（例：走迷宫时随机尝试方向）。
启发式搜索：利用额外信息（如目标距离估计）优化路径选择（例：优先朝终点方向探索）。

应用与局限性

应用：棋类游戏基础解算、语法分析、简单路径规划。
局限性：难以处理复杂或高维问题（如国际象棋全盘推演），此时需结合启发式方法（如 A* 算法）提升效率。