盲目搜索英文解釋翻譯、盲目搜索的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 blind search
【化】 blind search

分詞翻譯：

盲目的英語翻譯：

blindness

搜索的英語翻譯：

search; beat; cast about; ferret; grabble; hunt; rake; scout; seek
【計】 look in; search; search in
【經】 rake; search

專業解析

盲目搜索（Blind Search）的漢英詞典釋義

一、基本定義

“盲目搜索”在計算機科學和人工智能領域指一種無目标導向、無額外信息輔助的搜索策略（Blind Search），也稱為“無信息搜索”。其核心特點是僅根據預先定義的規則（如遍曆順序）系統性地探索所有可能路徑，不利用問題領域的啟發式信息來引導搜索方向。與之相對的是“啟發式搜索”（Heuristic Search）。

二、分類與典型算法

廣度優先搜索（Breadth-First Search, BFS）
從根節點逐層擴展所有子節點，确保最短路徑優先被發現，但内存消耗較高。適用于解空間較小或路徑代價均勻的場景。

深度優先搜索（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無限分支或錯過最優解。常用于解空間大且需快速獲得可行解的場合。

疊代加深搜索（Iterative Deepening DFS）
結合BFS與DFS優勢，通過逐步增加深度限制重複執行DFS，平衡時間與空間複雜度。

三、與啟發式搜索的對比

特性	盲目搜索	啟發式搜索
信息利用	僅依賴拓撲結構	使用啟發函數評估節點價值
效率	解空間大時效率低	通過剪枝加速搜索
最優解保證	BFS等可保證，DFS不一定	依啟發函數設計而定

四、應用場景

路徑規劃：在未知地圖中窮舉所有路線（如迷宮求解）。
遊戲AI：棋類遊戲遍曆可能走法（如圍棋初盤模拟）。
數據挖掘：無先驗知識時枚舉模式組合。

權威參考來源

《人工智能：一種現代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）
Stuart Russell與Peter Norvig的經典教材，系統定義搜索算法分類（Pearson出版社）。

IEEE《計算智能彙刊》
多篇論文分析盲目搜索在優化問題中的理論基礎（IEEE Xplore數據庫）。

麻省理工學院開放式課程（MIT OpenCourseWare）
“人工智能導論”課程詳解BFS/DFS的實現與複雜度（MIT官網公開課資料）。

結語

盲目搜索作為基礎搜索範式，雖受限于計算效率，但其完備性和無需領域知識的特性，使其在理論驗證與特定實際問題中仍具不可替代性。

網絡擴展解釋

盲目搜索（Blind Search）是計算機科學和人工智能領域中的一種基礎搜索策略，也稱為無信息搜索（Uninformed Search）。其核心特點是不依賴問題的特定領域知識，僅通過系統化的方式遍曆可能的解決方案，直到找到目标。

主要特點

無方向性
不利用啟發式信息（如目标位置的估計距離），僅按固定規則（如深度優先、廣度優先）遍曆所有可能路徑。
系統性
嚴格遵循預設順序（如先入先出隊列、後入先出棧）确保所有節點被訪問，避免遺漏。
高資源消耗
時間和空間複雜度較高，尤其在問題規模大時，可能因組合爆炸導緻效率低下。
適用場景
適合解決小規模問題或缺乏領域知識的簡單任務，例如迷宮遍曆的基礎算法。

常見算法類型

廣度優先搜索（BFS）
逐層擴展節點，保證找到最短路徑，但内存占用大。
公式：時間複雜度為 $O(b^d)$，其中 $b$ 是分支因子，$d$ 為目标深度。
深度優先搜索（DFS）
沿一條路徑深入到底再回溯，内存占用較少，但可能陷入無限循環。
疊代加深搜索（IDS）
結合 BFS 和 DFS，逐步增加深度限制，平衡時間與空間效率。

與啟發式搜索的對比

盲目搜索：僅依賴問題形式化定義，如狀态空間和操作符（例：走迷宮時隨機嘗試方向）。
啟發式搜索：利用額外信息（如目标距離估計）優化路徑選擇（例：優先朝終點方向探索）。

應用與局限性

應用：棋類遊戲基礎解算、語法分析、簡單路徑規劃。
局限性：難以處理複雜或高維問題（如國際象棋全盤推演），此時需結合啟發式方法（如 A* 算法）提升效率。