http://open.163.com/special/cuvocw/rengongzhineng.html
图的搜索过程
必须记住下一步还可以走哪些点
OPEN表(记录还没有扩展的点)
必须记住哪些点走过了
CLOSED表(记录已经扩展的点)
必须记住从目标返回的路径
每个表示状态的节点结构中必须有指向父节点的指针
启发式搜索
有信息搜索
搜索过程中利用与问题有关的经验信息(启发式信息)
引入估价函数来估计节点位于解路径上的“希望”，函数值越小“希望”越大
搜索过程中按照估价函数的大小对OPEN表排序
A算法
特征：
估价函数
f(x)=g(x)+h(x)
g(x):从起始状态到状态x的代价
h(x):从状态x到目标状态的代价估计(启发函数)
机器人学与机器人的区别
机器人(Robot)
是一种如同自动机床、汽车、火车一样自动化机器或装备。
机器人学(Robotics)
一门研究机器人科学技术及其应用的学科，就如力学(Mechanics)、物理学(Physics)、数学(Mathematics)、电子学(Electronics)、信息学(Informatics)一样。
计算智能
计算智能是信息科学与生命科学相互交叉的前沿领域，是现代科学技术发展的一个重要体现。
计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域，它的研究和发展正反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势。
人工智能中的仿生学——群智能
蚁群算法的应用
蚁群算法具有广泛使用价值
群智能领域第一个取得成功的实例
一度成为群智能的代名词
蚁群算法已被广泛应用于很多优化问题中
聚类问题
路由算法设计
图着色问题
车辆调度问题
机器人路径规划问题
蚁群算法应用举例——聚类问题
起源于对蚁群蚁卵的分类研究
基本思想
将待聚类数据随机地散布到一个二维平面内
虚拟蚂蚁分布在这个空间内，并以随机方式移动
当一只蚂蚁遇到一个待聚类数据时，即将之拾起并继续随机运动
若运动路径附近的数据与背负的数据相似性高于设置的标准则将其放置在该位置，然后继续移动
重复上述数据搬运过程
蚁群算法应用举例——路由问题
HP公司和英国电信公司在90年代中后期都开展了这方面的研究
设计了蚁群路由算法（Ant Colony Routing，ACR）
粒群优化算法
由艾伯哈特博士和肯尼迪博士于1995年提出
模拟鸟群或蜂群的觅食行为
基本思想：通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解
