第三章启发式搜索
启发式搜索 八数码问题
启发式搜索 1. 介绍 八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘，摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字，不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格（以数字0来表示），与空格相邻的棋子可以移到空格中。 要求解决的问题是：给出一个初始状态和一个目标状态，找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。 所谓问题的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。解八数码问题实际上就是找出从初始状态到达目标状态所经过的一系列中间过渡状态。 2. 使用启发式搜索算法求解8数码问题。 1) A ，A 星算法采用估价函数 ()()()()w n f n d n p n ??=+??? ， 其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 2) 宽度搜索采用f(i)为i 的深度，深度搜索采用f(i)为i 的深度的倒数。 3. 算法流程 ① 把起始节点S 放到OPEN 表中，并计算节点S 的)(S f ； ② 如果OPEN 是空表，则失败退出，无解； ③ 从OPEN 表中选择一个f 值最小的节点i 。如果有几个节点值相同，当其中有一个 为目标节点时，则选择此目标节点；否则就选择其中任一个节点作为节点i ； ④ 把节点i 从 OPEN 表中移出，并把它放入 CLOSED 的已扩展节点表中； ⑤ 如果i 是个目标节点，则成功退出，求得一个解； ⑥ 扩展节点i ，生成其全部后继节点。对于i 的每一个后继节点j ： 计算)(j f ；如果j 既不在OPEN 表中，又不在CLOCED 表中，则用估价函数f 把 它添入OPEN 表中。从j 加一指向其父节点i 的指针，以便一旦找到目标节点时记住一个解答路径；如果j 已在OPEN 表或CLOSED 表中，则比较刚刚对j 计算过的f 和前面计算过的该节点在表中的f 值。如果新的f 较小，则 (I)以此新值取代旧值。 (II)从j 指向i ，而不是指向他的父节点。 (III)如果节点j 在CLOSED 表中，则把它移回OPEN 表中。 ⑦ 转向②，即GOTO ②。
搜索引擎基本工作原理
搜索引擎基本工作原理 目录 1工作原理 2搜索引擎 3目录索引 4百度谷歌 5优化核心 6SEO优化 ?网站url ? title信息 ? meta信息 ?图片alt ? flash信息 ? frame框架 1工作原理 搜索引擎的基本工作原理包括如下三个过程：首先在互联网中发现、搜集网页信息；同时对信息进行提取和组织建立索引库；再由检索器根据用户输入的查询关键字，在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并将查询结果返回给用户。 1、抓取网页。每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取程序爬虫（spider）。爬虫Spider顺着网页中的超链接，从这个网站爬到另一个网站，通过超链接分析连续访问抓取更多网页。被抓取的网页被称之为网页快照。由于互联网中超链接的应用很普遍，理论上，从一定范围的网页出发，就能搜集到绝大多数的网页。 2、处理网页。搜索引擎抓到网页后，还要做大量的预处理工作，才能提供检索服务。其中，最重要的就是提取关键词，建立索引库和索引。其他还包括去除重
复网页、分词（中文）、判断网页类型、分析超链接、计算网页的重要度/丰富度等。 3、提供检索服务。用户输入关键词进行检索，搜索引擎从索引数据库中找到匹配该关键词的网页；为了用户便于判断，除了网页标题和URL外，还会提供一段来自网页的摘要以及其他信息。 搜索引擎基本工作原理 2搜索引擎 在搜索引擎分类部分我们提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库 的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天），搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP 地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。 另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内（2天到数月不等）定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。由于搜索引擎索引规则发生了很大变化，主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，因此目前最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。 当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度，
《人工智能基础》实验报告-实验名称：启发式搜索算法
实验名称:启发式搜索算法 1、实验环境 Visual C++ 6.0 2、实验目的和要求 （复述问题）使用启发式算法求解8数码问题 （1）编制程序实现求解8数码问题A*算法，采用估价函数 f(n)=d(n)+p（n） 其中：d(n)是搜索树中结点n的深度；w(n)为节点n的数据库中错放的旗子个数； p(n)为结点n的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 （2）分析上述（1）中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是p(n)的上界h(n)的定义，并测试该估价函数是否使算法失去可采纳性。 实验目的：熟练掌握启发式搜索A*算法及其可采纳性。 3、解题思路、代码 3.1解题思路 八数码问题的求解算法 （1）盲目搜索 宽度优先搜索算法、深度优先搜索算法 （2）启发式搜索 启发式搜索算法的基本思想是：定义一个评价函数f，对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。 先定义下面几个函数的含义： f*(n)=g*(n)+h*(n) (1) 式中g*(n)表示从初始节点s到当前节点n的最短路径的耗散值；h*(n)表示从当前节点n到目标节点g的最短路径的耗散值，f*(n)表示从初始节点s经过n到目标节点g的最短路径的耗散值。 评价函数的形式可定义如(2)式所示： f(n)=g(n)+h(n) (2) 其中n是被评价的当前节点。f(n)、g(n)和h(n)分别表示是对f*(n)、g*(n)和h*(n)3个函数值的估计值。 利用评价函数f(n)=g(n)+h(n)来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为算法A。在A算法中，如果对所有的x，h(x)<=h*(x) (3)成立，则称好h(x)为h*(x)的下界，它表示某种偏于保守的估计。采用h*(x)的下界h(x)为启发函数的A算法，称为A*算法针对八数码问题启发函数设计如下： F(n)=d(n)+p(n) (4)
实验一 启发式搜索算法
实验一启发式搜索算法 学号：2220103430 班级：计科二班 姓名：刘俊峰
一、实验内容： 使用启发式搜索算法求解8数码问题。 1、编制程序实现求解8数码问题A *算法，采用估价函数 ()()()()w n f n d n p n ??=+??? ， 其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 2、 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是()p n 的上界 的()h n 的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。 二、实验目的： 熟练掌握启发式搜索A * 算法及其可采纳性。 三、实验原理： （一）问题描述 在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可以在棋盘上移动，其移动规则是：与空格相邻的数码方格可以移入空格。现在的问题是：对于指定的初始棋局和目标棋局，给出数码的移动序列。该问题称八数码难题或者重排九宫问题。 （二）问题分析 八数码问题是个典型的状态图搜索问题。搜索方式有两种基本的方式，即树式搜索和线式搜索。搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。盲目搜索就是无“向导”的搜索，启发式搜索就是有“向导”的搜索。 启发式搜索:由于时间和空间资源的限制，穷举法只能解决一些状态空间很小的简单问题，而对于那些大状态空间的问题，穷举法就不能胜任，往往会导致“组合爆炸”。所以引入启发式搜索策略。启发式搜索就是利用启发性信息进行制导的搜索。它有利于快速找到问题的解。 由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零。所以，这个
第3章 图搜索与问题求解作业讲解
第3章作业题参考答案 2.综述图搜索的方式和策略。 答：用计算机来实现图的搜索，有两种最基本的方式：树式搜索和线式搜索。 树式搜索就是在搜索过程中记录所经过的所有节点和边。 线式搜索就是在搜索过程中只记录那些当前认为是处在所找路径上的节点和边。线式搜索的基本方式又可分为不回溯和可回溯的的两种。 图搜索的策略可分为：盲目搜索和启发式搜索。 盲目搜索就是无向导的搜索。树式盲目搜索就是穷举式搜索。而线式盲目搜索， 对于不回溯的就是随机碰撞式搜索，对于回溯的则也是穷举式搜索。 启发式搜索则是利用“启发性信息”引导的搜索。启发式搜索又可分为许多不同 的策略，如全局择优、局部择优、最佳图搜索等。 5.（供参考）解：引入一个三元组(q0,q1,q2)来描述总状态，开状态为0，关状态为1，全 部可能的状态为 ： Q0=(0,0,0) ; Q1=(0,0,1); Q2=(0,1,0) Q3=(0,1,1) ; Q4=(1,0,0); Q5=(1,0,1) Q6=(1,1,0) ; Q7=(1,1,1)。 翻动琴键的操作抽象为改变上述状态的算子，即F ＝{a, b, c} a:把第一个琴键q0翻转一次 b:把第二个琴键q1翻转一次 c:把第三个琴键q2翻转一次 问题的状态空间为<{Q5},{Q0 Q7}, {a, b, c}> 问题的状态空间图如下页所示：从状态空间图，我们可以找到Q5到Q7为3的两条路径，而找不到Q5到Q0为3的路径，因此，初始状态“关、开、关”连按三次琴键后只会出现“关、关、关”的状态。 （0，0，0） （1，0，1） （0，0，1） （0，1，0） （1，1，0） （1，0，0） （0，1，0） （1，1，1） a c a b a c a b c b b c
启发式搜索算法解决八数码问题(C语言)
1、程序源代码 #include
启发式搜索算法在N数码问题中的应用
编号 南京航空航天大学毕业论文 题目启发式搜索算法在N数码问 题中的应用 学生姓名 学号 学院 专业 班级 指导教师 二〇一三年六月
南京航空航天大学 本科毕业设计（论文）诚信承诺书本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）（题目：启发式搜索算法在N数码问题中的应用）是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。尽本人所知，除了毕业设计（论文）中特别加以标注引用的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。 作者签名：年月日 （学号）：
启发式搜索算法在N数码问题中的应用 摘要 N数码问题是人工智能领域中的经典问题，N数码可以有效的判断一个搜索算法的优劣。在低阶数码问题中，使用简单的宽搜或深搜就可以解决问题，但在高阶数码中，由于其巨大的搜索规模，我们必须采用更加智能的算法才能解决问题。与传统搜索相比，启发式搜索当前搜索过程中的信息，选择最为可行的状态进行拓展，从而大大提高了搜索的质量和效率。 本文通过建立N数码问题的存储机制和移动规则，使得N数码问题转化为了一个标准的搜索问题。并着重分析了A*算法和遗传算法在N数码中的应用，在A*算法中使用了两种不同的估价函数，目的是比较不同估价函数在N数码问题中的表现。在最后，本文进行了大量实验，综合分析了A*算法和遗传算法在不同规模数据下的优劣。 关键词：启发式搜索，数码问题，A*算法，遗传算法
The Application of Heuristic Search Algorithm on N-Puzzle Problem Abstract N-puzzle problem is a classic problem in artificial intelligence. N-puzzle problem can effectively judge the merits of a search algorithm. In the low order puzzle problem, using a Depth-First-Search or Breadth-First-Search can solve the problem, but in the higher order digital, because of the huge search space area,we must adopt a more intelligent https://www.sodocs.net/doc/589140442.html,pared with the traditional search method, heuristic search uses the information in the search process, and it will choose the most feasible state, thus greatly improves the search quality and efficiency. This paper designs the storage mechanism and movement rules of N-puzzle problem, making the N-puzzle problem transforms to a standard search problem. This paper focuses on the application of A* algorithm and genetic algorithm in N-puzzle problem, and two different evaluation function used in A* algorithm. The objective is to compare the performance of different valuation function in N digital problem. In the end, this paper carries out a large number of experiments, a comprehensive analysis of the A* algorithm and genetic algorithm in different scale of data. Key Words：Heuristic Search;N-puzzle Problem;A* algorithm; Genetic algorithm
搜 索 引 擎
搜索引擎 一、（1）什么是搜索引擎？ 答：搜索引擎指自动从因特网上获取信息，经过一定整理后，提供给用户进行查询的系统。因特网上的信息浩瀚万千，而且毫无秩序，所有的信息像汪洋上的一座座小岛，网页链接是这些小岛之间纵横交错的桥梁，而搜索引擎则为你绘制一幅一目了然的信息地图，供你随时查阅。 （2）搜索引擎的工作原理 1、搜集信息：搜索引擎的信息搜集基本都是自动的。搜索引擎利用称为网络蜘蛛（spider）的自动搜索机器人程序来连上每一个网页上的超链接。机器人程序根据网页链到其他中的超链接，就像日常生活中所说的“一传十、十传百…….”一样，从少数几个网页开始，练到数据库上所有到其他网页的链接。理论上，若网页上有适当的超链接，机器人便可以遍历绝大部分网页。 2、整理信息：搜索引擎整理信息的过程称为“建立索引”。搜索引擎不仅要保存搜集起来的信息，还要将他们按照一定的规则进行编排。这样，搜索引擎根本不用重新翻查他所有保存的信息而快速查到所要的资料。想象一下，如果信息不按任何规则地随意堆放在搜索引擎的数据库中，那么它每次找资料都得把整个资料库完全翻一遍，如此一来，再快的计算机也没有用。 3、接受查询：用户向搜索引擎发出查询，搜索引擎接受查询并向客户返回查询资料。搜索引擎每时每刻都要接到来自大量用户的几乎是同时发出的查询，它按照每个用户的需要检查自己的索引，在极短时间内找到用户需要的资料，并返回给用户。目前，搜索引擎返回主要是以网页链接的形式提供的，这些通过这些链接，用户便能到达含有自己需要的资料的网页。通常搜索引擎会在这些链接下提供一小段来自这些网页的摘要信息以帮助用户判断此网页是否会有自己需要的内容。 二、搜索引擎的分类 百度、搜狗搜索，谷歌搜索、雅虎搜索、腾讯搜索、迅雷搜索、微软搜索、有道搜索 三、搜索引擎的原理概述 搜索引擎通常指的是收集了因特网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个词进行搜索，建立索引数据库的全文搜索引擎。当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜索出来。在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低，依次排列。根据自己的优化程度，获得相应的名词次。在搜索引擎的后台，有一些用于搜集网页信息的程序。所搜集的信息一般是能表明网站内容（包括网页本身、网页的URL地址、构成网页的代码以及进出网页的连接）的关键词或者短语。接着将这些信息的索引存放到数据库中。 建立索引 蜘蛛抓取的页面文件分解、分析，并以巨大表格的形式存入数据库，这个过程即是索引（index).在索引数据库中，网页文字内容，关键词出现的位置、字体、颜色、加粗、斜体等相关信息都有相应记录。 搜索词处理 用户在搜索引擎界面输入关键词，单击“搜索”按钮后，搜索引擎程序即对搜索词进行处理，如中文特有的分词处理，去除停止词，判断是否需要启动整合搜索，判断是否有拼写错误或错别字等情况。搜索词的处理必须十分快速。 排序 对搜索词处理后，搜索引擎程序便开始工作，从索引数据库中找出所有包含搜索词的网页，
启发式搜索A星算法
启发式搜索——初识A*算法
A*在游戏中有它很典型的用法，是人工智能在游戏中的代表。 A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法，为了说清楚A*算法，先说说何谓启发式算法。 一、何谓启发式搜索算法 在说它之前先提提状态空间搜索。状态空间搜索，如果按专业点的说法，就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程。通俗点说，就是在解一个问题时，找到一个解题的过程，应用这个过程可以从求解的开始得到问题的结果。由于求解问题的过程中分支有很多，主要是求解过程中求解条件的不确定性、不完备性造成的，使得求解的路径很多，这样就构成了一个图，我们说这个图就是状态空间。问题的求解实际上就是在这个图中找到一条路径可以从开始到结果。这个寻找的过程就是状态空间搜索。常用的状态空间搜索有深度优先和广度优先。广度优先是从初始状态一层一层向下找，直到找到目标为止。
深度优先是按照一定的顺序，先查找完一个分支，再查找另一个分支，直至找到目标为止。这两种算法在数据结构书中都有描述，可以参看这些书得到更详细的解释。 前面说的广度和深度优先搜索有一个很大的缺陷就是：他们都是在一个给定的状态空间中穷举。这在状态空间不大的情况下是很合适的算法，可是当状态空间十分大，且不可预测的情况下就不可取了。他们的效率实在太低，甚至不可完成。在这里就要用到启发式搜索了。 启发式搜索就是在状态空间中搜索时，对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直至找到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。我们先看看估价是如何表示的。 启发中的估价是用估价函数表示的，如： f(n) = g(n) + h(n) 其中f(n)是节点n的估价函数，g(n)是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n)是从n节点到目标节点最佳路径的估计代价。在这里主要是h(n)体现了搜索的启发信息，因为g(n)是已知的。
搜索引擎的现状和发展趋势
搜索引擎的现状和发展趋势
期末课程论文 论文标题：搜索引擎的现状与发展趋势课程名称：信息检索技术 课程编号：1220500 学生姓名：潘飞达 学生学号：1100310120 所在学院：计算机科学与工程学院 学习专业：计算机科学与技术 课程教师：王冲
2013年7月 1 日【摘要】 搜索引擎包括图片搜索引擎、全文索引、目录索引等，其发展历史可分为五个阶段，目前企业搜索引擎和网站运营搜索引擎运用范围较广。在搜索引擎的未来发展中，呈现出个性化，多元化，智能化，移动化，社区化等多个趋势。 【关键词】 发展过程、发展趋势、检索技巧、个性化、智能化 1 搜索引擎简介 搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。搜索引擎包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等。百度和谷歌等是搜索引擎的代表。 其工作作原理分为抓取网页，处理网页和提供检索服务。抓取每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取程序，它顺着网页中的超链接，连续地抓取网页。由于互联网中超链接的应用很普遍，理论上，从一定范围的网页出发，就能搜集到绝大多数的网页。搜索引擎抓到网页后，还要做大量的预处理工作，才能提供检索服务。其中，最重要的就是提取关键词，建立索引文件。 搜索引擎是根据用户的查询请求，按照一定算法从索引数据中查找信息返回给用户。为了保证用户查找信息的精度和新鲜度，搜索引擎需要建立并维护一个庞大的索引数据库。一般的搜索引擎由网络机器人程序、索引与搜索程序、索引数据库等部分组成。
人工智能启发式图搜索算法
启发式图搜索算法 摘要：启发式搜索策略概述和有序搜索。启发式搜索弥补盲目搜索的不足，提高搜索效率。一种方法用于排列待扩展节点的顺序，即选择最有希望的节点加以扩展，那么，搜索效率将会大为提高。进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息。 关键词：启发式搜索；估价函数；有序搜索；A*算法； 正文： 启发式图搜索的意义因为无信息图搜索算法的效率低，耗费过多的计算空间与时间，这是组合爆炸的一种表现形式。所以引入了启发式图搜索算法。 启发式图搜索算法就是进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息，把此种信息叫做启发信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。关于图搜索的启发式搜索算法就叫做启发式图搜索算法。 启发式图搜索策略：假设初始状态、算符和目标状态的定义都是完全确定的，然后决定一个搜索空间。因此，问题就在于如何有效地搜索这个给定空间。 启发信息按其用途可分为下列3种： (1) 用于决定要扩展的下一个节点，以免像在宽度优先或深度优先搜索中那样盲目地扩展。 (2) 在扩展一个节点的过程中，用于决定要生成哪一个或哪几个后继节点，以免盲目地同时生成所有可能的节点。 (3) 用于决定某些应该从搜索树中抛弃或修剪的节点。 启发信息的状态空间搜索算法，即决定哪个是下一步要扩展的节点。这种搜索总是选择“最有希望”的节点作为下一个被扩展的节点。这种搜索叫做有序搜索(ordered search)。有关具体问题领域的信息常常可以用来简化搜索。一个比较灵活(但代价也较大)的利用启发信息的方法是应用某些准则来重新排列每一步OPEN表中所有节点的顺序。然后，搜索就可能沿着某个被认为是最有希望的边缘区段向外扩展。应用这种排序过程，需要某些估算节点“希望”的量度，这种量度叫做估价函数(evalution function)。所谓的估价函数就是为获得某些节点“希望”的启发信息，提供一个评定侯选扩展节点的方法，以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。f(n)——表示节点n的估价函数值建立估价函数的一般方法：试图确定一个处在最佳路径上的节点的概率；提出任意节点与目标集之间的距离量度或差别量度；或者在棋盘式的博弈和难题中根据棋局的某些特点来决定棋局的得分数。这些特点被认为与向目标节点前进一步的希望程度有关。 有序搜索应用某个算法(例如等代价算法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点。这种搜索方法叫做有序搜索(ordered search)或最佳优先搜索 (best-first search)，而其算法就叫做有序搜索算法或最佳优先算法。尼尔逊曾提出一个有序搜索的基本算法。估价函数f是这样确定的：一个节点的希望程序越大，其f值就越小。被选为扩展的节点，是估价函数最小的节点。选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点，即总是选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点。 有序状态空间搜索算法 (1) 把起始节点S放到OPEN表中，计算f(S)并把其值与节点S联系起来。 (2) 如果OPEN是个空表，则失败退出，无解。 (3) 从OPEN表中选择一个f值最小的节点i。结果有几个节点合格，当其中有一个为目标节点时，则选择此目标节点，否则就选择其中任一个节点作为节点i。
如何使用搜索引擎进行网络营销
企业搜索引擎和网络营销的关系 索引擎是指根据一定策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。 它们从互联网提取各个网站的信息（以网页文字为主），建立数据库，并能检索与用户查询条件相匹配的记录，按一定的排列顺序返回结果。 搜索引擎是网络营销的一种重要形式，搜索引擎就是企业有效地利用搜索引擎来进行网站推广。 既然是利用搜索引擎营销，那从方法论上讲就包括：网站的搜索引擎优化（搜索引擎自然排名）、和付费搜索引擎广告等。做好搜索引擎营销的前提是合理有效的关键字选择。 了解到搜索引擎营销后我们看所说的地位： 1、从网络营销的环境看，搜索引擎营销的环境发展为网络营销的推动起到举足轻重的作用 2、从效果营销看，很多公司之所以可以应用网络营销是利用了搜索引擎营销 3、就搜索引擎营销本身看，他不代表网络营销，他只是在网络营销概念的网络推广上有重要意义 搜索引擎营销的几大重要方面： 一、服务器因素 1、服务器的地区分布影响排名
相同的英文关键词，用相同的方法，总是服务器在美国的网站排到第一页的速度快，放在国内服务器上的慢，所以做英文站，一定要放国外。 2、服务器的速度和稳定性 服务器速度快了，蜘蛛爬行网站的时候效率就高。慢了，用户不喜欢，搜索引擎也不太喜欢。 二、网站的内容因素 1、网站的内容要丰富 2、网站原创内容要多 3、用文本来表现内容 三、关键词的密度和分布 一般认为，关键词密度在3%~5%左右为适宜，不要刻意追求关键字的堆积，否则会遭到触发关键字堆砌过滤器的处罚。但是，没有必要刻意去强求，如果每一个页面都去计算密度，调整，很难做好。所以，只要处理好分布，密度自然就会合理了。一个关键词，在一个网页的主要几个地方比较好，包括Title、meta、网页大标题、网页文本、图片alt注释、网页底部超链接文本。在一个网页中，关键词能够在以上6个地方合理出现，就OK了。 资料来源：https://www.sodocs.net/doc/589140442.html,版权所有
启发式优化算法综述
启发式优化算法综述 一、启发式算法简介 1、定义 由于传统的优化算法如最速下降法，线性规划，动态规划，分支定界法，单纯形法，共轭梯度法，拟牛顿法等在求解复杂的大规模优化问题中无法快速有效地寻找到一个合理可靠的解，使得学者们期望探索一种算法:它不依赖问题的数学性能，如连续可微，非凸等特性; 对初始值要求不严格、不敏感，并能够高效处理髙维数多模态的复杂优化问题，在合理时间内寻找到全局最优值或靠近全局最优的值。于是基于实际应用的需求，智能优化算法应运而生。智能优化算法借助自然现象的一些特点，抽象出数学规则来求解优化问题，受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（Heuristic Algorithm）。 为什么要引出启发式算法，因为NP问题，一般的经典算法是无法求解，或求解时间过长，我们无法接受。因此，采用一种相对好的求解算法，去尽可能逼近最优解，得到一个相对优解，在很多实际情况中也是可以接受的。启发式算法是一种技术，这种技术使得在可接受的计算成本内去搜寻最好的解，但不一定能保证所得的可行解和最优解，甚至在多数情况下，无法阐述所得解同最优解的近似程度。 启发式算法是和问题求解及搜索相关的，也就是说,启发式算法是为了提高搜索效率才提出的。人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。其特点是在解决问题时,利用过去的经验,选择已经行之有效的方法，而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案，
以随机或近似随机方法搜索非线性复杂空间中全局最优解的寻取。启发式解决问题的方法是与算法相对立的。算法是把各种可能性都一一进行尝试，最终能找到问题的答案，但它是在很大的问题空间内，花费大量的时间和精力才能求得答案。启发式方法则是在有限的搜索空间内，大大减少尝试的数量，能迅速地达到问题的解决。 2、发展历史 启发式算法的计算量都比较大，所以启发式算法伴随着计算机技术的发展，才能取得了巨大的成就。纵观启发式算法的历史发展史： 40年代：由于实际需要，提出了启发式算法（快速有效）。 50年代：逐步繁荣，其中贪婪算法和局部搜索等到人们的关注。 60年代: 反思，发现以前提出的启发式算法速度很快，但是解得质量不能保证，而且对大规模的问题仍然无能为力（收敛速度慢）。 70年代：计算复杂性理论的提出，NP问题。许多实际问题不可能在合理的时间范围内找到全局最优解。发现贪婪算法和局部搜索算法速度快，但解不好的原因主要是他们只是在局部的区域内找解，等到的解没有全局最优性。由此必须引入新的搜索机制和策略。 Holland的遗传算法出现了（Genetic Algorithm）再次引发了人们研究启发式算法的兴趣。 80年代以后：模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm），人工神经网络（Artificial Neural Network），禁忌搜索（Tabu Search）相继出现。 最近比较火热的：演化算法（Evolutionary Algorithm）, 蚁群算法（Ant Algorithms），拟人拟物算法，量子算法等。 二、启发式算法类型
网络营销之搜索引擎营销策略
企业搜索引擎营销策略 专业：市场营销学号：2 学生姓名：李本源 指导老师：张晞副教授 【内容摘要】提到网络营销，稍微有点经验的营销者都会联想到搜索引擎营销。就目前的网络发展来看，搜索引擎在网络应用中处于非常重要的地位，正式因为这种地位，所以造就搜索引擎对用户引导有着非常直接的作用。当然，能引导用户行为的应用就代表着这种应用必然受到网络营销者的喜爱。本文首先介绍了搜索引擎营销的基本原理，然后对中小企业搜索引擎营销的现状以及存在问题进行了详尽的分析，在此基础上有针对性地提出企业搜索引擎营销的策略。旨在为企业开展搜索引擎营销提供理论指导，提升其实施效果。 【关键字】网络营销：搜索引擎：SEM：SEO：现状：完善策略 一、搜索引擎营销概述 （一)搜索引擎营销 搜索引擎营销的英文是search engine marketing，简写为SEM。它是一种网络营销模式，目的在于推广网站，提高知名度，通过搜索引擎返回的排名结果来获得更好的销售或者推广效果。 简单来说，搜索引擎营销是基于搜索平台的网络营销，利用网民对搜索引擎的依赖和使用习惯，在检索信息的时候尽可能地将营销信息传递给目标客户。搜索引擎营销的基本模式主要包括：免费登录分类目录、搜索引擎优化、收费登录分类目录、关键词广告、关键词竞价排名、网页内容定位广告等。 （二）搜索引擎基本原理 搜索引擎营销得以实现的基本过程是：企业将信息发布在网站上成为以网页形式存在的信息源：搜索引擎将网页/网站信息收录到索引数据库，用户利用关键词进行查询和检索，检索结果罗列相关的索引信息以及链接URL，用户选择有兴趣的信息并点击URL进入信息源所在的网页，从而完成了企业从发布信息到用户获取信息的全过程。
(完整版)启发式搜索算法
人工智能基础实验报告 实验名称：八数码问题 姓名：张俊 学号：2220092333 指导老师：邓安生
启发式搜索算法 1. 实验内容： 使用启发式搜索算法求解8数码问题。 ⑴ 编制程序实现求解8数码问题A *算法，采用估价函数 ()()()() w n f n d n p n ??=+???， 其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 ⑵ 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是()p n 的上界的()h n 的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。 2. 实验目的 熟练掌握启发式搜索A *算法及其可采纳性。 3. 实验原理 八数码问题是在3行和3列构成的九宫棋盘上放置数码为1到8的8个棋盘，剩下一个空格的移动来不断改变棋盘的布局，求解这类问题的方法是：给定初始布局（即初始状态）和目标布局（即目标状态），定义操作算子的直观方法是为每个棋牌制定一套可能的走步》上，下，左，右四种移动，再根据所定义的启发式搜索函数在搜索过程中选择最合适的操作算子，得到最优的路径。 4.源代码 #include
互联网搜索引擎及其发展趋势
互联网搜索引擎及其 发展趋势
互联网搜索引擎技术及其发展趋势 【摘要】本文首先介绍了互联网搜索引擎的技术原理及其发展状况，分析了现有的网络支付系统基本构成及功能特点，并对传统的网络信息安全技术体系进行了研究探讨。 【关键字】搜索引擎检索趋势 一、引言 随着互联网上资源的日趋丰富，面对拥有海量信息的Internet 环境，为了能快速、高效地寻找到有用信息，搜索引擎应运而生。经过几年的发展和摸索，越来越贴近人们的需求，搜索引擎的技术也得到了很大的发展，如今搜索引擎已经是互联网应用中不可缺少的一部分。在浩如烟海的Internet上，特别是其上的Web（World Wide Web万维网）上，不会搜索，就不会上网。 二、搜索引擎的概论 （一）搜索引擎的定义 搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息，在对信息进行组织和处理后，并将处理后的信息显示给用户，是为用户提供检索服务的系统。 （二）搜索引擎的组成 搜索引擎由搜索器、索引器、检索器和用户接口组成。 搜索器的其功能是在互联网中漫游，发现和搜集信息。 索引器的功能是理解搜索器所搜索到的信息，从中抽取出索引项，用于表示文档以及生成文档库的索引表。
检索器的功能是根据用户的查询在索引库中快速检索文档，进行相关度评价，对将要输出的结果排序，并能按用户的查询需求合理反馈信息。 用户接口的作用是接纳用户查询、显示查询结果、提供个性化查询项。 三、搜索引擎的分类 （一）全文索引 全文搜索引擎引擎是名副其实的搜索引擎，国外代表有Google，国内则有著名的百度搜索。它们从互联网提取各个网站的信息（以网页文字为主），建立起数据库，并能检索与用户查询条件相匹配的记录，按一定的排列顺序返回结果。 根据搜索结果来源的不同，全文搜索引擎可分为两类，一类拥有自己的网页抓取、索引、检索系统，有独立的“蜘蛛”程序、或爬虫、或“机器人”程序（这三种称法意义相同），能自建网页数据库，搜索结果直接从自身的数据库中调用，上面提到的Google 和百度就属于此类；另一类则是租用其他搜索引擎的数据库，并按自定的格式排列搜索结果，如Lycos搜索引擎。 （二）目录索引 目录索引虽然有搜索功能，但严格意义上不能称为真正的搜索引擎，只是按目录分类的网站链接列表而已。用户完全可以按照分类目录找到所需要的信息，不依靠关键字进行查询。目录索引中最具代表性的莫过于大名鼎鼎的Yahoo、新浪分类目录搜索。（三）元搜索引擎 这类搜索引擎一般都没有自己网络机器人及数据库，它们的搜索结果是通过调用、控制和优化其它多个独立搜索引擎的搜索结果
实验二、A＊搜索算法
实验二：A*算法 一、实验目的 了解启发式搜索算法的基本思想，掌握A*算法的基本原理和步骤。学会对于算法的正确应用，解决实际生活中的问题。学会区分与盲目搜索算法的不同之处。 二、实验环境 PC机一台，VC++6.0 三、实验原理 A*搜索算法，俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC （Non-Player-ControlledCharacter）的移动计算，或线上游戏的BOT（ROBOT）的移动计算上。该算法像Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS 一样，进行启发式的搜索。 A*算法是一种启发式搜索算法，启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。 A*算法的公式为：f(n)=g(n)+h(n)，g(n)表示从起点到任意顶点n的实际距离，h(n)表示任意顶点n到目标顶点的估算距离。这个公式遵循以下特性：如果h(n)为0，只需求出g(n)，即求出起点到任意顶点n的最短路径，则转化为单源最短路径问题，即Dijkstra算法 如果h(n)<=“n到目标的实际距离”，则一定可以求出最优解。而且h(n)越小，需要计算的节点越多，算法效率越低。 对于函数h(n)，估算距离常用的方法有： 曼哈顿距离：定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离，也就是在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和。例如在平面上，坐标（x1,y1）的点P1与坐标（x2, y2）的点P2的曼哈顿距离为：|x1 - x2| + |y1 - y2|。
中文搜索引擎大全及简介
中文搜索引擎大全及简介 主要搜索引擎（独立的搜索技术） Google简体中文https://www.sodocs.net/doc/589140442.html, Google 的使命是整合全球范围的信息，使人人皆可访问并从中受益。在访问Google 主页时，您可以使用多种语言查找信息、查看新闻标题、搜索超过10 亿幅的图片，并能够细读全球最大的Usenet 消息存档，其中提供的帖子超过10 亿个，时间可以追溯到1981 年。2005年，Google高调进军中国市场，推出Google搜索中国版，命名为：谷歌搜索https://www.sodocs.net/doc/589140442.html, 百度搜索https://www.sodocs.net/doc/589140442.html, 百度搜索引擎拥有目前世界上最大的中文搜索引擎，总量超过3亿页以上，并且还在保持快速的增长。百度搜索引擎具有高准确性、高查全率、更新快以及服务稳定的特点，能够帮助广大网民快速的在浩如烟海的互联网信息中找到自己需要的信息，因此深受网民的喜爱。 雅虎中国https://www.sodocs.net/doc/589140442.html,/ 2005年11月9日阿里巴巴公司在完成对雅虎中国的收购与整合之后,重新发布了进入中国市场7年之久的雅虎网站, 未来雅虎在中国的业务重点方向将全面转向搜索领域，这也是自8月11日阿里巴巴宣布收购雅虎中国时就从没改变的方向。阿里巴巴CEO马云表示: 阿里巴巴在搜索领域既有决心更有信心，在中国，雅虎就是搜索，搜索就是雅虎。 2006年8月，雅虎中国推出独立搜索引擎网站入口https://www.sodocs.net/doc/589140442.html, 中国搜索https://www.sodocs.net/doc/589140442.html,/ 中国搜索(原慧聪搜索)2002年正式进入中文搜索引擎市场,2003年8月24日慧聪搜索(现中国搜索)正式推出第三代智能中文搜索引擎.2003年12月23日慧聪搜索正式独立运作，成立中国搜索，陈沛出任CEO,同时推出中国搜索新闻中心。2004年2月26日中国互联网新闻中心、IDG集团注资中国搜索，成立合资公司。并提出"个人门户时代"的创新理念。2004年2月26日中搜桌面搜索引擎网络猪1.0版公开发布。实现主要功能：桌面搜索、个性化定制新闻专题、行业资讯、对接即时通(IMU)、自写短信功能、智能搜索(按照用户天气预报设置的城市，在目标城市范围内进行搜索)，目前最新版本是3.0beta。中搜目前提供网页、新闻、行业、网站、Mp3、图片、购物、地图等搜索，其中行业搜索较有特色。 搜狗搜索https://www.sodocs.net/doc/589140442.html,/ 搜狗是搜狐公司于2004年8月3日推出的完全自主技术开发的全球首个第三代互动式中文搜索引擎，是一个具有独立域名的专业搜索网站--“搜狗”。以一种人工智能的新算法，分析和理解用户可能的查询意图，给予多个主题的“搜索提示”，在用户查询和搜索引擎返回结果的人机交互过程中，引导用户更快速准确定位自己所关注的内容，帮助用户快速找到相关搜索结果，并可在用户搜索冲浪时，给与用户未曾意识到的主题提示。 2004年8月3日，搜狐正式推出全新独立域名专业搜索网站“搜狗”，成为全球首家第三代中文互动式搜索引擎服务提供商。提供全球网页，新闻，商品，分类网站等搜索服务。 MSN中文搜索（测试版）https://www.sodocs.net/doc/589140442.html,/ 网页搜索功能不仅提供网页链接列表，而且能将您链接到您要查找的答案和信息。为实现这点，新的MSN 搜索使用新的搜索引擎、索引和爬网软件，它们都是建立在Microsoft 技术的基础之上的。 爱问搜索引擎https://www.sodocs.net/doc/589140442.html,/ “爱问”搜索引擎产品由全球最大的中文网络门户新浪汇集技术精英、耗时一年多完全自主研发完成，采用了目前最为领先的智慧型互动搜索技术，充分体现了人性化应用理念，将给网络搜索市场带来前所未有的挑战。 “爱问iAsk”是新浪完全自主研发的搜索产品，采用了目前最为领先的智慧型互动搜索技术，充分体现人性化应用的产品理念，为广大网民提供全新搜索服务。 奇虎社区搜索引擎https://www.sodocs.net/doc/589140442.html,/