AI搜索算法都有哪些

一、无信息搜索算法

1、广度优先搜索

BFS 按层依次访问节点，先探索距离起始点近的节点。其优点是能找到最短路径（若存在），缺点是空间复杂度高，当搜索空间大时，内存消耗大。

2、深度优先搜索

DFS 沿着一条路径尽可能深地探索，直到无法继续才回溯。它的优势是空间复杂度低，能快速深入搜索，但可能错过最优解，且不适用于无限搜索空间。

3、统一成本搜索

UCS 基于路径成本进行搜索，优先拓展路径成本最小的节点，常用于寻找加权图中的最低成本路径，不过计算成本高，效率受搜索空间大小影响。

二、启发式搜索算法

1、贪婪最佳优先搜索

它总是选择当前看来最接近目标的节点进行扩展，搜索速度快，但易陷入局部最优，无法保证找到全局最优解。

2、A * 搜索算法

通过结合节点到起点的实际成本 g (n) 与到目标的估计成本 h (n)，即 f (n)=g (n)+h (n) ，平衡了探索与利用。只要 h (n) 满足一定条件，就能找到最优解，在路径规划等场景应用广泛。

3、Tabu 搜索算法

为避免陷入局部最优，它利用禁忌表（Tabu List）记录近期访问过的状态，禁止再次访问，同时通过解禁策略，适时打破禁忌，探索更优解。

三、其他类型算法

1、基因算法

模拟生物进化过程，对解空间的种群进行选择、交叉、变异操作，在复杂搜索空间中能有效寻找近似最优解，适用于组合优化等问题。

2、机器学习与搜索的融合

机器学习可用于生成搜索启发式信息，或根据数据预测搜索方向。如在智能推荐中，利用机器学习分析用户行为，优化搜索推荐结果，但面临模型训练复杂、数据依赖等挑战。

四、AI 搜索算法的挑战和局限性

算法普遍面临计算复杂度高的问题，尤其在大规模搜索空间中；启发式函数选择困难，直接影响搜索效率与结果质量；容易陷入局部最优解；数据质量和可用性影响搜索性能；部分算法可解释性差，泛化能力有限，还可能遭受对抗性攻击干扰搜索结果。

总体来说，不同 AI 搜索算法各有优劣，适用于不同场景。未来，随着技术发展，算法将朝着更高效、智能，能处理复杂场景，具备更好可解释性与鲁棒性的方向发展，持续赋能更多 AI 应用。