Thuật toán tìm kiếm là 1 nội dụng quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Mục đích chính của chiến lược là giải quyết các vấn đề bằng cách tìm chuỗi các hành động cho phép đạt đến các trạng thái mong muốn. Ta có các chiến lược tìm kiếm cụ thể như sau : các thuật toán tìm kiếm cơ bản sau tìm kiếm theo chiều rộng BFS xem chi tiết tìm kiếm theo chiều sâu DFS xem chi tiết tìm kiếm với chi phí cực tiểu UCS xem chi tiết tìm kiếm giới hạn độ sâu DLS xem chi tiết tìm kiếm sâu dần IDS xem chi tiết các chiến lược tìm kiếm với tri thức bổ sung : tìm kiếm best first xem chi tiết tìm kiếm A xem chi tiết tìm kiếm cục bộ như leo đồi tìm kiếm đối kháng
Search Bài tốn tìm kiếm BÀI TỐN DFS – Depth First Search S B A B D C G S -> - Thứ tự theo bảng chữ G - Từ trái sang phải E DFS: SADG BFS – Breadth First Search S A B C B D G A C S -> G BFS: SADG HILL CLIMBING S A B A D G C S -> G gần xét trước - Khoảng cách - Bằng xét theo bảng chữ Hill climbing: SBADG TỔNG KẾT BEAM S B A B C D G A =2 C S -> G SADG Beam: B&B – Branch & Bound S A B B D 11 C chec k G A 12 D chec k C 15 E chec k S -> G SADG B&B: B&B – Branch & Bound – Extended List S A B B D 11 A C 15 G E chec k S -> G SADG B&B: B&B – Branch & Bound –Heuristic –A* S + 7=10 5+6=11 A 7+6=13 B B 6+5=11 9+7=1 D A G 9+7=1 C S -> G SADG B&B: BÀI TẬP SO SÁNH ...BÀI TOÁN DFS – Depth First Search S B A B D C G S -> - Thứ tự theo bảng chữ G - Từ trái sang phải E DFS: SADG BFS – Breadth First Search S A B C B D G A C S -> G BFS: SADG HILL