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人工智能是一个多学科交叉的学科领域，它研究如果通过计算机来模仿人类的智能行为，来辅助人类解决一些复杂的问题，并进一步来提升人类的智能。作为人类的一项重要的本领，搜索和优化也是人工智能领域里的一个重要的基础研究领域。那什么是人工智能领域里的搜索和优化呢？在日常生活和学习中，我们或多或少听过一些词语，比如规划、搜索、优化、优选、实验设计等等，这些词语所表达的意思具有一定的共性，即搜寻的方案。 本书主要从方法的角度来介绍人工智能中常用的一些搜索和优化方法。大致可以分为三个部分：部分是经典方法，包括线性规划、二次规划和动态规划方法；第二部分是构造方法，包括无信息搜索、启发式搜索、博弈搜索和蒙特卡洛树搜索；第三部分是筛选方法，包括局部搜索、模拟退火、遗传算法及贝叶斯优化。每个章节围绕
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