本资源提供了一系列基于MATLAB实现的广度优先及其他智能搜索算法（包括BFS, DFS和A*算法）的示例代码，适用于学习和研究。
在人工智能领域中，搜索算法是解决问题的一种通用技术。本项目将帮助你开始学习并使用不同的搜索策略。
蛮力搜索策略包括广度优先搜索与深度优先搜索：
- 广度优先搜索从根节点出发，首先探索所有相邻的节点，在此之后再继续向下一级别的邻居移动。每次生成一棵树，并通过FIFO队列数据结构实现这一过程，直到找到解决方案为止。这种方法能够提供最短的路径作为解决方案。然而，它的缺点在于由于需要保存每个级别的节点来创建下一层级的节点，因此它会占用大量的内存空间，且存储需求呈指数增长。
- 深度优先搜索则通过LIFO堆栈数据结构递归实现，并以不同于广度优先方法的方式生成相同的节点集合。其主要问题可能不会终止，在一条路径上无限进行下去。为解决这个问题可以设置截止深度值：如果理想中的截止点是d，选择的截止值小于d可能导致算法失败；而大于d，则会增加执行时间。
知情搜索策略中一个典型的例子是星级（A*）搜索：
- A*搜索是一种“最佳优先”形式的方法，通过避免扩展成本较高的路径来优化过程，并专注于最有希望的成功路径。它使用公式f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)代表到达节点的成本（到目前为止），h(n)则是从该节点到达目标的估计成本。
这些搜索算法各有优缺点，在具体应用中需要根据问题特点选择合适的策略。
5星
