[发明专利]一种人工智能数据搜索与分发方法

权利要求书

1.一种人工智能数据搜索与分发方法，其特征在于：该人工智能数据搜索与分发方法的具体步骤流程包括：

步骤一、通过状态空间表达法对数据进行分解：

步骤二、采用状态空间启发式搜索，通过预定义的算法规则确定下一个要考察的节点，预定义的算法不同形成了不同的搜索策略：

步骤三、在确定节点利用与问题求解有关的信息如信息源、所属行业、类型等内容，先分词再比较，估计出节点的重要性，选择重要性较高的节点，求得最优解集；

步骤四、对解集按优先级排序推荐给用户端。

2.根据权利要求1所述的一种人工智能数据搜索与分发方法，其特征在于：假设预定义的算法函数是A(x)＝B(x)+C(x)，其中B(x)为从初始节点S0到节点x已经实际付出的代价，C(x)是从节点x到目标节点SS的最优路径的估计代价，即启发函数。

3.根据权利要求2所述的一种人工智能数据搜索与分发方法，其特征在于：目前已经实现了两种搜索方法：1)局部择优搜索：即当一个节点被扩展以后，按A(x)对每一个子节点计算估价值，并选择最小者作为下一个要考察的节点；2)全局择优算法：即当每次总是从待考察节点表的全体节点中选择一个估价值最小的节点，有序搜索算法的过程如下：当搜索过程生成一个节点i时，把节点i的状态与已生成的所有节点的状态进行比较，若节点i是一个已生成的节点，则表示找到一条通过节点i的新路径，若新路径使节点i的估价值更小，则修改节点i指向父节点的指针，使之指向新的父节点，否则，不修改节点i原有的父节点指针，即保留节点i原有的路径。

4.根据权利要求2所述的一种人工智能数据搜索与分发方法，其特征在于：该启发函数详细的过程如下：

(1)把初始节点S0放入待考查节点表，A(S0)；

(2)如果待考查节点表为空，则问题无解，退出；

(3)把待考查节点表的第一个节点(记为节点n)取出放入已考察节点表；

(4)考察节点n是否为目标节点，若是，则求得了问题的解，退出；

(5)若节点n不可扩展，则转第(2)步；

(6)扩展节点n，生成其全部子节点，对节点n的每个子节点i，计算f(i)；考察节点i是否为已生成过的节点；

①如果节点i既不在待考查节点表中，又不在已考察节点表中，则节点i是一个新节点，为节点i配置指向父节点n的指针，把节点I放入待考查节点表中，然后对待考查节点表中的全部节点按估价值从小到大的顺序进行排序；

②如果节点i已在待考查节点表中或在已考察节点表中，则节点i是一个已生成过的节点。比较节点i刚计算的A(i)新值与表中记载的A(i)旧值，若新的A(i)值较小则；(a)对表中节点i的有关记载进行下述修改：用A(i)的新值代替旧值，修改节点i指向父节点的指针，使之指向新的父节点n；(b)若节点i在已考察节点表中，则把节点i移回待考查节点表；

(7)转第(2)步。