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幅優先探索
人工知能をめぐる動向探索・推論
幅優先探索とは、探索木を浅い階層から順に、同じ深さの枝をすべて調べてから次の深さへ進む探索方法です。根に近いところを横にくまなく見ていくイメージです。
たとえば迷路で「スタートから1歩で行ける場所」を全部調べ、次に「2歩で行ける場所」を全部調べる、という進め方です。最短経路を確実に見つけられる長所がありますが、調べる範囲が広がると必要なメモリが急増する短所があります。
ゴールまでの手数を最小にしたい問題で特に有効な探索方法です。