欢迎各位来到本次关于“基于概率的回溯 (Probability-based Backtracking)”这一主题的讲座。今天我们将深入探讨一种在不确定环境下进行搜索和决策的强大技术，特别关注其在路径置信度低于特定阈值时如何智能地触发回溯机制。我们将以一个具体的触发条件为例：当路径置信度低于 0.3 时，自动回溯至上一个稳定点。 传统回溯：局限与挑战 在深入探讨基于概率的回溯之前，我们首先需要理解传统的、确定性回溯算法的原理及其局限性。 什么是传统回溯？ 传统回溯算法是一种通过递归（或迭代配合栈）来解决组合优化问题或满足约束条件的搜索算法。它通常用于解决如下问题： 约束满足问题 (CSPs)：八皇后问题、数独、图着色。 路径查找：迷宫求解、图中的简单路径。 组合优化：子集和问题、旅行商问题（简化版）。 其核心思想是深度优先搜索 (DFS)。在搜索过程中，算法尝试构建一个解决方案。每当做出一个决策，它就向下探索。如果当前决策导致了一个无效状态（例如，违反了某个约束），或者无法进一步构建有效解决方案，算法就会“回溯”到上一个决策点，并尝试该点的另一个替代方案。 示例：迷宫求解的传统回溯 de …
继续阅读“什么是 ‘Probability-based Backtracking’：当路径置信度低于 < 0.3$ 时，自动触发状态回溯至上一个稳定点”