下面介紹以目標為導向的機械人（goal-based agent），也稱為解決問題型機械人(problem-solving agent）。 這種機械人分為四步走：
1.建立目標
2.建立問題：主要是指根據目標，有什麼動作（action）和什麼狀態(state)需要考慮，這個過程是求解的關鍵。
3.搜尋：根據問題求出到達目標的動作序列（sequence）。
4.執行解決方案
其中建立問題是最關鍵的一步，那麼乙個問題又可以分為四個部分：
1）初始狀態（initial state）
2）後續方程(succesor function)：
用來求後續狀態的方程，它求出的後續狀態很可以能是乙個集合。 例如，給定乙個狀態x，successor-fn（x），返回（action，succesor)的集合對，即從狀態x出發採取那種動作可以得到那種後續狀態。
初始狀態和後續方程就可以隱式地定義了狀態空間（state space）。乙個路徑(path)就是狀態空間從乙個狀態到另乙個狀態所經過的一系列狀態。
3）目標測試：
用來測試當前狀態是否目標狀態的函式。
4）路徑費用（path cost):
整個路徑所需的費用。包括每步的費用，叫做step cost。
為了建立問題，可以把細節去掉，保留關鍵的過程稱為抽象（abstraction）。
搜尋：建立問題後，就用到搜尋，搜尋是在搜尋樹中進行的，搜尋樹上的節點是搜尋節點，它可以是乙個狀態（state），但是搜尋樹並不等同於狀態空間，因為搜尋樹有很多相同的狀態。
搜尋是同時展開當前狀態而得以進行的，我們可以選擇不同的搜尋策略去完成搜尋，正在展開的狀態集合稱為邊緣（fringe）。
描述搜尋演算法的表現有四個：
1）completeness: 是否能保證找到解決方案（solution）。
2）optimality： 是否能找到最優解。
3）time complexity
4）space complexity
最後介紹一下搜尋演算法：
1）寬度優先（breadth first search)
2) uniform-cost search
3) depth-first search
4) 雙向搜尋(bidirectional search)
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