搜索理论的研究是人工智能的核心课题之一，在人工智能领域，所提供的每种问题求解方 法都需要某种对解答的搜索，从提出问题(即初始状态)到问题的解决(即目标状态)，有个求解 的过程，事实上就是一个状态空间搜索的过程?在这一过程中，采用适当的搜索技术，包括规 则?过程和算法等推理技术，力求找到问题的解答?到目前为止，已提出了许多具体的搜索方 法，其中深度优先和宽度优先是两种重要且常用的无信息图搜索算法方法，如果问题有解，这 两种方法都可以保证找到解?但经典的深度优先搜索算法和宽度优先搜索算法都普遍存在可 能造成搜索代价增大的缺点，本文通过分析论证，对它们分别提出了一种改进的无信息图搜索 算法，并通过实