人工智能考試整理-wenkub
2023-04-08 06:37:19 本頁(yè)面
【正文】 方法，把問(wèn)題空間看成一張隱含圖，從中搜索出一條解路徑。關(guān)于 局部知識(shí)的利用 ：設(shè)計(jì)局部評(píng)價(jià)函數(shù)W(n),根據(jù)W(n)最大為原則來(lái)選擇規(guī)則。求解：給定一個(gè)初始狀態(tài)s一個(gè)目標(biāo)狀態(tài)G，求S到G的走步序列。5效率低，規(guī)則匹配過(guò)程很大。c將選中的規(guī)則的結(jié)論放入綜合數(shù)據(jù)庫(kù)。這種推理稱為不精確推理。 作用:存放問(wèn)題求解的過(guò)程中產(chǎn)生的狀態(tài)描述信息。深藍(lán)：能夠模擬人的思維，進(jìn)行博弈的計(jì)算機(jī)。其中知識(shí)是智能行為的基礎(chǔ)。智能的特征:1）具有記憶與思維能力存貯有感官得到的外界信息并加以處理（如分析，計(jì)算，聯(lián)想、決策等）2）具有感知能力：通過(guò)感官獲取外部信息的能力。1997年5月12日，一個(gè)名為“深藍(lán)”（deep Blue ）的IBM計(jì)算機(jī)系統(tǒng)戰(zhàn)勝當(dāng)時(shí)的國(guó)際象棋冠軍 圖靈測(cè)試：兩個(gè)房間，一個(gè)是人，一個(gè)是機(jī)器，測(cè)試者通過(guò)一系列的提問(wèn)，如果提問(wèn)題的人無(wú)法分辨是人還是機(jī)器在回答問(wèn)題，則認(rèn)為該機(jī)器具有智能人工智能（Artifical Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）又稱機(jī)智能machine intelligence，一般認(rèn)為起源于美國(guó)1956年的一次夏季討論（達(dá)特茅斯會(huì)議）在這次會(huì)議上，第一次提出了“Artifical Intelligence”這個(gè)詞。2）規(guī)則庫(kù)（Rule Base）(問(wèn)題本身知識(shí)、求解知識(shí))也稱為規(guī)則基、規(guī)則集等。通常采用閾值方法來(lái)解決此類問(wèn)題。產(chǎn)生式系統(tǒng)的特點(diǎn)： 1 模式化：所有規(guī)則具有相同的形式2結(jié)構(gòu)化：規(guī)則見的關(guān)聯(lián)比較簡(jiǎn)單，容易維護(hù)。產(chǎn)生式系統(tǒng)的適用范圍：1）知識(shí)雜亂、事實(shí)眾多、無(wú)統(tǒng)一理論的領(lǐng)域2）該領(lǐng)域的知識(shí)能夠抽象出來(lái)3）該領(lǐng)域的知識(shí)可分解為一組獨(dú)立的動(dòng)作，以便用規(guī)則加以表示。產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本控制策略概括的講：產(chǎn)生式系統(tǒng)控制策略搜索1）不可撤回方式2）試探性方式 a 回溯方式（Backtracking） b 圖搜索方式（Graph search） 基本策略：選擇規(guī)則時(shí)只依靠局部知識(shí)（信息），而不考慮是否全局最佳選擇，只能滿足局部?jī)?yōu)化條件，用過(guò)的規(guī)則不再撤回。例：八數(shù)碼問(wèn)題設(shè)： W(n):不在位的數(shù)碼個(gè)數(shù) n：任意狀態(tài)目標(biāo)狀態(tài)： W(n)=0 （每個(gè)數(shù)碼就位）最不利狀態(tài) W(n)= 8 （每個(gè)數(shù)碼都不在規(guī)定的位置）基本策略：試探性的選擇一條規(guī)則，如果發(fā)現(xiàn)此規(guī)則不合適，則退回去另選其他規(guī)則。特點(diǎn)： a 實(shí)用性好 b 能保留完整的搜索樹 c 對(duì)于解空間較大的問(wèn)題而言，搜索代價(jià)較大。 2)反向系統(tǒng)（目標(biāo)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)）采用反向推理方式：即由目標(biāo)狀態(tài)反向推理找到初始狀態(tài)。(規(guī)則適用性) b 如果目標(biāo)條件被D滿足，則應(yīng)用R中的任何規(guī)則于D上所產(chǎn)生的任何數(shù)據(jù)庫(kù)仍可滿足目標(biāo)條件?？煞纸猱a(chǎn)生式系統(tǒng)的一般性算法：1 DATA ←初始數(shù)據(jù)庫(kù)2{Di} ← DATA， Di庫(kù)：獨(dú)立的分量數(shù)據(jù)庫(kù)3 until {Di} 的所有元素都滿足結(jié)束條件之前，do：4 begin 5 從 {Di} 中選擇一個(gè)不滿足結(jié)束條件的D*6 把D*從{Di} 中刪除7 從規(guī)則集R中選一條可用于D*的規(guī)則r，設(shè)D是人應(yīng)用于D*的結(jié)果是D的分解式。搜索策略的基本思路：搜索空間必須包含解路徑，如果問(wèn)題有解，且盡量縮小搜索空間。2一個(gè)解路徑，用指針表示的解路徑。都沒(méi)有利用任何啟發(fā)式信息，所以稱為無(wú)信息搜索策略pen←add(open，mj) // mj不在open，closed中寬度優(yōu)先例題： 由一張桌子T、三個(gè)積木A、B、C組成一個(gè)積木世界，初始狀態(tài)是A在B上，B在桌子上，C在桌子上；目標(biāo)狀態(tài)是：A、B、C依次從上到下排列在桌子上。降低搜索空間 找到最佳解啟發(fā)式信息用于解決open表中節(jié)點(diǎn)的排列次序問(wèn)題，方法是利用一個(gè)評(píng)價(jià)函數(shù)計(jì)算open表中節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)函數(shù)值，按照函數(shù)值從小到大排列所有節(jié)點(diǎn)。設(shè)：路徑山任兩點(diǎn)間的耗散值為才C(ni,nj),則從ni到nk的路徑耗散值為C(ni,nj)=C(ni,nj)+C(nj,nk)最佳路徑耗散值：最佳路徑上的實(shí)際耗散值，記為：K(ni,nj).K(ni,nj)= C(ni,nj)定義幾個(gè)函數(shù)1）g*(n)=k(s,n):從初始節(jié)點(diǎn)s到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)n的最佳路徑的耗散值。 通常約定:f(n)按照升序排列。對(duì)于f(n)=g(n)+h(n),如果單獨(dú)考慮g(n)或者h(yuǎn)(n),即， 1) f(n)=g(n) 只考慮搜索過(guò)的路徑已經(jīng)耗費(fèi)的費(fèi)用；//分支界限算法 2）f(n)=h(n) 只考慮未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)//爬山算法那么可以得到兩種特殊的算法：爬山算法和分支界限算法。動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法：Procedure dynamic_Programming
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