【正文】 emp1。i交叉算子就是把兩個父代個體的部分結(jié)構(gòu)加以替換重組而生成新個體的操作。iif(xuanze[i]{xuan[i]=j。//種群的總路徑 } 是： P(xi)=f(xi)229。n2= RanSeTi [i].city[j]。TSP問題中適應度函數(shù)常取路徑長度的倒數(shù)（或倒數(shù)的相關(guān)函數(shù)），如：f(x1,x2,L,xn)=N229。//記錄其在種群中的幸存概率} RanSeTi [num], RanSeTi temp[num]。//記錄其在種群中的幸存概率} RanSeTi [num], RanSeTi temp[num]。四 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)請說明染色體個體和群體的定義方法。假設(shè)有n個可直達的城市，一銷售商從其中的某一城市出發(fā)，不重復地走完其余n1個城市并回到原出發(fā)點，在所有可能的路徑中求出路徑長度最短的一條。n39。: return true。switch(option){ case 39。i ()。break。m_DiseaseList[i])。for(unsigned int j = 0。i ()。()。j ()。()。Disease disease。//用戶輸入的第一個癥狀 string symptomInput。return true。coutcoutbool NineGrid::takeMove(State *nowState, Move move){}//檢查給定狀態(tài)是否存在于列表中State* NineGrid::findInList(vector amp。(new State(startState))。} //從當前狀態(tài)開始決策for(int i = 0。j i。i 9。dest): startState(start), endState(dest)cout} return count。//求該狀態(tài)的逆序數(shù) //逆序數(shù)定義為：//不計空格，將棋盤按順序排列，//對于grid[i]，存在jgrid[i]，即為逆序。++j){//if(AT(grid, i, j)!= AT(pEndStategrid, i, j))// ++h。for(int i = 0。++ii){for(int jj = 0。destY = y + 1。return State(tGrid, this)。switch(move){ case UP:} string tGrid = grid。break。y = j。i 3。thismoves = 0。State startState, endState。listToCheck, State amp。static void ShowInfo()。start, string amp。State* State::pEndState = NULL。//實施移動，生成子狀態(tài) //重載==運算符，判斷兩個狀態(tài)是否相等inline bool operator ==(State amp。//用字符串保存當前棋盤狀態(tài) int x, y。int getReversedCount()。//到此狀態(tài)的移動次數(shù) int value。define SPACE 39。NineGrid nineGrid(start, end)。//主函數(shù) void main(){ NineGrid::ShowInfo()。二、問題描述給定九宮格的初始狀態(tài)，要求在有限步的操作內(nèi)，使其轉(zhuǎn)化為目標狀態(tài)，且所得到的解是代價最小解(即移動的步數(shù)最少)。} else if(nowStateiBoatAtSide == 0){//船在彼岸//實施一步?jīng)Q策，將得到的新狀態(tài)添加到列表，返回是否達到目標狀態(tài) bool RiverCrossing::move(State *nowState, Boat *boat){//獲得下一個狀態(tài) State *destState。capticy } for(int i = 0。count =(Boat::c = count ? count : Boat::c)。//獲取一個狀態(tài)為當前狀態(tài)State *nowState = ()。return ret。 = this。//檢查人數(shù)是否符合實際 bool isSafe()。State endState。//打印結(jié)果 static void ShowInfo()。//進行一次決策State* findInList(std::list amp。//牧師 int savage。 pragma once include //船 class Boat { public:}。int n, c。六、實驗代碼 include include “” using namespace std。并用箭頭連接相鄰狀態(tài)以表示遷移過程：初始狀態(tài)中間狀態(tài)目標狀態(tài)。二、問題描述有n個牧師和n個野人準備渡河，但只有一條能容納c個人的小船，為了防止野人侵犯牧師，要求無論在何處，牧師的人數(shù)不得少于野人的人數(shù)(除非牧師人數(shù)為0)，且假定野人與牧師都會劃船，試設(shè)計一個算法，確定他們能否渡過河去，若能，則給出小船來回次數(shù)最少的最佳方案。//orign = “~(x!y)”。//檢查合法性char numAfectChar(int temp)。//更換變量名稱//輔助函數(shù)定義 bool isAlbum(char temp)。//化為前束形string convert_to_and(string temp)。//消去蘊涵符號string dec_neg_rand(string temp)。四、實驗結(jié)果及代碼//化簡子句集的九步法演示 //作者:劉少鵬 //時間: include include include include using namespace std。(4)化為前束范式化為前束范式的方法:把所有量詞都移到公式的左邊，并且在移動時不能改變其相對順序。二、編程環(huán)境Visual Studio 2017三、實驗原理在謂詞邏輯中，任何一個謂詞公式都可以通過應用等價關(guān)系及推理規(guī)則化成相應的子句集。本次實驗我最大的收獲不僅僅是學到了課本上的知識，更是學會了如何主動的求解問題的答案。if((pIsWin(pStates[0])== 0)amp。} pUserInput()。N39。do {if(!pJudge()){} if(pJudge())IsFinish = true。cout IsFirst。} void main(){cout system(“title 子棋智能小游戲”)。yStates[11].QP[x][y] = States[a].QP[x][y]。if(States[10].e_funStates[a].e_fun = min。xfor(y = 0。for(m = 0。xfor(y = 0。for(x = 0。L1: cout }。icount +=(tmpQP[0][0] + tmpQP[1][1] + tmpQP[2][2])/ 3。for(i = 0。for(i = 0。else tmpQP[i][j] = [i][j]。int i = 0。 blank!= 3 amp。target[j] = temp[j]3)。 = 0 amp。t = 0 amp。if(p == 1){ } else { if(p == 2){ input()。cout r[cat].pre。int length。int number。黑白色amp。黑白色amp?！?“斑馬”,0 }, { 5,“鳥amp。有長腿amp。黃褐色amp。黃褐色amp?！?“有蹄類哺乳動物”,0 }, { 2,“哺乳動物amp。有爪amp。void check()。char pre[255]。二、實驗內(nèi)容以動物識別系統(tǒng)的產(chǎn)生式規(guī)則為例；用選定的編程語言建造規(guī)則庫和綜合數(shù)據(jù)庫，并能對它們進行增加、刪除和修改操作。此外我還學會如何使用一些謂詞來解決生活中的一些簡單問題，并且用VC編程給出具體的操作步驟,感覺對VC編程有了新的認識。Monkey_Get_Banana()。printf(“n操作步驟如下n”)。printf(“tt”)。printf(“t”)。printf(“Monkeytboxtbananan”)。printf(“********智能1501班**********n”)。//x表示猴子的位置，y為箱子的} void Monkey_Move_Box(char x, char y){ 位置printf(“Step %d:monkey把箱子從%c運到%”, ++i, x, y)。如圖1所示，對于上述問題，可以通過謂詞邏輯表示法來描述知識。第一篇：人工智能實驗報告大全人工智能課內(nèi)實驗報告（8次）學 院： 自動化學院班 級： 智能1501 姓 名： 劉少鵬（34）學 號： 06153034目 錄課內(nèi)實驗1：猴子摘香蕉問題的VC編程實現(xiàn)????????1 課內(nèi)實驗2：編程實現(xiàn)簡單動物識別系統(tǒng)的知識表示???5 課內(nèi)實驗3：盲目搜索求解8數(shù)碼問題?????????18 課內(nèi)實驗4：回溯算法求解四皇后問題?????????33 課內(nèi)實驗5：編程實現(xiàn)一字棋游戲???????????37 課內(nèi)實驗6：字句集消解實驗?????????????46 課內(nèi)實驗7：簡單動物識別系統(tǒng)的產(chǎn)生式推理??????66 課內(nèi)實驗8：編程實現(xiàn)DS證據(jù)推理算法????????78人工智能課內(nèi)實驗報告實驗1：猴子摘香蕉問題的VC編程實現(xiàn)學 院： 自動化學院 班 級： 智能1501 姓 名： 劉少鵬（33）學 號： 06153034 日 期： 201738 10:1512:00實驗1：猴子摘香蕉問題的VC編程實現(xiàn)一、實驗目的（1）熟悉謂詞邏輯表示法；（2）掌握人工智能謂詞邏輯中的經(jīng)典例子——猴子摘香蕉問題的編程實現(xiàn)。房間的b處還有一個箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸著天花板。void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y){printf(“Step %d:monkey從%c走到%”, ++i, x, y)。} void main(){unsigned char Monkey, Box, Banana。printf(“請用a b c來表示猴子箱子香蕉的位置n”)。getchar()。getchar()。getchar()。} Monkey_On_Box()。}五、實驗結(jié)果相關(guān)截圖六、心得體會通過本次實驗，我初步了學會了使用VC的新建工程，并且進行簡單的程序編寫。人工智能課內(nèi)實驗報告實驗2：編程實現(xiàn)簡單動物識別系統(tǒng)的知識表示學 院： 自動化學院班 級： 智能1501 姓 名： 劉少鵬（33）學 號： 06153034 日 期： 2017313 10:1512:00實驗2：編程實現(xiàn)簡單動物識別系統(tǒng)的知識表示一、實驗目的理解和掌握產(chǎn)生式知識表示方法；能夠通過VC編程語言實現(xiàn)產(chǎn)生式系統(tǒng)的規(guī)則庫。struct RULES{int count。}?！?“鳥”,0 }, { 1,“吃肉”,“食肉動物”,0 }，//所有規(guī)則靜態(tài)數(shù)據(jù)庫{ 3,“有鋒利的牙齒amp。有蹄amp。食肉動物amp。食肉動物amp。有長脖子amp。黑條紋amp。有長腿amp。會游泳amp?！?“信天翁”,0 }, { 1,“反芻”,“哺乳動物”,0 }}。int a。cout r[cat].count。while(1){cout p。for(int t = 0。039。039。amp。bool flag = true。jif([i][j] == 0)tmpQP[i][j] = 1。count +=(tmpQP[0][i] + tmpQP[1][i] + tmpQP[2][i])/ 3。else tmpQP[i][j] = [i][j]。for(i = 0。return false。max =10000。for(x = 0。min = 10000。for(x = 0。States[10].e_fun = e_fun(States[10])。xfor(y = 0。cout }。bool IsFinish。cout PrintQP()。){} else if(IsFirst == 39。pPrintQP()。} while(!IsFinish)。并且將這種思想通過代碼表現(xiàn)出來。人工智能課內(nèi)實驗報告實驗6：子句集消解實驗學 院： 自動化學院 班 級： 智能1501 姓 名： 劉少鵬（33）學 號： 06153034 日 期： 2017058 10:1512:00實驗6子句集消解實驗一、實驗目的（1）熟悉子句集化簡的九個步驟；（2）理解消解規(guī)則，能把任意謂詞公式轉(zhuǎn)換成子句集。(3)對變元標準化在一個量詞的轄域內(nèi)，把謂詞公式中受該量詞約束的變元全部用另外一個沒有出現(xiàn)過的任意變元代替，使不同量詞約束的變元有不同的名字。(9)更換變量名稱對子句集中的某些變量重新命名，使任意兩個子句中不出現(xiàn)相同的變量名。//初始化string del_inlclue(string temp)。//消去存在量詞 string convert_to_front(string temp)。//消去連接符號合取% string change_name(string temp)。//刪除多余的空格 void checkLegal(string temp)。//orign = “~((x)x!b(x))”。char mand, mand0, mand1, mand2, mand3, mand4, mand5，48第二篇：人工智能_實驗報告實驗一：知識表示方法一、實驗目的狀態(tài)空間表示法是人工智能領(lǐng)域最基本的知識表示方法之一，也是進一步學習狀態(tài)空間搜索策略的基礎(chǔ)，本實驗通過牧師與野人渡河的問題，強化學生對知識表示的了解和應