实验报告姓名：叶子烽
学号：2220132380
班级：软件二班实验名称：启发式搜索课程名称：人工智能实验日期：2015.11.09
实验环境：
Visual C++
实验目的以及内容：
1、实验内容：使用启发式搜索算法求解八数码问题。
（1）编制程序实现求解八数码问题A*算法，采用估价函数
其中：d(n)是搜索树中节点n的深度；w(n)为节点n的数据库中错放的棋子个数；p(n)为节点n的数据库中的每个棋子与其目标位置之间的距离的总和。
（2）分析上述（1）中的两种估价函数求解八数码问题的效率差别，给出一个是p(n)的上界的h(n)的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。
2、实验目的：熟练的掌握启发式搜索A*算法及其可采纳性。
3. 实验原理：八数码问题是在3行和3列构成的九宫棋盘上放置数码为1到8的8个棋盘，剩下一个空格的移动来不断改变棋盘的布局，求解这类问题的方法是：给定初始布局（即初始状态）和目标布局（即目标状态），定义操作算子的直观方法是为每个棋牌制定一套可能的走步》上，下，左，右四种移动，再根据所定义的启发式搜索函数在搜索过程中选择最合适的操作算子，得到最优的路径。
代码：
#include"stdio.h"
#define num 3
void show(int begin[num][num])
{
for(int i = 0; i < num; i++)
{
for(int j = 0; j < num; j++)
printf("%d ", begin[i][j]);
printf("\n");
}
printf("\n");
}
void exchange(int begin[num][num], int row_one, int column_one, int row_two, int column_two)
{
int temp;
temp = begin[row_two][column_two] ;
begin[row_two][column_two] = begin[row_one][column_one];
begin[row_one][column_one] = temp;
}
int judge(int begin[num][num], int end[num][num])
{
int count=0;
for(int i = 0; i < num; i++)
for(int j = 0; j < num; j++)
{
if(begin[i][j] == end[i][j] && end[i][j] != 0)
count++;
}
return count;
}
int yidong(int begin[num][num], int end[num][num]
, int right, int jishu, int ji_shu[50][3][3]
, int biaoji, int row, int column)
{
int temp_zhi;
show(begin);
if(jishu >= 20)
return 0;
int node;
int temp;
for(int q=0; q { node = 1; for(int w=0; w for(int r=0; r if(ji_shu[q][w][r] != begin[w][r]) node = 0; if(node == 1) { return 0; } } for(int i = 0; i < num; i++) for(int j = 0; j < num; j++) ji_shu[jishu][i][j] = begin[i][j]; if(right == num * num - 1) return 1; if(row > 0 && biaoji != 0) { exchange(begin, row - 1, column, row , column); temp = judge(begin, end); if(temp < right) exchange(begin, row - 1, column, row , column); else if(temp >= right) { temp_zhi = yidong(begin, end, temp, jishu+1, ji_shu, 2, row-1, column); if( temp_zhi == 1) return 1; exchange(begin, row - 1, column, row , column); } } if(column > 0 && biaoji != 1) { exchange(begin, row, column - 1, row , column); temp = judge(begin, end); if(temp < right) exchange(begin, row, column - 1, row , column); else if(temp >= right) { temp_zhi = yidong(begin, end, temp, jishu+1, ji_shu ,3, row, column - 1); if(temp_zhi == 1) return 1; exchange(begin, row, column - 1, row , column); } } if(row < num-1 && biaoji != 2) { exchange(begin, row + 1, column, row , column); temp = judge(begin, end); if(temp < right) exchange(begin, row + 1, column, row , column); else if(temp >= right) { temp_zhi =yidong(begin, end, temp, jishu+1, ji_shu, 0, row+1, column); if(temp_zhi == 1) return 1; exchange(begin, row + 1, column, row , column); } } if(column < num-1 && biaoji != 3) { exchange(begin, row, column + 1, row , column); temp = judge(begin, end); if(temp < right) exchange(begin, row, column + 1, row , column); else if(temp >= right) { temp_zhi = yidong(begin, end, temp, jishu+1, ji_shu, 1, row, column+1); if(temp_zhi == 1) return 1; exchange(begin, row, column + 1, row , column); } } return 0; } void shuru(int begin[][num],int blank[]) { int temp, node, zero = 0; for (int i = 0; i < num; i++) for(int j = 0; j < num; j++) { node = 1; printf("请输入第%d行，第%d列的元素的值：", i+1, j+1); scanf("%d", &temp); for (int q = 0; q <= i && node == 1; q++) for (int w = 0; w < j; w++) if(temp == begin[q][w]) { printf("输入重复，请重新输入\n"); node = 0; j--; break; } if(temp < 0 || temp > num*num-1) { printf("请输入从%d到%d的数\n", zero, num*num-1); node = 0; j--; } if(node == 1) { if(temp == 0) { blank[0] = i; blank[1] = j; } begin[i][j] = temp; } } } int main() { int jishu = 0, ji_shu[50][3][3]; int row; int column; int begin[num][num], blank[2],count=1; int end[num][num] = {1, 2, 3, 8, 0, 4, 7, 6, 5}; printf ("-------8数码游戏开始！--------\n"); shuru(begin, blank); row = blank[0]; column = blank[1]; if(yidong (begin, end,judge(begin,end),jishu,ji_shu,4,row,column) == 0) printf("\n此8数码的问题可能无解！"); else show(begin); getchar();getchar(); return 0; } 实验截图： 实验总结： 1、A*搜索算法：取g(n)=d(n)，h(n)=w(n)，其中w(n)表示以目标为基准，结点n的状态中每一个数码牌与其目标位置之间的距离（不考虑夹在其间的数码牌）的总和，由于从结点n转换成目标结点至少需要w(n)步，所以对任意n，恒有w(n) ≤h*(n)。所以该估价函数并未失去其可采纳性。 1、简述决策树学习的基本方法和步骤。 答：决策树是一种数据挖掘分类算法、是直观运用概率分析的一种图解法、是一个预测模型。基本方法： 决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。每条概率枝代表一种自然状态。在每条细枝上标明客观状态的内容和其出现概率。在概率枝的最末稍标明该方案在该自然状态下所达到的结果(收益值或损失值)。这样树形图由左向右，由简到繁展开，组成一个树状网络图。 步骤： a.绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。 b.按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。 c.对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上，用“=”记号隔断。 2、什么是知识？它有哪些特性？列举至少六种知识表示方法？ 答：经过国内外学者的共同努力，目前已经有许多知识表示方法得到了深入的研究，目前使 用较多的知识表示方法主要有：谓词逻辑表示法，产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、面向对象表示法、基于本体的知识表示法等。本文将介绍这些知识表示方法的特征和优缺点，进行一些分析和比较。 （1）词逻辑表示法。谓词逻辑表示法是指各种基于形式逻辑（ormalogic）知识表示方式，用逻辑公式描述对象、性质、状况和关系，例如“宇宙飞船在轨道上”可以描述成：（npaceshiporbit）它是人工智能领域中使用最早和最广泛的知识表示方法之一。其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化，能够采用数学演绎的方式，证明一个新语句是从哪些已知正确的语句推导出来的，那么也就能够断定这个新语句也是正确的。 在这种方法中，识库可以看成一组逻辑公式的集合，识库的修改是增加或删除逻辑公式。使用逻辑法表示知识，将以自然语言描述的知识通过引入谓词、函数来加以形式描述，得有关的逻辑公式，而以机器内部代码表示。在逻辑法表示下可采用归结法或其它方法进行准确的推理。 谓词逻辑表示法建立在形式逻辑的基础上，有下列优点：①谓词逻辑表示法对如何由简单说明构造复杂事物的方法有明确、统一的规定，且有效地分离了知识和处理知识的程序，构清晰；②谓词逻辑与数据库，别是与关系数据库有密切的关系；一阶谓词逻辑具有完备的逻辑推理算法；逻辑推理可以保证知识库中新旧知识在逻辑上的一致性和演绎所得结论的正确性；逻辑推理作为一种形式推理方法，依赖于任何具体领域，具有较大的通用性。 但是，词逻辑表示法也存在着下列缺点：①难于表示过程和启发式知识；②由于缺乏组织原则，得知识库难于管理；③由于是弱证明过程，当事实的数目增大时，证明过程中可能产生组合爆炸；④表示的内容与推理过程的分离，理按形式逻辑进行，容所包含的大量信息被抛弃，样使得处理过程加长、工作效率低。 谓词逻辑适合表示事物的状态、属性、概念等事实性的知识，及事物间确定的因果关系，是不能表示不确定性的知识，及推理效率很低。 （2）生式规则表示法。产生式知识表示法是常用的知识表示方式之一。它是依据人类大脑记忆模式中的各种知识之间的大量存在的因果关系，以“IFHEN”的形式，产生式规则表示出来的。这种形式的规则捕获了人类求解问题的行为特征，通过认识———行动的循环过程求解问题。一个产生式系统由规则库、综合数据库和控制机构三个基本部分组成。 产生式规则表示法具有非常明显的优点:①自然性好，产生式表示法用“If-THEN”的形式表示知识，这种表示形式与人类的判断性知识基本一致，直观，自然，便于推理;②除了对系统的总体结构、各部分相互作用的方式及规则的表示形式有明确规定以外，对系统的其它实现细节都没有具体规定，这使设计者们在开发实用系统时具有较大灵活性，可以根据需要采用适当的实现技术，特别是可以把对求解问题有意义的各种启发式知识引入到系统中;③表示的格式固定，形式单一，规则间相互独立，整个过程只是前件匹配，后件动作。匹配提供的信息只有成功与失败，匹配一般无递归，没有复杂的计算，所以系统容易建立;④由于规则库中的知识具有相同的格式，并且全局数据库可以被所有的规则访问，因此规则可以被统一处理;⑤模块性好，产生式规则是规则中最基本的知识单元，各规则之间只能通过全局数据库发生联系，不能互相调用，增加了规则的模块性，有利于对知识的增加、删除和修改;⑥产生式表示法既可以表示确定的知识单元，又可以表示不确定性知识;既有利于表示启发式知识，又可方便地表示过程性知识;既可表示领域知识，又可表示元知识。 但是，产生式规则表示法也存在着下列缺点:①推理效率低下:由于规则库中的知识都有统一格式，并且规则之间的联系必须以全局数据库为媒介，推理过程是一种反复进行的“匹配———冲突消除———执行”的过程。而且在每个推理周期，都要不断地对全部规则的条件部分进行搜索和模式匹配，从原理上讲，这种做法必然会降低推理效率，而且随着规则数量的增加，效率低的缺点会越来越突出，甚至会出现组合爆炸问题。②不直观:数据库中存放的 实验名称:启发式搜索算法 1、实验环境 Visual C++ 6.0 2、实验目的和要求 （复述问题）使用启发式算法求解8数码问题 （1）编制程序实现求解8数码问题A*算法，采用估价函数 f(n)=d(n)+p（n） 其中：d(n)是搜索树中结点n的深度；w(n)为节点n的数据库中错放的旗子个数； p(n)为结点n的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 （2）分析上述（1）中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是p(n)的上界h(n)的定义，并测试该估价函数是否使算法失去可采纳性。 实验目的：熟练掌握启发式搜索A*算法及其可采纳性。 3、解题思路、代码 3.1解题思路 八数码问题的求解算法 （1）盲目搜索 宽度优先搜索算法、深度优先搜索算法 （2）启发式搜索 启发式搜索算法的基本思想是：定义一个评价函数f，对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。 先定义下面几个函数的含义： f*(n)=g*(n)+h*(n) (1) 式中g*(n)表示从初始节点s到当前节点n的最短路径的耗散值；h*(n)表示从当前节点n到目标节点g的最短路径的耗散值，f*(n)表示从初始节点s经过n到目标节点g的最短路径的耗散值。 评价函数的形式可定义如(2)式所示： f(n)=g(n)+h(n) (2) 其中n是被评价的当前节点。f(n)、g(n)和h(n)分别表示是对f*(n)、g*(n)和h*(n)3个函数值的估计值。 利用评价函数f(n)=g(n)+h(n)来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为算法A。在A算法中，如果对所有的x，h(x)<=h*(x) (3)成立，则称好h(x)为h*(x)的下界，它表示某种偏于保守的估计。采用h*(x)的下界h(x)为启发函数的A算法，称为A*算法针对八数码问题启发函数设计如下： F(n)=d(n)+p(n) (4) 人工智能实验2 旅行商问题 实验课名称：人工智能原理与应用 实验项目名称：旅行商问题 专业名称：计算机科学与技术（交通信息） 班级：24020804 学号：2402080423 学生姓名：邢洪伟 教师姓名：慕晨 2010年12月20日 一、实验名称：旅行商问题 二、实验目的：用OPEN 表和CLOSED 表解决搜索问题 三、实验要求： 1、必须使用OPEN 表和CLOSED 表 2、明确给出问题描述、系统初始状态、目标状态和启发式函数 3、除了初始状态以外，至少搜索四层 4、给出解路径（解图） 四、实验原理：启发式搜索。其基本思想是优先扩展路径耗散最小的节点，对于任意节点n ，用f(n)来表示n 到初始节点的路径耗散，即代价。 五、 实验内容：旅行商问题 1.问题描述 设西安、太原、北京、济南、郑州、南京、重 庆、武汉、上海、杭州十个城市，旅行者从西安 出发，到达城市上海，路径长度如下图图所示， 走怎样的路线路径最短？ 2.启发式函数：f(n)=h(n) 其中h(n)表示相邻两城市间的路径长度 3．实验实现： 西安8 太原9 重庆7 郑州 5 武汉5.5 北京 8 武汉5.5 济南4.5 南京2 杭州 1.5 上海 西安 郑州 上海 北京 太原 武汉南京 杭州 重庆济南 OPEN 表 CLOSED 表 六、 实验体会： 通过本次用OPEN 表和CLOSED 表解决搜索问题的实验，让我对启发式搜索有了进一步的了解。启发式搜索，也称为有信息搜索，借助问题的特定知识来帮助选择搜索方向；在搜索过程中对待扩展的每一个节点进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。本次实验中采用的启发式函数为f(n)=h(n),巧妙地利用了旅行费最少这一点，使得搜索变得简单。 人工智能 “人工智能”(Artificial Intelligence)简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机科学的一个分支。是计算机科学技术的前沿科技领域。 人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 在世界各地对人工智能的研究很早就开始了。但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后．因为一些科学家的努力使它得以发展。但人工智能的进展并不像我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整．我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活[1]。 一、人工智能涉及的技术或方法的基本功能、特点与适用对象 目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域[2]： 1)问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2)逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而 人工智能原理 一、名词解释 1.专家系统 2.产生式 3.启发式搜索 4.归结原理 5.原子集 二、选择题 1.非结构化的知识的表示法是（）。 A. 语义网络表示 B. 谓词逻辑表示 C. 框架表示法中 D. 面向对象表示 2.归结策略中，（）是完备的。 Ⅰ. 线性输入策略Ⅱ. 支持集策略Ⅲ. 单文字策略Ⅳ. 祖先过滤策略 A. Ⅰ,Ⅱ B. Ⅰ, Ⅲ C. Ⅱ, Ⅳ D. Ⅲ, Ⅳ 3.在证据理论中，信任函数与似然函数对（Bel（A），Pl（A））的值为（0，0）时，表示（）。 A. A为真 B. 对A一无所知 C. A为假 D. 对A为真有一定信任 4.在主观Bayes方法中，专家给出的Ln和LS值，不能出现下两种情况（）。 Ⅰ. LN<1, LS<1 Ⅱ. LN<1, LS>1 Ⅲ. LN>1, LS<1 Ⅳ. LN>1, LS>1 A. Ⅰ,Ⅱ B. Ⅱ, Ⅲ C. Ⅰ, Ⅳ D. Ⅱ, Ⅳ 5.在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为（）。 A. Bel（A）≤Pl（A） B. Bel（A）＜Pl（A） C. Bel（A）≥Pl（A） D. Bel（A）＞Pl（A） 6.不完备的搜索过程是（） A．广度优先搜索 B．深度优先搜索 C．有界深度优先搜索 D．代价树广度优先搜索 7.在主观Bayes方法中，规则E→H,有LS=LN=1,这意味：（） A.E对H 没有影响 B. E支持H C. -E支持H D. E支持-H 8.在可信度方法中，若证据A的可信度CF（F）=0, 这意味：（） A. 证据A不可信 B. 对证据A一无所知 C. 证据A可信 D.没有意义 9.人工智能研究的领域不包括（）。 A. 自然语言理解 B. 自动程序设计 C. 程序设计方法 D. 自动定理证明 10.用归结反演证明定理时，若当前归结式为（），则定理得证 A.永真式 B.包孕式（subsumed） C.原子谓词 D.空子句 11.在主观 Bayes方法中，证据E支持结论H时，有（）。 A. LS=0 B. LS<1 C. LS=1 D. LS>1 12.在可信度方法中，证据E的出现增加结论H为真时，有（）。 启发式图搜索算法 摘要：启发式搜索策略概述和有序搜索。启发式搜索弥补盲目搜索的不足，提高搜索效率。一种方法用于排列待扩展节点的顺序，即选择最有希望的节点加以扩展，那么，搜索效率将会大为提高。进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息。 关键词：启发式搜索；估价函数；有序搜索；A*算法； 正文： 启发式图搜索的意义因为无信息图搜索算法的效率低，耗费过多的计算空间与时间，这是组合爆炸的一种表现形式。所以引入了启发式图搜索算法。 启发式图搜索算法就是进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息，把此种信息叫做启发信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。关于图搜索的启发式搜索算法就叫做启发式图搜索算法。 启发式图搜索策略：假设初始状态、算符和目标状态的定义都是完全确定的，然后决定一个搜索空间。因此，问题就在于如何有效地搜索这个给定空间。 启发信息按其用途可分为下列3种： (1) 用于决定要扩展的下一个节点，以免像在宽度优先或深度优先搜索中那样盲目地扩展。 (2) 在扩展一个节点的过程中，用于决定要生成哪一个或哪几个后继节点，以免盲目地同时生成所有可能的节点。 (3) 用于决定某些应该从搜索树中抛弃或修剪的节点。 启发信息的状态空间搜索算法，即决定哪个是下一步要扩展的节点。这种搜索总是选择“最有希望”的节点作为下一个被扩展的节点。这种搜索叫做有序搜索(ordered search)。有关具体问题领域的信息常常可以用来简化搜索。一个比较灵活(但代价也较大)的利用启发信息的方法是应用某些准则来重新排列每一步OPEN表中所有节点的顺序。然后，搜索就可能沿着某个被认为是最有希望的边缘区段向外扩展。应用这种排序过程，需要某些估算节点“希望”的量度，这种量度叫做估价函数(evalution function)。所谓的估价函数就是为获得某些节点“希望”的启发信息，提供一个评定侯选扩展节点的方法，以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。f(n)——表示节点n的估价函数值建立估价函数的一般方法：试图确定一个处在最佳路径上的节点的概率；提出任意节点与目标集之间的距离量度或差别量度；或者在棋盘式的博弈和难题中根据棋局的某些特点来决定棋局的得分数。这些特点被认为与向目标节点前进一步的希望程度有关。 有序搜索应用某个算法(例如等代价算法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点。这种搜索方法叫做有序搜索(ordered search)或最佳优先搜索 (best-first search)，而其算法就叫做有序搜索算法或最佳优先算法。尼尔逊曾提出一个有序搜索的基本算法。估价函数f是这样确定的：一个节点的希望程序越大，其f值就越小。被选为扩展的节点，是估价函数最小的节点。选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点，即总是选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点。 有序状态空间搜索算法 (1) 把起始节点S放到OPEN表中，计算f(S)并把其值与节点S联系起来。 (2) 如果OPEN是个空表，则失败退出，无解。 (3) 从OPEN表中选择一个f值最小的节点i。结果有几个节点合格，当其中有一个为目标节点时，则选择此目标节点，否则就选择其中任一个节点作为节点i。 符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理，长期以来，一直在人工智能中处于主导地位，其代表人物是纽威尔、肖、西蒙和尼尔森。 早期的人工智能研究者绝大多数属于此类。符号主义的实现基础是纽威尔和西蒙提出的物理符号系统假设。该学派认为：人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。它认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,我们就能够用计算机来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。这种方法的实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，就可以模拟人类的认知过程，从而实现人工智能。可以把符号主义的思想简单的归结为“认知即计算”。 从符号主义的观点来看，知识是信息的一种形式,是构成智能的基础，知识表示、知识推理、知识运用是人工智能的核心，知识可用符号表示,认知就是符号的处理过程，推理就是采用启发式知识及启发式搜索对问题求解的过程，而推理过程又可以用某种形式化的语言来描述，因而有可能建立起基于知识的人类智能和机器智能的同一理论体系. 符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑. 数学逻辑从19 世纪末起就获得迅速发展,到20 世纪30 年代开始用于描述智能行为. 计算机出现后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统。 符号主义的代表成果是1957年纽威尔和西蒙等人研制的成为“逻辑理论家”的数学定理证明程序LT。LT的成功，说明了可以用计算机来研究人的思维过程，，模拟人的智能活动。以后，符号主义走过了一条启发式算法——专家系统——知识工程的发展道路，尤其是专家系统的成功开发与应用，使人工智能研究取得了突破性的进展。 符号主义学派认为人工智能的研究方法应为功能模拟方法. 通过分析人类认知系统所具备的功能和机能,然后用计算机模拟这些功能,实现人工智能. 符号主义主张用逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系，但却遇到了“常识”问题的障碍，以及不确知事物的知识表示和问题求解等难题，因此，受到其他学派的批评与否定。 连接主义（Connectionism）又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)。是一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法。其原理主要为神经网络和神经网络间的连接机制和学习算法。这一学派认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 这一方法从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑的高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。人工神经网络（简称神经网络）就是其典型代表性技术，因此，我们可以把连接主义的思想简单地称为“神经计算”。 浅谈人工智能中的启发式搜索策略浅谈人工智能中的启发式搜索策略关键词:人工智能;启发式搜索;估价函数摘要:人工智能所要解决的问题大部分是非结构化或结构不良的问题,启发式搜索可以极大提高效率。讲述了搜索策略中的启发式搜索,对它的原理进行讲解,前景进行了展望。 盲目搜索即是按预定的控制策略进行搜索[1],这种搜索具有盲目性,效率不高,不便于复杂问题的求解。为解决此类问题,人们提出启发式搜索策略,即在搜索中加入与问题有关的启发式信息,用以指导搜索朝着最有希望的方向前进,加速问题求解的效率并找到最优解。一、启发式搜索策略的发展历史40年代:由于实际需要,提出了启发式算法,具有快速有效的特点。50年代:启发式搜索逐步繁荣,其中贪婪算法和局部搜索得到人们的关注。60年代:反思阶段,人们发现以前提出的启发式算法速度很快,但是解的质量不稳定,而且对大规模的问题仍然无能为力。70年代:计算复杂性理论的提出。人们发现贪婪算法和局部搜索算法速度快,但解不好的原因是得到的解没有全局最优性。Holland的遗传算法的出现再次引发了人们研究启发式算法的兴趣。80年代以后,模拟退火算法,人工神经网络,禁忌搜索等新式算法相继出现。二、启发式搜索策略的工作原理盲目式搜索求解的过程中,节点的扩展次序是随意的,且没有利用已解决问题的特性,为此需要扩展的节点数会非常 大。启发式搜索则克服了上述缺点,它利用搜索过程中的有用信息优化搜索。一一般搜索过程基本思想[2]:把初始结点作为当前状态,选择适用的算符对其进行操作,生成一组子状态,然后检查目标状态是否在其中出现。若出现,则搜索成功,否则从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态。重复上述过程,直到目标状态出现或者不再有可供操作的状态和算符时为止。在给出具体过程之前,首先介绍两个数据结构――OPEN表和CLOSED表。OPEN表用于存放刚生成的节点。CLOSED表用于存放将要扩展或者已经扩展的节点。搜索的一般过程如下: 1.把初始节点S0放入OPEN表,并建立目前只包含S0的图,记为G。 2.检查OPEN表是否为空,若为空则问题无解,退出。 3.把OPEN表的第一个节点取出放入到CLOSED 表,并记该节点为节点n。 4.考察节点n是否为目标节点。若是,则求得了问题的解,退出。 5.扩展节点n,生成一组子节点。把其中不是节点n先辈的那些子节点记作集合M,并把这些子节点作为节点n的子节点加入到G中。 6.针对M中子节点的不同情况,分别进行如下处理:①对于那些未曾在G中出现过的M成员设置一个指向父节点即节点n 的指针,并把他们放入OPEN表中;②对于那些先前已在G中出现过的M成员,确定是否需要修改指向父节点的指针; ③对于那些先前已在G中出现并且已经扩展了M的成员,确定是否需要修改其后继节点指向父节点的指针。7.按某种搜索策略对OPEN表中的节点进行排序。8.转向2步。由以上介绍可知,问题的求解过程实际上就是搜索过程,问题的求解的状态空间 第五章状态空间搜索策略 搜索是人工智能的一个基本问题，是推理不可分割的一部分。搜索是求解问 题的一种方法，是根据问题的实际情况，按照一定的策略或规则，从知识库中寻找可利用的知识，从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义：一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线；另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1．1 盲目搜索策略 1．状态空间图的搜索策略 为了利用搜索的方法求解问题，首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下，不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一 种用“状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S ，F， S g )。 利用搜索方法求解问题的基本思想是：首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态，选择一适当的算符作用于当前状态，生成一组后继状态(或称后继节点)，然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有，则说明搜索成功，从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解；若没有，则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态，重复上述过程，直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。 算法5．1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S 0的搜索图G，把S 放入OPEN表中。 ②建立CLOSED表，且置为空表。 ③判断OPEN表是否为空表，若为空，则问题无解，退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点，把它从OPEN表移出，并放入CLOSED表中， 将此节点记为节点n。 ⑤考察节点n是否为目标节点，若是，则问题有解，并成功退出。问题的解 的这条路径得到。 即可从图G中沿着指针从n到S ⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点，并将它们记作集合M，将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点，设置一个指向父节点(即节点n)的指针，并把这些节点加入OPEN 表中；对于已在G中出现过的M中的那些节点，确定是否需要修改指向父节点(n 节点)的指针；对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点，确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2．宽度优先搜索策略 宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是，从初始节点开始，逐层对节点进行依次扩展，并考察它是否为目标节点，在对下层节点进行扩展(或搜索)之前，必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中，未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是：先进入的节点排在前面，后进入的节点排在后面(即将扩展得到的后继节点放于OPEN表的末端)。 宽度优先搜索的盲目性较大，搜索效率低，这是它的缺点。但宽度优先搜索策略是完备的，即只要问题有解，用宽度优先搜索总可以找到它的解。 3．深度优先搜索 深度优先搜索也是一种盲目搜索策略，其基本思想是：首先扩展最新产生的 开始，在其后继节点中选择一个节点，对其进(即最深的)节点，即从初始节点S 行考察，若它不是目标节点，则对该节点进行扩展，并再从它的后继节点中选择 web搜索引擎基于人工智能的应用班级：计算机应用２班姓名：邢朝阳学号：07120547 目前，Internet上的搜索引擎大致可分为3种类型：（1）基于人工建立的搜索引擎，如Yahoo。它是利用大量的人力浏览Internet页面，将其编制成HTML 文件，对其进行分类，并按某种次序加以排列组合，使用户通过索引进行查阅。其优点是比较精确，缺点是编辑人员难以跟上Internet海量信息的更替步伐，建立的搜索索引覆盖面也受到限制。（2）基于搜索引擎即软件Robot自动在Internet 上搜寻数据资源，并自动建立索引，如AltaVista、Lycos、Excitd等。这种方法速度快，自动生成的索引覆盖面广，但精确度差，人们往往要花很大的精力从庞杂的反馈中过滤出所需的信息。（3）元搜索引擎，如MetaCrawler。它实际上是一种本身不具备搜索引擎，而依靠其他原始引擎的索引或搜索接口来完成其搜索任务的引擎。尽管目前的搜索引擎给人们搜寻信息资源带来了很大的便利，但是从信息资源的覆盖面、检索精度、检索结果的可视化、可维护性等诸多方面看来，其效果远不能令人满意。 知识发现近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术，帮助人们从庞大的目标数据集合中抽取出可信的、新颖的、有效的并被人们理解的知识模式，以满足人们不同的应用需要。本文提出的web搜索引擎框架就是以知识发现为基础的，它具有如下特点： （１）通过综合多个搜索引擎的结果，扩大了信息资源覆盖面； （２）对各个搜索引擎返回的结果进行知识发现“再加工”，大大地提高了检索质量； （３）对用户提交的查询，通过分析影响性能的时间因素和经验因素，优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索，从而充分利用信息资源； （４）不需要维护庞大的数据库，开发者可以将主要精力放在查询请求的分发和返回结果的处理上。 一、系统结构 基于知识发现的web搜索引擎系统框架主要由用户接口Agent、变换调度管理模块、web文档搜集模块、知识发现模块及各web搜索引擎所组成。 （１）用户接口Agent。在搜索引擎系统中，用户接口在用户与信息资源之间起着桥梁作用。由于Internet信息资源的大容量、动态性和复杂性，传统的人机交互方式显得无能为力。基于Agent的用户接口被认为是解决人机交互问题的一个突破口，它为用户提供可视化接口，将用户的请求转化为专用语言传递给变换管理模块，并将知识发现所处理的文档展示给用户。在用户看来，用户接口Agent 是一个半自主的应用程序，一方面，它了解用户的需求 和爱好，能够代表用户智能地完成某个任务，并具有学习和适应能力；另一方面，它受用户的控制，用户可以观察它的活动状态，也可以临时性地暂停或恢复其活动，甚至将它永久性地撤消。 （２）变换调度管理模块。接受来自用户接口Agent的用户查询请求，将其变换为各个搜索引擎所能识别的格式，并利用中介索引信息，对用户提交的查询，通过分析影响性能的时间因素（最佳查询时间）和经验因素（即某一个搜索引擎搜索某一类信息最佳），优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索。此外，可根 “启发式搜索与人机博弈”的教学设计 浙江师范大学附属中学李永前 一、前言 人工智能是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科，涉及数学、计算机科学、控制论、信息学、心理学等学科，即使在大学里，也是一门深奥难学的学科。因此，在高中阶段开展人工智能教学，相比大学，虽然教学侧重点不同，难度降低，但教学难度还是可想而知的。高中阶段的人工智能课程教学，一旦处理不当，将会使学生失去兴趣，又会成为一门学生不喜欢的枯燥的课程。 因此，我们试图在人工智能的教学过程中，创设一些学生能够接收的、有兴趣的实践活动。通过各种活动，让学生进行思考，并让学生自己得出一些结论。同时，希望学生得出的结论是无固定答案的，能体现学生想象力、创造力的结论。同时将学生的结论发布在网络的论坛上，在师生讨论这些结论的过程中，进一步提升全体学生对人工智能的认识，感受人工智能技术的丰富魅力，增强对信息技术发展前景的向往。下面就“启发式搜索与人机博弈”的两节课，通过上述的设想进行教学设计。 “启发式搜索与人机博弈”教学之前，学生已经学习了穷举式搜索的知识，如宽度优先搜索和深度优先搜索；已经了解了状态空间、状态空间搜索及启发式搜索等概念。在“启发式搜索与人机博弈”的教学中，将通过各种活动，让学生进一步了解启发式搜索的过程，启发式搜索与穷举式搜索的不同之处，并让学生在人机博弈中，如何通过启发式搜索，引入“人”的思维。在“启发式搜索与人机博弈”的任务驱动法中，如何设计学生活动是至关重要的。好的学生活动将激发学生的学习兴趣，活跃学生的思维，因此，在下面的具体的教学设计中，重点给出我们设计的教学活动。抛砖引玉，希望同行们能给出更多更好的学生活动，使人工智能教学在中学里，能优质高效地开展。 二、“启发式搜索与人机博弈”第一节课 教学任务： 任务1：让学生实际操作文曲星等电子字典符带的黑白棋游戏，写出该游戏的规则，并在“玩”的过程中，总结出自己设想的“致胜”法则。 任务2：进入Internet，查找人机博弈的相关资料。 课前准备： ·让学生准备带有黑白棋的电子字典。（或者在网络教室的每一台学生机上，安装黑白棋程序。）·在教师机中，设置“教学资料”只读共享文件夹，存放有表格一和表格二的Word文档。 ·在教师机中，设置“作业上交”完全共享文件夹，学生完成的作业上交至该文件夹中。 教学过程： 1.什么是智能体？什么是理性智能体？智能体的特性有哪些？智能体的分类有哪些？ 智能体定义：通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件。 理性智能体定义：给定感知序列(percept sequence)和内在知识(built-in knowledge)，理性智能体能够选择使得性能度量的期望值(expected value)最大的行动。 智能体的特性：自主性（自主感知学习环境等先验知识）、反应性（Agent为实现自身目标做出的行为）、社会性（多Agent及外在环境之间的协作协商）、进化性（Agent自主学习，逐步适应环境变化） 智能体的分类： 简单反射型智能体：智能体寻找一条规则，其条件满足当前的状态（感知），然后执行该规则的行动。 基于模型的反射型智能体：智能体根据内部状态和当前感知更新当前状态的描述，选择符合当前状态的规则，然后执行对应规则的行动。 基于目标的智能体：为了达到目标选择合适的行动，可能会考虑一个很长的可能行动序列，比反射型智能体更灵活。 基于效用的智能体：决定最好的选择达到自身的满足。 学习型智能体：自主学习，不断适应环境与修正原来的先验知识。 2.描述几种智能体类型实例的任务环境PFAS，并说明各任务环境的属性。 答题举例： 练习：给出如下智能体的任务环境描述及其属性刻画。 o机器人足球运动员 o因特网购书智能体 o自主的火星漫游者 o数学家的定理证明助手 二、用搜索法对问题求解 1.简述有信息搜索（启发式搜索）与无信息搜索（盲目搜索、非启发式搜索）的区别。 非启发式搜索：按已经付出的代价决定下一步要搜索的节点。具有较大的盲目性，产生较多的无用节点，搜索空间大，效率不高。 启发式搜索：要用到问题自身的某些信息，以指导搜索朝着最有希望的方向前进。由于这种搜索针对性较强，因而原则上只需搜索问题的部份状态空间，搜索效率较高。 2.如何评价一个算法的性能？（度量问题求解的性能） 完备性：当问题有解时，算法是否能保证找到一个解； 最优性：找到的解是最优解； 时间复杂度：找到一个解需要花多长时间 搜索中产生的节点数 空间复杂度：在执行搜索过程中需要多少内存 在内存中存储的最大节点数 3.简述几种搜索方式的思想。 非启发式搜索： 广度优先搜索：首先扩展根节点，接着扩展根节点的所有后续，然后在扩展它们的后续，依 博弈树的启发式搜索问题 A方、B方必须是完备博弈，它有三个条件： 1、A，B双方轮流博弈。博弈的结果只有三种情况：A胜，B败；A败，B胜；A，B平手。 2、任一方都了解当前的棋局和历史的棋局。 3、任一方都分析当前的棋局，并能作出有利于自己，而不利于对方的策略。 我们描述博弈过程采用与/或树 1、博弈的初始棋局作为初始节点 2、‘或’节点与‘与’节点逐层交替出现。自己一方扩展节点之间是‘或’，对方扩展节 点之间是‘与’。双方轮流扩展。 3、所有能使自己获胜的终局都是本原问题，相应的节点是可解节点。 本问题其实是一个构造博弈树的问题。对给定的棋局，该棋局中A，B方的棋子数相等，并且轮到A方下。这样构成一个初始棋局，称一个状态。当A或B下一个棋子后，又形成一个新的状态。 任何一方都希望自己取得胜利，因此当某一方有多个方案可供选择时，他总是跳最有利于自己而最不利对方的方案。此时我们站在A的立场上看，可供A选择的方案之间是‘或’的关系，可供B的方案之间是‘与’的关系。因为主动权在A上，A必须考虑任何一个可能被B选中的方案。 极大极小分析方法的特点： 1、它是为其中一方寻找一个最优的行动方案的方法 2、为了当前最优的方案，需要对各个方案能产生的后果进行比较，具体地说就是考虑每个方案实施后，对方可能采取的行动，并计算可能的得分 4、为了计算得分，需要根据问题的特性定义一个估价函数，用来计算当前博弈树端节点的 得分，该得分也称静态估值 5、当端节点估值后，再推算父节点的得分，推算方法是对于‘或’节点，选择子节点中最 大的得分作为自己的得分，对于‘与’节点，选择子节点中最小的得分作为自己的得分，父节点得得分也称倒退值 6、若某一个行动方案能获得最大得倒退值，则它就是当前最好得方案 在本问题中，假设棋盘为4*4的矩阵，A方的棋子为1，B方的棋子为－1，空格为0。 我们定义估价函数为：在某一棋局状态，A方棋子可能占满的整行，整列，整斜线总和与B 方棋子可能占满的整行，整列，整斜线总和的差。这儿的可能是指棋局上留出的空格让A 方或B方全摆放它的棋子。显然如果A方的大。它的下棋选择的策略范围就大。 对某个棋局用极大极小分析后，得出A下一步的最佳策略，同时也给出B的最不利A 的策略，这样一直循环，直到棋局上无空格，如果棋局上A已经胜出了。那么就意味着B 如何采取对A最不利的策略，A也能胜出，表明A处于必胜状态。 程序说明： 编写语言：Matlab6.5 主函数：Chess.m 人工智能基础实验报告 实验名称：八数码问题 姓名：张俊 学号：2220092333 指导老师：邓安生 启发式搜索算法 1. 实验内容： 使用启发式搜索算法求解8数码问题。 ⑴ 编制程序实现求解8数码问题A *算法，采用估价函数 ()()()() w n f n d n p n ??=+???， 其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 ⑵ 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是()p n 的上界的()h n 的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。 2. 实验目的 熟练掌握启发式搜索A *算法及其可采纳性。 3. 实验原理 八数码问题是在3行和3列构成的九宫棋盘上放置数码为1到8的8个棋盘，剩下一个空格的移动来不断改变棋盘的布局，求解这类问题的方法是：给定初始布局（即初始状态）和目标布局（即目标状态），定义操作算子的直观方法是为每个棋牌制定一套可能的走步》上，下，左，右四种移动，再根据所定义的启发式搜索函数在搜索过程中选择最合适的操作算子，得到最优的路径。 4.源代码 #include 第四章搜索策略 4.1问题求解的形式化表示 4.2状态空间的盲目搜索策略 4.2.1广度优先搜索 4.2.2深度优先搜索 4.2.3有界深度优先搜索 4.2.4代价树的广度优先搜索 4.2.5代价树的深度优先搜索 4.3状态空间的启发式搜索策略 4.3.1局部择优搜索 4.3.2全局择优搜索 4.3.3图的有序搜索 4.3.4A*算法 4.4与或树搜索 4.4.1与或树 4.4.2与或树搜索 4.5博弈树搜索 作业 第四章搜索策略 2.状态空间与状态空间搜索。 状态空间：三元组〈S，F，G〉 ①S：初始状态集合。 ②F：一组合法的状态转换操作 ③G：目标状态集合。 状态空间搜索 ●状态：可用任何数据结构或知识表示法表示，常用一组变量的有序集表示： s k = ( s k1 , s k2 , ……, s kn ) ●状态空间搜索：从某个初始状态S o开始，按一定的策略选用操作，进行状态变换，直到产生任一目标状态S G 例2．分水问题： 给定两个水杯，一个容量为4升，另一个为3升，两者均无刻度，另外有一个水管可用来给水杯加水。 假设可随时将水杯中的水倒掉，可将一个杯中的水倒入另一个杯子。 问：如何在4升水杯中恰好装2升水？ ●状态描述：二元组（x,y） x=0，1，2，3，4，（4升水杯中当前水量）y=0，1，2，3 ●初态：（0，0） ●目标态：（2，y） 状态转换规则： ①、将4升水杯装满水 ②、将3升水杯装满水 ③、将4升水杯中的水全部倒掉 ④、将3升水杯中的水全部倒掉 ⑤、将3升水杯中的水倒入4升水杯中，直到加满为止 ⑥、将4升水杯中的水倒入3升水杯中，直到加满为止 ⑦、将3升水杯中水全部倒入4升水杯中 ⑧、将4升水杯中水全部倒入3升水杯中 人工智能的现状与发展的检索报告 作者：陈吉 学院：计算机学院 学号：2009302530040 目录 一：检索课题名称：人工智能的现状与发展 二：课题分析：“人工智能的现状与发展“ 三：检索工具：维普 四：检索策略 五：检索过程 六：检索结果 七：电子图书数字图书馆 一：检索课题名称：人工智能的现状与发展 二：课题分析：“人工智能的现状与发展“ 关键词：人工智能Artificial intelligence 现状status 发展development 其中主要关键词为：“人工智能” 三：检索工具： 维普 万方 Cambridge Science Abstracts 百度 Google 武汉大学博硕士学位论文数据库 万方学术会议论文全文数据库 中国数字图书馆电子图书 四：检索策略： 主要使用题名途径和关键词途径 方式一：检索方法：题名途径 检索式：人工智能的现状与发展 方式二：检索方式：关键字途径 检索式：“人工智能”*（现状+发展） 备注：方式一主要用于收索引擎 方式二可用于收索引擎和数据库 五：检索过程 选题确定为“人工智能的现状与发展”，我们主要关注的是人工智能这一主体， 因此将：“人工智能“定为主要关键词。而“现状”与“发展“是关注的两个方面，定为次要关键词.在检索过程中，发现在学位论文，会议论文，季电子图书中，使用关键字“人工智能”*（现状+发展）检索的结果几乎没有，于是将关键字调整为人工智能。 六：检索结果 一、利用搜索引擎进行收索 1：在百度，使用检索式：人工智能的现状与发展 结果： ；选用1 条。 【题目】人工智能的现状及今后发展趋势展望 【作者】杨状元林建中 【刊名】《科技信息》2009年04期 2：在google，使用检索式：人工智能的现状与发展结果： 一单项选择题（每小题 2 分，共 10 分） 1.首次提出“人工智能”是在（ D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2.人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A. 专家系统、自动规划 B.专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D.机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与 / 或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4.下列关于不确定性知识描述错误的是 C。A：不确 定性知识是不可以精确表示的B：专家知识通常属 于不确定性知识C：不确定性知识是经过处理过的 知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5.下图是一个迷宫， S0是入口， S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg 的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是C。 A： s0-s4-s5-s6-s9-sg B： s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C： s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空 2 分，共 20 分） 1. 目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、 2.问题的状态空间包含三种说明的集合， 状态集合 G 。 进化主义 初始状态集合S 和连接主义、 操作符集合 。 F 以及目标 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。0510《人工智能导论》在线作业
《人工智能基础》实验报告-实验名称：启发式搜索算法
人工智能实验 旅行商问题 启发式搜索
人工智能综述
人工智能原理模拟试题
人工智能启发式图搜索算法
人工智能三大流派
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
人工智能[第五章状态空间搜索策略]山东大学期末考试知识点复习
web搜索引擎基于人工智能的应用
《人工智能初步》案例五_启发式搜索与人机博弈
人工智能期末复习资料
博弈树的启发式搜索
(完整版)启发式搜索算法
第 04 章 搜索策略 人工智能课件
人工智能检索报告
人工智能期末试题与答案完整版(最新)
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