631306050123黄嘉城+谓词演算+启发式搜索
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一、填空:1.人工智能的研究途径有心理模拟、生理模拟和行为模拟。
2.任意列举人工智能的四个应用性领域智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。
3.人工智能的基本技术包括表示、运算、搜索归纳技术、联想技术。
4.谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言,其真值的特点和命题逻辑的区别是(10)。
5.谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值是(11)。
6.设P是谓词公式,对于P的任何论域,存在P为真的情况,则称P为(12)。
7.在着名的医疗专家系统MYCIN中规定,若证据A的可信度CF(A)=0,则意味着 13 ,CF(A)=-1,则意味着(14),CF(A)=1,则意味着(15)。
8.谓词公式G是不可满足的,当且仅当对所有的解释(16)。
9.谓词公式与其子句集的关系是(17)。
10.利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为(18),则结论成立。
11.若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1和C2的归结式R(C1,C2)= (19)。
12.若C1=P(x) ∨Q(x),C2=┐P(a) ∨R(y),则C1和C2的归结式R(C1,C2)= (20)。
13.有谓词公式G,置换δ,则G·ε= (21),δ·ε= (22)。
14.有子句集S={P(x),P(y)},其MGU= (23)。
15.在归结原理中,几种常见的归结策略并且具有完备性的是(24),(25),(26)。
16.状态图启发式搜索算法的特点是(27)。
17.广度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是一个(28),深度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是一个(29)。
18.产生式系统有三部分组成(30),(31)和推理机。
其中推理可分为(32)和(33)。
19.专家系统的结构包含人机界面、(34),(35),(36),(37)和解释模块。
20.在MYCIN推理中,对证据的可信度CF(A)、CF(A1)、CF(A2)之间,规定如下关系:CF(~A)= (38),CF(A1∧A2 )= (39),CF(A1∨A2 )= (40)。
福州大学2014~2015学年第2学期考试A卷课程名称人工智能导论考试日期2015-6-14考生姓名学号专业或类别题号一二三四总分累分人签名题分100得分考生注意事项:1、本试卷共8 页,请查看试卷中是否有缺页。
2、考试结束后,考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。
一、填空题(每空1分,共20分)得分评卷人1. 人工智能三大学派是、和。
2. 在知识表示方法中,与谓词逻辑表示为ISA(LIMING ,MAN)等效的语义网络形式为。
3.状态空间表示法的两个基本概念是和。
4. 产生式系统由3个部分组成:一个总数据库、、。
5. ANN中文意义是。
6. 反向传播(back-propagation,BP)算法过程是从输出节点开始,,所以称为“反向传播”。
7. 消解反演证明定理时,若当前归结式是,则定理得证。
8. 子句和P经过消解以后,得到。
9.基于规则的正向演绎系统,其规则形式为,其中前项要满足的条件是。
10. 语义网络下的推理是通过和实现的。
11. 被成为人工智能之父,曾提出一个机器智能的测试模型。
12. 谓词公式(∀x)(∀y)(∃z)(P(x,y)∨Q(y,z)W(z))消去存在量词后,可以化为。
13. 设E1=P(a,v,f(g(y))),E2=P(z,f(a),f(u)),则E1和E2的mgu(最一般合一)为。
14. 进化策略是在父矢量xi,i=1,2,……p中,通过加入一个变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。
二、选择题(每小题2分,共20分)得分评卷人1. 在图搜索中,选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点,这种搜索方法叫做( )A. 宽度搜索B. 深度搜索C. 有序搜索D. 广义搜索2. 下列人工神经网络属于反馈网络的是()A. Hopfield网B. BP网络C. 多层感知器D. LVQ网络3. 使用一组槽来描述事件的发生序列,这种知识表示法叫做( )A. 语义网络法B. 过程表示法C. 剧本表示法D. 框架表示法4. 产生式系统的推理不包括( )A. 正向推理B. 逆向推理C. 双向推理D. 简单推理5. 启发式搜索是寻求问题()解的一种方法A. 最优B. 一般C. 满意D. 最坏6. 语义网络表达知识时,有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的()A. 无悖性B. 可扩充性C. 继承性D. 完整性7. 下面表达式对中()是能够合一的。
《算法统宗》
程大位(1533-1606年),明代数学家,字汝思,号宾渠,休宁率口(今属屯溪区)人.少年时代就喜爱数学.20岁左右随父经商,有感于筹算方法的不便,决心编撰一部简明实用的数学书以助世人之用.《算法统宗》就是他毕生心血的结晶.他搜集了许多书籍,遍访名师,经过数十年的努力,公元1592年六十岁的他终于写成了《直指算法统宗》一书.
《算法统宗》全称《新编直指算法统宗》,是中国古代数学名著,程大位著.《算法统宗》17卷,卷1、卷2介绍数学名词、大数、小数和度量衡单位以及珠算盘式图、珠算各种算法口诀等,并举例说明具体用法;卷3至卷12按“九章”次序列举各种应用题及解法;卷13到卷16为"难题"解法汇编;卷17“杂法”,为不能归入前面各类的算法,并列有14个纵横图.书后附录“算经源流”一篇,著录了北宋元丰七年(1084年)以来的数字书目51种.万历二十一年(1593年)刊行.
《算法统宗》是一部应用数学书,是以珠算为主要的计算工具,列有595个应用题的数字计算,都不用筹算方法,而是用珠算演算.评述了珠算规则,完善了珠算口诀,确立了算盘用法,
完成了由筹算到珠算的彻底转变.
《算法统宗》从初版至民国时期,出现了很多不同的翻刻本、改编本,民间还有各种抄本流传,对我国民间普及珠算和数学知识起到了很大的作用.明末,日本人毛利重能将《算法统宗》译成日文,开日本"和算"先河.清初,该书又传入朝鲜、东南亚和欧洲,成为东方古代数学的名著.
在中国古代数学的整个发展过程中来看,《算法统宗》是一部十分重要的著作.从流传的长久,广泛和深入程度来讲,是任何一部数学著作不能与其相比的.。
第2章逻辑代数(下):谓词演算2.1 谓词演算基本概念2.1.1 个体谓词演算中把一切讨论对象都称为个体(individuals),它们可以是客观世界中的具体客体,也可以是抽象的客体,诸如数字、符号等。
确定的个体常用a,b,c等小写字母或字母串表示。
a,b,c等小写字母或字母串称为个体常元(constants)。
不确定的个体常用字母x,y,z,u,v,w等来表示。
它们被称为个体变元,或变元(variables)。
谓词演算中把讨论对象——个体的全体称为个体域(domain of individuals),常用字母D表示,并约定个体域都是非空的集合。
当讨论对象未作具体指定,而是泛指一切客体时,个体域特称为全总域(universe),用字母U表示。
当给定个体域时,常元表示该域中的一个确定的成员,而变元则可以取该域中的任何一个成员为其值。
表示D上运算的运算符与常元、变元可组成所谓个体项(terms)。
例如,数学中的代数式a2+b,x2c等。
由于在我们讨论的谓词演算中,其变元只能取值个体对象,不能取值函数、命题或谓词,因此,它又常被叫做一阶谓词演算。
2.1.2 谓词2.1.3 量词谓词演算中的量词(quantifiers)指数学中常用的数量词“所有的”(或“每一个”)和“有”(或“存在”),用符号∀和∃来表示,分别称为全称量词和存在量词。
为了用全称量词∀表示个体域中所有(每一个)个体满足一元谓词P,用存在量词∃表示有(存在)个体满足一元谓词P,还需使用变元:∀xP(x) 读作“所有(任意,每一个)x满足P(x)”,表示个体域中所有的个体满足谓词P(x)。
∃x P(x) 读作“有(存在,至少有一个)x满足P(x)”,表示个体域中至少有一个体满足谓词P(x)。
当量词用于一谓词填式或复合的谓词表达式时,该谓词或复合的谓词表达式称为量词的辖域(domains of quantifiers)。
因此,量词的辖域或者是紧邻其右侧的那个谓词;或者是其右侧第一对括号内的表达式。
新课程研究I2020.23基于科学思维培养的课堂提问策略优化□黄珍珍摘要:科学思维是正确认识客观世界的思辨模式,是连接理论与实践的桥梁。
为锻炼学生的科学思 维,培养学生的科学素养,实现素质教育总目标,在小学科学教学中,教师可以通过构建情境、把握 提问时机、活学活用、调控等待时间、明确提问目的、多向互动交流等教学方式,优化课堂提问,提 升教学质量。
关键词:小学科学;科学思维;学科素养;课堂提问作者简介:黄珍珍,广东省广州市海珠区昌岗东路小学教师,研究方向为小学科学教学。
(广东广州510260)中图分类号:G623.6 文献标识码:A文章编号:1671-0568(2020)23-0112-02《义务教育小学科学课程标准》指出,科学思维的发展是小学科学课堂教学的核心,由此可见,学生科学思维的培养应是小学科学教学的重要工作。
但在实际教学中,教师对学生科学思维培养的认识存在误区,如简单地把对学生的提问等同于科学思维的培养,具体表现在:第一,教师满堂问,学生积极回应,课堂热热闹闹,然而细细分析,问题浅显,思维培养目标难以达成;第二,学生对教师的提问感觉很突兀,不知从何作答,无法打开思维;第三,教师提问之后,马上请先举手的学生回答,此时大部分学生还未进行深人思考,先评价学生的答案很容易影响其他学生的思考,不利于学生思维的发展。
基于此,本文将就如何让教师的课堂提问更有利于学生科学思维的发展提出了以下几点思考。
―、构建情境,让提问顺其自然,激活思维小学阶段是学生由具体形象思维向抽象逻辑思维发展的过渡时期,若事物太过抽象,学生往往无法理解。
因此,可创设有趣的情境,以使学生产生强烈的亲切感,吸引他们的注意力,并唤起他们的联想记忆。
在情境中提出针对性问题,学生很容易产生代人感,不仅会更加积极主动地去思考问题、理解问题,激活思维,同时还会形成在生活中留心观察、发现问题的科学品质。
例如,在讲解一年级“让纸张更结实”一课时,笔者创设的情境是:放学了,妍妍把饭盒、水杯放人纸袋中,准备提着回家,琪琪发现纸袋的提手也是用纸做的,于是提出问题:“用纸做的提手结实吗?生活中很多纸袋的提手也是用纸做的,用哪种 纸做提手会更结实呢?”由于在生活中,学生对用纸袋提物品的情境并不陌生,所以对于此情境,学生 自然会联想到自己的生活经验,并根据自己的认知做出合理的猜测,这就激活了学生的思维。
全国青少年人工智能创新挑战赛考试题库(含答案)一、单选题1.能根据过去和现在的信息推断可能发生和出现的情况的专家系统是()。
A、诊断型专家系统B、控制型专家系统C、预测型专家系统D、监督型专家系统参考答案:C2.三段论推理包括()、小前题和结论。
A、假设B、经验C、知识D、大前提参考答案:D3.()是把句法成分与应用领域中的目标表示相关联。
A、词法分析B、句法分析C、语用分析D、语义分析参考答案:D4.人工神经网络中各个神经元同时改变状态,称为()。
A、异步工作方式B、半工工作方式C、同步工作方式D、全工工作方式参考答案:C5.()是语音信号处理的前提。
A、语音信号识别B、语音信号采集C、语音信号分析D、语音信号过滤参考答案:B6.()是利用与问题有关的启发信息进行搜索。
A、深度优先策略B、宽度优先策略C、最好优先策略D、启发式策略参考答案:D7.()是获取知识的过程。
A、学习B、环境C、评价D、知识库参考答案:A8.深度优先搜索和()是状态空间最基本的搜索策略。
A、正向搜索B、逆向搜索C、宽度优先搜索D、目的搜索参考答案:C9.通常用语言或表情、眼神及肢体动作对外界的刺激做出反应,传达某个信息,这些称为()。
A、学习能力B、行为能力C、感知能力D、顿悟能力参考答案:B10.图的节点表示问题的()。
A、状态B、操作C、目的D、结果参考答案:A11.()描述两个模糊集合中的元素之间的关联程度。
A、概率关系B、模糊关系C、线性关系D、包含关系参考答案:B12.在经济领域,利用粒子群优化算法求解博弈论中的()。
A、均衡解B、策略解C、方法解D、结果解参考答案:A13.赫布学习规则是()规则。
A、自学习B、半监督学习C、监督学习D、无监督学习参考答案:D14.()是把句法成分与应用领域中的目标表示相关联。
A、词法分析B、句法分析C、语用分析D、语义分析参考答案:D15.()开启了机器学习的先河。
A、遗传算法B、赫布学习规则C、粒子群算法D、产生式方法参考答案:B16.在遗传算法中,必须为遗传操作准备一个由若干初始解组成的()。
基于课堂观察的STEM 教学评价:协议、要素与方法詹泽慧 吕思源(华南师范大学 教育信息技术学院,广东广州 510631)[摘要] 区别于传统讲授式课堂,STEM 课堂具有学科融合性、真实情境性、项目承载性,然而如何对其展开评价一直是个难题。
作为循证评价的重要方式,课堂观察可为STEM 教育质量评估提供可靠的教学实践证据与衡量标准。
本文通过分析和比较国际典型的六套STEM 课堂观察协议(RTOP 、OTOP 、UTOP 、TDOP 、COPUS 、PORTAAL )发现:在构成要素上,各协议均体现了基于科学探究、先验知识、沟通合作、学科融合的教学方法,发展学生概念思维、批判思维、创新思维与元认知能力的认知目标,倡导自主、民主、互动的课堂文化氛围;在应用情境上,虽然所选协议能够从教学策略、课堂动态、师生互动等方面改善教学,但普遍存在观测学生学习行为不足、忽视技术作用、难以表征实践操作等问题。
据此,本文基于探究共同体理论和TPACK 框架将STEM 课堂解构为教学存在、社会存在、技术存在三个维度,统摄STEM 课堂观察的教师行为与学生行为,以学生为中心构建STEM 课堂观察的L-PST 双罗盘模型;基于评价设计、证据收集、评价实施三环节构建STEM 课堂观察评价的三维矩阵,为教师和研究人员理解STEM 课堂、选取适切的观察视角与评价工具、实施STEM 课堂教学评价提供思路和借鉴。
[关键词] STEM 教育;教学评价;课堂观察;教师专业发展[中图分类号] G423.04 [文献标识码] A [文章编号] 1007−2179(2023)04−0065−16一、引言STEM 教育作为跨学科学习的典型范式,是发展学生核心素养的有效手段(刘晟等,2016)。
与传统分科教学相比,STEM 教育具有学科融合性(Bybee ,2013)、真实情境性(English ,2016)、项目承载性(Erdogan et al.,2016)等特征,聚焦实际问题,有机整合多学科的知识与技能形成综合性问题解决方案(余胜泉等,2015),将原本孤立、分散的抽象知识与学生的生活经验相联系(秦瑾若等,2017),将知识蕴含于情境化的真实问题中 (张屹等,2017),以学生为中心形成连贯有组织的课程结构,在协作探究与具身体验中促进学生主动学习。
实践中明理探究中寻法作者:刘群黄家兴来源:《湖北教育·教育教学》2024年第07期计算教学不仅是提升小学生运算能力的重要方法,还是锻炼他们逻辑思维的重要途径。
因为学生只有在深入理解算理的基础上熟练掌握算法,才能真正提升运算能力,所以教师在教学中不能局限于传授计算技巧,而要注重算理与算法的融合。
笔者以人教版数学三年级下册“一位数除两位数(商是两位数)的笔算除法”教学为例,阐述如何引导学生在实践探究中明理、寻法。
一、读懂教材和教参,明晰教学目标教材和教参是教师理解学科知识体系、把握教学重难点的重要工具。
教师必须在熟悉课程标准要求的基础上认真研读教材和教参,深入理解其编排意图,确保教学的科学性和有效性。
对比新旧两版教材(图1旧版、图2新版)可以发现,新版教材细化了口算过程和小棒图呈现的内容。
新版教材的学习提示语由旧版“口算时是怎样想的”改为“我会口算”,意在向学生渗透可以直接借助前面学习口算(一位数除两位数)获得的经验解决问题,即结合口算思路,借助小棒图理解除的过程和竖式写法。
新版教材的小棒图分两层呈现,强调两次平均分的过程和结果,先分4个十,每份分得2个十,再分2个一,每份分得1个一,旨在使学生明确每一次计算的含义,突出计数单位。
两次分小棒的过程与除法竖式的两层计算过程结合起来的编排方式,借助“分”的操作,呈现“除”的过程,有助于学生理解算理,掌握除的顺序和竖式写法。
人教版数学教材在编排《除数是一位数的除法》这一单元内容时,将“一位數除两位数”分为两个课时(被除数最高位除完没有余数和被除数最高位除完有余数),体例大致相同。
这两个课时的教学内容旨在引导学生用竖式计算除法,例2(52÷2)要解决的主要问题是十位上的数除后有余数应该怎么办。
基于这样的思考,笔者尝试将例1(42÷2)和例2进行整合教学,让学生从整体上感受相关计算方法的核心原理和关键环节,在理解和掌握相关数学知识技能的同时锻炼思维能力,感悟思想方法。
一种求解集合覆盖问题的启发式算法
陈端兵;黄文奇
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2007(034)004
【摘要】集合覆盖问题是运筹学研究中的一个基本的组合优化问题,它通常描述成如下的一个覆盖问题:从一个m行、n列的0-1矩阵(aij)m×n中选出若干列盖住所有的行,使得付出的代价最小.集合覆盖问题被广泛应用到航空人员行程安排、电路设计、运输的车辆路线安排等领域.对这一问题,国内外学者提出了诸如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、人工神经网络算法等求解算法.本文以贪心算法为基础,利用人类的智慧和经验,提出了一种求解集合覆盖问题的启发式算法.算法的主要思想为:从某个解出发,随机移除一定比例的列,再用贪心策略加入若干列.用本文提出的算法,对Beasley提出的45个测试实例进行了实算测试,所得结果和最优解的平均相对差值为0.44%,并且得到了其中33个实例的最优解,实算结果表明,本文提出的算法对求解集合覆盖问题是行之有效的.
【总页数】4页(P133-136)
【作者】陈端兵;黄文奇
【作者单位】华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉430074;华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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4.一种求解图论中最大独立集问题的启发式算法 [J], 冯云
5.一种求解柔性资源约束前摄性项目调度问题的启发式算法 [J], 马咏;何正文;江波;王能民
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谈计算教学中的知“法”明“理”
陈秀娟
【期刊名称】《中小学教学研究》
【年(卷),期】2015(0)1
【摘要】计算在日常生活中应用广泛,不可或缺,是小学数学教学的一个重要内容,而算法和算理是计算教学中的两个关键环节。
在计算教学中如何帮助学生掌握算法、理解算理,引导学生在内化的过程中做到知“法”明“理”,实现算理与算法的有效融合?现结合自己的教学实践谈几点体会。
【总页数】2页(P61-62)
【作者】陈秀娟
【作者单位】莆田市实验小学,福建莆田 351100
【正文语种】中文
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一道错解题的3种正解
黄兆麟
【期刊名称】《中学教研:数学版》
【年(卷),期】2010(000)012
【摘要】问题设x,y是实数,且x2-3xy+y2=1,求S=x2-xy+y2的取值范围.【总页数】1页(P9-9)
【作者】黄兆麟
【作者单位】天津水运高级技工学校,天津300456
【正文语种】中文
【中图分类】O175.8
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混合型多概念获取系统的设计与实现
陈兆乾;谢琪;陈世福
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】1997(034)007
【摘要】本文主要描述了一个增量式混合型多概念获取系统HMCAS,它提出了一个基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合的学习算法,能从隶属于某个概念集的实例集中归纳出满足用户精度要求的,以浊合型判定树表示的概念描述。
在HMCAS中,符号学习与神经网络学习具有结合紧密的转换灵活等特点,具有较高的学习效率和较强的归纳能力以及增量学习能力。
HMCAS的神经网络学习可选择BP网络或FTART网络,其推理机制提供了混
【总页数】5页(P502-506)
【作者】陈兆乾;谢琪;陈世福
【作者单位】南京大学计算机科学与技术系;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
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重庆交通大学计算机与信息学院验证性实验报告班级:计软专业 13 级 1 班学号: 631306050123姓名:黄嘉城实验项目名称:谓词演算实验项目性质:验证性实验实验所属课程:人工智能实验室(中心):软件中心实验室(语音楼8楼)指导教师:朱振国实验完成时间: 2016 年 6 月 10 日一、实验目的理解和掌握谓词演算二、实验内容及要求在一个空房间中,机器人将A桌子上的盒子搬移到B桌子上,用选定的编程语言编写程序,演示谓词演算过程。
三、实验设备及软件visual studio四、设计方案㈠题目机器人搬盒子㈡设计的主要思路设在房内c处有一个机器人,在a及b处各有一张桌子,a桌上有一个盒子。
为了让机器人从c处出发把盒子从a处拿到b处的桌上,然后再回到c处,需要制订相应的行动规划。
现在用一阶谓词逻辑来描述机器人的行动过程。
㈢主要功能实现机器人搬盒子移动五、主要代码#include "stdio.h"//定义初始状态char state[10][20]={"AT(robot,c)","EMPTY(robot)","ON(box,a)","TABLE(a)","TABLE(b)"};//定义目标状态char end_state[5][20]={"AT(robot,c)","EMPTY(robot)", "ON(box,b)","TABLE(a)","TABLE(b)"};int state_num=5;int number;//记录某字符串在总数据库中的位置bool IsInState(char *S1) /*判断字符串(状态)是否在总数据库中*/ {int i,j;bool flag;//printf("S1:%s\n state[0]: %s state[1]: %s\n",S1,state[0],state[1]);//printf("%d\n",state_num);for(i=0;i<state_num;i++){j=0;flag=true;while(S1[j]!='\0'){if(S1[j]!=state[i][j]){flag=false;break;}j++;}if(flag && state[i][j]=='\0'){//printf("%d\n",i);number=i;return true;}}return false;}void Delete(int k)/*删除总数据库中的第k个状态(字符串)*/ {if(k>=state_num){printf("The appointed state is not in the state set!");return;}int i,j;for(i=k;i<state_num;i++){for(j=0;*(state[i+1]+j)!='\0';j++)state[i][j]=state[i+1][j];state[i][j]='\0';}state_num--;}void Insert(char *S)/*将状态(字符串S)插入到总数据库中*/ {if(state_num>=10){printf("The state space is overwrited!");return;}int j;for(j=0;S[j]!='\0';j++)state[state_num][j]=S[j];state[state_num][j]='\0';state_num++;}bool GoTo(char x,char y){char S1[20]="AT(robot,x)",S2[20]="AT(robot,x)";//printf("%s,%s\n",S1,S2);S1[9]=x; S2[9]=y;//printf("%s,%s\n",S1,S2);if(IsInState(S1)){Delete(number);Insert(S2);return true;}else{printf("Cannot go from %c to %c\n",x,y);return false;}}bool PickUp(char x){charS[5][20]={"ON(box,x)","TABLE(x)","AT(robot,x)","EMPTY(robot)","HOLDS(robot,box)"};S[0][7]=x;S[1][6]=x;S[2][9]=x;if(IsInState(S[1]) && IsInState(S[2])){if(IsInState(S[0]))Delete(number);else{printf("Cannot pickup %c",x);return false;}if(IsInState(S[3]))Delete(number);else{printf("Cannot pickup %c",x);return false;}Insert(S[4]);return true;}{printf("Cannot pickup %c",x);return false;}}bool SetDown(char x){charS[5][20]={"AT(robot,x)","TABLE(x)","HOLDS(robot,box)","EMPTY(robot)","ON(box,x)"};S[0][9]=x;S[1][6]=x;S[4][7]=x;if(IsInState(S[0]) && IsInState(S[1])){if(IsInState(S[2]))Delete(number);else{printf("Cannot set down %c",x);return false;}Insert(S[3]); Insert(S[4]);return true;}return false;}void ShowState(char s[10][20],int num){int i;printf(" ");for(i=0;i<num;i++)printf("%s ",s[i]);printf("\n");}void main(){printf("the process as follows:\n\nThe start state:\n");ShowState(state,state_num);printf("(1) Go from c To a:\n");if(!GoTo('c','a'))return;ShowState(state,state_num);printf("(2) PickUp a:\n");if(!PickUp('a'))return;ShowState(state,state_num);printf("(3) Go from a To b:\n");if(!GoTo('a','b'))return;ShowState(state,state_num);printf("(4) SetDown b:\n");if(!SetDown('b'))return;ShowState(state,state_num);printf("(5) Go from b To c:\n");if(!GoTo('b','c'))return;ShowState(state,state_num);}六、测试结果及说明实验很成功七、实验体会让我了解到人工智能的先进化,开阔我的眼界通过,本次实验,让我更加了解启发式搜索算法的原理,见识了其广泛的应用;同时加强了本人阅读程序能力和编程能力,以及如何将理论问题解决实际应用的能力。
在编程实现过程中出现过不少问题,通过一次次调试得以解决,并一定程度上提高了我的编程能力,而且让我对人工智能这一课程有了更直接的认知重庆交通大学计算机与信息学院验证性实验报告班级:计软专业 13 级 1 班学号: 631306050123姓名:黄嘉城实验项目名称:启发式搜索实验项目性质:验证性实验实验所属课程:人工智能实验室(中心):软件中心实验室(语音楼8楼)指导教师:朱振国实验完成时间: 2016 年 6 月 10 日评阅意见:实验成绩:签名:年月日一实验目的理解和掌握A*算法二实验内容及要求在8数码问题中,利用策略函数判断搜索,并使用A*算法减少搜索目标,用选定的编程语言编写程序,利用不同的搜索策略进行状态空间搜索(如宽度优先搜索、深度优先搜索、有界深度优先搜索等)。
三实验设备及软件visual studio四、设计方案㈠题目启发式搜索㈡设计的主要思路(一)问题描述在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。
这些数码可以在棋盘上移动,其移动规则是:与空格相邻的数码方格可以移入空格。
现在的问题是:对于指定的初始棋局和目标棋局,给出数码的移动序列。
该问题称八数码难题或者重排九宫问题。
(二)问题分析八数码问题是个典型的状态图搜索问题。
搜索方式有两种基本的方式,即树式搜索和线式搜索。
搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。
盲目搜索就是无“向导”的搜索,启发式搜索就是有“向导”的搜索。
启发式搜索:由于时间和空间资源的限制,穷举法只能解决一些状态空间很小的简单问题,而对于那些大状态空间的问题,穷举法就不能胜任,往往会导致“组合爆炸”。