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求解题的方法和技巧解题是一个思维活动，需要通过运用合适的方法和技巧来解决问题。
下面将介绍一些常用的解题方法和技巧。
一、理清问题在解题之前，首先需要理解题目的要求和限制条件。
可以通过多次阅读题目，提取关键信息，弄清楚题目的背景和目的。
理清问题可以帮助我们更好地把握解题方向，避免走偏。
二、分析问题分析问题是解题的关键步骤之一。
通过将复杂的问题拆分成较小、更容易解决的子问题，可以使解题过程更加清晰和高效。
可以通过以下几种方法进行问题分析：1. 制定解题计划：根据题目的要求，制定解题计划，明确解题的步骤和方法。
2. 列表法：将题目涉及的各个条件和要求分别列成列表，逐一分析，找出彼此之间的关联性和影响。
3. 图表法：通过绘制逻辑图、思维导图等形式，可将问题的关键信息以图形化的方式呈现出来，更容易理解和分析。
三、灵活运用推理和归纳法推理和归纳法是解题过程中常用的思维方法。
推理是通过观察、分析和判断，从已知的事实中得出结论的过程。
归纳是通过观察一组具体的实例，并从中总结出普遍规律或概念的过程。
在解题过程中，可以通过推理和归纳法来推断和推测未知的信息，进而解决问题。
需要注意的是，推理过程中应该尽量避免主观臆断和过度推断，始终要以事实为依据。
四、重视思维的创新和灵感解题过程中，创新思维和灵感是非常重要的。
可以通过以下几种方法来培养创新思维和激发灵感：1. 多角度思考：不仅要从一种角度出发思考问题，还可以从多个角度进行思考，寻找新的解决思路。
2. 反向思维：试着从与问题相反的方向出发思考，尝试找到不同于传统思维的解决办法。
3. 结合类比法：寻找与问题相似的情境或事物，并将其应用到问题中，以获得新的解决方案。
4. 创造性思维：采用多元思维，尝试进行联想、想象和探索，以创造性地解决问题。
五、合理运用工具和资源在解题过程中，可以灵活运用各种工具和资源，为解题提供支持和辅助。
这些工具和资源包括但不限于：1. 计算器和图表：对于一些需要进行大量计算和绘图的问题，可以使用计算器和图表工具，提高计算和绘图的准确性和效率。
第三章问题求解方法3.1答：深度优先搜索与广度优先搜索的区别在于：在对节点n进行扩展时，其后继节点在OPEN表中的存放位置不同。
广度优先搜索是将后继节点放入OPEN表的末端，而深度优先搜索则是将后继节点放入OPEN表的前端。
广度优先搜索是一种完备搜索，即只要问题有解就一定能够求出，而深度优先搜索是不完备搜索。
在不要求求解速度且目标节点的层次较深的情况下，广度优先搜索优于深度优先搜索；在要求求解速度且目标节点的层次较浅的情况下，深度优先搜索优于广度优先搜索。
广度优先的正例：积木问题；深度优先的正例：邮递员问题，反例：国际象棋。
3.2答：衡量标准为：这组子状态中有没有目标状态，如果有，则选择该节点并且搜索成功；若没有，则按照某种控制策略从已生成的状态中再选择一个状态作为当前状态重复搜索过程。
3.3答：(1)广度优先搜索：该程序必须找到解，并且最好是最优解；(2)广度优先搜索：医生要根据病人的各种病状判断病人的病；(3)深度优先搜索：该程序要求一定要找到目标路径；(4)深度优先搜索：该程序要求找到最优解；(5)广度优先搜索：不能确定它们是否等同，既不能确定它们是否有等同解。
3.4答：对于四皇后问题，如果放一个皇后的耗散值为1的话，则任何一个解的耗散值都是4。
因此如果h是对该耗散值的估计，是没有意义的。
对于像四皇后这样的问题，启发函数应该是对找到解的可能性的评价。
利用一个位置放皇后后，消去的对角线的长度来进行评价。
3.5答：定义h1=M+C-2B，其中M，C分别是在河的左岸的传教士人数和野人人数。
B＝1表示船在左岸，B＝0表示船在右岸。
也可以定义h2=M+C。
h1是满足A*条件的，而h2不满足。
要说明h2＝M+C不满足A*条件是很容易的，只需要给出一个反例就可以了。
比如状态(1, 1, 1)，h2=M+C=1+1=2，而实际上只要一次摆渡就可以达到目标状态，其最优路径的耗散值为1。
所以不满足A*的条件。
计算机求解问题的常用算法
计算机求解问题的常用算法包括以下几种：
1. 搜索算法：例如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、A*搜索等，用于在状态空间中搜索最优解或满足
特定条件的解。
2. 贪心算法：每一步都选择当前最优的解，但不能保证能够找到全局最优解，常见的例子有最小生成树算法、最短路径算法等。
3. 动态规划：通过将问题划分为若干子问题，并逐步求解子问题的解，最后得到整个问题的解。
常见的例子有背包问题、最长公共子序列等。
4. 回溯算法：通过逐步尝试所有可能的解，并在每一步的尝试中进行剪枝，以提高效率。
常见的例子有八皇后问题、0-1背
包问题等。
5. 分治算法：将大问题划分为若干个小问题，分别求解，并将小问题的解合并得到整个问题的解。
常见的例子有归并排序、快速排序等。
6. 图算法：用于处理图结构的问题，例如图的遍历、最短路径、最小生成树等。
7. 近似算法：用于求解NP难问题的近似解，通过牺牲一定的
精度来提高求解效率。
常见的例子有近似最优解算法、近似最短路径算法等。
以上只是常见的一些算法，实际上还有很多其他的算法，不同的问题可能需要使用不同的算法进行求解。
人工智能技术期末复习纲要一、填空（20分）+判断(10分)1、人工智能：Artificial Intelligence，简称AI2、计算智能就是计算人工智能, 它是模拟（群智能）的人工智能。
计算智能以（数值数据）为基础, 主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。
3、（判断）人工智能作为一门学科, 其研究目标就是制造智能机器和智能系统, 实现智能化社会4、（判断）人工智能学科的研究策略则是先部分地或某种程度地实现机器的智能,并运用智能技术解决各种实际问题特别是工程问题, 从而逐步扩展和不断延伸人的智能, 逐步实现智能化。
5、（判断）符号智能采用搜索方法进行问题求解，一般是在（问题空间）搜索；计算智能也采用搜索方法进行问题求解，一般是在（解空间）搜索。
6、（填空）表示、运算和搜索是人工智能的三个最基本、最核心的技术。
7、PROLOG语言只有三种语句，分别称为（事实）、（规则）和（问题）。
8、（填空）PROLOG程序的执行过程是一个(归结)演绎推理过程9、（填空）一个完整的Turbo PROLOG(2.0版)程序一般包括常量段、领域段、数据库段、（谓词段）、（目标段）和（子句段）等六个部分。
10、（填空）按连接同一节点的各边间的逻辑关系划分，图可分为（或图）或（与或图）两大类，图搜索也就可分为（或图搜索）和（与或图搜索）两大类。
或图通常称为（状态图）。
11、（填空）用计算机来实现状态图的搜索, 有两种最基本的方式：（树式搜索）和（线式搜索）。
12、（填空）按搜索范围的扩展顺序的不同, 搜索又可分为（广度优先）和（深度优先）两种类型。
13、（填空）与或图搜索也分为（盲目搜索）和（启发式搜索）两大类。
前者又分为穷举搜索和盲目碰撞搜索。
14、（填空）遗传算法中有三种关于染色体的运算: （选择-复制）、（交叉）和（变异）。
15、（判断、填空）遗传算法是一种随机搜索算法，遗传算法又是一种优化搜索算法。
16、（填空、判断）基于谓词逻辑的机器推理也称（自动推理）。
竞赛题求解技巧竞赛题求解技巧，这是一个较为广泛的话题，涉及到各种类型和难度的竞赛题目。
下面，我将从几个方面介绍一些常见的竞赛题求解技巧。
一、分析问题在解决任何问题之前，首先要对问题进行分析。
理解问题的要求和限制条件，明确问题的目标和意义，切忌模糊思维、迷失方向。
1. 考虑问题的背景和条件：竞赛题目常常涉及到某个具体领域的知识，因此在开始解答之前，先了解一下相关背景知识和条件，这有助于我们更好地理解题目和寻求解决方法。
2. 理清问题的要求：仔细阅读题目，理解题目所要求的答案形式、范围等，这对于后续解题过程的准确性非常重要。
3. 确定问题的思考角度：有些问题可能有多种角度可以思考和解决，在解答问题之前，需要确定自己选择的思考角度，并明确思考的重点和方向。
二、寻找规律很多竞赛题目都有一定的规律可循，通过找到这些规律，可以大大简化问题的求解过程。
1. 观察题目的样例：通过观察题目中提供的样例，可以发现一些规律和特征。
这些规律和特征可以作为解题的线索，帮助我们更加深入地理解问题。
2. 探索数据和关系：对于涉及到数学和逻辑的题目，需要深入地了解题目给出的数据和关系，通过分析和推理，寻找其中的规律和规则。
3. 利用归纳法和类比思维：对于有一定规律性的问题，可以尝试使用归纳法解题，通过归纳已知条件和关系，然后推广到未知情况。
类比思维也是解决一些问题的有效方法，通过将已知的问题与类似的问题进行类比分析，可以找到一些启示和解题思路。
三、分解问题有些问题可能较为复杂和庞大，处理起来比较困难，这时可以考虑将问题分解为更小、更容易处理的子问题。
1. 将大问题拆解为小问题：将复杂的问题分解为多个相对独立的小问题，然后逐个解决这些小问题，最后将其整合起来得到问题的解答。
2. 针对特殊情况讨论：有时，处理问题时可以先考虑一些特殊情况，通过解决这些特殊情况来逐步逼近整体问题的解答。
3. 运用已有的工具和模型：有时，我们可以运用已有的工具和模型来处理问题的一部分或某个方面。
一、智能化智能体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。
合作协议书甲方：__________乙方：__________甲乙双方经友好协商，就甲方为乙方提供志愿服务事项达成如下协议：一、甲乙双方基本情况1. 甲方为一家具有合法资质的志愿者组织，致力于为老年人、残障人士等弱势群体提供志愿服务。
2. 乙方为一家依法成立的敬老院，主要从事老年人的收养、照料、康复等服务。
二、合作目的甲乙双方本着“关爱老人、共建和谐”的原则，通过甲方提供志愿服务，共同提升乙方敬老院的服务质量，为老年人创造一个温馨、舒适的生活环境。
三、合作内容1. 甲方定期组织志愿者到乙方敬老院开展志愿服务活动，为老年人提供生活照料、心理关爱、文化娱乐等方面的服务。
2. 甲方协助乙方开展敬老院内的各类活动，如庆祝节日、举办生日会、开展健身活动等，丰富老年人的精神文化生活。
3. 甲方为乙方提供志愿者培训服务，提高乙方工作人员的服务水平，共同提升乙方敬老院的服务质量。
4. 甲方应乙方要求，协助乙方解决其他相关问题。
四、合作期限本协议自双方签字之日起生效，有效期为____年，自合作协议生效之日起计算。
合作期满后，如双方愿意继续合作，可续签。
五、违约责任1. 甲乙双方应严格按照本协议约定履行各自的权利和义务，如一方违约，应承担违约责任。
2. 甲乙双方应确保合作过程中的安全和顺利进行，如因一方原因导致合作中断，责任方应承担相应责任。
六、争议解决1. 甲乙双方在履行本协议过程中发生的争议，应首先通过友好协商解决。
2. 如协商无果，甲乙双方可向有管辖权的人民法院提起诉讼。
七、其他约定1. 本协议一式两份，甲乙双方各执一份。
2. 本协议未尽事宜，可由甲乙双方另行签订补充协议。
甲方（盖章）：__________乙方（盖章）：__________签订日期：__________以上模板仅供参考，具体内容需根据双方实际情况进行调整。
在签订协议时，请务必仔细阅读条款，确保双方权益。
人工智能之搜索求解策略一、搜索的概念1.问题的求解：问题的表示、求解方法。
2.问题求解的基本方法：搜索法、归约法、归结法、推理法、产生式。
3.搜索中需要解决的基本问题：是否一定能找到一个解、找到的解是否为最佳解、时间与空间复杂性如何、是否终止运行或者会陷入一个死循环。
4.搜索主要过程：（1）从初始或目的状态出发，并将它作为当前状态。
（2）扫描操作运算子集，将适用当前状态的一些操作算子作用于当前状态而得到新的状态，并建立指向其父结点的指针。
（3）检查所生成的新状态是否满足结束状态，如果满足，则得到问题的一个解，并可沿着有关指针从结束状态反向到达开始状态，给出一解答路径；否则，将新状态作为当前状态，返回第（2）步再进行搜索。
5.搜索的方向（1）数据驱动：从初始状态出发的正向搜索。
（2）目的驱动：从目的状态出发的逆向搜索。
（3）双向搜索6.盲目搜索与启发式搜索：（1）盲目搜索：在不具有对特定问题的任何有关信息的条件下，按固定的步骤（依次或随机调用操作算子）进行的搜索。
（2）启发式搜索：考虑特定问题领域可应用知识，动态地确定调用操作算子的步骤，优先选择较适合的操作算子，尽量减少不必要的搜索，以求尽快地到达结束状态。
二、状态空间知识表示法1.状态：表示系统状态、事实等叙述型知识的一组变量或数组：Q=【q1,q2,,,,qn】2.操作：表示引起状态变化的过程型知识的一组关系或函数。
3.状态空间：利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组：（S，O，S0，G），其中S是状态集合；O是操作算子集合；S0是包含问题的初始状态是S的非空子集；G 是若干具体状态或满足某些性质的路径信息描述。
4.求解路径：从S0到G的路径5.状态空间的一个解：一个有限的操作算子序列。
S0→S1→S2→G，O1，..OK是状态空间的一个解6. 组合优化：规模增加一点，它的计算机是非线性增加的，不是线性增加的。
