人工智能作业八数码问题
一、题目
八数码问题：
初始状态图：目标状态图：
二、算符与状态空间
算符：左、上、右、下
状态空间：
状态：A=(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8) 初始状态：S0=(0,4,1,5,2,8,3,6,7);
目标状态：Sg=(0,1,7,5,2,8,3,6,4)。
三、搜索树
22
求解:
四、Open 表，Closed 表
Open 表： Closed 表：
五、程序代码
/* 3_13.pro eight puzzle */
trace
DOMAINS
state=st(in,in,in,in,in,in,in,in,in)
in=integer
DATABASE-mydatabase
open(state,integer)
closed(integer,state,integer)
res(state)
mark(state)
fail_
PREDICATES
solve
search(state,state)
result
searching
step4(integer,state)
step56(integer,state)
equal(state,state)
repeat
resulting(integer)
rule(state,state)
GOAL
solve.
CLAUSES
solve:-search(st(0,4,1,5,2,8,3,6,7),st(0,1,7,5,2,8,3,6,4)),result. search(Begin,End):-retractall(_,mydatabase),
assert(closed(0,Begin,0)),assert(open(Begin,0)),
assert(mark(End)),repeat,searching,!.
result:-not(fail_),retract(closed(0,_,0)),closed(M,_,_),resulting(M), !.
result:-beep,write("sorry don't find a road!").
searching:-open(State,Pointer),retract(open(State,Pointer)),
closed(No,_,_),No2=No+1,asserta(closed(No2,State,Pointer)),
!,step4(No2,State).
searching:-assert(fail_).
step4(_,State):-mark(End),equal(State,End).
step4(No,State):-step56(No,State),!,fail.
step56(No,StateX):-rule(StateX,StateY),not(open(StateY,_)),
not(closed(_,StateY,_)),assertz(open(StateY,No)),fail.
step56(_,_):-!.
equal(X,X).
repeat.
repeat:-repeat.
resulting(N):-closed(N,X,M),asserta(res(X)),resulting(M).
resulting(_):-res(X),write(X),nl,fail.
resulting(_):-!.
rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8),
st(X8,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X0)):-X0=0.
rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8),
st(X2,X1,X0,X3,X4,X5,X6,X7,X8)):-X0=0.
rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8),
st(X4,X1,X2,X3,X0,X5,X6,X7,X8)):-X0=0.
rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8),
st(X6,X1,X2,X3,X4,X5,X0,X7,X8)):-X0=0.
rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8),
st(X0,X2,X1,X3,X4,X5,X6,X7,X8)):-X1=0.
st(X0,X2,X8,X3,X4,X5,X6,X7,X1)):-X1=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X2,X1,X3,X4,X5,X6,X7,X8)):-X2=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X3,X2,X4,X5,X6,X7,X8)):-X2=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X2,X1,X0,X3,X4,X5,X6,X7,X8)):-X2=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X3,X2,X4,X5,X6,X7,X8)):-X3=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X4,X3,X5,X6,X7,X8)):-X3=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X4,X1,X2,X3,X0,X5,X6,X7,X8)):-X4=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X4,X3,X5,X6,X7,X8)):-X4=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X5,X4,X6,X7,X8)):-X4=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X4,X6,X5,X7,X8)):-X5=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X5,X4,X6,X7,X8)):-X5=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X7,X6,X8)):-X6=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X6,X1,X2,X3,X4,X5,X0,X7,X8)):-X6=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X4,X6,X5,X7,X8)):-X6=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8),
rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X7,X6,X8)):-X7=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X8,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X1)):-X8=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X8,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X0)):-X8=0. rule(st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8), st(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X8,X7)):-X8=0.
六、运行结果截图
编译后：
运行后：
实验1: Prolog语言程序设计 人工智能（AI）语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。 Prolog是当代最有影响的人工智能语言之一，由于该语言很适合表达人的思维和推理规则，在自然语言理解、机器定理证明、专家系统等方面得到了广泛的应用，已经成为人工智能应用领域的强有力的开发语言。 尽管Prolog语言有许多版本，但它们的核心部分都是一样的。Prolog的基本语句仅有三种，即事实、规则和目标三种类型的语句，且都用谓词表示，因而程序逻辑性强，方法简捷，清晰易懂。另一方面，Prolog是陈述性语言，一旦给它提交必要的事实和规则之后，Prolog就使用内部的演绎推理机制自动求解程序给定的目标，而不需要在程序中列出详细的求解步骤。 一、实验目的 1、加深学生对逻辑程序运行机理的理解。 2、掌握Prolog语言的特点、熟悉其编程环境。 3、为今后人工智能程序设计做好准备。 二、实验内容 1、编写一个描述亲属关系的Prolog程序，然后再给予出一些事实数据，建立一个小型演绎数据库。 提示：可以以父亲和母亲为基本关系（作为基本谓词），再由此来描述祖父、祖母、兄弟、姐妹以及其他所属关系。 2、编写一个路径查询程序，使其能输出图中所有路径。 提示：程序中的事实描述了下面的有向图，规则是图中两节点间通路的定义。 e
3、一个雇主在发出招聘广告之后，收到了大量的应聘申请。为了从中筛选出不量的候选人，该雇主采用下列判据：申请者必须会打字、开车，并且住在伦敦。 （a）用Prolog规则表述这个雇主的选择准则。 （b）用Prolog事实描述下列申请者的情况： 史密斯住在剑桥，会开车但不会打字。 布朗住在伦敦，会开车也会打字。 简住在格拉斯哥，不会开车但会打字。 埃文斯住在伦敦，会开车也会打字。 格林住在卢顿，会开车也会打字。 （c）要求Prolog提供一个候选人名单。 4、实现递归谓词remove(X,Y,Z),它用于从表Y中除去所有整型数X的倍数值后得到新表Z。例如，对于询问 remove(2,[3,4,5,6,7,8,9,10],Z). 的回答为： Z=[3,5,7,9] 三、实验建议 1、首先运行Prolog安装目录中PROGRAM目录下的示例程序，对Prolog功能有一个感性认识。 （1）HANOI．PRO 实现汉诺塔演示的程序。 程序运行界面如图所示。
实验报告 一、实验问题 八数码问题求解 二、实验软件 VC6.0 编程语言或其它编程语言 三、实验目的 1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程； 2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 四、实验数据及步骤 （一、）实验内容 八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 2 8 3 1 2 3 1 4 8 4 7 6 5 7 6 5 (a) 初始状态(b) 目标状态 图1 八数码问题示意图 （二、）基本数据结构分析和实现 1.结点状态 我采用了struct Node数据类型 typedef struct _Node{
int digit[ROW][COL]; int dist; // distance between one state and the destination一 个表和目的表的距离 int dep; // the depth of node深度 // So the comment function = dist + dep.估价函数值 int index; // point to the location of parent父节点的位置 } Node; 2.发生器函数 定义的发生器函数由以下的四种操作组成： (1)将当前状态的空格上移 Node node_up; Assign(node_up, index);//向上扩展的节点 int dist_up = MAXDISTANCE; (2)将当前状态的空格下移 Node node_down; Assign(node_down, index);//向下扩展的节点 int dist_down = MAXDISTANCE; (3)将当前状态的空格左移 Node node_left; Assign(node_left, index);//向左扩展的节点 int dist_left = MAXDISTANCE; (4)将当前状态的空格右移 Node node_right; Assign(node_right, index);//向右扩展的节点 int dist_right = MAXDISTANCE; 通过定义结点状态和发生器函数，就解决了8数码问题的隐式图的生成问题。接下来就是搜索了。 3.图的搜索策略 经过分析，8数码问题中可采用的搜速策略共有：1.广度优先搜索、2.深度优先搜索、2.有界深度优先搜索、4.最好优先搜索、5.局部择优搜索，一共五种。其中，广度优先搜索法是可采纳的，有界深度优先搜索法是不完备的，最好优先和局部择优搜索法是启发式搜索法。 实验时,采用了广度(宽度)优先搜索来实现。 （三、）广度(宽度)优先搜索原理 1. 状态空间盲目搜索——宽度优先搜索 其基本思想是，从初始节点开始，向下逐层对节点进形依次扩展，并考察它是否为目标节点，再对下层节点进行扩展（或搜索）之前，必须完成对当层的所有节点的扩展。再搜索过程中，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。其搜索过程如图（1）所示。
《人工智能导论》实验报告
一、实验题目：识别型专家系统设计 ————识别动物专家系统 二、实验目的 1、掌握专家系统的基本构成 2、掌握用人工智能程序设计语言编制智能程序的方法 三、实验容 1、所选编程语言：C语言； 2.拟订的规则： （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。 （6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是哺乳动物且反刍食物，则它是有蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是金钱豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。（14）若某动物是鸟且不会飞且会游泳且黑白色，则它是企鹅。 （15）若某动物是鸟且善飞，则它是海燕。 2、设计思路： 用户界面：采用问答形式； 知识库（规则库）：存放产生式规则，推理时用到的一般知识和领域知识，比如动物的特征，动物的分类标准，从哺乳动物、食肉动物来分，再具体地添加一些附加特征得到具体动物；建立知识库的同时也建立了事实库。事实库是一个动态链表，一个事实是链表的一个结点。知识库通过事实号与事实库发生联系。
数据库：用来存放用户回答的问题，存放初始状态，中间推理结果，最终结果； 推理机：采用正向推理，推理机是动物识别的逻辑控制器，它控制、协调系统的推理，并利用知识库中的规则对综合数据库中的数据进行逻辑操作。推理机担负两项基本任务：一是检查已有的事实和规则，并在可能的情况下增加新的事实；二是决定推理的方式和推理顺序。将推理机制同规则对象封装在一起，事实对象记录了当前的状态，规则对象首先拿出前提条件的断言（只有这些前提都有符合时才会做这条规则的结论），询问事实对象集，如事实对象集不知道，则询问用户，如所有前提条件都被证实为真则结论为真，否则系统不知道结论真假。 3、程序流程图： 程序运行如下： 以老虎，金钱豹，长颈鹿为例画出程序流程图如下：
基于人工智能的状态空间搜索策略研究 ——八数码问题求解 （一）实验软件 TC2.0 或VC6.0编程语言或其它编程语言 （二）实验目的 1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程； 2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 （三）需要的预备知识 1. 熟悉TC 2.0或VC6.0 编程语言或者其它编程语言； 2. 熟悉状态空间的宽度优先搜索、深度优先搜索和启发式搜索算法； 3. 熟悉计算机语言对常用数据结构如链表、队列等的描述应用； 4. 熟悉计算机常用人机接口设计。 （四）实验数据及步骤 1. 实验内容 八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 图1 八数码问题示意图 请任选一种盲目搜索算法（深度优先搜索或宽度优先搜索）或任选一种启发式搜索方法（A 算法或A* 算法）编程求解八数码问题（初始状态任选），并对实验结果进行分析，得出合理的结论。 2. 实验步骤 （1）分析算法基本原理和基本流程； 程序采用宽度优先搜索算法，基本流程如下：
（2）确定对问题描述的基本数据结构，如Open表和Closed表等；
（3）编写算符运算、目标比较等函数； （4）编写输入、输出接口； （5）全部模块联调； （6）撰写实验报告。 （五）实验报告要求 所撰写的实验报告必须包含以下内容： 1. 算法基本原理和流程框图； 2. 基本数据结构分析和实现； 3. 编写程序的各个子模块，按模块编写文档，含每个模块的建立时间、功能、输入输出参数意义和与其它模块联系等； 4. 程序运行结果，含使用的搜索算法及搜索路径等； 5. 实验结果分析； 6. 结论； 7. 提供全部源程序及软件的可执行程序。 附：实验报告格式 一、实验问题 二、实验目的 三、实验原理 四、程序框图 五、实验结果及分析 六、结论
第1章人工智能概述课后题答案 1.1什么是智能?智能包含哪几种能力？ 解：智能主要是指人类的自然智能。一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力 1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点？ 解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维 形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进行处理的一种思维方式。 抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。 灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。 1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么？ 解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器（计算机）上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。 研究目标： 对智能行为有效解释的理论分析； 解释人类智能； 构造具有智能的人工产品； 1.4什么是图灵实验？图灵实验说明了什么？ 解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。 1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起
人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034
目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5) 课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)
人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00
实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题 四、源代码 #include
人工智能技术基础实验报告 指导老师：朱力 任课教师：张勇
实验三小型专家系统设计与实现 一、实验目的 （1）增加学生对人工智能课程的兴趣； （2）使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言； （3）使学生加强对专家系统课程内容的理解和掌握，并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力。 二、实验要求 （1）用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。 （2）可使用本实验指导书中给出的示例程序，此时只需理解该程序，并增加自己感兴趣的修改即可；也可以参考该程序，然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。 （3）程序运行时，应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验环境 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。 四、实验内容 建造一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型），具体应用领域由学生自选，具体系统名称由学生自定。 五、实验步骤 1、专家系统： 1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容： 1．用户界面：可采用菜单方式或问答方式。
2．知识库（规则库）：存放产生式规则，库中的规则可以增删。 3．数据库：用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中 间事实。 4．推理机：如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制，建议 用正向推理。 5．知识库中的规则可以随意增减。 1.2推理策略 推理策略包括：正向（数据驱动），反向（目标驱动），双向 2、动物分类实验规则集 （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。（6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是猎豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。
学生实验报告 实验课名称：人工智能 实验名称: 八数码 专业名称：计算机科学与技术 班级： 学号： 学生姓名： 教师姓名： 2010 年10 月20日 一．实验内容 用OPEN表和CLOSED表解决搜索问题。 二．实验题目 采用启发式算法（如A*算法）求解八数码问题。 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．实验过程 ①问题：初始状态到目标状态是否可解如何判断？ 答：实验过程自己给出的初始状态使用A*算法求解，并不是所有的初始状态都可解到达目标状态。因为八数码问题其实是0~9的一个排列，而排列有奇排列和偶排列，从奇排列不能转化为偶排列或者相反。例如：函数f(s)表示s前比s 小的数字的数目（s 则当f(a8)+f(a7)+……+f(a1)为偶数时才能重排成，所以嘛,上面那个有解的. ②问题描述： 在3X3的九宫格棋盘上，摆有8个将牌，每一个将牌都刻有1~8数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断地改变将牌的布局。这种游戏的求解的问题是：给定一种处
世的将牌布局或结构和一个目标的布局，问如何移动将牌，实现从从初始状态到目标状态的转变。 下面给出初始状态和目标状态： 初始状态：Array 目标状态： 评价函数f(n)形式为：f(n)=g(n)+h(n),其中g(n)是节点所处的深度， h(n)是启发式函数，这里启发式函数h(n)表示“不在位”的将牌个数，这时f(n) 注意：移动规则为左-→上→右→下。 ③搜索过程： 因此可得解路径：S(4)→B(4)→D(5)→E(5)→I(5)→K(5)→L(5). ④得到OPEN表和CLOSED表 OPEN表
《人工智能及其应用》 实验指导书 浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月
前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；3.A*算法求解8数码问题实验；4.A*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有：实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的内容。 由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月
目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (3) 实验二模糊推理系统实验 (5) 实验三A*算法实验I (9) 实验四A*算法实验II (12) 实验五遗传算法实验I (14) 实验六遗传算法实验II (18) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (20) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (24)
实验教学大纲 一、学时：16学时，一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境：PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验内容学 时 类型教学 要求 1产生式系统应用VC++设计知识库，实现系统识别或 分类等。 2设计课内 2模糊推理系统应用Matlab1）设计洗衣机的模糊控制器； 2）设计两车追赶的模糊控制 器。 2验证课内 3A*算法应用I VC++设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2综合课内4A*算法应用II VC++设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2综合课内5遗传算法应用I Matlab1）求某一函数的最小值； 2）求某一函数的最大值。 2验证课内6遗传算法应用II VC++设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2综合课内 7基于神经网络的模式识别Matlab1）基于BP神经网络的数字识 别设计； 2）基于离散Hopfiel神经网络 的联想记忆设计。 2验证课内 8基于神经网络的 优化计算 VC++设计与实现求解TSP问题的连2综合课内 四、实验成绩评定 实验课成绩单独按五分制评定。凡实验成绩不及格者，该门课程就不及格。学生的实验成绩应以平时考查为主，一般应占课程总成绩的50%，其平时成绩又要以实验实际操作的优劣作为主要考核依据。对于实验课成绩，无论采取何种方式进行考核，都必须按实验课的目的要求，以实际实验工作能力的强弱作为评定成绩的主要依据。
人工智能作业八数码问题
一、题目 八数码问题： 初始状态图：目标状态图： 二、算符与状态空间 算符：左、上、右、下 状态空间： 状态：A=(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8) 初始状态：S0=(0,4,1,5,2,8,3,6,7); 目标状态：Sg=(0,1,7,5,2,8,3,6,4)。
三、搜索树 22 求解: 四、Open 表，Closed 表 Open 表： Closed 表：
五、程序代码 /* 3_13.pro eight puzzle */ trace DOMAINS state=st(in,in,in,in,in,in,in,in,in) in=integer DATABASE-mydatabase open(state,integer) closed(integer,state,integer) res(state) mark(state) fail_ PREDICATES solve search(state,state) result searching step4(integer,state) step56(integer,state) equal(state,state) repeat resulting(integer) rule(state,state) GOAL solve. CLAUSES solve:-search(st(0,4,1,5,2,8,3,6,7),st(0,1,7,5,2,8,3,6,4)),result. search(Begin,End):-retractall(_,mydatabase), assert(closed(0,Begin,0)),assert(open(Begin,0)),
2.7解：根据谓词知识表示的步骤求解问题如下： 解法一： (1)本问题涉及的常量定义为： 猴子：Monkey，箱子：Box，香蕉：Banana，位置：a，b，c (2)定义谓词如下： SITE(x，y)：表示x在y处； HANG(x，y)：表示x悬挂在y处； ON(x，y)：表示x站在y上； HOLDS(y，w)：表示y手里拿着w。 (3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下： 问题的初始状态表示： SITE(Monkey，a)∧HANG(Banana，b)∧SITE(Box，c)∧~ON(Monkey，Box)∧~HOLDS(Monkey，Banana) 问题的目标状态表示： SITE(Monkey，b)∧~HANG(Banana，b)∧SITE(Box，b) ∧ON(Monkey，Box)∧HOLDS(Monkey，Banana) 解法二： (1)本问题涉及的常量定义为： 猴子：Monkey，箱子：Box，香蕉：Banana，位置：a，b，c (2)定义谓词如下： SITE(x，y)：表示x在y处； ONBOX(x)：表示x站在箱子顶上； HOLDS(x)：表示x摘到了香蕉。 (3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下： 问题的初始状态表示： SITE(Monkey，a)∧SITE(Box，c)∧~ONBOX(Monkey)∧~HOLDS(Monkey) 问题的目标状态表示： SITE(Box，b)∧SITE(Monkey，b)∧ONBOX(Monkey)∧HOLDS(Monkey) 从上述两种解法可以看出，只要谓词定义不同，问题的初始状态和目标状态就不同。所以，对于同样的知识，不同的人的表示结果可能不同。 2.8解：本问题的关键就是制定一组操作，将初始状态转换为目标状态。为了用谓词公式表示操作，可将操作分为条件(为完成相应操作所必须具备的条件)和动作两部分。条件易于用谓词公式表示，而动作则可通过执行该动作前后的状态变化表示出来，即由于动作的执行，当前状态中删去了某些谓词公式而又增加一些谓词公式从而得到了新的状态，通过这种不同状态中谓词公式的增、减来描述动作。 定义四个操作的谓词如下，操作的条件和动作可用谓词公式的增、删表示： (1)goto 人工智能实验室 2021年1月 武汉唯众智创科技有限公司 人工智能实验室建设方案 一、专业背景 人工智能（Artificial Intelligence），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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的实际应用有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。 如今处于风口上的人工智能产业界，受到了众多企业的追捧。截至2019年6月，中国人工智能企业超过1200家，位居全球第二。但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板，专业人才稀缺严重。根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，中国人工智能人才缺口超过500万。为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求，国家相继出台了多项政策方针，引导高校尽快设置人工智能相关专业，加大人工智能人才培养力度。2019年3月，35所高校获批建设人工智能本科专业。2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中，增补了人工智能技术服务专科专业。 根据教育部《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个，自2020年起执行。在高等职业教育行业目录中，正式宣布人工智能技术服务专业诞生，专业代码610217。 该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础，以人工智能技术与应用能力为培养主线，将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合，构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。采取多种形式，通过实施“双证书”和“多证书”制，培养社会所需的实用型人才。2018年4月2日，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，行动计划中要求各大高校加快人工智能科技创新基地。因此，在高职院校设立人工智能专业迫在眉睫。 《人工智能及其应用》实验指导书 《人工智能及其应用》 实验指导书 浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月 前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；3.A*算法求解8数码问题实验；4.A*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有：实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的内容。 由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月 目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (4) 实验二模糊推理系统实验 (6) 实验三 A*算法实验I (11) 实验四 A*算法实验II (14) 实验五遗传算法实验I (16) 实验六遗传算法实验II (21) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (24) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (28) 实验教学大纲 一、学时：16学时，一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境：PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台 实验内容学 时 类型教学 要求 1 产生式系统应 用VC++ 设计知识库，实现系统识 别或分类等。 2 设计课内 2 模糊推理系统 应用Matlab 1）设计洗衣机的模糊控制 器； 2）设计两车追赶的模糊控 制器。 2 验证课内 3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问 题的A*算法。 2 综合课内4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题 的A*算法。 2 综合课内 5 遗传算法应用 I Matlab 1）求某一函数的最小值； 2）求某一函数的最大值。 2 验证课内 6 遗传算法应用 II VC++ 设计与实现求解不同城市 规模的TSP问题的遗传算 法。 2 综合课内 7 基于神经网络 的模式识别Matlab 1）基于BP神经网络的数 字识别设计； 2）基于离散Hopfiel神经 网络的联想记忆设计。 2 验证课内 8 基于神经网络 的优化计算VC++ 设计与实现求解TSP问题 的连续Hopfield神经网 络。 2 综合课内 四、实验成绩评定 人工智能结课报告 学号：姓名： 一、课题：机器视觉及机器视觉系统的运用 二、摘要：科技在不停的发展，很多智能的东西在我们生活中随处可见，随着人工智能的不断发展，我们可以制造出真正的智能机器，而且这个领域也将成为下一个技术革命。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 机器视觉不会有人眼的疲劳，有着比人眼更高的精度和速度，借助红外线、紫外线、X 射线、超声波等高新探测技术，机器视觉在探测不可视物体和高危险场景时，更具有其突出的优点。机器视觉技术现已得到广泛的应用。 机器视觉技术的诞生和应用，极大地解放了人类劳动力，提高了生产自动化水平，改善了人类生活现状，其应用前景极为广阔。目前在国外，机器视觉技术已广泛应用于生产、生活中，而我国正处于起步阶段，急需广大科技工作者的共同努力，来迅速提高我国机器视觉技术的发展水平，为我国的现代化建设做出自己的贡献。 三、三个问题回答 （1）应用价值（10分）：为什么跟踪这个人、项目、技术或者算法？ 答：在学习人工智能时，从老师的课堂扩充中，我了解到了“机器视觉”这个词，所以我就对这项技术产生了兴趣，也对此进行了跟踪。 在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。 目前国内随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。目前3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。 《人工智能及其应用》 实验指导书 浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月 前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；3.A*算法求解8数码问题实验；4.A*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有：实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的内容。 由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月 目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (4) 实验二模糊推理系统实验 (7) 实验三A*算法实验I (13) 实验四A*算法实验II (17) 实验五遗传算法实验I (19) 实验六遗传算法实验II (26) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (29) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (35) 实验教学大纲 一、学时：16学时，一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境：PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验内容学 时 类型教学 要求 1 产生式系统应用VC++ 设计知识库，实现系统识别或 分类等。 2 设计课内 2 模糊推理系统应 用Matla b 1）设计洗衣机的模糊控制器； 2）设计两车追赶的模糊控制 器。 2 验证课内 3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2 综合课内 4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2 综合课内 5 遗传算法应用I Matla b 1）求某一函数的最小值； 2）求某一函数的最大值。 2 验证课内 6 遗传算法应用II VC++ 设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2 综合课内7 基于神经网络的Matla1）基于BP神经网络的数字识 2 验证课内 昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2012 —2013 学年第 1 学期） 课程名称：人工智能开课实验室：信自楼442 2012 年10月 24日 一、上机目的及内容 1.上机内容 用确定性推理算法求解教材65-66页介绍的八数码难题。 2.上机目的 （1）复习程序设计和数据结构课程的相关知识，实现课程间的平滑过渡； （2）掌握并实现在小规模状态空间中进行图搜索的方法； （3）理解并掌握图搜索的技术要点。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） （1）设计并实现程序，求解出正确的解答路径； （2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析； （3）对一般图搜索的技术要点和技术难点进行评述性分析。 问题描述： 在3×3组成的九宫格棋盘上，摆有八个将牌，每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以 不断改变将牌的布局。这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状 态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。 初始状态：8个数字将牌和空格在九宫格棋盘上的所有格局组成了问题的状态空间。其中，状态空间中的任一种状态都可以作为初始状态。 后继函数： 通过移动空格（上、下、左、右）和周围的任一棋子一次，到达新的合法状态。 目标测试： 比较当前状态和目标状态的格局是否一致。 路径消耗： 每一步的耗散值为1，因此整个路径的耗散值是从起始状态到目标状态的棋子移动的总步数。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及VISUAL C++6.0软件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 数据结构 static int target[9]={1,2,3,8,0,4,7,6,5}; 全局静态变量，表示目标状态class eight_num { private: int num[9]; 定义八数码的初始状态 int not_in_position_num; 定义不在正确位置八数码的个数 int deapth; 定义了搜索的深度 int eva_function; 评价函数的值，每次选取最小的进行扩展public: 人工智能上机实验二八数码问题的求解策略1、广度优先算法程序截图： 2、最佳优先算法程序截图： （接上图） 3、程序代码： ①广度优先算法： (defun init-search (start goal) (declare (special *open*)) (declare (special *closed*)) (declare (special *moves*)) (declare (special *start*)) (declare (special *goal*)) (let (tuple) (setq tuple (cons start '(nil)) ) (setq *open* (list tuple) ) (setq *closed* nil ) (setq *start* start) (setq *goal* goal) (setq *moves* '(blank-left blank-up blank-right blank-down)) (breadth-first-search))) (defun breadth-first-search () (declare (special *open*)) (declare (special *closed*)) (declare (special *goal*)) (declare (special *moves*)) (let (state tuple children path) (cond ((null *open*) 'FAIL!) (t (setq tuple (car *open*) ) (setq state (car tuple) ) (setq *open* (cdr *open*) ) (setq *closed* (cons tuple *closed*)) (cond ((equal state *goal*) (setq path (get-path-from *goal*)) (setq path (reverse path)) (print-path path) 游戏人物识别专家系统 ——邢洪伟一试验题目 游戏人物识别专家系统 二、试验内容 游戏人物识别专家系统是流行的专家系统实验模型，主要基于暴风公司出品的经典角色类游戏《暗黑破坏神2》。它用产生式规则来表示知识，共15条规则、可以识别八种游戏人物，这些规则既少又简单，可以改造他们，也可以加进新的规则，还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。游戏人物识别15条规则的中文表示是： 规则1： 如果：暴风公司出品的单机角色类游戏 则：该游戏是暗黑破坏神 规则2： 如果：暴风公司出品的单机对抗类游戏 则：该游戏是魔兽争霸 规则3: 如果：暴风公司出品的网络游戏 则：该游戏是魔兽世界 规则4： 如果：网易游戏出品的网络游戏 则：该游戏是梦幻西游 规则5： 如果：暗黑破坏神版本1 则：该游戏是暗黑破坏神1 规则6： 如果：是暗黑破坏神2 则：该游戏是暗黑破坏神2 规则7： 如果：是暗黑破坏神3 则：该游戏是暗黑破坏神3 规则8： 如果：暗黑破坏神版本2单手武器使用木棒的男性人物 则：该人物是德鲁伊 规则9： 如果：暗黑破坏神2单手武器使用手杖的男性人物 则：该人物是亡灵法师 规则10： 如果：暗黑破坏神版本2单手武器使用法杖的女性人物 则：该人物是巫师 规则11： 如果：暗黑破坏神版本2双手武器使用长剑和盾牌的男性人物 则：该人物是圣骑士 规则12： 如果：暗黑破坏神版本2单手武器使用斧头的男性人物 则：该人物是野蛮人 规则13： 如果：暗黑破坏神版本2单手武器使用爪子的男性人物 则：该人物是刺客 规则14： 如果：暗黑破坏神2单手武器使用长剑的女性人物 则：该人物是亚马逊 规则15： 如果：梦幻西游单手使用鞭子的女性人物 则：该人物是飞燕女 游戏人物识别专家系统由15条规则组成，可以识别八种动物，在15条规则中，共出现 37个概念（也称作事实），共37个事实，每个事实给一个编号，从编号从1到37，在规则对象中我们不存储事实概念，只有该事实的编号，同样规则的结论也是事实概念的编号，事实与规则的数据以常量表示，其结构如下：Char *str{}={"暴风公司出品 ","网易游戏出品","单机游戏","网络游戏", "角色类游戏","对抗类游戏","版本1","版本2","版本3","男性","女性", "暗黑破坏神","梦幻西游","暗黑破坏神1","暗黑破坏神2","暗黑破坏神3","单身武器","双手武器","使用木棒","是用手杖","使用法杖","使用长剑","使用盾牌","使用斧头","使用爪子","使用鞭子","巫师","德鲁伊","亡灵法师","法师","圣骑士","野蛮人","刺客","亚马逊","飞燕女","魔兽争霸","魔兽世界","\ 0"} 程序用编号序列的方式表达了产生式规则，如资料中规则15，如果动物是鸟，且善飞，则该动物是信天翁。相应的规则数组第八条是{26，17，13，11，0，0}，第26个是“使用鞭子”，如果事实成立，询问使用者下一个事实，第17 个“单手武器”，如果也成立，询问使用者下一个事实，第13个是“梦幻西游”则，如果事实成立，询问使用者下一个事实，第11个是“女性”，如果事实成立，查找结论断言编号数组{28，29，30，31，32，33，34，35，14，15，16，1 3，12，36，37}中第八个“35”，这里35对应事实数组中的“飞燕女”。 上述就是程序的推理过程，也是程序中的重点，该部分是由规则类（类rul e）中的Query方法实现。 三、流程图及分析 主程序的流程主要是：1、实例化各个类 2、初始化事实集 3、初始化规则集人工智能实训室建设方案
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