状态空间表示法
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第三章知识的状态空间表示法1 课前思考:人类的思维过程,可以看作是一个搜索的过程。
某个方案所用的步骤是否最少?也就是说它是最优的吗?如果不是,如何才能找到最优的方案?在计算机上又如何实现这样的搜索?这些问题实际上就是本章我们要介绍的搜索问题。
2 学习目标:掌握回溯搜索算法、深度优先搜索算法、宽度优先搜索算法和A搜索算法,对典型问题,掌握启发式函数的定义方法。
3 学习指南:了解算法的每一个过程和细节问题,掌握一些重要的定理和结论,在有条件的情况下,程序实现每一个算法,求解一些典型的问题。
4 难重点:回溯搜索算法、算法及其性质、改进的A*算法。
5 知识点:本章所要的讨论的问题如下:有哪些常用的搜索算法。
问题有解时能否找到解。
找到的解是最佳的吗?什么情况下可以找到最佳解?求解的效率如何。
3.1 状态空间表示知识一、状态空间表示知识要点1.状态状态(State)用于描述叙述性知识的一组变量或数组,也可以说成是描述问题求解过程中任意时刻的数据结构。
通常表示成:Q={q1,q2,……,qn}当给每一个分量以确定的值时,就得到一个具体的状态,每一个状态都是一个结点(节点)。
实际上任何一种类型的数据结构都可以用来描述状态,只要它有利于问题求解,就可以选用。
2.操作(规则或算符)操作(Operator)是把问题从一种状态变成为另一种状态的手段。
当对一个问题状态使用某个可用操作时,它将引起该状态中某一些分量发生变化,从而使问题由一个具体状态变成另一个具体状态。
操作可以是一个机械步骤、一个运算、一条规则或一个过程。
操作可理解为状态集合上的一个函数,它描述了状态之间的关系。
通常可表示为:F={ f1 , f2,……… fm}3.状态空间状态空间(State Space)是由问题的全部及一切可用算符(操作)所构成的集合称为问题的状态空间。
用三元组表示为:({Qs},{F},{Qg})Qs:初始状态,Qg:目标状态,F:操作(或规则)。
状态空间表示法状态空间表示是一种基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和操作符为基础的。
在利用状态空间图表示时,从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增地建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。
由于状态空间法需要扩展过多的节点,容易出现“组合爆炸”,因而只适用于表示比较简单的问题。
状态空间是控制工程中的一个名词。
状态是指在系统中决定系统状态的最小数目的变量的有序集合。
而所谓状态空间则是指该系统的全部可能状态的集合。
简单来说,状态空间可以视为一个以状态变量为坐标轴的空间,因此系统的状态可以表示为此空间中的一个向量。
一个实际的物理系统通常以微分算子方程P(D)Z(t)=Q(D)u( t)Y(t)=R(D)Z(t)+H(D)u(t)来描述。
在一般控制原理中基于系统(2-1)的传递函数W(D)=R(D)P-1(D)Q(D)+H(D)借助于各种图解法,比如根轨图或乃氏图等来实现控制系统的分析与设计。
考虑到系统的相互耦合其传递函数相当复杂,有时为了简单,在定性分析中略去相互耦合,实现系统的近似分析。
然而,现代控制理论是基于系统的等效状态空间表示X=AX+ BuY=CX+Eu借助于数字计算机来实现系统的分析与设计,从而避免了一般控制理论中的弊病,实现了系统分析与设计的数值计算程序化。
相应于系统的传递函数为W(D)=C(DI-A)-tB+E在研究中,通常假设E=0,这样并不影响所研究的问题的实质.那么W(D)=C(DI-A)-1B注意上面式子中,为微分算子,P(D),R(D),Q(D)和H(D)是关于D的适当阶次的多项式阵,Z(t)为系统的ml维部分状态,x(t)为n维状态矢量,y(t)为P维输出矢量,u(t)为q维输入矢量,(5)式还可表示成下面扼要介绍三种状态空间表示法状态空间表达式状态空间表达式由状态方程和输出方程构成,在状态空间中对控制系统作完整表述的公式。
在经典控制理论中,对一个线性定常系统,可用常微分方程或传递函数加以描述,可将某个单变量作为输出,直接和输入联系起来。
《人工智能初步》的一个案例:八数码难题及其状态空间表示法各位读友大家好,此文档由网络收集而来,欢迎您下载,谢谢2、引导学生思考问题,并得到结论。
思考问题,并在教师的引导下得出如下结论:(1)使用计算机解决问题的一般思路如下:问题→算法→程序设计。
其关键在于根据人类解决问题的经验来得到求解问题的算法。
(2)对于某些问题,得出其就解算法较容易,而对于较难问题,则不然。
此时,需要研究人类处理该为问题的经验,并加以总结才能提升为算法。
1、八数码难题介绍八数码难题的游戏规则,并给出棋盘的初始状态和目标状态。
要求能使用尽可能少的棋步从棋盘的初始状态走到目标状态。
(假设,要求能在4步内解决问题)——提出问题:要使用计算机来求解八数码难题,首先应该做什么?学生明确要得到求解问题的算法,首先需要研究人类是如何求解该问题的,自己是如何求解该问题的、同学是如何求解该问题的。
带着这些问题,动手实践;1、按游戏规则,从棋盘的初始状态开始移动棋子,记录移动4步棋子的过程。
2、学生分组讨论,比较每个人的移动结果,得出不同的移动过程。
2、八数码难题的状态空间表示提问1:能否把小组中在4步所有走法用一棵树表示出来?提问2:能否把在4步内所有可能的走法使用一棵树表示出来?教师引导学生问题上述问题。
每小组学生把本组所有的结果汇总,并使用一棵树来表示出来。
将一个小组的结果展示出来,其它小组补充,最后形成一棵走4步棋的完整的状态空间树。
3、状态空间树的作用提问1:状态空间树有什么作用?提问2:树中节点和边的含义?提问3:如何要画出10个、20个棋步内对应的状态空间树?学生根据实践,在教师引导下得出:状态空间树表示出了移动4步情况下所有可能的走棋情况。
4、状态空间的概念及有关术语:状态、操作、初始状态、目标状态。
三元组表示。
根据由上述问题2和问题3来体会这些概念小结1、状态空间表示法的基本思想及意义。
2、挖掘其技术思想,对学生进行情感价值观、技术思想的教育:以少表示多,以有穷表示无穷。
“状态空间表示法表示问题”之我见随着培训的不断深入,确实感受到知识的难度和深度了,往往做一个题目需要搜集大量的素材,需要翻阅和实践更多的知识才会对知识有一定的认识,专题三谈到知识的表示方法,自己感到自己的知识是如此的匮乏,而由于时间关系,这些知识的讲解又不是很深入,自己也确实感到了学习的压力,但幸好有网络这个平台,有诸多的老师互相学习和知识的分享,在这一点上也体会到了不管是宽泛的知识还是有难度的知识,各地市的老师都不乏“高手”,很庆幸能学习。
而对于状态空间表示法,通过反复看视频,自己也获得了自己对这一块知识的认识,与大家一起分享。
对于状态空间表示法,它是通过在某个可能的解空间内寻找一个解来求解问题的。
这种基于解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间法,它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。
更多的类似大学里学过的《数据结构》这门课程所展示的内容,如果学了这门课程,就会更深入的理解状态空间表示法的外延和基础的内容。
就单纯这个题目来说,状态空间表示法表示问题的一般步骤有三点:(1)定义状态的描述形式。
(2)用所定义的状态描述形式把问题的所有可能的状态都表示出来,并确定出问题的初始状态集合描述和目标状态集合描述。
(3)定义一组算符,使得利用这组算符可把问题由一种状态转变为另一种状态。
而对于状态空间表示法一般有三个比较经典的实例,也是很多老师都引用的例子:“十五数码难题”、“猴子和香蕉的问题”,与“汉诺塔问题”,都很有针对性,我看了之后也深有体会。
(十五数码难题部分状态图)注:“体现了试探搜索的思想”注:很好的体现了“递归”的思想注:利用问题归约法解决是对于与或图的较好的理解(汉诺塔问题过程展示)总之,对于以上问题我觉得理解的还不够,因为我觉得对于状态空间表示法的使用还缺乏更多的实践检验,因为实践是检验真理的唯一标准,说的好不如做得好!只有借助于这个学习的平台不断的深入学习才能获得对于相关知识更深层次的理解,以上是我对相关部分的一个总结和认识,有不对的还请各位老师多多指教!。