人工智能技术导论总复习课件.ppt

第1章 人工智能概述 什么是人工智能？人工智能的研究目标和意义？ 人工智能的研究学派、途径与方法 人工智能的研究目标 人工智能的分支领域（基于应用领域） 人工智能基本技术 第3章 图有哪些信誉好的足球投注网站技术 状态图知识表示 状态图有哪些信誉好的足球投注网站 穷举式有哪些信誉好的足球投注网站 启发式有哪些信誉好的足球投注网站 加权状态图有哪些信誉好的足球投注网站 与或图知识表示 与或图有哪些信誉好的足球投注网站 启发式与或树有哪些信誉好的足球投注网站 博弈树有哪些信誉好的足球投注网站 极小极大分析法 α-β剪枝 状态图知识表示 状态空间（State Space） 问题的状态空间是一个表示该问题全部的可能状态及相互关系的图。 一般用赋值有向图，包含 S：问题的可能有的初始状态的集合； F：操作的集合； G：目标状态的集合。 状态空间常记为三元序列S，F，G 状态空间中问题求解（1） 在状态空间图中，问题求解过程转化为在图中寻找从初始状态S0出发到达目标状态Sg的路径问题，也就是寻找操作序列的问题。 状态空间的解为三元组 S0, O, Sg S0 ：某个初始状态 Sg ：某个目标状态 O：把Qs变换成Qg的有限的操作序列{O1,O2,…,On} 状态转换图 状态空间中问题求解（2） 状态图有哪些信誉好的足球投注网站：从初始节点出发，沿着与之相连的边试探地前进，寻找目标节点的过程。 状态图的解：有哪些信誉好的足球投注网站成功后，从目标结点反向沿有哪些信誉好的足球投注网站树按所作标记追溯一直到初始结点，所得到一条从初始结点到目标结点的路径就是问题的一个解。 状态图有哪些信誉好的足球投注网站（1） 穷举式有哪些信誉好的足球投注网站 广度优先 深度优先 有界深度优先 启发式有哪些信誉好的足球投注网站 全局择优（广度优先有哪些信誉好的足球投注网站+h(x)） 局部择优（深度优先有哪些信誉好的足球投注网站+h(x)） 状态图有哪些信誉好的足球投注网站（2） 加权状态图有哪些信誉好的足球投注网站 分支界限（广度优先有哪些信誉好的足球投注网站+g(x)） 最近择优/瞎子爬山（深度优先有哪些信誉好的足球投注网站+g(x)） A算法（一般树式有哪些信誉好的足球投注网站算法+f(x)） A*算法（h(x)=h*(x)） 与或图知识表示 一个复杂的问题P常常可以归约为与之等价的一组子问题，当这些问题全部可解时，问题可解；任何一个子问题无解时，都将导致原问题P无解。即一个问题与一组子问题的与等价。 一个复杂的问题P常常可以分别归约为与之等价的一组子问题，其中任何一个子问题可解时，问题可解；全部子问题无解时，原问题P无解。即一个问题与一组子问题的或等价。 与或图知识表示是一个三元组（Q0 , F , Qn） Q0：表示初始问题 F ：表示问题变换规则集 Qn ：表示本原问题集 与或图知识表示（1） 与或图的几个概念 直接可解的问题称为本原问题。 本原问题对应的节点称为终止节点。 无子节点的节点称为端节点。 子节点为与关系，则该节点为与节点。 子节点为或关系，则该节点为或节点。 与或图一般表示问题的变换过程，就是从原问题出发，运用某些规则不断的进行问题的分解（得到与分支）和变换（得到或分支），而得到一个与或图，与或图的节点一般代表问题，整个图就表示问题空间。 与或图有哪些信誉好的足球投注网站（1） 与或图有哪些信誉好的足球投注网站（2） 与或树有哪些信誉好的足球投注网站 可解性判定 广度优先、有界深度优先 与或图有哪些信誉好的足球投注网站：与或图中有哪些信誉好的足球投注网站不像在或图（状态图）中只是寻找目标节点，而是边扩展节点边进行逻辑判断，以确定初始结点是否可解。一旦确定初始节点的可解性，有哪些信誉好的足球投注网站停止。根据返回指针可从有哪些信誉好的足球投注网站树中得到一个解图（树）。 与或图的解：是由可解节点形成的一个子图（树），这个子图（树）的根为初始节点，叶为终止节点。 与或图有哪些信誉好的足球投注网站（3） 有序有哪些信誉好的足球投注网站 解树（树根）代价的计算方法 和代价法 最大代价法 有序有哪些信誉好的足球投注网站过程 启发式与或树有哪些信誉好的足球投注网站 解树代价的计算方法 令：g(x)表示节点x的代价，c(x,yi)表示节点x到其子节点yi的代价(即边xyi的代价)，yi是x的子节点.则 (1)若x是终止节点，g(x)＝0； (2)若x是或节点 (3)若x是与节点，则有两种计算公式。 ①和代价法 ②最大代价法 (4)对非终止的端节点x，g(x)＝∞ 启发式与或树有哪些信誉好的足球投注网站 启发式与或树有哪些信誉好的足球投注网站 博弈树有哪些信誉好的足球投注网站 极小极大分析法 α－?剪枝技术 极小极大分析法（1） 极小极大分析法的基本思想 设博弈的双方中一方为A，另一方为B。然后为其中的一方(始终站在A的立场上)寻找一个最优行动方案。 为了找到当前的最优行动方案，需要对各个可能的方案所产生的后果进行比较。 为计算得分，需要根据问题的特性信息定义一个估价函数f(p)(p是端节点)，用来估算当前博弈树端节点的得分。这时估算出来的得分为静态估值。 极小极大分析法（2） 当端节点的估值计算出来后，再推算出父节点的得分，推算的方法是： 对“或”节点，选其子节点中一个最大的得分作为父节点的得分，这是为了使自己在可供选择的方案中选一个对自己最有利的方案； 对“与”节点，选其子节点中一个最小的得分作为父节点的得分，这是为了立足于最坏的情况。这样计算出的父节点的得分称为倒推值。 如果一个行动方案能获得较大的倒推值，则它就是当前最好的行