人工智能教学资料 第06-09讲.pptVIP

回顾 AI的定义? 图灵测试? 智能 Agents: 任何可以被视作通过传感器（Sensors）感知（Perceive）其环境（Environment）并通过其执行器（Effectors）作用于环境，从而使其达到目标（Goals）的过程最大化的东西。 PAGE (Percepts, Actions, Goals, Environment) 智能体函数：感知序列到行动的影射 f : P* ? A Agent 类型: 反射型, 基于状态的反射型, 目标型, 效用型 理性行为: 给定到目前为止的感知序列的情况下最大化性能指标期望值的行动 概览: 问题求解和有哪些信誉好的足球投注网站（Problem solving and search） 问题求解引言 问题复杂性 （Complexity） 盲目有哪些信誉好的足球投注网站 （Uninformed search） 问题形成 （Problem formulation） 有哪些信誉好的足球投注网站策略 深度优先算法（depth-first） 宽度优先算法（breadth-first） 有信息有哪些信誉好的足球投注网站 （Informed search） 有哪些信誉好的足球投注网站策略 最好优先有哪些信誉好的足球投注网站（best-first） A* 启发函数 （Heuristic functions） 例子: 测量问题 问题: 用此三个桶, 量出7 升水. 例子:测量问题 第一个办法: a b c 0 0 0 开始 3 0 0 0 0 3 3 0 3 0 0 6 3 0 6 0 3 6 3 3 6 1 5 6 0 5 7 目标 a b c 例子:测量问题 第一个办法: a b c 0 0 0 开始 3 0 0 0 0 3 3 0 3 0 0 6 3 0 6 0 3 6 3 3 6 1 5 6 0 5 7 目标 a b c 例子:测量问题 第一个办法: a b c 0 0 0 开始 3 0 0 0 0 3 3 0 3 0 0 6 3 0 6 0 3 6 3 3 6 1 5 6 0 5 7 目标 a b c 例子:测量问题 第一个办法: a b c 0 0 0 开始 3 0 0 0 0 3 3 0 3 0 0 6 3 0 6 0 3 6 3 3 6 1 5 6 0 5 7 目标 a b c 例子:测量问题 第一个办法: a b c 0 0 0 开始 3 0 0 0 0 3 3 0 3 0 0 6 3 0 6 0 3 6 3 3 6 1 5 6 0 5 7 目标 a b c 例子:测量问题 第一个办法: a b c 0 0 0 开始 3 0 0 0 0 3 3 0 3 0 0 6 3 0 6 0 3 6 3 3 6 1 5 6 0 5 7 目标 a b c 例子:测量问题 第一个办法: a b c 0 0 0 开始 3 0 0 0 0 3 3 0 3 0 0 6 3 0 6 0 3 6 3 3 6 1 5 6 0 5 7 目标 a b c 例子:测量问题 第一个办法: a b c 0 0 0 开始 3 0 0 0 0 3 3 0 3 0 0 6 3 0 6 0 3 6 3 3 6 1 5 6 0 5 7 目标 a b c 例子:测量问题 第一个办法: a b c 0 0 0 开始 3 0 0 0 0 3 3 0 3 0 0 6 3 0 6 0 3 6 3 3 6 1 5 6 0 5 7 目标 a b c 例子:测量问题 第一个办法: a b c 0 0 0 开始 3 0 0 0 0 3 3 0 3 0 0 6 3 0 6 0 3 6 3 3 6 1 5 6 0 5 7 目标 a b c 例子:测量问题 第二个办法: a b c 0 0 0 开始 0 5 0 3 2 0 3 0 2 3 5 2 3 0 7 目标 a b c 例子:测量问题 第二个办法: a b c 0 0 0 开始 0 5 0 3 2 0 3 0 2 3 5 2 3 0 7 目标 a b c 例子:测量问题 第二个办法: a b c 0 0 0 开始 0 5 0 3 2 0 3 0 2 3 5 2 3 0 7 目标 a b c 例子:测量问题 第二个办法: a b c 0 0