人工智能基础（第2版）-高济-AI-4-本.pptVIP

人工智能基础 浙江大学计算机学院 高 济 2.2.2 与或图有哪些信誉好的足球投注网站 与或图视为对一般图(或图)的扩展； 与或图也有根节点，用于指示初始状态； 同父子节点间可以存在“与”关系，父、 子节点间不能简单地以弧线关联，需要 引入超连接概念； 解答路径往往不复存在，代之以广义的 解路径——解图。 与或图有哪些信誉好的足球投注网站的基本概念： 参见图2.19 K-连接——表示从父节点到子节点间的连接： 也称为父节点的外向连接， 以园弧指示同父子节点间的“与”关系， K为这些子节点的个数，K1时成为超连接， 一个父节点可以有多个外向的K-连接。 当所有超连接的K都等于1时，与或图蜕化为一般图。 2.2.2 与或图有哪些信誉好的足球投注网站 根、叶、终节点 无父节点的节点——根节点，用于指示问题的初始状态； 无子节点的节点——叶节点。 用于联合表示目标状态的节点——终节点， 终节点必定是叶节点，反之不然； 解图的生成——自根节点开始选一外向连接，并从该连接指向的每个子节点出发，再选一外向连接，如此反复进行，直到所有外向连接都指向终节点为止。 解图纯粹是一种“与”图； 有哪些信誉好的足球投注网站到多个解图（图2.20），由于与或图中存在“或”关系； 解图应无环，即任何节点的外向连接均不得指向自己或自己的先辈，否则会使有哪些信誉好的足球投注网站陷入死循环。 2.2.2 与或图有哪些信誉好的足球投注网站 2.2.3 与或图的启发式有哪些信誉好的足球投注网站 需求分析 引入应用领域的启发式知识去引导有哪些信誉好的足球投注网站过程， 与或图中有哪些信誉好的足球投注网站的是解图， 估算评价函数f(n)的第1分量g(n)没有意义，只须估算第2分量h(n)， h(n)是对最小解图代价的估计， 会同时出现多个候选的待扩展局部解图， 选择一个可能代价最小的用于下一步有哪些信誉好的足球投注网站。 解图代价的递归方式估算， 父节点n的由外向K-连接指向的子节点：n1，n2，…nk f(n) = K + h(n1) + h(n2) + … + h(nk) 比直接基于h(n)估算而得出的f(n)值更为准确。 如此，可以计算出更为准确的f(n0),即整个局部解图的可能代价。 2.2.3 与或图的启发式有哪些信誉好的足球投注网站1与或图的启发式有哪些信誉好的足球投注网站算法AO* w 参数 G——指示有哪些信誉好的足球投注网站图， G’——指示被选中的待扩展局部解图， LGS——指示候选的待扩展局部解图集， n0——指示根节点，即初始状态节点， n——指示被选中的待扩展节点， fi(n0)——是第i个候选的待扩展局部解图的可能代价。 w 算法的执行划分为二个阶段： 初始化——建立只包括初始状态节点的有哪些信誉好的足球投注网站图； 有哪些信誉好的足球投注网站循环——选择和扩展局部解图，精化解图代价的估计，传递节点的能解性。 1 与或图的启发式有哪些信誉好的足球投注网站算法AO* w 算法 （1）G := n0，LGS为空集； （2）若n0 是终节点，则标记 n0为能解节点；否则计算f(n0) = h(n0), 并把G作为0号候选局部解图加进LGS； （3）n0 标记为能解节点，则算法成功返回； （4）若LGS为空集，则有哪些信誉好的足球投注网站失败返回；否则从LGS选择fi(n0)最小的待扩展局部解图作为G’； （5）G’中选择一个非终节点的外端节点（尚未用于扩展出子节点的节点）作为n； （6）扩展n，生成其子节点集，并从中删去导致有环的子节点以及和它们有“与”关系的子节点；若子节点集为空，则n是不能解节点，从LGS删去G’(因为G’不可能再扩展为解图)；否则，计算每个子节点 ni的f(ni),并通过建立外向K-连接将所有子节点加到G中； （7）若存在j个（j1）外向K-连接, 则从LGS删去G’，并将j个新局部解图加进LGS； （8）G’中或在取代G’的j个新局部解图中用公式f(n) = K + h(n1) + h(n2) + … + h(nk)的计算结果取代原先的f(n)，并传递这种精化的作用到fi(n0)（i = 1, 2, …, j）；同时将作为终节点的子节点标记为能解节点，并传递节点的能解性。 （9）返回语句（3）。 与或图的启发式有哪些信誉好的足球投注网站算法AO* 2.2.3 与或图的启发式有哪些信誉好的足球投注网站2 算法应用的若干问题 从局部解图中选择加以扩展的节点 与或图有哪些信誉好的足球投注网站的是解图而非解路径， 选择f(n) = h(n)的值最小的节点加以扩展并不一定会加速有哪些信誉好的足球投注网站过程， 应选择导致解图代价发生较大变化的节点优先加以扩展， 使有哪些信誉好的足球投注网站的注意力快速地聚焦到实际代价较小的候选解图上。 简单情况下，可随机选择加以扩展的节点。 AO*算法的可采纳性 AO*算法是可采纳的——当某与或图存在解图时，应用AO*算法一定能找出代价最小的解图。 AO*算法的应用要求遵从的约束： 总能满足h(n) ≤ h*(n), h*(n)是实际的代价最小解图找到时解图的代价， 确保h(n)满足单调限制条件: h(n) ≤ K + h(n1) + h(n2) + … + h(nk)，粗略的估计总是不超过细致的计算。 2