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主要内容 概述 状态空间的有哪些信誉好的足球投注网站 状态空间的一般有哪些信誉好的足球投注网站过程 盲目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 约束满足问题 博弈 概述(1) 问题求解 AI中每个研究领域都有其各自的特点和规律,但就求解问题的过程看,都可抽象为一个问题求解过程. 问题求解过程实际上是一个有哪些信誉好的足球投注网站,广义地说,它包含了全部计算机科学 1974年,Nilsson归纳出的AI研究的基本问题 知识的模型化和表示 常识性推理、演绎和问题解决 启发式有哪些信誉好的足球投注网站 人工智能系统和语言 本章讨论的表示主要包括: 状态空间表示 问题空间表示 有哪些信誉好的足球投注网站(2) 什么是有哪些信誉好的足球投注网站 根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识,构造出一条代价较少的推理路线,使问题得到圆满解决的过程称为有哪些信誉好的足球投注网站 包括两个方面: --- 找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路径 --- 找到的这条路径在时间和空间上复杂度最小 有哪些信誉好的足球投注网站分两大类: 盲目有哪些信誉好的足球投注网站:也称为无信息有哪些信誉好的足球投注网站,即只按预定的控制策略进行有哪些信誉好的足球投注网站,在有哪些信誉好的足球投注网站过程中获得的中间信息不用来改进控制策略 启发式有哪些信誉好的足球投注网站: 在有哪些信誉好的足球投注网站中加入了与问题有关的启发性信息,用于指导有哪些信誉好的足球投注网站朝着最有希望的方向进行,加速问题的求解过程并找到最优解 状态空间表示法(1) 状态空间表示法:用来表示问题及其有哪些信誉好的足球投注网站过程的一种方法 状态 状态是描述问题求解过程中任一时刻状况的数据结构. 状态空间表示法(2) 一般一个有哪些信誉好的足球投注网站问题由四个部分组成: 初始状态集合:定义了agent所处的环境; 操作符集合:把一个问题从一个状态变换为另一个状态的动作; 目标检测函数:agent用来确定一个状态是不是目标; 路径费用函数:对每条路径赋予一定费用的函数。 初始状态集合和操作符集合定义了问题的有哪些信誉好的足球投注网站空间 吸尘器问题 八数码问题 状态空间表示法(3) 二阶梵塔问题 设有三个钢针,在一号钢针上穿有A,B两个金片,A小于B,A位于B的上面.要求把这两个金片全部移到另一个钢针上,而且规定每次只能移动一片,任何时刻都不能使B位于A的上面 设用Sk=(Sk0,Sk1)表示问题的状态,SK0表示金片A所在的钢针号,SK1表示金片B所在的钢针号,全部可能的状态为: S0=(1,1), S1=(1,2), S2=(1,3) S3=(2,1), S4=(2,2), S5=(2,3) S6=(3,1), S7=(3,2), S8=(3,3) 问题初始状态集合S={S0}, 目标状态集合G={S4,S8}. 算符:A( i,j):表示把金片A从第i号针移到第j号针上 B(i,j):表示把B从第i号针移到第j号针上 共12个算符: A(1,2), A(1,3), A(2,1) ,A(2,3), A(3,1),A(3,2) B(1,2), B(1,3), B(2,1), B(2,3), B(3,1), B(3,2) 状态空间表示法(4) 用状态空间表示,首先必须定义状态的描述形式,把问题的一切状态都表示出来,其次定义算符,完成状态的转换 问题的求解过程就是一个把算符不断地作用于状态的过程.如果在使用某个算符后得到的状态就是目标状态,就得到了问题的解.这个解就是从初始状态到目标状态所用算符构成的序列. 算符的一次使用,就使问题由一种状态转变为另一种状态.可能有多个算符序列都可使问题从初始状态变到目标状态,这就得到了多个解. 对任何一个状态,可使用的算符可能不止一个,这样由一个状态所生成的后继状态可能有多个.如何选择下一步的操作,由有哪些信誉好的足球投注网站策略决定. 回溯有哪些信誉好的足球投注网站控制策略( 1) 例:四皇后问题 回溯有哪些信誉好的足球投注网站控制策略( 2) 对于n皇后问题可用于对有哪些信誉好的足球投注网站算法进行测试 对这类问题的形式化描述主要有两类: 增量形式化:包括了增加状态描述的算符,从空状态开始;这意味着每次行动添加一个皇后到状态中去 完全状态形式化:把8个皇后都放在棋盘上,然后移动它们。 现实问题 旅行商问题 超大规模集成电路的布局问题 机器人导航问题 ………………. 度量问题求解的性能 一般有哪些信誉好的足球投注网站策略可以通过下面四个准则来评价: 完备性:如果存在一个解答,该策略是否保证能够找到? 时间复杂性:需要多长时间可以找到解答? 空间复杂性:执行有哪些信誉好的足球投注网站需要多少存储空间? 最优性:如果存在不同的几个解答,该策略是否可以发现最高质量的解答? 有哪些信誉好的足球投注网站策略反映了状态空间或问题空间扩展的方法,也决定了状态或问题的访问顺序。 在AI领域,状态空间图由初始状态和算子隐含地表示,经常是无限的,它的复杂度根据下面三个值来表达: 分支因子b:任何节点的后继的最大个数 最浅的目标节点的深度d 状态空间中任何路径的最大长度m 与/或树表示法(1) 基本概念 与/或树是用于表示问题及其求解过程的又一种形式化方法. 复杂问题的简化方法 分解:把一个问题分解到不需再分解或不能再分解为止,然后对每个子问题进行求解,然后把各子问题的解复合起来,就得到原问
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