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基于Boltzmann机的求解TSP问题的实验报告

基于Boltzmann机的求解TSP问题的实验报告
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姓名学号

实验成

绩

华中师范大学计算机科学系

实验报告书

实验题目：基于Boltzmann Machine的模拟退火算法解决TSP问题课程名称：智能计算

主讲教师：沈显君

辅导教师：

课程编号：

班级：2011级硕士

实验时间：2011.12.27

实验题目

基于Boltzmann Machine的模拟退火算法解决TSP问题

实验环境

操作系统：Microsoft Windows XP Professional

编程平台：Microsoft Visual C++ 6.0

TSP问题

旅行商问题（TSP，Traveling Salesman Problem）是著名的组合优化问题之一。可以描述如下：设n为城市数目，D=[d ij]为n*n的矩阵，d ij表示从城市i到城市j的距离，其中i，j=0,1,…,n-1，则TSP的解就是从某一城市出发经过所有城市恰好一次最后回到出发点的最短路径。

Boltzmann Machine

波尔兹曼机（Boltzmann Machine）是一种多层网络，由输入层，输出层和隐层构成，隐单元之间相互连接。网络状态按照概率分布变化，网络中单元状态可取0,1两种值，每个单元的状态的转换是一随机函数。如把状态的0或1看成拒绝或接受某一假设，则两者的连接强度可理解为两个假设之间的一致程度。

模拟退火(Simulated Annealing)

模拟退火算法借鉴了金属制品加工的退火过程，即为了提高金属制品的韧性和硬度将金属制品缓慢加热到一定温度，保持足够时间，然后以适宜速度冷却。

金属制品中的原子结构代表一种状态，每个状态对应一个能量，这是由原子

间的相对位置决定的。当原子稳定于晶格时，金属坚固耐用。此时对应最小能量状态。若金属原子偏离晶格（其程度与温度有关），则会处于较高能量。要消除此现象，可允许原子进行适当的热扰动( Thermal Agitation)并进行退火。一开始温度较高时，此时物体内的原子就可高速自由运行，处于较高的能量状态。但随着温度的下降，原子越来越趋于低能态，最后整个物体形成最低能量的基态。

把某类优化问题的求解过程与统计热力学的热平衡问题进行对比，试图通过模拟高温物体退火过程的方法，来找到优化问题的全局最优或近似全局最优解。这就是模拟退火算法的思想来源。

实验思想

为了便于验证算法是否能求得全局最优解或近似全局最优解，本实验中TSP 问题设计如下：城市数为10，各个城市均匀地分布在一个单位圆上，分别记为C0、C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7、C8、C9。要求从任一城市出发，经过且只经过所有城市一次最后又回到出发点的最短路径。易知这个问题的解为绕圆周一圈的路径，这样我们就可以据此判断算法是否能求出全局最优解或近似全局最优解。

我们假设任意两个不同的城市之间都有路径连接，各个城市之间的连通性和距离可以用矩阵Distance表示：

图1：Distance矩阵

由上图可知Distance矩阵总共有100个元素，每个元素表示的是某段路径的长度。不难得出，TSP要求的路径肯定是从这100段路径中选择出来的若干段路

径组合而成的，且满足TSP问题的定义。由此我们可以定义一个神经网络结构，由100个神经元组成，每个神经元分别与Distance矩阵中的每条路径对应，每个神经元的状态只能为1或0，1表示对应的路径被选中用于组成TSP的待考察路径，0表示对应的路径未被选中。神经网络结构如下：

图2：神经网络结构

定义神经元i的状态为S i(i=0,1,...,99)，S i的取值为1或0，定义神经元i和神经元j的连接强度为W ij。当i=j时，W ij=0，当i≠j时，W ij取特定值。Θi定义为神经元i的阈值。则网络的能量定义为：

模拟退火的步骤如下：

1.随机生成100个神经元的状态和初始温度；

2.在当前温度T下，随机改变各个神经元的状态，直到达到热平衡。

3.判断选中的各段路径是否组成符合TSP问题的路径。如果符合则输出解，

否则降低温度，转到步骤2继续退火。

实验结果

……

参考文献

史忠植.智能科学[M].北京:清华大学出版社,2006

史忠植.神经网络[M].北京:高等教育出版社,2009

D.H. Ackley, G.

E. Hinton, T.J. Sejnowski(1985). A Learning Algorithm for Boltzmann Machines. Cognitive Science, 9, pp. 147-169

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人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034 目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5)

课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)

人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00

实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题

四、源代码 #include unsigned int i; void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y) { printf("Step %d:monkey从%c走到%c\n", ++i, x, y);//x表示猴子的位置，y为箱子的位置 } void Monkey_Move_Box(char x, char y) { printf("Step %d:monkey把箱子从%c运到%c\n", ++i, x, y);//x表示箱子的位置，y为香蕉的位置 } void Monkey_On_Box() { printf("Step %d:monkey爬上箱子\n", ++i); } void Monkey_Get_Banana() { printf("Step %d:monkey摘到香蕉\n", ++i); } void main() { unsigned char Monkey, Box, Banana; printf("********智能1501班**********\n"); printf("********06153034************\n"); printf("********刘少鹏**************\n"); printf("请用a b c来表示猴子箱子香蕉的位置\n"); printf("Monkey\tbox\tbanana\n"); scanf("%c", &Monkey); getchar(); printf("\t"); scanf("%c", &Box); getchar(); printf("\t\t"); scanf("%c", &Banana); getchar(); printf("\n操作步骤如下\n"); if (Monkey != Box) { Monkey_Go_Box(Monkey, Box); } if (Box != Banana)

游戏人工智能实验报告记录四

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————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键

资源视图中下方 选择ID和键值

3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead();

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实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键 资源视图中 下方

选择ID和键值 3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead(); }; ai_Entity entityList[kMaxEntities]; #define kRedAnt 1 #define kBlackAnt 2

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计算机科学与技术1341901301 陈敏 实验一：知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。 输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed输出一组最佳方案。用三元 组(X 1, X 2 , X 3 )表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态-> 中间状态->目标状态。 例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X 1表示起始岸上的牧师人数；X 2 表示起始岸上的野人人数；X 3 表示小船现在位置(1表 示起始岸，0表示目的岸)。 要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如： Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、算法描述

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人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034

目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5) 课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)

人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00

实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题 四、源代码 #include unsigned int i; void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y) {

人工智能实验报告

实验报告 1.对CLIPS和其运行及推理机制进行介绍 CLIPS是一个基于前向推理语言，用标准C语言编写。它具有高移植性、高扩展性、 强大的知识表达能力和编程方式以及低成本等特点。 CLIPS由两部分组成：知识库、推理机。它的基本语法是： (defmodule< module-n ame >[< comme nt >]) CLIPS的基本结构： （1）.知识库由事实库（初始事实+初始对象实例）和规则库组成。 事实库： 表示已知的数据或信息，用deftemplat，deffact定义初始事实表FACTLIS，由关系名、后跟 零个或多个槽以及它们的相关值组成，其格式如下： 模板： （deftemplate [] *） :: = | 事实： （deffacts [] *） 当CLIPS系统启动推理时，会把所有用deffact定义的事实自动添加到工作存储器中。常用命令如下：asser：把事实添加到事实库（工作存储器）中retract:删除指定事实 modify :修改自定义模板事实的槽值duplicate :复制事实 clear:删除所有事实 规则库 表示系统推理的有关知识，用defrule命令来定义，由规则头、后跟零个或多个条件元素以 及行为列表组成，其格式如下： （defrule [] * ; =>

昆明理工大学人工智能第二次实验报告

理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2013 — 2014 学年第 1 学期） 课程名称：人工智能开课实验室：信自楼445 2013 年12月 20日 一、上机目的及容 1.上机容 用确定性推理算法求解教材65-66页介绍的八数码难题。 2.上机目的 （1）复习程序设计和数据结构课程的相关知识，实现课程间的平滑过渡； （2）掌握并实现在小规模状态空间中进行图搜索的方法； （3）理解并掌握图搜索的技术要点。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） （1）设计并实现程序，求解出正确的解答路径； （2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析； （3）对一般图搜索的技术要点和技术难点进行评述性分析。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及VISUAL C++6.0软件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）

建立工程后建立5个source Files文件分别为 1.AttributeValue.cpp #include "AttributeValue.h" #include "base.h" AttributeValue::AttributeValue(std::string const& instring) : m_value(instring) { } bool AttributeValue::GetType() { if (m_value == "P") { return true; } else if (m_value == "N") { return false; } else { throw DataErrException(); } } 2.basefun.cpp #include float log2 (float x) { return 1.0 / log10(2) * log10(x); } float calEntropy(float prob) { float sum=0; if (prob == 0 || prob == 1) { return 0; } sum -= prob * log2(prob); sum -= (1 - prob) * log2 ( 1 - prob ); return sum;

人工智能实验报告

人工智能课程项目报告 姓名： 班级：二班

一、实验背景 在新的时代背景下，人工智能这一重要的计算机学科分支，焕发出了他强大的生命力。不仅仅为了完成课程设计，作为计算机专业的学生， 了解他，学习他我认为都是很有必要的。 二、实验目的 识别手写字体0~9 三、实验原理 用K-最近邻算法对数据进行分类。逻辑回归算法（仅分类0和1）四、实验内容 使用knn算法： 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3.使用knnClassify（）进行测试 4.依据k的值，得出结果 使用逻辑回归： 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3. 使用上式求参数。步长0.07，迭代10次 4.使用参数以及逻辑回归函数对测试数据处理，根据结果判断测试数 据类型。 五、实验结果与分析 5.1 实验环境与工具 Window7旗舰版+ python2.7.10 + numpy（库）+ notepad++（编辑）

Python这一语言的发展是非常迅速的，既然他支持在window下运行就不必去搞虚拟机。 5.2 实验数据集与参数设置 Knn算法： 训练数据1934个，测试数据有946个。

数据包括数字0-9的手写体。每个数字大约有200个样本。 每个样本保持在一个txt文件中。手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容也是32x32个数字，0或者1，如下图所 示 建立一个kNN.py脚本文件，文件里面包含三个函数，一个用来生成将每个样本的txt文件转换为对应的一个向量：img2vector(filename):，一个用 来加载整个数据库loadDataSet():，最后就是实现测试。

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《一人工智能方向实习一》 实习报告 专业：计算机科学与技术 班级：12419013 学号: 姓名: 江苏科技大学计算机学院 2016年3月

实验一数据聚类分析 一、实验目的 编程实现数据聚类的算法。 二、实验内容 k-means聚类算法。 三、实验原理方法和手段 k-means算法接受参数k ;然后将事先输入的 n个数据对象划分为 k个聚类以便使得 所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高 四、实验条件 Matlab2014b 五、实验步骤 (1)初始化k个聚类中心。 (2)计算数据集各数据到中心的距离，选取到中心距离最短的为该数据所属类别。 (3)计算(2)分类后，k个类别的中心(即求聚类平均距离) (4)继续执行(2)(3)直到k个聚类中心不再变化(或者数据集所属类别不再变化) 六、实验代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % mai n.m % k-mea ns algorithm % @author matcloud %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; close all ; load fisheriris ; X = [meas(:,3) meas(:,4)]; figure; plot(X(:,1),X(:,2), 'ko' ,'MarkerSize' ,4); title( 'fisheriris dataset' , 'FontSize' ,18, 'Color' , 'red'); [idx,ctrs] = kmea ns(X,3); figure; subplot(1,2,1); plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2), 'ro' , 'MarkerSize' ,4); hold on;

人工智能实验报告

人工智能 九宫格重移——搜索 成员：赵春杰 2009210665 羊森 2009210653 黄鑫 2009210 周成兵 2009210664 王素娟 2009210644

1.问题描述： 八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘，摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字，不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格，与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是：给出一个初始状态和一个目标状态，找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。所谓问题的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。棋子移动后，状态就会发生改变。解八数码问题实际上就是找出从初始状态到达目标状态所经过的一系列中间过渡状态。 2.九宫重移有无答案检查（逆序数） 我们把每个9宫格横向展开，如第一个123456789，我们把左边数大于右边数的组数称为这个九宫格的逆序数，显然123456789的逆序数为0；考虑横向平移，那么逆序数的增量为2或0或-2；纵向平移，逆序数的增量为4或0或-4；但147258369的逆序数为奇数。所以147258369是无解的情况。由此也可以类推当将9宫格展开后，如果数据序列的逆序数为奇数，则此数据序列对应的九宫格是无解的。 3.BFS算法 队列： Queue open = new Queue();存放待扩展的节点 List： List closed = new List();存放已被扩展过的节点 ArrayList map = new ArrayList();//存放答案 HashTale： Hashtable table = new Hashtable();构造哈希表以方便查找

人工智能 遗传算法实验报告

人工智能实验报告 学号： 姓名： 实验名称：遗传算法 实验日期：2016.1.5

【实验名称】遗传算法 【实验目的】 掌握遗传算法的基本原理，熟悉遗传算法的运行机制，学会用遗传算法来求解问题。【实验原理】 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 遗传算法程度流程图为：

【实验内容】 题目：已知f(x)=x*sin(x)+1，x ∈[0,2π],求f(x)的最大值和最小值。 数据结构： struct poptype { double gene[length];//染色体 double realnumber;//对应的实数x double fitness;//适应度 double rfitness;//相对适应度 double cfitness;//累计适应度 }; struct poptype population[popsize+1];//最后一位存放max/min struct poptype newpopulation[popsize+1];// 染色体编码： [0,2]x π∈，变量长度为2 π，取小数点后6位，由于2262322*102;π<< 因此，染色体由23位字节的二进制矢量表示，则X 与二进制串（）2之间的映射如下： () 222221 2 010 b b ......b 2'i i i b x =?? =?= ???∑;23 2'21x x π=- 适应度函数： 由于要求f(x)的最值,所以适应度函数即可为f(x)。但为了确保在轮赌法选择过中，每个个体都有被选中的可能性，因此需要将所有适应度调整为大于0的值。因此，设计求最大值的适应度函数如下： max ()5sin 6; eval f x x x =+=+ 将最小问题转化为求-f(x)的最大值，同理，设计最小值的适应度函数如下： min ()5sin 4;eval f x x x =-+=-+ 种群大小： 本实验默认为50，再进行种群初始化。 实验参数： 主要有迭代数，交叉概率，变异概率这三个参数。一般交叉概率在0.6-0.9范围内，变异概率在0.01-0.1范围内。可以通过手动输入进行调试。 主要代码如下： void initialize()//种群初始化 { srand(time(NULL));

人工智能实验报告(完成)

人工智能 单层感知器实验报告 姓名：蒙中介 学号：0704681328 班级：网络082 指导老师：夏定纯 2011年5月30日星期一

单层感知器模型 单层感知器工作原理 单层感知器可将外部输入分为两类和。当感知器的输出为+1时，输入属于L1 类，当感知器的输出为-1时，输入属于L2 类，从而实现两类目标的识别。在维空间，单层感知器进行模式识别的判决超平面由下式决定： 单层感知器工作原理 对于只有两个输入的判别边界是直线（如下式所示）,选择合适的学习算法可训练出满意的 和 ，当它用于两类模式的分类时，相当于在高维样本空间中，用一个超平面将两类样本分开。 单层感知器学习算法思想 基于迭代的思想，通常是采用误差校正学习规则的学习算法。 可以将偏差作为神经元突触权值向量的第一个分量加到权值向量中 输入向量和权值向量可分别写成如下的形式： 令上式等于零，可得到在维空间的单层感知器的判别超平面。 单层感知器学习算法 第一步,设置变量和参量。 m 1 0m i i i w x b =+=∑11220w x w x b ++=

f(. )为激活函数, y （n ）为网络实际输出，d （n ）为期望输出，η 为学习速率，n 为迭代次数，e 为实际输出与期望输出的误差。 第二步,初始化 给权值向量 w （0）的各个分量赋一个较小的随机非零值，置 n=0 第三步,输入一组样本 ，并给出它的期望输出d （n ）。 第四步,计算实际输出: 第五步,求出期望输出和实际输出求出差e=d(n)-f(n) 根据误差判断目前输出是否满足条件，一般为对所有样本误差为零或者均小于预设的值，则算法结束，否则将值增加1，并用下式调整权值： 然后转到第三步，进入下一轮计算过程 MATLAB 中单层感知器常用工具函数名称和基本功能 newp() 功能：创建一个感知器神经网络的函数 格式：net = newp(PR ，S ，TF ，LF) 说明：net 为生成的感知机神经网络；PR 为一个R2的矩阵，由R 组输入向量中的最大值和最小值组成；S 表示神经元的个数；TF 表示感知器的激活函数，缺省值为硬限幅激活函数hardlim ；LF 表示网络的学习函数，缺省值为learnp hardlim() 功能 硬限幅激活函数 格式 A = hardlim(N) 说明 函数hardlim(N)在给定网络的输入矢量矩阵N 时，返回该层的输出矢量矩阵A 。当N 中的元素大于等于零时，返回的值为l ；否则为0。也就是说，如 ()()()()121,,,,m n x n x n x n =???? X 0 ()f ()()m i i i y n w n x n =?? = ? ?? ∑()()()()() 1w n w n d n y n x n η+=+-????

人工智能实验报告

****大学 人工智能基础课程实验报告 （2011-2012学年第一学期） 启发式搜索王浩算法 班级： *********** 学号： ********** 姓名： ****** 指导教师： ****** 成绩： 2012年 1 月 10 日

实验一 启发式搜索算法 1. 实验内容： 使用启发式搜索算法求解8数码问题。 ⑴ 编制程序实现求解8数码问题A *算法，采用估价函数 ()()()() w n f n d n p n ??=+???， 其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 ⑵ 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是()p n 的上界的()h n 的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。 2. 实验目的 熟练掌握启发式搜索A *算法及其可采纳性。 3. 实验原理 使用启发式信息知道搜索过程，可以在较大的程度上提高搜索算法的时间效率和空间效率； 启发式搜索的效率在于启发式函数的优劣，在启发式函数构造不好的情况下，甚至在存在解的情形下也可能导致解丢失的现象或者找不到最优解，所以构造一个优秀的启发式函数是前提条件。 4.实验内容 1.问题描述 在一个3*3的九宫格 里有1至8 八个数以及一个空格随机摆放在格子中，如下图： 初始状态 目标状态 现需将图一转化为图二的目标状态，调整的规则为：每次只能将空格与其相邻的一个数字进行交换。实质是要求给出一个合法的移动步骤，实现从初始状态到目标状态的转变。 2.算法分析 (1)解存在性的讨论 对于任意的一个初始状态，是否有解可通过线性代数的有关理论证明。按数组存储后，算出初始状态的逆序数和目标状态的逆序数，若两者的奇偶性一致，则表明有解。 （2）估价函数的确定

哈工大人工智能导论实验报告

人工智能导论实验报告 学院：计算机科学与技术学院 专业：计算机科学与技术

目录 人工智能导论实验报告.......................................... 错误!未定义书签。 一、简介(对该实验背景，方法以及目的的理解) ............. 错误!未定义书签。 1.实验背景......................................... 错误!未定义书签。 2.实验方法......................................... 错误!未定义书签。 3.实验目的......................................... 错误!未定义书签。 二、方法（对每个问题的分析及解决问题的方法）........... 错误!未定义书签。 Q1: Depth First Search ................................ 错误!未定义书签。 Q2: Breadth First Search .............................. 错误!未定义书签。 Q3: Uniform Cost Search ............................... 错误!未定义书签。 Q4: A* Search ......................................... 错误!未定义书签。 Q5: Corners Problem: Representation ................... 错误!未定义书签。 Q6: Corners Problem: Heuristic ........................ 错误!未定义书签。 Q7: Eating All The Dots: Heuristic .................... 错误!未定义书签。 Q8: Suboptimal Search ................................. 错误!未定义书签。 三、实验结果（解决每个问题的结果）..................... 错误!未定义书签。 Q1: Depth First Search ................................ 错误!未定义书签。 Q2: Breadth First Search .............................. 错误!未定义书签。 Q3: Uniform Cost Search ............................... 错误!未定义书签。 Q4: A* Search ......................................... 错误!未定义书签。 Q5: Corners Problem: Representation ................... 错误!未定义书签。 Q6: Corners Problem: Heuristic ........................ 错误!未定义书签。 Q7: Eating All The Dots: Heuristic .................... 错误!未定义书签。 Q8: Suboptimal Search ................................. 错误!未定义书签。 自动评分.............................................. 错误!未定义书签。 四、总结及讨论（对该实验的总结以及任何该实验的启发） ... 错误!未定义书签。

人工智能_实验报告

实验一：知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。 输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed输出一组最佳方案。用三元组(X1, X2, X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态->中间状态->目标状态。 例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X1表示起始岸上的牧师人数；X2表示起始岸上的野人人数；X3表示小船现在位置(1表示起始岸，0表示目的岸)。 要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如： Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、实验组织运行要求 本实验采用集中授课形式，每个同学独立完成上述实验要求。

五、实验条件 每人一台计算机独立完成实验。 六、实验代码 Main.cpp #include #include"RiverCrossing.h" using namespace std; //主函数 void main() { RiverCrossing::ShowInfo(); int n, c; cout<<"Please input n: "; cin>>n; cout<<"Please input c: "; cin>>c; RiverCrossing riverCrossing(n, c); riverCrossing.solve(); system("pause"); } RiverCrossing.h #pragma once #include //船 class Boat { public: static int c; int pastor;//牧师 int savage;//野人 Boat(int pastor, int savage); }; //河岸状态 class State

哈工大人工智能导论实验报告

哈工大人工智能导论实验报告

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期:

人工智能导论实验报告 学院：计算机科学与技术学院 专业：计算机科学与技术 2016.12.２0

目录 人工智能导论实验报告 (3) 一、简介(对该实验背景，方法以及目的的理解) (5) 1.实验背景 (5) 2.实验方法 (5) 3.实验目的 (5) 二、方法（对每个问题的分析及解决问题的方法） (6) Q1: Depth First Search (6) Q2: Breadth First Search (6) Q3: Uniform Cost Search (7) Q4: A* Search (8) Q5: Corners Problem: Representation (8) Q6: Corners Problem: Heuristic (8) Q7: Eating All The Dots: Heuristic (9) Q8: Suboptimal Search (9) 三、实验结果（解决每个问题的结果） (9) Q1: Depth First Search (9) Q2: Breadth First Search (11) Q3: Uniform Cost Search (12) Q4: A* Search (14) Q5: Corners Problem: Representation (15) Q6: Corners Problem: Heuristic (16) Q7: Eating All The Dots: Heuristic (16) Q8: Suboptimal Search (17) 自动评分 (17) 四、总结及讨论（对该实验的总结以及任何该实验的启发） (17)

人工智能实验报告

暨南大学人工智能实验报告 题目：动物识别系统 院系：信科院计算机系

一、目的与要求 1．掌握人工智能的知识表示技术，能用产生式表示法表示知识，并实现一个用于识别的专家系统。 2．推理策略采用正向推理和反向推理两种。 事实可看成是断言一个语言变量的值或是多个语言变量间的关系的陈述句，语言变量的值或语言变量间的关系可以是一个词。不一定是数字。一般使用三元组（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）来表示事实，其中对象就是语言变量，若考虑不确定性就成了四元组表示（增加可信度）。这种

表示的机器内部实现就是一个表。 如事实“老李年龄是35岁”，便写成（Lee,age,35） 事实“老李、老张是朋友”，可写成（friend,Lee,Zhang）2．规则的表示： 、 是精确的，而产生式的匹配可以是不确定的，原因是产生式的前提条件和结论都可以是不确定的，因此其匹配也可以是不确定的。

３.产生式系统的结构： ３. ３.３推理机 推理机是一个解释程序，控制协同规则库与数据库，负责整个产生式系统的运行，决定问题求解过程的推理路线，实现对问题的求解。 推理机主要包括下面一些工作内容：

（1）按一定策略从规则库中选择规则与数据库的已知事实进行匹配。匹配的过程中会产生三种情况。第一种匹配成功，则此条规则将被列入被激活候选集；第二种匹配失败，即输入条件与已知条件矛盾；第三种匹配无结果，即该条规则前件的已知条件中完全与输入事实无关，则将规则列入待测试规则集，将在下一轮匹配中再次使用。因为有可能推理中间结果符合其前件的已知 正向推理是从已知事实出发，通过规则库求的结论，也称为自底向上，或称为数据驱动方式。 正向推理过程的具体步骤是：

人工智能实验报告7

《人工智能》课外实践报告 项目名称：剪枝法五子棋 所在班级： 2013级软件工程一班 小组成员：李晓宁、白明辉、刘小晶、袁成飞、程小兰、李喜林 指导教师：薛笑荣 起止时间： 2016-5-10——2016-6-18

项目基本信息 一、系统分析 1.1背景

1.1.1 设计背景 智力小游戏作为人们日常休闲娱乐的工具已经深入人们的生活，五子棋更成为了智力游戏的经典，它是基于AI的αβ剪枝法和极小极大值算法实现的人工智能游戏，让人们能和计算机进行对弈。能使人们在与电脑进行对弈的过程中学习五子棋，陶冶情操。并且推进人们对AI的关注和兴趣。 1.1.2可行性分析 通过研究，本游戏的可行性有以下三方面作保障 （1）技术可行性 本游戏采用Windows xp等等系统作为操作平台，使用人工智能进行算法设计，利用剪枝法进行编写，大大减少了内存容量，而且不用使用数据库，便可操作，方便可行，因此在技术上是可行的。 （2）经济可行性 开发软件：SublimText （3）操作可行性 该游戏运行所需配置低、用户操作界面友好，具有较强的操作可行性。 1.2数据需求 五子棋需要设计如下的数据字段和数据表： 1.2.1 估值函数：

估值函数通常是为了评价棋型的状态，根据实现定义的一个棋局估值表，对双方的棋局形态进行计算，根据得到的估值来判断应该采用的走法。棋局估值表是根据当前的棋局形势，定义一个分值来反映其优势程度，来对整个棋局形势进行评价。本程序采用的估值如下： 状态眠二假活三眠三活二冲四假活三活三活四连五 分值 2 4 5 8 12 15 40 90 200 一般来说，我们采用的是15×15的棋盘，棋盘的每一条线称为一路，包括行、列和斜线，4个方向，其中行列有30路，两条对角线共有58路，整个棋盘的路数为88路。考虑到五子棋必须要五子相连才可以获胜，这样对于斜线，可以减少8路，即有效的棋盘路数为72路。对于每一路来说，第i路的估分为E(i)=Ec(i)-Ep(i)，其中Ec(i)为计算机的i路估分，Ep(i)为玩家的i路估分。棋局整个形势的估值情况通过对各路估分的累加进行判断，即估值函数： 72 F（n）= Σ E(i) i=1 1.2.2 极小极大值算法: 极大极小搜索算法就是在博弈树在寻找最优解的一个过程，这主要是一个对各个子结点进行比较取舍的过程，定义一个估值函数F(n)来分别计算各个终结点的分值，通过双方的分值来对棋局形势进行分析判断。以甲乙两人下棋为例，甲为max，乙为min。当甲走棋时，自然在博弈树中寻找最大点的走法，轮到乙时，则寻找最小点的走法，如此反复，这就是一个极大极小搜索过程，以此来寻找对机器的最佳走法。

人工智能实验报告大全

人工智能课实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：少鹏（34） 学号： 06153034

目录 课实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5) 课实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课实验6：字句集消解实验 (46) 课实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)

人工智能课实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00

实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题 四、源代码 #include unsigned int i; void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y) {

printf("Step %d:monkey从%c走到%c\n", ++i, x, y);//x表示猴子的位置，y为箱子的位置 } void Monkey_Move_Box(char x, char y) { printf("Step %d:monkey把箱子从%c运到%c\n", ++i, x, y);//x表示箱子的位置，y为香蕉的位置 } void Monkey_On_Box() { printf("Step %d:monkey爬上箱子\n", ++i); } void Monkey_Get_Banana() { printf("Step %d:monkey摘到香蕉\n", ++i); } void main() { unsigned char Monkey, Box, Banana; printf("********智能1501班**********\n"); printf("********06153034************\n"); printf("********少鹏**************\n"); printf("请用a b c来表示猴子箱子香蕉的位置\n"); printf("Monkey\tbox\tbanana\n"); scanf("%c", &Monkey); getchar(); printf("\t"); scanf("%c", &Box); getchar(); printf("\t\t"); scanf("%c", &Banana); getchar(); printf("\n操作步骤如下\n"); if (Monkey != Box) { Monkey_Go_Box(Monkey, Box); } if (Box != Banana) { Monkey_Move_Box(Box, Banana); } Monkey_On_Box(); Monkey_Get_Banana(); printf("\n");

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