人工智能A算法九宫格报告

人工智能A算法九宫格报告
人工智能A算法九宫格报告

实验一 A*算法实现八数码搜索问题

题目:编程实现8数码问题

初始状态:

3 8 2

1 5

7 6 4

目标状态:

1 2 3

8 4

7 6 5

要求:1、报告:给出状态表示,编码规则,搜索算法A*,简单程序说明,最优路径。

2、调通的程序(语言不限)

一、状态表示

用一个3×3的数组来表示状态,数组中的各个元素对应状态位置的数字。其中空格用0表示。

二、编码规则

在程序实现过程中,只有移动0的位置,即可生成新的节点。

规则库

设数组中0的位置为a[i][j],其中0≤i≤2,0≤j≤2。

R1:if(i≥1) then 上移

R1:if(i≤1) then 下移

R1:if(j≥1) then 左移

R1:if(j≤1) then 右移

三、搜索算法A*

用于度量节点的“希望”的量度f(n),即用来衡量到达目标节点的路径的可能性大小。

A算法:

基本思想:定义一个评价函数,对当前的搜索状态进行评估,找出一个最有希望的节点进行扩展:f(n) = g(n) + h(n),n为被评价节点

g*(n):从s到n的最优路径的实际代价

h*(n):从n到g的最优路径的实际代价

f*(n)=g*(n)+h*(n):从s经过n到g的最优路径的实际代价

g(n)、h(n)、f(n)分别是g*(n)、h*(n)、f*(n)的估计值

g (n)通常为从S到到n这段路径的实际代价,则有g (n) ≥ g*(n)

h (n):是从节点n到目标节点Sg的最优路径的估计代价. 它的选择依赖于有关问题领域的启发信息,叫做启发函数

A算法:在图搜索的一般算法中,在搜索的每一步都利用估价函数f(n)=g(n)+h(n)对Open表中的节点进行排序表中的节点进行排序, 找出一个最有希望的节点作为下一次扩展的节点。

在A算法中,如果满足条件:h(n)≤h*(n),则A算法称为A*算法。

在本算法中,为实现八数码的搜索问题,定义估价函数为:f(n)=g(n)+h(n),

其中g(n)表示节点n在搜索树中的深度;

h(n)表示节点n的各个数码到目标位置的曼哈顿距离和。

四、程序说明

1、算法实现的步骤:

(1)把初始节点S0放入Open表中,置S0的代价g(S0)=0;

(2)如果Open表为空,则问题无解,失败退出;

(3)把 Open表的第一个节点取出放入 Closed表,并记该节点为n

(4)考察节点n是否为目标节点。若是,则找到了问题的解,成功退出;

(5)若节点n不可扩展,则转第(2)步;

(6)扩展节点 n,生成其子节点 ni, (其中i=1,2,3,……),将这些子节点放入 Open表中,并为每一个子节点设置指向父节点的指针;按公式 g(ni)=g(n)+c(n,ni)(i=1,2,…)计算Open表中的各子节点的代价,并根据各节点的代价对Open表中的全部节点按照从小到大顺序重新进行排序;然后转第(2)步。

2、思路

通过代价函数对Open表中的节点进行排序,代价小的先扩展。

A*算法代码的核心部分

pnode move(pnode p,int dir)

{

pnode Unode=(pnode)malloc(sizeof(node));

for(int i=0;i<=2;i++)

{ for(int j=0;j<=2;j++)

{

Unode->a[i][j]=p->a[i][j];

}

}

switch(dir)

{

case 1: //up

{

Unode->x=p->x-1;

Unode->y=p->y;

Unode->a[Unode->x][Unode->y]=0;

Unode->a[Unode->x+1][Unode->y]=p->a[Unode->x][Unode->y];

break;

}

case 2:………………//down

}

Unode->father=p;

Unode->g=p->g+1;//深度增加一层

Unode->h=hvalue(Unode->a,final); //更新h函数值

Unode->f=Unode->h+Unode->g;

return Unode;

}

int main(int argc, char *argv[])

{

pnode A0=(pnode)malloc(sizeof(node));

pnode open, //open表头

close, //close表头

now, //当前节点

Lnode,Rnode,Unode,Dnode, //下一个左,右,上,下节点

fnode; //终节点

initial(A0,start);

open=A0;

close=NULL;

while(1)

{

if(open==NULL) //Open表为空,未找到解,结束搜索程序

{

fnode=NULL;

cout<<"未能找到解" ;

return 0;

}

if(open->h==0) //open表中第一个节点是解,结束搜索

{

fnode=open; //把final node从open表中拿出,放到close表中

open=open->next;

fnode->next=NULL;

fnode->clnext=close;

close=fnode;

break;

}

now=open;

int X,Y;

X=now->x;Y=now->y;

if((X>0)&&(now->father==NULL||now->father->x!=X-1))

{

Unode=move(now,1); //空格上移,得到新节点

insert(Unode,open); //把新节点插入open表中

}

if((X<2)&&(now->father==NULL||now->father->x!=X+1))

{ //空格下移

Dnode=move(now,2);

insert(Dnode,open);

}

if((Y>0)&&(now->father==NULL||now->father->y!=Y-1))

{

Lnode=move(now,3);

insert(Lnode,open);

}

if((Y<2)&&(now->father==NULL||now->father->y!=Y+1))

{

Rnode=move(now,4);

insert(Rnode,open);

}

now->clnext=close; //把当前节点放入到close表

close=now;

open=open->next; //把open表头指向下一个表内节点 }

while(fnode->father!=NULL) //回溯到始节点,建立解的链表

{

fnode->father->next=fnode;

fnode=fnode->father;

}

while(fnode!=NULL) //从头节点打印到终节点

{

disp(fnode);

fnode=fnode->next;

}

freeclose(close); //释放close表中节点的内存

freeopen(open); //释放open表中节点的内存return 0;

}

人工智能经典考试题目,例题

基于规则的专家系统 1.基于规则的专家系统有5个部分组成:知识库、数据库、推理引擎、____和用户界面 A.解释设备 B.外部接口 C.开发者接口 D.调试工具 2.前向(正向)推理是数据驱动的。推理从已知的数据开始,依次执行每条可执行的规则,规则所产生的新的事实被加入到数据库中,直到没有规则可以被执行为止。请根据以下的数据库和知识库推出有哪些元素被加入到数据库中 A. N X Y Z B. L X Y Z C. N L X Z

D. L N X Y 3.关于专家系统,以下说法错误的是 A.允许不精确的推理,但不能处理不完整、不确定和模糊的数据 B.当数据不完账或模糊时,有可能会出错 C.当需要新知识时,很容易实现调整。 D.提供知识与处理过程明确分离的机制 4.对于规则的专家系统的缺点,下列说法错误的是 A.规则之间的关系不明确 B.低效的搜索策略 C.没有学习能力 D.没有统一的结构 5.对于规则的专家系统的优点,下列说确的是 A.规则之间的关系透明

B.高效的搜索策略 C.处理不完整、不确定的知识 D.具备学习能力 基于规则的专家系统中的不确定性管理 6.专家系统中不确定性知识的来源一般分为4种:弱暗示、____、未知数据,以及合并不同专家观点时的困难 A.不完整的信息 B.不一致的信息 C.不确定的信息 D.不精确的语言

7.有一同学,考试成绩数学不及格的概率是0.15,语文不及格的概率是0.05,两者都不及格的概率为0.03,在一次考试中,已知他数学不及格,那么他语文不及格的概率是多少? A.0.2 B.0.25 C.0.4 D.0.6 8.掷三枚骰子,事件A为出现的点数之和等于5的概率为 A.1/18 B.1/36 C.1/72 D.1/108 9.下列哪个符合著名的贝叶斯公式 A.P(Ai/B) = P(Ai) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj)) B.P(Ai/B) = P(Ai) x P(Ai/B) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj)) C.P(Ai/B) = P(B) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj))

人工智能化(A星算法)

A*算法实验报告 实验目的 1.熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程 2. 学会利用A*算法求解N数码难题 3. 理解求解流程和搜索顺序 实验原理 A*算法是一种有序搜索算法,其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的有序搜索,总是选择f值最小的节点作为扩展节点。因此,f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的,所以,可考虑每个节点n的估价函数值为两个分量:从起始节点到节点n的代价以及从节点n到达目标节点的代价。 实验条件 1.Window NT/xp/7及以上的操作系统 2.内存在512M以上 3.CPU在奔腾II以上 实验内容 1.分别以8数码和15数码为例实际求解A*算法 2.画出A*算法求解框图 3.分析估价函数对搜索算法的影响 4.分析A*算法的特点 实验分析 1. A*算法基本步骤 1)生成一个只包含开始节点n0的搜索图G,把n0放在一个叫OPEN的列表上。

2)生成一个列表CLOSED,它的初始值为空。 3)如果OPEN表为空,则失败退出。 4)选择OPEN上的第一个节点,把它从OPEN中移入CLPSED,称该节点为n。 5)如果n是目标节点,顺着G中,从n到n0的指针找到一条路径,获得解决方案,成功退出(该指针定义了一个搜索树,在第7步建立)。 6)扩展节点n,生成其后继结点集M,在G中,n的祖先不能在M中。在G中安置M的成员,使他们成为n的后继。 7)从M的每一个不在G中的成员建立一个指向n的指针(例如,既不在OPEN 中,也不在CLOSED中)。把M1的这些成员加到OPEN中。对M的每一个已在OPEN中或CLOSED中的成员m,如果到目前为止找到的到达m的最好路径通过n,就把它的指针指向n。对已在CLOSED中的M的每一个成员,重定向它在G中的每一个后继,以使它们顺着到目前为止发现的最好路径指向它们的祖先。 8)按递增f*值,重排OPEN(相同最小f*值可根据搜索树中的最深节点来解决)。 9)返回第3步。 在第7步中,如果搜索过程发现一条路径到达一个节点的代价比现存的路径代价低,就要重定向指向该节点的指针。已经在CLOSED中的节点子孙的重定向保存了后面的搜索结果,但是可能需要指数级的计算代价。 实验步骤 算法流程图

人工智能之机器学习常见算法

人工智能之机器学习常见算法 摘要机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里小编为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习: 在监督式学习下,输入数据被称为训练数据,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中垃圾邮件非垃圾邮件,对手写数字识别中的1,2,3,4等。在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与训练数据的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归(LogisTIc Regression)和反向传递神经网络(Back PropagaTIon Neural Network) 非监督式学习: 在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means 算法。 半监督式学习: 在此学习方式下,输入数据部分被标识,部分没有被标识,这种学习模型可以用来进行预

人工智能算法综述

人工智能算法综述 人工智能算法大概包括五大搜索技术,包括一些早期的搜索技术或用于解决比较简单问题的搜索原理和一些比较新的能够求解比较复杂问题的搜索原理,如遗传算法和模拟退火算法等。 1、盲目搜索 盲目搜索又叫做无信息搜索,一般只适用于求解比较简单的问题。包括图搜索策略,宽度优先搜索和深度优先搜素。 1、图搜索(GRAPH SERCH)策略是一种在图中寻找路径的方法。在有关图的表示方法中,节点对应于状态,而连线对应于操作符。 2、如果搜素是以接近其实节点的程度依次扩展节点的,那么这种搜素就叫做宽度优先搜素(breadth-first search 。 3、深度优先搜索属于图算法的一种,英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次。 二、启发式搜索 盲目搜索的不足之处是效率低,耗费过多的时间和空间。启发信息是进行搜索技术所需要的一些有关具体问题的特性的信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。 启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径,提高了效率。在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。 3、博弈树搜索 诸如下棋、打牌、竞技、战争等一类竞争性智能活动称为博弈。博弈有很多种,我们讨论最简单的"二人零和、全信息、非偶然"博弈,其特征如下: (1 对垒的MAX、MIN双方轮流采取行动,博弈的结果只有三种情况:MAX方胜,MIN方败;MIN方胜,MAX方败;和局。 (2 在对垒过程中,任何一方都了解当前的格局及过去的历史。

人工智能经典考试试题与答案(优选.)

最新文件---------------- 仅供参考--------------------已改成-----------word文本 --------------------- 方便更改 一、选择题(每题1分,共15分) 1、AI的英文缩写是 A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 2、反演归结(消解)证明定理时,若当前归结式是()时,则定理得证。 A)永真式B)包孕式(subsumed)C)空子句 3、从已知事实出发,通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是 A)正向推理B)反向推理C)双向推理 4、语义网络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的()。 A)无悖性B)可扩充性C)继承性 5、(A→B)∧A => B是 A)附加律B)拒收律C)假言推理D)US 6、命题是可以判断真假的 A)祈使句B)疑问句C)感叹句D)陈述句 7、仅个体变元被量化的谓词称为 A)一阶谓词B)原子公式C)二阶谓词D)全称量词 8、MGU是 A)最一般合一B)最一般替换C)最一般谓词D)基替换 9、1997年5月,著名的“人机大战”,最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败,这台计算机被称为() A)深蓝B)IBM C)深思D)蓝天 10、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中 A)事实B)规则C)控制与元知识D)关系

11、谓词逻辑下,子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨C2‘,若σ是互补文字的(最一般)合一置换,则其归结式C=() A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 12、或图通常称为 A)框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 13、不属于人工智能的学派是 A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 14、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出,并且同时提出一个机器智能的测试模型,请问这个科学家是 A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼 15.要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识与技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫()。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 二、填空题(每空1.5分,共30分) 1、不确定性类型按性质分:,, ,。 2、在删除策略归结的过程中删除以下子句:含有的子句;含 有的子句;子句集中被别的子句的子句。 3、对证据的可信度CF(A)、CF(A1)、CF(A2)之间,规定如下关系: CF(~A)=、CF(A1∧A2 )=、 CF(A1∨A2 )= 4、图:指由与组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为与。 5、合一算法:求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的 6、产生式系统的推理过程中,从可触发规则中选择一个规则来执行,被执行的规则称为。 7、P(B|A) 表示在规则中,证据A为真的作用下结论B为真的。 8、人工智能的远期目标是, 近期目标是。

人工智能a算法

1.启发式搜索算法A 启发式搜索算法A,一般简称为A算法,是一种典型的启发式搜索算法。其基本思想是:定义一个评价函数f,对当前的搜索状态进行评估,找出一个最有希望的节点来扩展。 评价函数的形式如下: f(n)=g(n)+h(n) 其中n是被评价的节点。 f(n)、g(n)和h(n)各自表述什么含义呢?我们先来定义下面几个函数的含义,它们与f(n)、g(n)和h(n)的差别是都带有一个"*"号。 g*(n):表示从初始节点s到节点n的最短路径的耗散值; h*(n):表示从节点n到目标节点g的最短路径的耗散值; f*(n)=g*(n)+h*(n):表示从初始节点s经过节点n到目标节点g 的最短路径的耗散值。 而f(n)、g(n)和h(n)则分别表示是对f*(n)、g*(n)和h*(n)三个函数值的的估计值。是一种预测。A算法就是利用这种预测,来达到有效搜索的目的的。它每次按照f(n)值的大小对OPEN表中的元素进行排序,f值小的节点放在前面,而f 值大的节点则被放在OPEN表的后面,这样每次扩展节点时,都是选择当前f值最小的节点来优先扩展。

利用评价函数f(n)=g(n)+h(n)来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为算法A。 过程A ①OPEN:=(s),f(s):=g(s)+h(s); ②LOOP:IF OPEN=()THEN EXIT(FAIL); ③n:=FIRST(OPEN); ④IF GOAL(n)THEN EXIT(SUCCESS); ⑤REMOVE(n,OPEN),ADD(n,CLOSED); ⑥EXPAND(n)→{mi},计算f(n,mi)=g(n,mi)+h(mi);g(n,mi)是从s通过n到mi的耗散值,f(n,mi)是从s通过n、mi到目标节点耗散值的估计。 ·ADD(mj,OPEN),标记mi到n的指针。 ·IF f(n,mk)

《人工智能基础》实验报告-实验名称:启发式搜索算法

实验名称:启发式搜索算法 1、实验环境 Visual C++ 6.0 2、实验目的和要求 (复述问题)使用启发式算法求解8数码问题 (1)编制程序实现求解8数码问题A*算法,采用估价函数 f(n)=d(n)+p(n) 其中:d(n)是搜索树中结点n的深度;w(n)为节点n的数据库中错放的旗子个数; 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。 (2)分析上述(1)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h(n)的定义,并测试该估价函数是否使算法失去可采纳性。 实验目的:熟练掌握启发式搜索A*算法及其可采纳性。 3、解题思路、代码 3.1解题思路 八数码问题的求解算法 (1)盲目搜索 宽度优先搜索算法、深度优先搜索算法 (2)启发式搜索 启发式搜索算法的基本思想是:定义一个评价函数f,对当前的搜索状态进行评估,找出一个最有希望的节点来扩展。 先定义下面几个函数的含义: f*(n)=g*(n)+h*(n) (1) 式中g*(n)表示从初始节点s到当前节点n的最短路径的耗散值;h*(n)表示从当前节点n到目标节点g的最短路径的耗散值,f*(n)表示从初始节点s经过n到目标节点g的最短路径的耗散值。 评价函数的形式可定义如(2)式所示: f(n)=g(n)+h(n) (2) 其中n是被评价的当前节点。f(n)、g(n)和h(n)分别表示是对f*(n)、g*(n)和h*(n)3个函数值的估计值。 利用评价函数f(n)=g(n)+h(n)来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为算法A。在A算法中,如果对所有的x,h(x)<=h*(x) (3)成立,则称好h(x)为h*(x)的下界,它表示某种偏于保守的估计。采用h*(x)的下界h(x)为启发函数的A算法,称为A*算法针对八数码问题启发函数设计如下: F(n)=d(n)+p(n) (4)

AI人工智能的几种常用算法概念

一、粒子群算法 粒子群算法,也称粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization),缩写为PSO,是近年来发展起来的一种新的进化算法((Evolu2tionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质,但它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的交叉(Crossover) 和变异(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法;粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性. 粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价

A-算法人工智能课程设计

人工智能(A*算法) 一、 A*算法概述 A*算法是到目前为止最快的一种计算最短路径的算法,但它一种‘较优’算法,即它一般只能找到较优解,而非最优解,但由于其高效性,使其在实时系统、人工智能等方面应用极其广泛。 A*算法结合了启发式方法(这种方法通过充分利用图给出的信息来动态地作出决定而使搜索次数大大降低)和形式化方法(这种方法不利用图给出的信息,而仅通过数学的形式分析,如Dijkstra算法)。它通过一个估价函数(Heuristic Function)f(h)来估计图中的当前点p到终点的距离(带权值),并由此决定它的搜索方向,当这条路径失败时,它会尝试其它路径。 因而我们可以发现,A*算法成功与否的关键在于估价函数的正确选择,从理论上说,一个完全正确的估价函数是可以非常迅速地得到问题的正确解答,但一般完全正确的估价函数是得不到的,因而A*算法不能保证它每次都得到正确解答。一个不理想的估价函数可能会使它工作得很慢,甚至会给出错误的解答。 为了提高解答的正确性,我们可以适当地降低估价函数的值,从而使之进行更多的搜索,但这是以降低它的速度为代价的,因而我们可以根据实际对解答的速度和正确性的要求而设计出不同的方案,使之更具弹性。 二、 A*算法分析 众所周知,对图的表示可以采用数组或链表,而且这些表示法也各也优缺点,数组可以方便地实现对其中某个元素的存取,但插入和删除操作却很困难,而链表则利于插入和删除,但对某个特定元素的定位却需借助于搜索。而A*算法则需要快速插入和删除所求得的最优值以及可以对当前结点以下结点的操作,因而数组或链表都显得太通用了,用来实现A*算法会使速度有所降低。要实现这些,可以通过二分树、跳转表等数据结构来实现,我采用的是简单而高效的带优先权的堆栈,经实验表明,一个1000个结点的图,插入而且移动一个排序的链表平均需500次比较和2次移动;未排序的链表平均需1000次比较和2次移动;而堆仅需10次比较和10次移动。需要指出的是,当结点数n大于10,000时,堆将不再是正确的选择,但这足已满足我们一般的要求。

人工智能算法在图像处理中的应用

人工智能算法在图像处理中的应用 人工智能算法在图像处理中的应用人工智能算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和粒子群算法等,在图像边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用。本文首先介绍常用人工智能算法的的原理和特点,然后将其在图像处理方面的应用进行综述,最后对应用前景做出展望。【关键词】人工智能算法图像处理人工智能算法是人类受自然界各种事物规律(如人脑神经元、蚂蚁觅食等)的启发,模仿其工作原理求解某些问题的算法。随着计算机技术的发展,人工智能算法在图像处理方面得到广泛应用。当前流行的人工智能算法包括人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、粒子群算法等。 1 人工神经网络人工神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,达到处理信息的目的,具有自组织、自学习、自推理和自适应等优点。神经网络可用于图像压缩,将图像输入层和输出层设置较多节点,中间传输层设置较少节点,学习后的网络可以较少的节点表示图像,用于存储和传输环节,节约了存储空间,提高的传输效率,最后在输出层将图像还原。学者Blanz和Gish 提出一个三层的前馈神经网络图像分割模型,Babaguchi提出多层BP网络获取图像的分割阈值,Ghosh使用神经网络

对大噪声的图像进行分割。J.Cao使用PCA神经网络提取图像特征来对图像进行分类,B.Lerner用神经网络对人类染色体图像进行分类。神经网络还可与小波变换相结合(MCNN)对手写体数字进行多分辨率识别。 2 遗传算法遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是模拟生物进化论的自然选择和遗传学进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程随机搜索最优解的方法,体现了适者生存、优胜劣汰的进化原则,其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定,具有并行性和较强的全局寻优能力。遗传算法把问题的解表示成染色体,求解步骤如下: (1)编码:定义问题的解空间到染色体编码空间的映射,一个候选解(个体)用一串符号表示。(2)初始化种群:在一定的限制条件下初始化种群,该种群是解空间的一个子空间。(3)设计适应度函数:将种群中的每个染色体解码成适于适应度函数的形式,计算其数值。(4)选择:根据适应度大小选择优秀个体繁殖下一代,适应度越高,选择概率越大。(5)交叉:随机选择两个用于繁殖下一代的个体的相同位置,在选中的位置实行交换。(6)变异:对某个串中的基因按突变概率进行翻转。(7)从步骤4开始重复进行,直到满足某一性能指标或规定的遗传代数。GA在图像分割领域应用最为成熟,只要有两种应用,一是在多种分割结果中搜索最佳分割结果,二是搜索图像分割算法的最优参数,如用来确定图

人工智能复习总结讲解-共30页

第1章概述 1、重点掌握人工智能的几种定义。 2、掌握目前人工智能的三个主要学派及其认知观。 3、一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。 人工智能的三大学派及其认知观: (1)符号主义:认为人工智能起源于数理逻辑。 (2)连接主义:认为人工智能起源于仿生学,特别是对人脑模型的研究。 (3)行为主义:认为人工智能起源于控制论。 第2章确定性知识系统 ?重点掌握用谓词逻辑法、产生式表示、语义网络法、框架表示法来描述问题,解决 问题; ?重点掌握归结演绎推理方法 谓词逻辑法 一阶谓词逻辑表示法适于表示确定性的知识。它具有自然性、精确性、严密性及易实现等特点。 用一阶谓词逻辑法表示知识的步骤如下: (1)定义谓词及个体,确定每个谓词及个体的确切含义。 (2)根据所要表达的事物或概念,为每个谓词中的变元赋以特定的值。 (3)根据所要表达的知识的语义,用适当的连接符号将各个谓词连接起来,形成谓词公式。例1:设有下列事实性知识: 张晓辉是一名计算机系的学生,但他不喜欢编程序。 李晓鹏比他父亲长得高。 请用谓词公式表示这些知识。 (1)定义谓词及个体。 Computer(x):x是计算机系的学生。 Like(x,y):x喜欢y。 Higher(x,y):x比y长得高。 这里涉及的个体有:张晓辉(zhangxh),编程序(programming), 李晓鹏(lixp),以及函数father(lixp)表示李晓鹏的父亲。 第二步:将这些个体代入谓词中,得到 Computer(zhangxh) ?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) ?第三步:根据语义,用逻辑联结词将它们联结起来,就得到了表示上述知识的谓词 公式。 Computer(zhangxh)∧?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) 例2:设有下列语句,请用相应的谓词公式把它们表示出来: (1)人人爱劳动。 (2)自然数都是大于零的整数。 (3)西安市的夏天既干燥又炎热。 (4)喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。 (5)有的人喜欢梅花,有的人喜欢菊花,有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 (6)他每天下午都去打篮球。

2019年人工智能考试题答案

1.在高血压诊断标准的变迁史上,()将高血压的诊断标准定为120/80mmHg以下更受益。( 2.0分) A.1949年 B.1984年 C.1993年 D.2016年 2.我国在语音语义识别领域的领军企业是()。(2.0分) A.科大讯 飞 B.图谱科 技 C.阿里巴 巴 D.华为 3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一二线城市及沿海地区,排名第一的城市是()。(2.0分) A. B.北京 C. D. 4.MIT教授Tomaso Poggio明确指出,过去15年人工智能取得的成功,主要是因为()。(2.0分) A.计算机视 觉 B.语音识别 C.博弈论 D.机器学习 5.1997年,Hochreiter&Schmidhuber提出()。(2.0分)

A.反向传播算法 B.深度学习 C.博弈论 D.长短期记忆模型 6.(),中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。(2.0分) A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 7.()是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。(2.0分) A.超人工智 能 B.强人工智 能 C.弱人工智 能 D.人工智能 8.据清华原副校长施一公教授研究,中国每年有265万人死于(),占死亡人数的28%。(2.0分) A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾 病 D.交通事故 9.2005年,美国一份癌症统计报告表明:在所有死亡原因中,癌症占()。(2.0分) A.1/4

B.1/3 C.2/3 D.3/4 10.()是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。(2.0分) A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 11.()是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术,结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。(2.0分) A.语音交互 B.情感交互 C.体感交互 D.脑机交互 12.下列对人工智能芯片的表述,不正确的是()。(2.0分) A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器,智能芯片具有很好的并行计算性能 13.()是指能够按照人的要求,在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。(2.0分) A.超人工智 能 B.强人工智 能 C.弱人工智 能 D.人工智能

未来人工智能的十大应用方向

未来人工智能的十大应用方向 导读: 随着人工智能理论和技术的不断完善,应用范围领域也在逐渐向多方向发展。未来,人工智能虽然不能向人类一样,拥有自己的意识和思维方式,但是这种自我思考的人工智能已经打破了常规。未来,人工智能带来的产品,或许将是人类智慧的“容器”。由此,对于未来人工智能应用方向,也将会成为热点。 关键字:人工智能机器视觉 人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能,能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。从诞生以来,人工智能理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。正因为如此,人工智能的应用方向才十分之广。 1、机器视觉 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 人工智能能使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策,要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算,还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境,并能够理解它们。就像人做的那样。所以机器视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用,如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等,机器视觉更突出他的优越性。现在机器视觉已在一些领域的到应用,如零件识别与定位,产品的检验,移动机器人导航遥感图像分析,安全减半、监视与跟踪,国防系统等。它们的应用于机器视觉的发展起着相互促进的作用。 2、指纹识别 指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来,通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较,就可以验证他的真实身份。每个人(包括指纹在内)皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,也就是说,是唯一的,并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性,我们才能创造指纹识别技术。

人工智能算法实现

人工智能算法实现:[1]A*算法c语言 ? 分步阅读 A*算法,A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。估价值与实际值越接近,估价函数取得就越好。 A*[1](A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。 公式表示为:f(n)=g(n)+h(n), 其中f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数, g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价, h(n) 是从n到目标节点最佳路径的估计代价。 保证找到最短路径(最优解的)条件,关键在于估价函数h(n)的选取: 估价值h(n)<= n到目标节点的距离实际值,这种情况下,搜索的点数多,搜索范围大,效率低。但能得到最优解。 如果估价值>实际值,搜索的点数少,搜索范围小,效率高,但不能保证得到最优解。 工具/原料 ?DEVC++或VC 6.0 方法/步骤 1.估价值与实际值越接近,估价函数取得就越好 例如对于几何路网来说,可以取两节点间欧几理德距离(直线距离)做为估价值,即f=g(n)+sqrt((dx-nx)*(dx-nx)+(dy-ny)*(dy-ny));这样估价函数f在g值一定的情况下,会或多或少的受估价值h的制约,节点距目标点近,h值小,f 值相对就小,能保证最短路的搜索向终点的方向进行。明显优于Dijkstra算法的毫无方向的向四周搜索。 conditions of heuristic

Optimistic (must be less than or equal to the real cost) As close to the real cost as possible 详细内容: 创建两个表,OPEN表保存所有已生成而未考察的节点,CLOSED表中记录已访问过的节点。 算起点的估价值; 将起点放入OPEN表; 2. A star算法在静态路网中的应用,以在地图中找从开始点s 到e点的最短 行走路径为例: 首先定义数据结构 #define MAPMAXSIZE 100 //地图面积最大为100x100 #define MAXINT 8192 //定义一个最大整数, 地图上任意两点距离不会超过它#define STACKSIZE 65536 //保存搜索节点的堆栈大小 #define tile_num(x,y) ((y)*map_w+(x)) //将x,y 坐标转换为地图上块的编号#define tile_x(n) ((n)%map_w) //由块编号得出x,y 坐标 #define tile_y(n) ((n)/map_w) // 树结构, 比较特殊, 是从叶节点向根节点反向链接

基于人工智能的路径查找优化算法【精品毕业设计】(完整版)

毕业设计[论文] 题目:基于人工智能的路径查找优化算法 学生姓名: Weston 学号:090171021XXX 学部(系):信息科学与技术学部 专业年级:计算机应用技术 指导教师:XXX 职称或学位: XX 2012 年 5 月 18 日

目录 摘要............................................................... II ABSTRACT ........................................................... III KEY WORDS .......................................................... III 1.前言 (1) 2.概述 (2) 2.1遗传算法优缺点 (2) 2.2遗传算法应用领域 (3) 2.3遗传算法基本流程 (3) 3.传统遗传算法解决旅行商问题 (5) 3.1常用概念 (5) 3.2基本过程 (5) 3.3关键步骤 (5) 3.4总结 (8) 4.改进后的遗传算法 (9) 4.1编码、设计遗传算子 (9) 4.2种群初始化 (9) 4.3评价 (10) 4.4选择复制 (10) 4.5交叉 (11) 4.6变异 (12) 4.7终结 (13) 5.系统设计与实现 (14) 5.1系统设计 (14) 5.2系统实现 (17) 5.3结果分析 (20) 6.总结 (21) 参考文献 (22) 致谢 (23)

基于人工智能的路径查找优化算法 摘要 旅行商是一个古老且有趣的问题它可以描述为:给定n个城市以及它们之间的距离(城市i到城市j的距离),求解从其中一个城市出发对每个城市访问,且仅访问一d ij 次,最后回到出发的城市,应当选取怎样的路线才能使其访问完所有的城市后回到初始的城市且走过的路程最短。 旅行商问题已被证明是属优化组合领域的NP难题,而且在现实中的许多问题都可以转化为旅行商问题来加以解决。解决旅行商问题最一般的方法就是枚举出所有可能的路线然后对每一条进行评估最后选取出路程最短的一条即为所求解。 解决旅行商问题的各种优化算法都是通过牺牲解的精确性来换取较少的耗时,其他一些启发式的搜索算法则依赖于特定的问题域,缺乏通用性,相比较而言遗传算法是一种通用性很好的全局搜索算法。 遗传算法GA( genetic algorithm) 最早由美国密歇根大学的John Holland 提出。具有自组织、自适应、自学习和群体进化功能有很强的解决问题的能,在许多领域都得到了应用。 遗传算法以其广泛的适应性渗透到研究与工程的各个领域,已有专门的遗传算法国际会议,每两年召开一次,如今已开了数次,发表了数千篇论文,对其基本的理论、方法和技巧做了充分的研究。今天,遗传算法的研究已成为国际学术界跨学科的热门话题之一。 关键词:人工智能;遗传算法;TSP;旅行商问题

最新人工智能--经典考试试题与答案

一、选择题(每题1分,共15分) 1、AI的英文缩写是 A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 2、反演归结(消解)证明定理时,若当前归结式是()时,则定理得证。 A)永真式B)包孕式(subsumed)C)空子句 3、从已知事实出发,通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是 A)正向推理B)反向推理C)双向推理 4、语义网络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的()。 A)无悖性B)可扩充性C)继承性 5、(A→B)∧A => B是 A)附加律B)拒收律C)假言推理D)US 6、命题是可以判断真假的 A)祈使句B)疑问句C)感叹句D)陈述句 7、仅个体变元被量化的谓词称为 A)一阶谓词B)原子公式C)二阶谓词D)全称量词 8、MGU是 A)最一般合一B)最一般替换C)最一般谓词D)基替换 9、1997年5月,著名的“人机大战”,最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败,这台计算机被称为() A)深蓝B)IBM C)深思D)蓝天 10、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中 A)事实B)规则C)控制与元知识D)关系 11、谓词逻辑下,子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨若σ是互补文字的(最一般)合一置换,则其归结式C=() A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 12、或图通常称为 A)框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 13、不属于人工智能的学派是 A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 14、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出,并且同时提出一个机器智能的测试模型,请问这个科学家是 A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼 15.要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识与技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫()。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 二、填空题(每空1.5分,共30分) 1、不确定性类型按性质分:,, ,。 2、在删除策略归结的过程中删除以下子句:含有的子句;含 有的子句;子句集中被别的子句的子句。 3、对证据的可信度CF(A)、CF(A1)、CF(A2)之间,规定如下关系: CF(~A)=、CF(A1∧A2 )=、 CF(A1∨A2 )= 4、图:指由与组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为与。 5、合一算法:求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的

人工智能启发式图搜索算法

启发式图搜索算法 摘要:启发式搜索策略概述和有序搜索。启发式搜索弥补盲目搜索的不足,提高搜索效率。一种方法用于排列待扩展节点的顺序,即选择最有希望的节点加以扩展,那么,搜索效率将会大为提高。进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息。 关键词:启发式搜索;估价函数;有序搜索;A*算法; 正文: 启发式图搜索的意义因为无信息图搜索算法的效率低,耗费过多的计算空间与时间,这是组合爆炸的一种表现形式。所以引入了启发式图搜索算法。 启发式图搜索算法就是进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息,把此种信息叫做启发信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。关于图搜索的启发式搜索算法就叫做启发式图搜索算法。 启发式图搜索策略:假设初始状态、算符和目标状态的定义都是完全确定的,然后决定一个搜索空间。因此,问题就在于如何有效地搜索这个给定空间。 启发信息按其用途可分为下列3种: (1) 用于决定要扩展的下一个节点,以免像在宽度优先或深度优先搜索中那样盲目地扩展。 (2) 在扩展一个节点的过程中,用于决定要生成哪一个或哪几个后继节点,以免盲目地同时生成所有可能的节点。 (3) 用于决定某些应该从搜索树中抛弃或修剪的节点。 启发信息的状态空间搜索算法,即决定哪个是下一步要扩展的节点。这种搜索总是选择“最有希望”的节点作为下一个被扩展的节点。这种搜索叫做有序搜索(ordered search)。有关具体问题领域的信息常常可以用来简化搜索。一个比较灵活(但代价也较大)的利用启发信息的方法是应用某些准则来重新排列每一步OPEN表中所有节点的顺序。然后,搜索就可能沿着某个被认为是最有希望的边缘区段向外扩展。应用这种排序过程,需要某些估算节点“希望”的量度,这种量度叫做估价函数(evalution function)。所谓的估价函数就是为获得某些节点“希望”的启发信息,提供一个评定侯选扩展节点的方法,以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。f(n)——表示节点n的估价函数值建立估价函数的一般方法:试图确定一个处在最佳路径上的节点的概率;提出任意节点与目标集之间的距离量度或差别量度;或者在棋盘式的博弈和难题中根据棋局的某些特点来决定棋局的得分数。这些特点被认为与向目标节点前进一步的希望程度有关。 有序搜索应用某个算法(例如等代价算法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点。这种搜索方法叫做有序搜索(ordered search)或最佳优先搜索 (best-first search),而其算法就叫做有序搜索算法或最佳优先算法。尼尔逊曾提出一个有序搜索的基本算法。估价函数f是这样确定的:一个节点的希望程序越大,其f值就越小。被选为扩展的节点,是估价函数最小的节点。选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点,即总是选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点。 有序状态空间搜索算法 (1) 把起始节点S放到OPEN表中,计算f(S)并把其值与节点S联系起来。 (2) 如果OPEN是个空表,则失败退出,无解。 (3) 从OPEN表中选择一个f值最小的节点i。结果有几个节点合格,当其中有一个为目标节点时,则选择此目标节点,否则就选择其中任一个节点作为节点i。

人工智能期末试题及答案完整版(最新)

一单项选择题(每小题2分,共10分) 1.首次提出“人工智能”是在(D )年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为:B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A:计算机表示法B:“与/或”图表示法 C:状态空间表示法D:产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A:不确定性知识是不可以精确表示的 B:专家知识通常属于不确定性知识 C:不确定性知识是经过处理过的知识 D:不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫,S0是入口,S g是出口,把入口作为初始节点,出口作为目标节点,通道作为分支,画出从入口S0出发,寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A:s0-s4-s5-s6-s9-sg B:s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C:s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D:s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题(每空2分,共20分) 1.目前人工智能的主要学派有三家:符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合,初始状态集合S 、操作符集合F以及目标状态集合G 。 3、启发式搜索中,利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向,这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容,涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性,即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。

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