人工智能井字棋

人工智能井字棋
人工智能井字棋

实验报告

课程名称:人工智能

实验名称:井字棋

学院:

专业班级:

学生姓名:

学号:

一、实验目的:

(1)了解极大极小算法的原理和使用方法,并学会用α-β剪枝来提高算法的效率。(2)使用C语言平台,编写一个智能井字棋游戏。

(3)结合极大极小算法的使用方法和α-β剪枝,让机器与人对弈时不但有智能的特征,而且计算的效率也比较高。

二、设计思想:

井字棋是一个流传已久的传统游戏。游戏由两个人轮流来下,分别用“X”和“O”来代替自身的棋子。棋盘分9个格,双方可以在轮到自己下的时候,可以用棋子占领其中一个空的格子。如果双方中有一方的棋子可以连成一条直线,则这一方判胜,对方判负。当所有的格子都被占领,但双方都无法使棋子连成一条直线的话,则判和棋。

这是一个智能型的井字棋游戏,机器可以模拟人与用户对弈。当轮到机器来下的时候,机器会根据当前棋局的形势,利用极大极小算法算出一个评价值,判断如何下才对自身最有利,同时也是对方来说对不利的,然后下在评价值最高的地方。另外利用α-β剪枝,使机器在搜索评价值的时候不用扩展不必要的结点,从而提高机器计算的效率。

在用户界面方法,用一个3×3的井字格来显示用户与机器下的结果。当要求用户输入数据的时候会有提示信息。用户在下的过程中可以中途按下“0”退出。当用户与计算机分出了胜负后,机器会显示出比赛的结果,并按任意键退出。如果用户在下棋的过程中,输入的是非法字符,机器不会做出反应。

三、程序主要流程

四、程序中的主要伪代码:

(1)主函数部分:

(一)打印出欢迎信息,提示用户输入是否先下,如果用户选择先下,跳到第二步,否则,跳到第三步。

(二)调用man()。

(三)调用com(),判断棋局是否分出胜负。判断是否分出了胜负,是的话跳到第五步。(四)调用man(),判断棋局是否分出胜负。判断是否分出胜负,是的话跳到第五步。否则跳到第三步。

(五)打印棋盘和比赛结果,退出程序。

(2)Man()函数部分

(一)、让用户选择要下的位置,判断用户下完是否已经取胜。否是则跳到第三步。(二)、结果置为用户赢

(三)、可以下的步数减1,退出函数。

(3)com()函数部分

(一)、判断机器是否可以赢了,如果是将棋子下在可以赢的位置,rs=C_WIN,并退出程序。判断用户是否可以赢了,如果是将棋子下在用户可以赢的位置,并退出函数。

(二)、I=1

(三)、检查I是否小于10.

(四)、检查第I格是否为空,否则I++,重复第三步。

(五)、试下第I格,先检查下完第I格后,用户是否再一步可能赢,如果是只算出用户将会赢的那一步的评价值f,(因为如果没有阻止用户赢的话,F值都是MAX,所以不用计算)。否则,算出所有用户可能下的格局的F值。判断算出的F值是否比前一次的在,如果是记录这一次的位置和F值。I++,step--,回到第三步。

(六)、根据最大的F值和相应的I值,决定要下的位置。

(七)、退出程序。

六、调试结果:

(1)欢迎界面:

(2)用户赢时:

(4)当机器赢时:

(5)当机器先下时,机器先下第五格,用户下第八格后,机器下第一格。这些都与预期相符。

七、实验心得:

通过这次我对极大极小算法和α-β剪枝有了更深的理解。在设计井字棋的过程中,发现了设计这个程序必须不能照搬书上的算法,而是应该根据实际情况来计算评价值。

最后感谢梁云老师为我提供这一次的实验让我们学会了很多的东西。

八、附源代码:

#include /* 引入头文件*/

#include

#include

#define MAX 1000 /* 定义最大值为1000 */

#define MIN -1000 /* 最小值为-1000 */

#define NONE 0 /* 如果搜索不到结果,结果NONE */

#define DRAW 1 /* 定义平局DRAW为1 */

#define C_WIN 2 /* 电脑赢为2 */

#define M_WIN 3 /* 人赢为3 */

#define QUIT 4 /* 放弃为4 */

#define MAN -1 /* 人用-1表示*/

#define COM 1 /* 电脑用1表示*/

#define TRUE 1

/* 定义b[10]用来存储棋盘(board), step表示可以下的步数

,r表示结果,初始值为NONE;w表示可以赢的位置*/

int b[10]={0},step=9,r=NONE,w=0;

/* checkWin函数用来判断胜负,如果有胜负,返回胜方,否则返回NONE */ int checkWin(int t[], int p){

if (t[1]==p && t[1]==t[2] && t[2]==t[3]) return(p);

if (t[4]==p && t[4]==t[5] && t[5]==t[6]) return(p);

if (t[7]==p && t[7]==t[8] && t[8]==t[9]) return(p);

if (t[1]==p && t[1]==t[4] && t[4]==t[7]) return(p);

if (t[2]==p && t[2]==t[5] && t[5]==t[8]) return(p);

if (t[3]==p && t[3]==t[6] && t[6]==t[9]) return(p);

if (t[1]==p && t[1]==t[5] && t[5]==t[9]) return(p);

if (t[3]==p && t[3]==t[5] && t[5]==t[7]) return(p);

return(NONE);

}

/* search函数,搜索计算机和人可以羸的机会,用来计算评价值,*/

int search(int t[]){

int f=0,k=0;

k=checkWin(t,MAN); /* 先判断人是否可以羸*/

if(k==MAN) return MIN; /* 如果可以返回一个最小值*/

if (t[1]>=0 && t[2]>=0 && t[3]>=0) f++;

if (t[4]>=0 && t[5]>=0 && t[6]>=0) f++;

if (t[7]>=0 && t[8]>=0 && t[9]>=0) f++;

if (t[1]>=0 && t[4]>=0 && t[7]>=0) f++;

if (t[2]>=0 && t[5]>=0 && t[8]>=0) f++;

if (t[3]>=0 && t[6]>=0 && t[9]>=0) f++;

if (t[1]>=0 && t[5]>=0 && t[9]>=0) f++;

if (t[3]>=0 && t[5]>=0 && t[7]>=0) f++;

if (t[1]<=0 && t[2]<=0 && t[3]<=0) f--;

if (t[4]<=0 && t[5]<=0 && t[6]<=0) f--;

if (t[7]<=0 && t[8]<=0 && t[9]<=0) f--;

if (t[1]<=0 && t[4]<=0 && t[7]<=0) f--;

if (t[2]<=0 && t[5]<=0 && t[8]<=0) f--;

if (t[3]<=0 && t[6]<=0 && t[9]<=0) f--;

if (t[1]<=0 && t[5]<=0 && t[9]<=0) f--;

if (t[3]<=0 && t[5]<=0 && t[7]<=0) f--;

return f; /* 计算评价值,并返回评价值*/

}

/* checkWinning函数用来搜索是否已经有两子成线,并返回成线的位置*/ int checkWinning(int p,int t[]){

int i,k=10;

for(i=1;i<10;i++){

if(t[i]==0){

t[i]=p;

if(checkWin(t,p)==p){

t[i]=0;

k=i;

w++;

}

t[i]=0;

}

}

return k;

}

/*display函数用来显示棋盘,并显示结果*/

void display(int type){

char dis[10]={""};

int i;

for(i=1;i<10;i++){

if(b[i]<0) dis[i]='X';

if(b[i]>0) dis[i]='O';

}

printf("\n%c|%c|%c\n",dis[1],dis[2],dis[3]);

printf("-----\n");

printf("%c|%c|%c\n",dis[4],dis[5],dis[6]);

printf("-----\n");

printf("%c|%c|%c\n",dis[7],dis[8],dis[9]);

if(type==NONE) printf("continue!!");

if(type==DRAW) printf("the game is draw!!");

if(type==C_WIN) printf("Sorry!!you lose!");

if(type==M_WIN) printf("Congratulation!!you win!") ;

if(type==QUIT) printf("You has just quited the game!");

}

/* 人下的时候执行man函数*/

int man(){

int c;

/* 提示信息*/

C语言版井字棋

十五、井字棋 【问题描述】 设计一个井字棋的游戏程序 【基本要求】 游戏规则是:从一个空的棋盘开始,人为x一方,计算机为o一方,人机双方轮流放置棋子,人下的时候,字符x将被放入棋盘中指定的位置,轮到计算机下时,程序将扫描棋盘,并将字符o放入扫描到的第一个空格,某一方有3枚棋子占据了一横行、一竖行或一对角线则获胜,若整个棋盘被占满还没有一方获胜则为和局。 截图:

代码: //@author GXU-pengcheng #include #include #include void Help();//帮助

int Play(char player,int choice);//对弈 void Init();//初始化棋盘 void Display();//打印棋盘 void Black(int choice);//黑棋 void White(int choice);//白棋 void Block(int choice);//添加选择框 void Clear(int choice);//清空之前的选择框 int Judge(int choice,char symbol);//判断输赢返回值0为无结果,1为获胜,2为平局int Funcx(int choice);//将标号转换为行号 int Funcy(int choice);//将标号转换为列号 void End(char symbol);//结束 int Found();//返回第一个没有棋子的位置的编号 char a[31][64];//用数组存放棋盘和棋子,a[行][列] int b=0;//棋子个数 int main(){ char player; int choice; system("title 井字棋");//设置标题 system("mode con cols=64 lines=35");//设置窗口大小 system("color 70");//设置颜色 while(1){ printf("\n\n\n\n\n\n\t\t\t井\t字\t棋");

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意! 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的

目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大,但是对于高速发展的社会,人类自身识别能力已经满足不了我们的需求,于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞,完全靠肉眼观察细胞是不现实的,这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时,就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此,此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实,图像识别技术背后的原理并不是很难,只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的,它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的,我们识别图像都是依靠图像所具有

井字棋课程设计报告

软件工程 课程设计报告 题目:井字棋游戏 班级:2013软件工程 学号:20131032131753001 姓名:黄加俊 二○一四年十二月一日

课程设计题目说明书

第一章可行性研究 1.1引言 1.1.1可行性研究目的 在课程设计项目中,井字棋游戏设计作为初学者的我们来说,是个比较适合和有研究意义的题目。“井字棋”游戏(又叫“三子棋”),或是一字棋,是一款十分经典的益智小游戏,想必很多玩家都有玩过。“井字棋”的棋盘很简单,是一个3×3的格子,很像中国文字中的“井”字,所以得名“井字棋”。“井字棋”游戏的规则与“五子棋”十分类似,“五子棋”的规则是一方首先五子连成一线就胜利;“井字棋”是一方首先三子连成一线就胜利。虽然这只是个很简单的小游戏,但作为初学者的我们认识项目设计的技巧与结构及其概念的理解,封装性、继承派生、多肽的理解及实现,是比较好的课题。对我们以后的大型程序的设计奠定了基础。所以作为我们这次的课程设计项目来说,我们认为是个很好的、有可研究性的设计项目。 1.1.2背景(说明井字棋设计背景,开发目的等) 对于21世纪的人们来说,游戏日益成为我们生活中必不可少的休闲娱乐工具。为了满足人们的需要,现在越来越多的人们把游戏作为一种商品对待,就比如中国,像盛大、网易、滕讯等大型的游戏开发公司更把游戏的研究看作是一棵摇钱树,所以游戏程序设计人员在未来是不可多得的人才。对于学软件工程的我们来说,一个优秀的程序员也许是我们学习的优秀目标,所以在出始阶段我们就注重项目设计的理念,而且喜欢游戏的我们更希望自己在将来能够做出一个自己很满意且适合市场的游戏来,所以我们这次以这个为题目就是想熟悉游戏编程的最基础的设计思想和实现手段的了解,为我们以后打下基础。虽然井字棋是个很简单的小游戏,基本上人们都不玩了,但是作为一种我们的设计项目,我们都觉得是个很好的且适合的项目。 1.2可行性研究的前提 1.2.1要求(说明井字棋的预期要求) 功能:屏幕输出棋盘和棋子(可用特殊符号代替); 实现:用户与电脑下棋(可选)功能和修改。 难点:判断输赢的算法及简单的人工智能实现。

井字棋策略

一、问题描述 井字棋的棋盘是一个九宫格(即3×3的方格),因此通常可以在纸上画一个井字来做棋盘用,井字棋因此得名。下棋时双方交替向棋盘上布子,每个棋子要落在尚无棋子的方格内。棋子落下后不能移动,无吃子一说。当其中任意一方有三个棋子连成一线(横向、纵向或斜向均可)时,即为“胜”,另一方为“负”。如果棋盘上9个棋格都摆满了棋子,双方都没有连成一线的三子,即为“和棋”。 二、算法分析 在对弈问题中,计算机操作的数据对象是每走一步棋后形成的棋盘状态(格局),对每一个格局来说,它的下一步棋都有若干不同的走法,这样一层一层就形成了一个状态空间树。 处于某一格局时,计算机又是如何选择走下一步棋呢? 当然是选择对自己有利的格局,而电脑是如何识别有利的格局?一般是使用一个估价函数,对每个格局进行“估价”,假设估价函数值越大,表示对电脑走棋越有利,那么,电脑在走下一步棋时,只要搜索出估价函数值最大的格局即可。实际上,很难找到一个准确的函数来完全反映复杂的格局,但希望它尽可能的接近。 在井字棋中,如果计算机赢value = + 1 ,对手赢value = - 1 ,平局value = 0 ,而这些格局可作为博奕树的终端结点;对于非终端结点,电脑走棋会选估价函数值高的格局,当然对手走棋会选函数值低的格局,这样非终端结点的函数值就由其下层结点的这种最大最小交

替递归调用得到,称为最小最大搜索算法。在图1 中,格局B、C 因对手走一步棋即赢,函数值为- 1 ,格局E 因电脑走一步棋即赢,函数值为+ 1 ,格局G平局,函数值为0 ,格局F 为电脑下棋,函数值F = Max( G) = 0 ,格局D 为对手下棋,D =Min(E ,F) = 0 ,格局A 为电脑下棋,A =Max(B ,C) = 0。下面给出这种最小最大搜索算法中,电脑和对手的走棋程序 int comp ( Int &move) { int i ,response ,p ; int value = - 2 ; //设临时最大值初始为- ∞ if (full () ) return(0) ;//棋盘满为平局 if (win-comp () ) return(1) ;//走一步棋,计算机赢 for (i = 0 ;i < 9 ;i + + )//测试棋盘上所有方格 if (chess[ i ] = = 0) //方格未落子 {chess[ i ] = 1 ;//计算机下子为1 response = human() ; chess[ i ] = 0 ;//恢复棋盘 if (response > value) { value = response ;

科技英语综合教程课后练习答案及参考译文

科技英语综合教程课后练习答案及参考译文

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Unit 1 搏弈论 阿维纳什?迪克斯特&巴里?内尔巴夫 搏弈是有关策略的科学。它试图以数学和逻辑的方法来帮助搏弈者作出决策,在一系列纷繁复杂的搏弈中应采取何种策略来保证自己获得最大利益。搏弈论研究的搏弈的范围包括了从下棋到抚育儿童,从网球竞技到公司转手。但是所有的博弈都具有一个共同的特征:相互作用。也就是说,每一个博弈者的博弈结果取决于所有博弈参与者的策略选择。在零和搏弈中,搏弈者的利益之间是完全冲突的,因此一方的得利必然导致另一方的损失。更多具有代表性的例子还有会导致共同得利(正和)搏弈和共同损失(负和)搏弈,同样的情况还会发生在另外一些冲突中。 搏弈论研究的先驱者是普林斯顿数学家约翰?冯?诺依曼。在早先的一段时间里,研究的重点被放在了完全冲突(零和)搏弈(非合作搏弈)上,其他的搏弈当时被认为是以合作形式出现。也就是说,搏弈要求参与者共同地选择和实施他们的行为.最近的研究则把重点放在了那些既不属于零和搏弈也不属于绝对合作搏弈的情况上,在这些搏弈中,搏弈者自主地选择搏弈行为,但他们之间的相互关系中充满了合作与竞争。 搏弈行为与我们在中性环境中所作的各种决定有着根本性的不同。要说明这一点,我们可以思考一下伐木工人和军队将军所作决定之间的不同。当伐木工人决定要如何砍树时,他不会考虑树木本身会有什么反抗,他所处的环境为中性。而当将军决定要消灭敌军时,他必须提前预料到并消除敌军的反抗。与这一例子中的将军相类似,一个搏弈者必须认识到他与其他机智且怀有争胜之心的竞争者之间的相互作用,他自己所作的决定也必须能够同时应对可能出现的合作或冲突。 搏弈的实质是搏弈者采取策略之间的相互依赖性。这种策略性的相互依赖表现为两个不同的类别:连续策略之间的相互作用以及联立策略之间的相互作用。就前者而言,搏弈者依次采取行动,每个人都会注意其他搏弈者先前的行为。就后者而言,搏弈者同时采取行动,每个人都会忽略其他搏弈者当前的行为。 对连续策略博弈中的某一博弈这来说,一个普遍的原则就是放眼前方,及时反思和总结。每个博弈者应该弄清楚其他博弈者会对他当前的策略行为做出怎样的回应,他自己将如何应对等情况。博弈者要预料到他的最初决定会最终导致何种结果,并且运用对形势的判断来计划好当前的最佳策略。在考虑其他博弈者会如何应对时,博弈者必须能设身处地地换位思考,而不能把自己的主观判断强加与人。 从理论上说,采取固定次序行动的任何连续博弈都可以圆满地完成。我们可以通过预测每个可能的结果来决定各个博弈者的最佳策略。例如象井字棋(tic-tac-toe)这样的简单游戏由于可以以这样的方式完成,因而并不具有挑战性。但诸如象象棋等的其他博弈,即使是借助电脑的帮助,由于其本身的计算过程过于复杂而难以在实践中去实施。因此,博弈者往往会会依据经验提前对形势作出判断并尽可能的评估最终的局面。 与连续策略博弈的线形思维不同的是,采取共发性策略的博弈要求逻辑思维。在忽略其他参与者当前策略的情况下,尽管博弈者们同时采取行动,每一个参与者必须清楚的意识同时还会有其他的参与者在依次关注整个博弈过程。这时的思维模式可描述为:我想他认为我会这样考虑…。因此,博弈者必须从全体博弈者的立场出发并努力判断出最终的博弈结果。每个参与者的个人最佳行为都是全局谋划中不可或缺的一部分。 运用普林斯顿数学家约翰?纳什提出的均衡概念,可以推导出这种逻辑思维的结论。我们寻求一系列的策略组合,每个博弈者都会有自己的选择,当所有的对手们在实施他们决定的最佳策略时,我们所做的选择应该对自己是最有利的。换句话说,每个博弈者都会对其他人的策略作出最优化的应对。 有时, 无论其他博弈者如何行动,博弈的一方的最佳策略组合始终如一,这被称作这一博弈者的优策略。在其他情况下,如果博弈者的策略始终于己不利,则被称作劣策略,其含义是指无论其他博弈者如何行动,对手的策略总是优于自己。因此,谋求策略均衡应该从寻找优策略和消除劣策略开始。 当我们把博弈的结果表述为一种均衡的时候,并不是基于以下的假设:即博弈的每个参与者的个人最佳策略将会带来共同的最优化结果。确实也存在着一些糟糕的例子,比如囚徒困境(见下文),由于囚徒们都追求个人私利的最大化而导致了全体参与者的困境。纳什的关于均衡的定义还不能完全解决联立策略博弈中逻辑推理思考的问题,有些博弈包含多种此类的均衡,而有些博弈却并不包含这样的均衡。纳什均衡也还没有清楚地说明关于导致均衡的动态过程。尽管有这样的一些缺陷,纳什均衡的定义已被证明在分析策略性互动时具有重要作用。 以下策略性互动的实例可以说明博弈论的一些基本理论框架: 囚徒困境。两个嫌疑犯分别被审问,每个人都可以招供或保持沉默。如果嫌犯A保持沉默,嫌犯B可以通过招供而获得较轻的发落。如果嫌犯A招供,嫌犯B最好选择招供以免被从重处理。这时招供就是嫌犯B的优策略。同样的情况也适用与B。因此,在均衡的

民间体育游戏:《过三关》

民间体育游戏:过五关 设计意图: 民俗文化是民族文化的根基,华夏50多个民族有着数千年文明历史和绚丽多彩的民俗文化,民间游戏就是不可或缺的一种,他以独特的特点,深受孩童喜爱,成人怀念。然而随着科技的发展、生活节奏的加快,民间游戏已见见流逝。因此,挖掘、整理,传承民间游戏刻不容缓! 翻开历史尘封的记忆,“跳皮筋”“扎手绢”“过五关”等都是闽南人喜闻乐见的民间传统体育游戏,陪伴几代人度过了物质匮乏却又快乐无比的童年,是我们珍贵的非物质文化遗产。特别是”过五关”他是一个趣味十足的集体游戏,游戏过程中需要游戏者机智、灵敏,甚至斗智斗勇、全力以赴,还能培养游戏者的集体观念,增加友谊,既热闹又富有挑战性,值得我们一代代不断地传承下去。

(2)闯关者不能超线,依靠身体的躲闪寻找机会勇敢闯关。 三、幼儿参与游戏,探索过五关的窍门。 (一)第一次游戏 1.幼儿分组轮流闯关,教师引导幼儿感受同组队员活动成功的喜悦。 2.幼儿分享交流游戏心得,寻找过五关的小窍门。 (二)第二次游戏 1.幼儿分组讨论守关及闯关策略,初次尝试合作闯关。 2.教师小结闯关结果,肯定游戏中有效的闯关策略。---守关队要选出最灵活、机智的守关员,闯关者可采用分散闯关、勇敢的牺牲者等策略来保证本队员尽可能多的通关。(三)第三次游戏 1.幼儿再次协商,教师引导能力强的幼儿带领团队合作闯关。 2.选出获胜队,颁发奖杯。 四、教师小结,放松身体,活动结束。 1.教师小结:今天你们开心吗?你们喜欢玩过五关的游戏吗?我们的爸爸妈妈小时候也很喜欢玩这个游戏,回家之后小朋友可以和爸爸妈妈一起拿根粉笔在地上画线就可以完了。 2.教师组织幼儿做放松运动,活动结束。 活动反思: 过五关”是我们闽南人最喜欢的民间游戏之一。传统的“过五关”是在球场上或空地上,用砖头或粉笔头在地上画一个巨大的“目”字,然后在目字下边的三横中画一竖线,使之变成“王”字。该游戏一般为6至10人玩,游戏时,游戏者分为两组,一组冲一组守,冲方如果不被碰到,顺利从头冲到尾,又反冲过去,即为胜。 可以说,“过五关”游戏虽然好玩,却规则繁杂、运动强度大,并不适合幼儿园的孩子。为了让游戏适合幼儿,我们根据中班幼儿的年龄特点和发展水平,对游戏进行了适当的调整,将传统的“过五关”设计为一系列递进式的体育游戏,使之在保有原味的基础上更具游戏性、系统性。例如:第一阶段,我们开展“过一关”活动,让孩子在简单的闯关游戏中,了解守与闯的基本规则;第二阶段接着开展“过三关”比赛,引导幼儿学会在游戏中思考、探索闯关游戏的窍门。在游戏活动中,有的孩子就发现了可以通过假动作或抓住守关者的防守漏洞突围……但是此时的游戏还处于各自为战的状态。本次的过五关活动是该游戏课程的第三阶段第一课时,本阶段我们不仅提高了游戏的难度,还侧重训练幼儿动作的灵活性,萌发幼儿的合作意识,初步发展幼儿的合作能力。 在前几阶段的铺垫下,孩子们的已经明确了“守关者”和“闯关者”的游戏职责,能自觉遵守游戏规则,规范游戏。所以在本次活动中幼儿体现出了较好的游戏常规(挑战失败的孩子能自觉离开游戏场,回到休息区)和较高的活动热情。在比赛中,孩子们意识到了自己和团队之间的关系,明白了“团队赢,我就赢”的道理,不少孩子能主动提出自己要做为“勇敢的牺牲者”,引开守关员,让更多的伙伴通过关卡;也有许多孩子能主动帮助队伍中能力较弱的同伴,带领弟弟妹妹“突围”,争取更大的胜利!然而,孩子的协

人工智能[第五章状态空间搜索策略]山东大学期末考试知识点复习

第五章状态空间搜索策略 搜索是人工智能的一个基本问题,是推理不可分割的一部分。搜索是求解问 题的一种方法,是根据问题的实际情况,按照一定的策略或规则,从知识库中寻找可利用的知识,从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义:一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线;另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1.1 盲目搜索策略 1.状态空间图的搜索策略 为了利用搜索的方法求解问题,首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下,不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一 种用“状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S ,F, S g )。 利用搜索方法求解问题的基本思想是:首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态,选择一适当的算符作用于当前状态,生成一组后继状态(或称后继节点),然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有,则说明搜索成功,从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解;若没有,则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态,重复上述过程,直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。 算法5.1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S 0的搜索图G,把S 放入OPEN表中。 ②建立CLOSED表,且置为空表。 ③判断OPEN表是否为空表,若为空,则问题无解,退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点,把它从OPEN表移出,并放入CLOSED表中,

将此节点记为节点n。 ⑤考察节点n是否为目标节点,若是,则问题有解,并成功退出。问题的解 的这条路径得到。 即可从图G中沿着指针从n到S ⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点,并将它们记作集合M,将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点,设置一个指向父节点(即节点n)的指针,并把这些节点加入OPEN 表中;对于已在G中出现过的M中的那些节点,确定是否需要修改指向父节点(n 节点)的指针;对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点,确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2.宽度优先搜索策略 宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是,从初始节点开始,逐层对节点进行依次扩展,并考察它是否为目标节点,在对下层节点进行扩展(或搜索)之前,必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中,未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是:先进入的节点排在前面,后进入的节点排在后面(即将扩展得到的后继节点放于OPEN表的末端)。 宽度优先搜索的盲目性较大,搜索效率低,这是它的缺点。但宽度优先搜索策略是完备的,即只要问题有解,用宽度优先搜索总可以找到它的解。 3.深度优先搜索 深度优先搜索也是一种盲目搜索策略,其基本思想是:首先扩展最新产生的 开始,在其后继节点中选择一个节点,对其进(即最深的)节点,即从初始节点S 行考察,若它不是目标节点,则对该节点进行扩展,并再从它的后继节点中选择

web搜索引擎基于人工智能的应用

web搜索引擎基于人工智能的应用班级:计算机应用2班姓名:邢朝阳学号:07120547 目前,Internet上的搜索引擎大致可分为3种类型:(1)基于人工建立的搜索引擎,如Yahoo。它是利用大量的人力浏览Internet页面,将其编制成HTML 文件,对其进行分类,并按某种次序加以排列组合,使用户通过索引进行查阅。其优点是比较精确,缺点是编辑人员难以跟上Internet海量信息的更替步伐,建立的搜索索引覆盖面也受到限制。(2)基于搜索引擎即软件Robot自动在Internet 上搜寻数据资源,并自动建立索引,如AltaVista、Lycos、Excitd等。这种方法速度快,自动生成的索引覆盖面广,但精确度差,人们往往要花很大的精力从庞杂的反馈中过滤出所需的信息。(3)元搜索引擎,如MetaCrawler。它实际上是一种本身不具备搜索引擎,而依靠其他原始引擎的索引或搜索接口来完成其搜索任务的引擎。尽管目前的搜索引擎给人们搜寻信息资源带来了很大的便利,但是从信息资源的覆盖面、检索精度、检索结果的可视化、可维护性等诸多方面看来,其效果远不能令人满意。 知识发现近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术,帮助人们从庞大的目标数据集合中抽取出可信的、新颖的、有效的并被人们理解的知识模式,以满足人们不同的应用需要。本文提出的web搜索引擎框架就是以知识发现为基础的,它具有如下特点: (1)通过综合多个搜索引擎的结果,扩大了信息资源覆盖面; (2)对各个搜索引擎返回的结果进行知识发现“再加工”,大大地提高了检索质量; (3)对用户提交的查询,通过分析影响性能的时间因素和经验因素,优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索,从而充分利用信息资源; (4)不需要维护庞大的数据库,开发者可以将主要精力放在查询请求的分发和返回结果的处理上。 一、系统结构 基于知识发现的web搜索引擎系统框架主要由用户接口Agent、变换调度管理模块、web文档搜集模块、知识发现模块及各web搜索引擎所组成。 (1)用户接口Agent。在搜索引擎系统中,用户接口在用户与信息资源之间起着桥梁作用。由于Internet信息资源的大容量、动态性和复杂性,传统的人机交互方式显得无能为力。基于Agent的用户接口被认为是解决人机交互问题的一个突破口,它为用户提供可视化接口,将用户的请求转化为专用语言传递给变换管理模块,并将知识发现所处理的文档展示给用户。在用户看来,用户接口Agent 是一个半自主的应用程序,一方面,它了解用户的需求 和爱好,能够代表用户智能地完成某个任务,并具有学习和适应能力;另一方面,它受用户的控制,用户可以观察它的活动状态,也可以临时性地暂停或恢复其活动,甚至将它永久性地撤消。 (2)变换调度管理模块。接受来自用户接口Agent的用户查询请求,将其变换为各个搜索引擎所能识别的格式,并利用中介索引信息,对用户提交的查询,通过分析影响性能的时间因素(最佳查询时间)和经验因素(即某一个搜索引擎搜索某一类信息最佳),优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索。此外,可根

人工智能 井字棋的实现

人工智能 井字棋的实现 学院:信息工程学院教师:罗会兰 专业:计算机应用技术学号:6120160166 姓名:王硕豪

简介 2016年3月9日,李世石与 AlphaGo 的人机大战开始。这将成为写入人类史册的一天。计算机 AI 可以在围棋上战胜人类顶尖棋手的时代已经到来。两个月之后,美国白宫就推动成立了机器学习与人工智能分委会,由其主持和协调撰写了三个关于人工智能发展的报告:《为人工智能的未来做好准备》《国家人工智能研究和发展战略计划》和《人工智能、自动化与经济报告》。欧盟、英国和日本等也相继发布了研发和应用人工智能的报告。显然,中国应当参与到这种战略布局当中,这种布局不仅是国家和民族的需要,而且也是赢得未来的利器。 再厉害的程序员,也是从“hello world”程序开始写起。再“聪明”的机器,也是从零样本开始“训练”出来的。所以今天就来写一个最简单棋类游戏: Tic Tac Toe,又叫井字棋,大陆、台湾又称为井字游戏、圈圈叉叉;另外也有打井游戏、OX棋的称呼,香港多称井字过三关、过三关,是种纸笔游戏。 大致说下井字棋的规则: 1.棋盘为 3*3 共 9 格,类似汉字“井”; 2.一方为 o,一方为 x,轮流落子; 3.任一方先有连成一条线的 3 个棋子(横、竖、斜皆可)则为胜利; 4.棋盘摆满仍没有一方胜利,则为平局。 这种游戏实际上是由第一位玩家所控制,第一位玩家是攻,第二位玩家是守。第一位玩家在角位行第一子的话赢面最大(见图一),第二位玩家若是在边,角位下子,第一位玩家就可以以两粒连线牵制着第二位玩家,然后制造“两头蛇”。 图一

运行 开始的时候,会让你输入你的名字,我则输入我名字的缩写wsh; 接下来,由我们来选择是先下还是后下,1是先下,2是后下; 我们的符号是X,电脑的是O,由于我们选择了先下,我们在3*3的棋盘上先下在第2行第2列; 电脑则下在了第1行第1列,再次由我们决定,如果我们下在了已经有棋子的位置上则会提示你已经下过了; 我们决定下在第1行第3列,电脑则下在第3行第1列,我们需要注意到如果电脑再下到第2行第1列就获得胜利,所以我们需要防守

搜索技术在人工智能领域的实际应用

搜索技术在人工智能领域的实际应用 摘要:介绍了搜索引擎的分类、工作原理,并具体分析了搜索引擎的体系结构,包括信息的搜集系统、索引系统以及查询接口。基于现在人工智能技术的迅速发展,对于在搜索引擎中运用的人工智能技术进行了研究,且着重分析了搜索引擎重要模块: Robot的智能化、智能代理技术以及查询接口的智能化,有力地描述了搜索引擎发展的智能化方向与方法,对智能型搜索引擎所面临的挑战以及未来发展进行了展望。 关键字:人工智能;搜索技术;应用; The practical application of search technology in artificial intelligence field Liao Yongqi (institution of Mechanical Engineering and shanghai institution of technology and shanghai)Abstracts:The classification and operating principles of the search engine are introduced in this paper,and its systematic structure is analyzed concretely, including the systems of collection and index andthe input of inquiries. The application ofArtificial Intelligence(AI) technology to search engine isstudied, especially the intelligentization of the importantmodules of the search engine such asRobot,agents, and the input of inquires, and the direction and means of the intelligentization are described.The future development of the intelligent search engine and the challenges are also discussed. Key Words:Artificial intelligence; search technology; application; 0 引言 随着Internet的发展,网络已经是信息发布和传输的重要方式,Web已经发展成为拥有几亿页面的分布式信息空间,而且仍以每120~240d翻一倍的速度增加。虽然Internet上

基于极大极小分析法的井字棋对弈

基于极大极小分析法的井字棋对弈 任务分析:首先,我们要知道,“井字棋”游戏(又叫“三子棋”),是一款十分经典的益智 小游戏,想必很多玩家都有玩过。“井字棋”的棋盘很简单,是一个3×3的格子,很像中国文字中的“井”字,所以得名“井字棋”。“井字棋”游戏的规则与“五子棋”十分类似,“五子棋”的规则是一方首先五子连成一线就胜利;“井字棋”是一方首先三子连成一线就胜利。游戏时一方是电脑,另一方是玩家。所以,这类游戏在开始时有两种方式:一种是玩家先走;另一种是电脑先走。这是我们要考虑的第一个问题。 其次,由于与玩家对战的是计算机,所以我们要编写一个过程,它可以使程序模拟人的思维与人下棋(其实就是“人工智能”的体现),这个过程也是本游戏的关键。此外,我们还要编写两个过程,其一用来时刻判断棋盘中是否有三个棋子连成一线;其二用来判断如果有三个棋子连成一线,是哪一方连成一线的,即判断哪一方获胜。如图所示为井字棋的一个格局,而格局之间的关系是由比赛规则决定的.通常,这个关系不是线性的,因为从一个棋盘格局可以派生出几个格局.例如图左侧所示的格局可以派生出5歌格局.例如图右侧所示,而从每一个新的格局又可派生出4个可能出现的格局.因此,若将从对弈开始到结束的过程中所有可能出现的格局都画在一张图上,则可以得到一颗倒长的”树”. 图1 对弈问题中格局之间的关系 设计思路 设有九个空格,由MAX,MIN二人对弈,轮到谁走棋谁就往空格上放一只自己的棋子,谁先使自己的棋子构成“三子成一线”(同一行或列或对角线全是某人的棋子),谁就取得了胜利。用叉号表示MAX,用圆圈代表MIN。为了不致于生成太大的博弈树,假设每次仅扩展两层。估价函数定义如下:设棋局

数学论文 井字游戏

论井字游戏取胜策略与博弈 初二(1)班张卓然 井字棋可能是最简单的棋类游戏了,它简单到了成年人之间玩几乎总是平局的地步。不过,对井字棋游戏中所有可能的情况进行分析,你会发现一个你或许不会料到的惊人结论——先手的最优策略不是稳坐正中央,而是先占一个角。 我们往往认为由于从正中央出发能够得到的连线最多,因此最优策略必然是先占住正中央这块宝地。然而,经验是一回事,实际上就是另一回事了。国外著名的漫画家Geek 最近画了一幅井字棋最优策略完全图,同样给出了这个违反直觉的结论:第一步走在角上才是最佳的策略。 这究竟是为什么呢?不妨让我们看一看,如果第一步真的走角,会发生哪些情况。 游戏开始后,先占上一个角(比如左下角吧),那么对方有五种本质不同的应对策略: 1.占据靠近你的那条边 2.占据靠近你的那个角 3.占据远离你的那条边 4.占据远离你的那个角(即对角) 5.占据正中央的位置 不可思议的是,在这五种策略中,前面四种都是陷阱——如果对方不慎选择了前面四种策略中的任意一种,他就必然输掉。 上图显示了在这四种情况下你可以如何把对方一步步逼上绝路。假设对方走正下方,占据了一个靠近你的边(最左边的那个图),你就可以占据正中央来应对,逼迫对方不得不走右上角。这时,只需要在左上角放下一子,你就赢定了——图中出现了两条只差一子的连线,对方不可能兼顾得了。 右边几个图显示了对方第一步棋的其它几种走法。选择合适的位置应对他,都可以在下一步迫使对方只剩一种走法,接下来你便可以下出决杀棋,让对方无法彻底封杀你。 也就是说,当你占据棋盘一角后,在对方下一步棋的八个可选位置中,其中七个位置都是必输的,陷阱摆满了几乎整个棋盘。在面对“先走一角”的诡异开局时,你的对手说不准就会慌了手脚,没能淡定地占住中间,然后就死翘。 对方要是真的走了正中间,你仍然有赢的机会。你可以占住右上角的位置(如上图)。如果对方不幸走了剩下的两个角中的一个(上图左),你还是有机会将对手放倒的。只有对方选择了边上的位置(上图右),才能躲过这一系列的陷阱,最终变成平局。 后手还是先占角! 作为后行者,你遇到的往往是“先走中间”的经典开局。此时,千万别忘了,先占角仍然是一个必胜策略。如果你不小心走了某条边的位置,那你就节哀吧。对方可以向上面的第一幅图那样,在正右方下子应对,逼迫你把下一步棋落在正左方。此时,对方便可占据右上方的位置,同时产生出两条仅差一子的连线。右边三幅图则显示,如果你在角上应对,最终

浅谈人工智能中的启发式搜索策略

浅谈人工智能中的启发式搜索策略浅谈人工智能中的启发式搜索策略关键词:人工智能;启发式搜索;估价函数摘要:人工智能所要解决的问题大部分是非结构化或结构不良的问题,启发式搜索可以极大提高效率。讲述了搜索策略中的启发式搜索,对它的原理进行讲解,前景进行了展望。   盲目搜索即是按预定的控制策略进行搜索[1],这种搜索具有盲目性,效率不高,不便于复杂问题的求解。为解决此类问题,人们提出启发式搜索策略,即在搜索中加入与问题有关的启发式信息,用以指导搜索朝着最有希望的方向前进,加速问题求解的效率并找到最优解。一、启发式搜索策略的发展历史40年代:由于实际需要,提出了启发式算法,具有快速有效的特点。50年代:启发式搜索逐步繁荣,其中贪婪算法和局部搜索得到人们的关注。60年代:反思阶段,人们发现以前提出的启发式算法速度很快,但是解的质量不稳定,而且对大规模的问题仍然无能为力。70年代:计算复杂性理论的提出。人们发现贪婪算法和局部搜索算法速度快,但解不好的原因是得到的解没有全局最优性。Holland的遗传算法的出现再次引发了人们研究启发式算法的兴趣。80年代以后,模拟退火算法,人工神经网络,禁忌搜索等新式算法相继出现。二、启发式搜索策略的工作原理盲目式搜索求解的过程中,节点的扩展次序是随意的,且没有利用已解决问题的特性,为此需要扩展的节点数会非常

大。启发式搜索则克服了上述缺点,它利用搜索过程中的有用信息优化搜索。一一般搜索过程基本思想[2]:把初始结点作为当前状态,选择适用的算符对其进行操作,生成一组子状态,然后检查目标状态是否在其中出现。若出现,则搜索成功,否则从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态。重复上述过程,直到目标状态出现或者不再有可供操作的状态和算符时为止。在给出具体过程之前,首先介绍两个数据结构――OPEN表和CLOSED表。OPEN表用于存放刚生成的节点。CLOSED表用于存放将要扩展或者已经扩展的节点。搜索的一般过程如下: 1.把初始节点S0放入OPEN表,并建立目前只包含S0的图,记为G。 2.检查OPEN表是否为空,若为空则问题无解,退出。 3.把OPEN表的第一个节点取出放入到CLOSED 表,并记该节点为节点n。 4.考察节点n是否为目标节点。若是,则求得了问题的解,退出。 5.扩展节点n,生成一组子节点。把其中不是节点n先辈的那些子节点记作集合M,并把这些子节点作为节点n的子节点加入到G中。 6.针对M中子节点的不同情况,分别进行如下处理:①对于那些未曾在G中出现过的M成员设置一个指向父节点即节点n 的指针,并把他们放入OPEN表中;②对于那些先前已在G中出现过的M成员,确定是否需要修改指向父节点的指针; ③对于那些先前已在G中出现并且已经扩展了M的成员,确定是否需要修改其后继节点指向父节点的指针。7.按某种搜索策略对OPEN表中的节点进行排序。8.转向2步。由以上介绍可知,问题的求解过程实际上就是搜索过程,问题的求解的状态空间

科技英语综合教程unit1、2、3、5、7参考译文及文章重点

Unit 1 搏弈论 阿维纳什?迪克斯特&巴里?内尔巴夫 搏弈是有关策略的科学。它试图以数学和逻辑的方法来帮助搏弈者作出决策,在一系列纷繁复杂的搏弈中应采取何种策略来保证自己获得最大利益。搏弈论研究的搏弈的范围包括了从下棋到抚育儿童,从网球竞技到公司转手。但是所有的博弈都具有一个共同的特征:相互作用。也就是说,每一个博弈者的博弈结果取决于所有博弈参与者的策略选择。在零和搏弈中,搏弈者的利益之间是完全冲突的,因此一方的得利必然导致另一方的损失。更多具有代表性的例子还有会导致共同得利(正和)搏弈和共同损失(负和)搏弈,同样的情况还会发生在另外一些冲突中。 搏弈论研究的先驱者是普林斯顿数学家约翰?冯?诺依曼。在早先的一段时间里,研究的重点被放在了完全冲突(零和)搏弈(非合作搏弈)上,其他的搏弈当时被认为是以合作形式出现。也就是说,搏弈要求参与者共同地选择和实施他们的行为.最近的研究则把重点放在了那些既不属于零和搏弈也不属于绝对合作搏弈的情况上,在这些搏弈中,搏弈者自主地选择搏弈行为,但他们之间的相互关系中充满了合作与竞争。 搏弈行为与我们在中性环境中所作的各种决定有着根本性的不同。要说明这一点,我们可以思考一下伐木工人和军队将军所作决定之间的不同。当伐木工人决定要如何砍树时,他不会考虑树木本身会有什么反抗,他所处的环境为中性。而当将军决定要消灭敌军时,他必须提前预料到并消除敌军的反抗。与这一例子中的将军相类似,一个搏弈者必须认识到他与其他机智且怀有争胜之心的竞争者之间的相互作用,他自己所作的决定也必须能够同时应对可能出现的合作或冲突。 搏弈的实质是搏弈者采取策略之间的相互依赖性。这种策略性的相互依赖表现为两个不同的类别:连续策略之间的相互作用以及联立策略之间的相互作用。就前者而言,搏弈者依次采取行动,每个人都会注意其他搏弈者先前的行为。就后者而言,搏弈者同时采取行动,每个人都会忽略其他搏弈者当前的行为。 对连续策略博弈中的某一博弈这来说,一个普遍的原则就是放眼前方,及时反思和总结。每个博弈者应该弄清楚其他博弈者会对他当前的策略行为做出怎样的回应,他自己将如何应对等情况。博弈者要预料到他的最初决定会最终导致何种结果,并且运用对形势的判断来计划好当前的最佳策略。在考虑其他博弈者会如何应对时,博弈者必须能设身处地地换位思考,而不能把自己的主观判断强加与人。 从理论上说,采取固定次序行动的任何连续博弈都可以圆满地完成。我们可以通过预测每个可能的结果来决定各个博弈者的最佳策略。例如像井字棋(tic-tac-toe)这样的简单游戏由于可以以这样的方式完成,因而并不具有挑战性。但诸如象象棋等的其他博弈,即使是借助电脑的帮助,由于其本身的计算过程过于复杂而难以在实践中去实施。因此,博弈者往往会会依据经验提前对形势作出判断并尽可能的评估最终的局面。 与连续策略博弈的线形思维不同的是,采取共发性策略的博弈要求逻辑思维。在忽略其他参与者当前策略的情况下,尽管博弈者们同时采取行动,每一个参与者必须清楚的意识同时还会有其他的参与者在依次关注整个博弈过程。这时的思维模式可描述为:我想他认为我会这样考虑…。因此,博弈者必须从全体博弈者的立场出发并努力判断出最终的博弈结果。每个参与者的个人最佳行为都是全局谋划中不可或缺的一部分。 运用普林斯顿数学家约翰?纳什提出的均衡概念,可以推导出这种逻辑思维的结论。我们寻求一系列的策略组合,每个博弈者都会有自己的选择,当所有的对手们在实施他们决定的最佳策略时,我们所做的选择应该对自己是最有利的。换句话说,每个博弈者都会对其他人的策略作出最优化的应对。 有时, 无论其他博弈者如何行动,博弈的一方的最佳策略组合始终如一,这被称作这一博弈者的优策略。在其他情况下,如果博弈者的策略始终于己不利,则被称作劣策略,其含义是指无论其他博弈者如何行动,对手的策略总是优于自己。因此,谋求策略均衡应该从寻找优策略和消除劣策略开始。 当我们把博弈的结果表述为一种均衡的时候,并不是基于以下的假设:即博弈的每个参与者的个人最佳策略将会带来共同的最优化结果。确实也存在着一些糟糕的例子,比如囚徒困境(见下文),由于囚徒们都追求个人私利的最大化而导致了全体参与者的困境。

哈工大人工智能原理习题homework-1

人工智能原理练习题-1 从习题中选择自己感兴趣的题目进行思考和解答,任何尝试都是有益的。必要时,仔细阅读教科书当中的某些章节。对于加星号的习题,应该编写程序来完成。 第1章人工智能概述 1 用自己的语言定义:(a)智能,(b)人工智能,(c)智能体。 2 用你自己的话定义下列术语:智能体、智能体函数、智能体程序、理性、自主、反射型智能 体、基于模型的智能体、基于目标的智能体、基于效用的智能体、学习智能体。 3 对于下列智能体,分别给出任务环境PEAS描述: a. 机器人足球运动员; b. 因特网购书智能体; c. 自主的火星漫游者; d. 数学家的定理证明助手。 4 检查AI的文献,去发现下列任务现在计算机是否能够解决: a.打正规的乒乓球比赛。 b.在开罗市中心开车。 c.在市场购买可用一周的杂货。 d.在万维网上购买可用一周的杂货。 e.参加正规的桥牌竞技比赛。 f.发现并证明新的数学定理。 g.写一则有内涵的有趣故事。 h.在特定的法律领域提供令人满意的法律建议。 i.从英语到西班牙语的口语实时翻译。 j.完成复杂的外科手术。 对于现在不可实现的任务,试着找出困难所在,并预测如果可能的话它们什么时候能被克服。 5 Loebner奖每年颁发给最接近天通过某个版本图灵测试的程序。查找和汇报Loebner奖最近的得主。它使用了什么技术?它对AI目前的发展水平有什么推动? 6 这道习题要探讨的是智能体函数与智能体程序的区别: a. 是否有不止一个智能体程序可以实现给定的智能体函数?请举例,或者说明为什么不可能。 b. 有没有无法用任何智能体程序实现的智能体函数。 c.给定一个机器体系结构,能使每个智能体程序刚好实现一个智能体函数吗? d. 给定一个存储量为n 比特的体系结构,可以有多少种可能的不同智能体程序? 7 有一些类众所周知的难题对计算机而言是难以解决的困难,其它类问题是不能判定的。这是否意味着AI是不可能的?

第 04 章 搜索策略 人工智能课件

第四章搜索策略 4.1问题求解的形式化表示 4.2状态空间的盲目搜索策略 4.2.1广度优先搜索 4.2.2深度优先搜索 4.2.3有界深度优先搜索 4.2.4代价树的广度优先搜索 4.2.5代价树的深度优先搜索 4.3状态空间的启发式搜索策略 4.3.1局部择优搜索 4.3.2全局择优搜索 4.3.3图的有序搜索 4.3.4A*算法 4.4与或树搜索 4.4.1与或树 4.4.2与或树搜索 4.5博弈树搜索 作业

第四章搜索策略 2.状态空间与状态空间搜索。 状态空间:三元组〈S,F,G〉 ①S:初始状态集合。 ②F:一组合法的状态转换操作 ③G:目标状态集合。

状态空间搜索 ●状态:可用任何数据结构或知识表示法表示,常用一组变量的有序集表示: s k = ( s k1 , s k2 , ……, s kn ) ●状态空间搜索:从某个初始状态S o开始,按一定的策略选用操作,进行状态变换,直到产生任一目标状态S G

例2.分水问题: 给定两个水杯,一个容量为4升,另一个为3升,两者均无刻度,另外有一个水管可用来给水杯加水。 假设可随时将水杯中的水倒掉,可将一个杯中的水倒入另一个杯子。 问:如何在4升水杯中恰好装2升水?

●状态描述:二元组(x,y) x=0,1,2,3,4,(4升水杯中当前水量)y=0,1,2,3 ●初态:(0,0) ●目标态:(2,y)

状态转换规则: ①、将4升水杯装满水 ②、将3升水杯装满水 ③、将4升水杯中的水全部倒掉 ④、将3升水杯中的水全部倒掉 ⑤、将3升水杯中的水倒入4升水杯中,直到加满为止 ⑥、将4升水杯中的水倒入3升水杯中,直到加满为止 ⑦、将3升水杯中水全部倒入4升水杯中 ⑧、将4升水杯中水全部倒入3升水杯中

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