人工智能第三章.ppt
重要概念
• OPEN表与CLOSE表 • 搜索图与搜索树
《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 计算机系 程志刚2006s2
图搜索过程图 GRAPHSEARCH
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3.2 盲目搜索
特点：
• 不需重排OPEN表
种类
《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 计算机系 程志刚2006s2
NOTE
教学内容：本章在上一章知识表示的基础上研究问题求 解的方法，是人工智能研究的又一核心问题。内容包括 早期搜索推理技术，如图搜索策略和消解原理；以及高 级搜索推理技术，如规则演绎系统、产生式系统、系统 组织技术、不确定性推理和非单调推理。
估价函数
• 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
• 搜索树种每条连接弧线上的有关代价，表示时间、距离 等花费。
算法
• 若所有连接弧具有相同的代价，则简化为宽度优 先搜索算法。
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等代价搜索框图
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3.3 启发式搜索
3.1 图搜索策略
图搜索控制策略
• 一种在图中寻找路径的方法。 • 图中每个节点对应一个状态，每条连线代表一个操作符。
这些节点与连线（状态与操作符）分别由产生式系统的 数据库和规则来标记。初始节点和目标节点分别代表初 始数据库和满足终止条件的数据库。求得把一个数据库 变换为另一数据库的规则序列问题就等价于求得图中的 一条路径问题。
例子：八数码难题(8 puzzle problem)
283
123
164
84
75
765
初始状态
目标状态
f(n)=d(n)+W(n)
有序搜索树如下
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0
《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 的路径扩展下去，往往给出 一个节点扩展的最大深度--深度界限。
• 与宽度优先算法最根本的不同在于：扩展的后继节点放 在OPEN表的前端
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3.2.3 等代价搜索
定义
• 是宽度优先搜索的一种推广，不是沿着等长度路径的断 层进行扩展，而是沿着等代价路径断层进行扩展。
• 宽度优先 • 深度优先 • 等代价搜索
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3.2.1 宽度优先搜索
定义
• 以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方法
特点
• 一种高代价搜索，但如有解存在，则必能找到。
算法
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启发式搜索策略
• 应用某些准则，利用启发信息，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)。
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得分数。
• 应用节点“希望”程度，（估价函数值）重排OPEN表。
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3.3.2 有序搜索
实质
• 选择OPEN表中具 有最小f值的节点作 为下一个要扩展的 节点。
有序搜索算法框图
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Artificial Intelligence
人工智能
浙江科技学院 信息学院 程志刚
2020/1/17
第三章 搜索推理技术
3.1 图搜索策略 3.6 产生式系统
3.2 盲目搜索
3.7 系统组织技术
3.3 启发式搜索 3.8 不确定性推理
3.4 消解原理
3.9 非单调推理
3.5 规则演绎系统 3.10 小结
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3.2.2 深度优先搜索
定义
• 首先扩展最新生成的（即最深的）节点，深度相等的节 点可以任意排列。
特点
• 搜索沿着状态空间某条单一的路径从起始节点向下进行 下去；只有当搜索到达一个没有后裔的状态时，它才考 虑另一条替代的路径。
特点
• 重排OPEN表，选择最有希望的节点进行扩展。
种类
• 有序搜索 • A*算法
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3.3.1 启发式搜索策略和估价函数
盲目搜索可能带来组合爆炸 定义：
• 搜索过程中，往往存在许多与具体问题领域相关的特征 信息，可以用来加速搜索过程，这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。
宽度优先搜索 框图
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例子：八数码难题(8 puzzle problem)
283 14 765
初始状态
123 84 765
目标状态
规则：将数字移入空格的顺序为：从空格左边开始顺时
针旋转。不许斜向移动，也不许移回先辈节点。
要扩展26个节点，共生成46个节点后才能求得解
教学重点：图搜索策略、消解原理、规则演绎系统、产 生式系统。
教学难点：启发式搜索、规则双向演绎系统等。 教学要求：重点掌握一般图搜索策略和消解原理，掌握
各种搜索方法和产生式系统原理，了解规则演绎系统的 基本原理，对系统组织技术、不确定性推理和非单调推 理等高级推理技术作一般性了解。
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• OPEN表与CLOSE表 • 搜索图与搜索树
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图搜索过程图 GRAPHSEARCH
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3.2 盲目搜索
特点：
• 不需重排OPEN表
种类
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NOTE
教学内容：本章在上一章知识表示的基础上研究问题求 解的方法，是人工智能研究的又一核心问题。内容包括 早期搜索推理技术，如图搜索策略和消解原理；以及高 级搜索推理技术，如规则演绎系统、产生式系统、系统 组织技术、不确定性推理和非单调推理。
估价函数
• 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
• 搜索树种每条连接弧线上的有关代价，表示时间、距离 等花费。
算法
• 若所有连接弧具有相同的代价，则简化为宽度优 先搜索算法。
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等代价搜索框图
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3.3 启发式搜索
3.1 图搜索策略
图搜索控制策略
• 一种在图中寻找路径的方法。 • 图中每个节点对应一个状态，每条连线代表一个操作符。
这些节点与连线（状态与操作符）分别由产生式系统的 数据库和规则来标记。初始节点和目标节点分别代表初 始数据库和满足终止条件的数据库。求得把一个数据库 变换为另一数据库的规则序列问题就等价于求得图中的 一条路径问题。
例子：八数码难题(8 puzzle problem)
283
123
164
84
75
765
初始状态
目标状态
f(n)=d(n)+W(n)
有序搜索树如下
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0
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• 与宽度优先算法最根本的不同在于：扩展的后继节点放 在OPEN表的前端
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3.2.3 等代价搜索
定义
• 是宽度优先搜索的一种推广，不是沿着等长度路径的断 层进行扩展，而是沿着等代价路径断层进行扩展。
• 宽度优先 • 深度优先 • 等代价搜索
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3.2.1 宽度优先搜索
定义
• 以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方法
特点
• 一种高代价搜索，但如有解存在，则必能找到。
算法
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启发式搜索策略
• 应用某些准则，利用启发信息，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)。
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得分数。
• 应用节点“希望”程度，（估价函数值）重排OPEN表。
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3.3.2 有序搜索
实质
• 选择OPEN表中具 有最小f值的节点作 为下一个要扩展的 节点。
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第三章 搜索推理技术
3.1 图搜索策略 3.6 产生式系统
3.2 盲目搜索
3.7 系统组织技术
3.3 启发式搜索 3.8 不确定性推理
3.4 消解原理
3.9 非单调推理
3.5 规则演绎系统 3.10 小结
《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 计算机系 程志刚2006s2
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3.2.2 深度优先搜索
定义
• 首先扩展最新生成的（即最深的）节点，深度相等的节 点可以任意排列。
特点
• 搜索沿着状态空间某条单一的路径从起始节点向下进行 下去；只有当搜索到达一个没有后裔的状态时，它才考 虑另一条替代的路径。
特点
• 重排OPEN表，选择最有希望的节点进行扩展。
种类
• 有序搜索 • A*算法
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3.3.1 启发式搜索策略和估价函数
盲目搜索可能带来组合爆炸 定义：
• 搜索过程中，往往存在许多与具体问题领域相关的特征 信息，可以用来加速搜索过程，这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。
宽度优先搜索 框图
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例子：八数码难题(8 puzzle problem)
283 14 765
初始状态
123 84 765
目标状态
规则：将数字移入空格的顺序为：从空格左边开始顺时
针旋转。不许斜向移动，也不许移回先辈节点。
要扩展26个节点，共生成46个节点后才能求得解
教学重点：图搜索策略、消解原理、规则演绎系统、产 生式系统。
教学难点：启发式搜索、规则双向演绎系统等。 教学要求：重点掌握一般图搜索策略和消解原理，掌握
各种搜索方法和产生式系统原理，了解规则演绎系统的 基本原理，对系统组织技术、不确定性推理和非单调推 理等高级推理技术作一般性了解。
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人工智能基础 第3章 知识表示
知识表示（knowledge representation）就是将人类知识形式化或者模型化。
选择知识表示方法的原则有
（1）充分表示领域知识
（2）有利于对知识的利用
（3）便于对知识的组织、 维护与管理。
（4）便于理解与实现。
3.2 知识表示方法
3.2.1 逻辑表示法
逻辑本身根据复杂性从简单到复杂分为：命题逻辑、一阶谓词逻辑、高阶逻辑。为了避免运算的歧义，命 题逻辑还定义了不同的连接词和操作符的优先级关系，例如非（┐）具有最高优先级。逻辑连接符根据真值 表运算组合命题的真假值，真值表如表 3-1 所示。命题逻辑和一阶谓词逻辑是人工智能领域使用最早的、最 广泛的知识表示方式。
4. 不确定性事实的产生式表示
不确定性事实一般用四元组表示：（对象， 属性，值，置信度）或者（关系，对象 1， 对象 2，置信度）。
1. 确定性规则的产生式表示
确定性规则的产生式表示的基本形 式为：IF P THEN Q 或者 P → Q。
3. 确定性事实的产生式表示
确定性事实一般用三元组表示：（对象，属 性，值）或者（关系，对象 1，对象 2）。
3.2 知识表示方法
3.2.5 状态空间表示法
状态空间（state space）是利用状态变量和操作符号表示系统或问题的有关知识的符号体系。状态空间可以 用一个四元组表示： (S，O，S0，G)
例如，操作序列 O1，...，Ok 使初始状态转换为目标状态，如图 3-6所示
3.2 知识表示方法
3.2.5 状态空间表示法
3.2 知识表示方法
3.2.3 框架表示法
在一个用框架表示知识的系统中，一般含有多个框架，一个框架一般含有多个不同槽、不同侧面，分别用不同的框架名、槽名 及侧面名表示。对于框架、槽或侧面，都可以为其附加上一些说明性的信息，一般是一些约束条件，用于指出什么值才能填入槽 和侧面中去。
选择知识表示方法的原则有
（1）充分表示领域知识
（2）有利于对知识的利用
（3）便于对知识的组织、 维护与管理。
（4）便于理解与实现。
3.2 知识表示方法
3.2.1 逻辑表示法
逻辑本身根据复杂性从简单到复杂分为：命题逻辑、一阶谓词逻辑、高阶逻辑。为了避免运算的歧义，命 题逻辑还定义了不同的连接词和操作符的优先级关系，例如非（┐）具有最高优先级。逻辑连接符根据真值 表运算组合命题的真假值，真值表如表 3-1 所示。命题逻辑和一阶谓词逻辑是人工智能领域使用最早的、最 广泛的知识表示方式。
4. 不确定性事实的产生式表示
不确定性事实一般用四元组表示：（对象， 属性，值，置信度）或者（关系，对象 1， 对象 2，置信度）。
1. 确定性规则的产生式表示
确定性规则的产生式表示的基本形 式为：IF P THEN Q 或者 P → Q。
3. 确定性事实的产生式表示
确定性事实一般用三元组表示：（对象，属 性，值）或者（关系，对象 1，对象 2）。
3.2 知识表示方法
3.2.5 状态空间表示法
状态空间（state space）是利用状态变量和操作符号表示系统或问题的有关知识的符号体系。状态空间可以 用一个四元组表示： (S，O，S0，G)
例如，操作序列 O1，...，Ok 使初始状态转换为目标状态，如图 3-6所示
3.2 知识表示方法
3.2.5 状态空间表示法
3.2 知识表示方法
3.2.3 框架表示法
在一个用框架表示知识的系统中，一般含有多个框架，一个框架一般含有多个不同槽、不同侧面，分别用不同的框架名、槽名 及侧面名表示。对于框架、槽或侧面，都可以为其附加上一些说明性的信息，一般是一些约束条件，用于指出什么值才能填入槽 和侧面中去。
《人工智能导论》第3章 图搜索与问题求解
(4)对其余子节点配上指向N的返回指针后放入OPEN表中 某处, 或对OPEN表进行重新排序, 转步2。
第 3 章 图搜索与问题求解 图 3-5 修改返回指针示例
第 3 章 图搜索与问题求解
说明：
(1) 这里的返回指针也就是父节点在CLOSED表中的编 号。
(2) 步6中修改返回指针的原因是, 因为这些节点又被第 二次生成, 所以它们返回初始节点的路径已有两条, 但这两 条路径的“长度”可能不同。 那么, 当新路短时自然要走 新路。
第 3 章 图搜索与问题求解
3.1.5 加权状态图搜索
1.加权状态图与代价树
例3.6 图3-9(a)是一个交通图,设A城是出发地,E城 是目的地, 边上的数字代表两城之间的交通费。试求 从A到E最小费用的旅行路线。
第 3 章 图搜索与问题求解 图 3-9 交通图及其代价树
第 3 章 图搜索与问题求解
第 3 章 图搜索与问题求解
3. 状态图表示
一个问题的状态图是一个三元组 (S, F, G)
其中S是问题的初始状态集合, F是问题的状态转换 规则集合, G是问题的目标状态集合。
一个问题的全体状态及其关系就构成一个空间, 称为状态空间。所以,状态图也称为状态空间图。
第 3 章 图搜索与问题求解
例 3.7 迷宫问题的状态图表示。
的返回指针和f(x)值, 修改原则是“抄f(x)
”。
(2)对其余子节点配上指向N的返回指针后放入OPEN表中, 并对OPEN表按f(x)值以升序排序, 转步2。
第 3 章 图搜索与问题求解
算法中节点x的估价函数f(x)的计算方法是 f(xj)＝g(xj)＋h(xj) ＝g(xi)＋c(xi, xj)＋h(xj) (xj是xi的子节点)
第 3 章 图搜索与问题求解 图 3-5 修改返回指针示例
第 3 章 图搜索与问题求解
说明：
(1) 这里的返回指针也就是父节点在CLOSED表中的编 号。
(2) 步6中修改返回指针的原因是, 因为这些节点又被第 二次生成, 所以它们返回初始节点的路径已有两条, 但这两 条路径的“长度”可能不同。 那么, 当新路短时自然要走 新路。
第 3 章 图搜索与问题求解
3.1.5 加权状态图搜索
1.加权状态图与代价树
例3.6 图3-9(a)是一个交通图,设A城是出发地,E城 是目的地, 边上的数字代表两城之间的交通费。试求 从A到E最小费用的旅行路线。
第 3 章 图搜索与问题求解 图 3-9 交通图及其代价树
第 3 章 图搜索与问题求解
第 3 章 图搜索与问题求解
3. 状态图表示
一个问题的状态图是一个三元组 (S, F, G)
其中S是问题的初始状态集合, F是问题的状态转换 规则集合, G是问题的目标状态集合。
一个问题的全体状态及其关系就构成一个空间, 称为状态空间。所以,状态图也称为状态空间图。
第 3 章 图搜索与问题求解
例 3.7 迷宫问题的状态图表示。
的返回指针和f(x)值, 修改原则是“抄f(x)
”。
(2)对其余子节点配上指向N的返回指针后放入OPEN表中, 并对OPEN表按f(x)值以升序排序, 转步2。
第 3 章 图搜索与问题求解
算法中节点x的估价函数f(x)的计算方法是 f(xj)＝g(xj)＋h(xj) ＝g(xi)＋c(xi, xj)＋h(xj) (xj是xi的子节点)
人工智能第三章.ppt
从s到n的最短路径的长度， e是图中每条弧的最小费用。
于是有g*(n)≥d*(n).e
又g(n)≥g*(n)≥d*(n).e ， f(n)= g(n)+h(n) ，且h(n) ≥0
因此 f(n)≥ g(n)≥ d*(n) .e
若A*不终止，OPEN表中节点的d*值会不断增大，因此
f值也会不断增大。
5
11
10/10/2020
A*算法的可采纳性
定理5 算法A*选择的任意扩展点都有f(n)≤f*(s)
证明：若n是目标点，由定理4，f(n)≤f*(s) 若n不是目标点，由定理2 ，A*算法终止前，
OPEN表中总有一点n’，使 f(nn’)≤f*(s) 证毕。
在OPEN表中的节点
(这样的n’是存在的：因为开始n0在OPEN上，算法结束前，
若扩展ni，则ni+1在OPEN上，此时不可能扩展到nk)。
由A*的定义，有f(n’)= g(n’)+ h(n’)
6
10/10/2020
A*算法的可采纳性……定理2
因为n’处在通往目标的最佳解路径上， 设(n0,n1,……, n’) 是s到n’的最佳解路径。n’的所有祖先都在CLOSED表上， 所以(n0,n1,……, n’)是A*发现的一条通向n’的最佳解路径， g(n’)= g*(n’)
13
10/10/2020
A*算法的比较
讨论：启发函数的启发能力在于它所具有的 启发性信息。 1. 当h(n)≡0时，反映了启发函数完全没有启 发信息，要扩展较多的节点． 2. 在具有可采纳性的前提下， 0≤h≤h*，h* 定出了h的上界，当h越接近h*时，它的启发 能力就越大．
14
10/10/2020
人工智能第三章遗传算法、蚁群算法、粒子群算法
(2)启发式算法。
寻求一种能产生可行解的启发式规则，以找到一个最优解或近似 最优解。该方法的求解效率虽然比较高，但对每—个需要求解的 问题都必须找出其特有的启发式规则，这个启发式规则无通用性， 不适合于其他问题。
2021/4/17
9
(3)搜索算法。寻求一种搜索算法，该算法在可行解集合的一个 子集内进行搜索操作，以找到问题的最优解或近似最优解。该方 法虽然保证不了一定能够得到问题的最优解，但若适当地利用一 些启发知识，就可在近似解的质量和求解效率上达到—种较好的 平衡。
染色休X也称为个体X。
对于每一个个体X，要按照一定的规则确定出其适应度；个体 的适应度与其对应的个体表现型X的目标函数值相关联，X越 接近于目标函数的最优点，其适应度越大；反之，其适应度越 小。
遗传算法中，决策变量X组成了问题的解空间。对问题最优解 的搜索是通过对染色体X的搜索过程来进行的，从而由所有的 染色体X就组成了问题的搜索空间。
遗传算法属于一种自适应概率搜索技术，其选择、交叉、变异 等运算都是以一种概率的方式来进行的，从而增加了其搜索过 程的灵活性。
虽然这种概率特性也会使群体中产生—些适应度不高的个体，但 随着进化过程的进行，新的群体中总会更多地产生出许多优良的 个体，实践和理论都已证明了在—定条件下遗传算法总是以概率 1收敛于问题的最优解。
2021/4/17
8
求最优解或近似最优解的方法
(1)枚举法。
枚举出可行解集合内的所有可行解，以求出精确最优解。对于连 续函数，该方法要求先对其进行离散化处理，这样就有可能产生 离散误差而永远达不到最优解。另外，当枚举空间比较大时，该 方法的求解效率比较低，有时甚至在目前最先进的计算工具上都 无法求解。
当然，交叉概率和变异概率等参数也会影响算法的搜索效果和 搜索效率，所以如何选择遗传算法的参数在其应用中是一个比 较重要的问题。而另一方面，与其他一些算法相比遗传算法的 鲁20棒21/性4/17又会使得参数对其搜索效果的影响会尽可能地低。 20
寻求一种能产生可行解的启发式规则，以找到一个最优解或近似 最优解。该方法的求解效率虽然比较高，但对每—个需要求解的 问题都必须找出其特有的启发式规则，这个启发式规则无通用性， 不适合于其他问题。
2021/4/17
9
(3)搜索算法。寻求一种搜索算法，该算法在可行解集合的一个 子集内进行搜索操作，以找到问题的最优解或近似最优解。该方 法虽然保证不了一定能够得到问题的最优解，但若适当地利用一 些启发知识，就可在近似解的质量和求解效率上达到—种较好的 平衡。
染色休X也称为个体X。
对于每一个个体X，要按照一定的规则确定出其适应度；个体 的适应度与其对应的个体表现型X的目标函数值相关联，X越 接近于目标函数的最优点，其适应度越大；反之，其适应度越 小。
遗传算法中，决策变量X组成了问题的解空间。对问题最优解 的搜索是通过对染色体X的搜索过程来进行的，从而由所有的 染色体X就组成了问题的搜索空间。
遗传算法属于一种自适应概率搜索技术，其选择、交叉、变异 等运算都是以一种概率的方式来进行的，从而增加了其搜索过 程的灵活性。
虽然这种概率特性也会使群体中产生—些适应度不高的个体，但 随着进化过程的进行，新的群体中总会更多地产生出许多优良的 个体，实践和理论都已证明了在—定条件下遗传算法总是以概率 1收敛于问题的最优解。
2021/4/17
8
求最优解或近似最优解的方法
(1)枚举法。
枚举出可行解集合内的所有可行解，以求出精确最优解。对于连 续函数，该方法要求先对其进行离散化处理，这样就有可能产生 离散误差而永远达不到最优解。另外，当枚举空间比较大时，该 方法的求解效率比较低，有时甚至在目前最先进的计算工具上都 无法求解。
当然，交叉概率和变异概率等参数也会影响算法的搜索效果和 搜索效率，所以如何选择遗传算法的参数在其应用中是一个比 较重要的问题。而另一方面，与其他一些算法相比遗传算法的 鲁20棒21/性4/17又会使得参数对其搜索效果的影响会尽可能地低。 20
人工智能 第3章(确定性推理3-与或树搜索)
常用启发式函数
包括基于距离的启发式函数、基于成本的启发式函数、基于规则的启发式函数等。
节点排序和选择策略
节点排序的目的和意义
节点排序是为了在扩展节点时，按照一定的顺序选择下一个要扩展的节点，以优化搜索过程。
常用节点排序策略
包括最佳优先搜索、广度优先搜索、深度优先搜索等。最佳优先搜索根据启发式函数的值来选择最优节点； 广度优先搜索按照节点的层次顺序进行扩展；深度优先搜索则尽可能深地扩展节点。
盲目搜索方法比较与选择
• 宽度优先搜索、深度优先搜索和迭代加深搜索都是盲目搜索方法，它们在不同的场景下有不同的应用。 • 宽度优先搜索适用于问题空间较大、解存在于较浅层次的情况，因为它可以逐层遍历整个问题空间，找到最短
路径。 • 深度优先搜索适用于问题空间较小、解存在于较深层次的情况，因为它可以尽可能深地搜索树的分支，找到更
启发式信息获取途径
01
02
03
问题自身的特性
通过分析问题的性质、结 构、约束条件等，提取出 对搜索过程有指导意义的 启发式信息。
领域知识
利用领域内的经验、规则、 常识等，为搜索过程提供 有价值的启发式信息。
搜索过程中的信息
在搜索过程中，通过评估 当前状态、已搜索路径、 未搜索路径等，动态地获 取启发式信息。
04 与或树搜索优化技术
剪枝策略
01
剪枝的定义和目的
剪枝是在搜索过程中，通过某些评估标准，提前终止对某些无意义或低
效的节点的扩展，以减少搜索空间，提高搜索效率。
02 03
常用剪枝策略
包括限界剪枝、启发式剪枝、概率剪枝等。限界剪枝通过设置上下界来 限制搜索范围；启发式剪枝利用启发式函数来评估节点的重要性；概率 剪枝则根据节点的概率分布来进行剪枝。
包括基于距离的启发式函数、基于成本的启发式函数、基于规则的启发式函数等。
节点排序和选择策略
节点排序的目的和意义
节点排序是为了在扩展节点时，按照一定的顺序选择下一个要扩展的节点，以优化搜索过程。
常用节点排序策略
包括最佳优先搜索、广度优先搜索、深度优先搜索等。最佳优先搜索根据启发式函数的值来选择最优节点； 广度优先搜索按照节点的层次顺序进行扩展；深度优先搜索则尽可能深地扩展节点。
盲目搜索方法比较与选择
• 宽度优先搜索、深度优先搜索和迭代加深搜索都是盲目搜索方法，它们在不同的场景下有不同的应用。 • 宽度优先搜索适用于问题空间较大、解存在于较浅层次的情况，因为它可以逐层遍历整个问题空间，找到最短
路径。 • 深度优先搜索适用于问题空间较小、解存在于较深层次的情况，因为它可以尽可能深地搜索树的分支，找到更
启发式信息获取途径
01
02
03
问题自身的特性
通过分析问题的性质、结 构、约束条件等，提取出 对搜索过程有指导意义的 启发式信息。
领域知识
利用领域内的经验、规则、 常识等，为搜索过程提供 有价值的启发式信息。
搜索过程中的信息
在搜索过程中，通过评估 当前状态、已搜索路径、 未搜索路径等，动态地获 取启发式信息。
04 与或树搜索优化技术
剪枝策略
01
剪枝的定义和目的
剪枝是在搜索过程中，通过某些评估标准，提前终止对某些无意义或低
效的节点的扩展，以减少搜索空间，提高搜索效率。
02 03
常用剪枝策略
包括限界剪枝、启发式剪枝、概率剪枝等。限界剪枝通过设置上下界来 限制搜索范围；启发式剪枝利用启发式函数来评估节点的重要性；概率 剪枝则根据节点的概率分布来进行剪枝。
人工智能第3章选讲.ppt
点上。接着，程序试图选择一个时刻，使之适合于所有参
加者。在他们的工作时间表中，通常白天的会议时刻可能
第 在除14∶00外的任意时刻，所以选择14∶00作为开会时 三 间，至于在哪一天倒没关系。然而，程序发现在星期三无
章 房间可供开会使用。所以它回溯穿过结点(假设星期三的
高 结点)，并改在另一天，比如星期二。现在就必须复制导
推 理
是定义特定的非经典逻辑（如缺省推理和自认识逻辑）。
高
级 人
3.1.1 缺省推理
工
智
能
很少有能在处理过程中拥有它所需要
的一切信息的系统。但当缺乏信息时，只
第 要不出现相反的证据，就可以作一些有益
三 章
的猜想。构造这种猜想称为缺省推理
高 (default reasoning)。
级
知
识
与
推
理
高
级 人
第 信息)，因为用这种方式推导出来的命题是依赖于在某个命题
三 中缺少某种信念，即如果前面那些缺省的命题一旦加入系统， 章 就必须消除用缺省推理产生的命题。这样一来，如果你拿着
高 级
花走到门口时，你的主人立刻打喷嚏，你就应取消以前的信
知 念——你的主人喜欢花。当然，你也必须取消建立在已被取
识 消的信念基础上的任何信念。
推 并有可供开会的房间。
理
高 级 人 工 智 能
第 三 章
高 级 知 识 与 推 理
高
级
求解该问题时，系统必须试图在一个时刻满足一个约
人 束。最初，几乎没有根据可以肯定哪个时间最好，所以随
工 智
意确定为星期三。于是产生一个新的约束，解的其余部分
能 必须满足会议在星期三举行的假设，且存放在所产生的结
走进人工智能电子课件第三章人工智能技术应用之一智能制造
一、历史由来： 智能制造的前世今生
三、关注当下： 人工智能在智能制造 中的应用场景
人工智能 +
智能制造
二、人工智能与智能制造 ： 智能制造的赋能技术
四、展望未来： 智能制造的现状 、问题与趋势
本章知识思维导图
制造业是一个国家经济发展的支柱性产业和战略性产业， 在国民经济中占有举足轻重的作用。可以说，没有制造业，就 没有了生产的工具与设施，也就谈不上农业、建筑业、服装业。
第三章 人工智能技术应用之一 ——智能制造
目录
一、历史由来：智能制造的前世今生 二、人工智能与智能制造：智能制造的赋能技术 三、关注当下：人工智能在智能制造中的应用场景 四、展望未来：智能制造的现状、问题与趋势
“若没有一个真正强盛、充满生机的制造业基础，没有国家可以长期成功。” －－艾伦•穆拉利（AlanMulally,福特总裁）
（二）“工业4.0”的由来
前三次工业革命的发生，分别源于机械化、电力和信息技术。一般将18世纪引入机 械制造设备定义为“工业1.0”，20世纪初的电气化定义为“工业2.0”，始于20世纪70 年代的生产工艺自动化定义为“工业3.0”，而物联网和制造业服务化迎来了以智能制造 为主导的第四次工业革命，或革命性的生产方法，即“工业4.0”。
（3）加工过程的自动化 智能工厂中的各种设备、物料等大量釆用了如条码、二维码、RFID（射频识别系统）等识别 技术，使车间中任何实体均可被唯一识别，实现了物料、加工设备、刀具、工装等的自动装夹与传 输。在智能制造设备中还大量引入智能传感技术，可以实时采集加工过程中的温度、振动、噪声、 应力等制造数据，并采用大数据分析技术来实时控制设备的运行参数，使设备在加工过程中始终处 于最优的工作状态,实现设备的自适应加工。例如，通过在机床底脚上引入位置与应力传感器，即 可检测到不同时段地基的沉降程度，据此，通过对机床底脚的调整即可弥补该精度损失。
人工智能第三章243.pptx
G的字句集可以分解成几个单独处理。
有 SG = S1 U S2 U S3 U …U Sn 则SG 与 S1 U S2 U S3 U …U Sn在不可满足得意义 上是一致的。 即SG 不可满足 <=> S1 U S2 U S3 U …U Sn不可满足
( x ）( P（x） ∧ Q) <=> ( x ） P（x） ∧ Q
( x ）( P（x） → Q) <=> ( x ） P（x） → Q ( x ）(Q → P（x） ) <=>Q → ( x ） P（x）
3.2 谓词逻辑基础
3.3 谓词逻辑归结原理
SKOLEM标准形
前束范式 定义：说公式A是一个前束范式，如果A中 的一切量词都位于该公式的最左边（不含否 定词），且这些量词的辖域都延伸到公式的 末端。
3.2 谓词逻辑基础
一阶逻辑 公式及其解释
个体常量：a,b,c 个体变量：x,y,z 谓词符号：P,Q,R
量词符号： ,
3.2 谓词逻辑基础
量词否定等值式：
～( x ） P（x） <=> （ y ） ～ P（y） ～( x ） P（x） <=> （ y ） ～ P（y）
量词分配等值式：
注意：谓词公式G的SKOLEM标准形同G并 不等值。
例：将下式化为Skolem标准形：
～(x)(y)P(a, x, y) →(x)(～(y)Q(y, b)→R(x))
解：第一步，消去→号，得： ～(～(x)(y)P(a, x, y)) ∨(x) (～～(y)Q(y, b)∨R(x))
第二步，～深入到量词内部，得： (x)(y)P(a, x, y) ∨(x) ((y)Q(y, b)∨R(x))
有 SG = S1 U S2 U S3 U …U Sn 则SG 与 S1 U S2 U S3 U …U Sn在不可满足得意义 上是一致的。 即SG 不可满足 <=> S1 U S2 U S3 U …U Sn不可满足
( x ）( P（x） ∧ Q) <=> ( x ） P（x） ∧ Q
( x ）( P（x） → Q) <=> ( x ） P（x） → Q ( x ）(Q → P（x） ) <=>Q → ( x ） P（x）
3.2 谓词逻辑基础
3.3 谓词逻辑归结原理
SKOLEM标准形
前束范式 定义：说公式A是一个前束范式，如果A中 的一切量词都位于该公式的最左边（不含否 定词），且这些量词的辖域都延伸到公式的 末端。
3.2 谓词逻辑基础
一阶逻辑 公式及其解释
个体常量：a,b,c 个体变量：x,y,z 谓词符号：P,Q,R
量词符号： ,
3.2 谓词逻辑基础
量词否定等值式：
～( x ） P（x） <=> （ y ） ～ P（y） ～( x ） P（x） <=> （ y ） ～ P（y）
量词分配等值式：
注意：谓词公式G的SKOLEM标准形同G并 不等值。
例：将下式化为Skolem标准形：
～(x)(y)P(a, x, y) →(x)(～(y)Q(y, b)→R(x))
解：第一步，消去→号，得： ～(～(x)(y)P(a, x, y)) ∨(x) (～～(y)Q(y, b)∨R(x))
第二步，～深入到量词内部，得： (x)(y)P(a, x, y) ∨(x) ((y)Q(y, b)∨R(x))
人工智能基础与实践 第3章 Python与人工智能 课件PPT
变量是指在运行过程中值可以被修改的量。变量的名称除必须符 合标识符的构成规则外，要尽量遵循一些约定俗成的规范： 除了循环控制变量可以使用i或者x这样的简单名字外，其他变量 最好使用有意义的名字，以提高程序的可读性。例如，表示平均 分的变量应使用average_score或者avg_score，而不建议用as或 者pjf。直接用汉字命名也是可以的，但限于输入烦琐和编程环境 对汉字兼容等因素，习惯上很少使用。 用英文名字时，多个单词之间为表示区隔，可以用下画线来连 接不同单词，或者把每个单词的首字母大写。 用于表示固定不变值的变量名称一般用全大写英文字母，例如 ：PI，MAX_SIZE。变量一般使用大小写混合的方式。 因为以下画线开头的变量在Python中有特殊含义，所以，自定 义名称时，一般不用下画线作为开头字符。 此外，还要注意Python标识符是严格区分大小字母的。
2.3 Python的基本运算和表达式
2.3.1 变量 1．变量的赋值和存储 （1）变量定义 在Python中没有专门的变量定义语句，变量定义是 通过对变量第一次进行赋值来实现 （2）删除变量 使用del命令可以删除一个对象（包括变量、函数等 ），删除之后就不能再访问这个对象了，因为它已 经不存在了。当然，也可以通过再次赋值重新定义x 变量
（5）字符串切片 在Python程序中，可使用切片（slice）从字符串中提取子串。 切片的参数是用两个冒号分隔的三个数字：
• 第一个数字表示切片开始位置（默认为0） • 第二个数字表示切片截止位置（但不包含这个位置，默认为字符串长度） • 第三个数字表示切片的步长（默认为1），当步长省略时，可以顺便省略最
优雅、明确、简单 优美胜BE于xepa丑luict陋iiftui，lsisb显ebt式etettr优etrh于tahna隐nim式upgllicy.it.
人工智能讲稿ppt课件
第一节 问题求解与问题表示
二、状态空间法 1、图的概念与术语
图，父辈结点与后继结点
nr
nh
np
路径， 树
ni
nq
nj
ns
nl3
nl1
nl2
第一节 问题求解与问题表示
2、状态空间表示 一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，
它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间， 或称状态图。
状态空间图中： 有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系； 节点代表问题的状态。
第二节 人工智能的学科范畴
一、研究目标
AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能 机器的学科，即使机器具有象人那样的
（1）感知能力 （2）思维能力 （3）行为能力 （4）学习、记忆能力
四种能力：
感知能力 听、看、闻
行为能力
将作出的结论付之于行 动，即去说、写、画，
进行操作、处理等。
思维能力
讨论
如果设d(n)反映搜索层次或深度， 当w(n)=0，
f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判 断是否为目标——宽度优先搜索 当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向 目标结点进行——深度优先搜索。
283
1644
7
5
283 164
75
6
2 18
76
5
283
1
44
部分成果： 1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS
2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统
PIMOS ！
80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：
1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使 ANN兴起了一个热潮