第三章习题--搜索策略
第3章产生式系统的搜索策略

搜索过程的具体步骤:
从初始状态出发,并将它作为当前状态;
扫描规则集合,挑选适用于当前状态的一些规 则作用在其上而得到新的状态,并建立与父母 节点的连接指针;
检查所生成的新状态是否满足结束状态,
1) 如果满足,则得解,并可沿着有关指针从 结束状态反向到达开始状态,给出一解答 路径;
小法、α-β剪支法、启发Ar式tif剪ic支ial法In.telligence
1 状态空间搜索概述
1.1 图的概念
– 图是由节点及连接它们的弧的集合组成. 有向图.
– 节点深度的表示: dn+1=dn+1 – 路径: N个有序的节点序列中,若相邻的每对节点都
表示一条弧,则称该序列为长度为N的一条路径.
2) 否则,将这新状态作为当前状态,返回前 一步再进行搜索.
Artificial Intelligence
2 回溯策略
• 含义: 按规则的一个固定排序,系统地尝试状态 空间中各种不同路径的技术. 是一种盲目搜索.
• 过程:从初始状态出发,不停地、试探地寻找路 径, 当遇到“死胡同”(无可用规则或规则都用完) 就回溯到路径中最近的父节点上,查看该节点是 否还有其他的子节点未被扩展,如有,则沿这些 子节点继续搜索;如果找到目标,就成功退出搜 索,返回解的路径.
• 特征:呈现出递归的性质。求解过程在每个节点 上的检查遵循着递归方式.
Artificial Intelligence
从前有座山……
递归的思想
从前有座山……
从前有座山……
Artificial Intelligence
递归过程示例:--阶乘函数的递归
int factorial (int n) { if (n == 1)
第三章 知识的状态空间表示法doc资料

第三章知识的状态空间表示法1 课前思考:人类的思维过程,可以看作是一个搜索的过程。
某个方案所用的步骤是否最少?也就是说它是最优的吗?如果不是,如何才能找到最优的方案?在计算机上又如何实现这样的搜索?这些问题实际上就是本章我们要介绍的搜索问题。
2 学习目标:掌握回溯搜索算法、深度优先搜索算法、宽度优先搜索算法和A搜索算法,对典型问题,掌握启发式函数的定义方法。
3 学习指南:了解算法的每一个过程和细节问题,掌握一些重要的定理和结论,在有条件的情况下,程序实现每一个算法,求解一些典型的问题。
4 难重点:回溯搜索算法、算法及其性质、改进的A*算法。
5 知识点:本章所要的讨论的问题如下:有哪些常用的搜索算法。
问题有解时能否找到解。
找到的解是最佳的吗?什么情况下可以找到最佳解?求解的效率如何。
3.1 状态空间表示知识一、状态空间表示知识要点1.状态状态(State)用于描述叙述性知识的一组变量或数组,也可以说成是描述问题求解过程中任意时刻的数据结构。
通常表示成:Q={q1,q2,……,qn}当给每一个分量以确定的值时,就得到一个具体的状态,每一个状态都是一个结点(节点)。
实际上任何一种类型的数据结构都可以用来描述状态,只要它有利于问题求解,就可以选用。
2.操作(规则或算符)操作(Operator)是把问题从一种状态变成为另一种状态的手段。
当对一个问题状态使用某个可用操作时,它将引起该状态中某一些分量发生变化,从而使问题由一个具体状态变成另一个具体状态。
操作可以是一个机械步骤、一个运算、一条规则或一个过程。
操作可理解为状态集合上的一个函数,它描述了状态之间的关系。
通常可表示为:F={ f1 , f2,……… fm}3.状态空间状态空间(State Space)是由问题的全部及一切可用算符(操作)所构成的集合称为问题的状态空间。
用三元组表示为:({Qs},{F},{Qg})Qs:初始状态,Qg:目标状态,F:操作(或规则)。
生物信息学习题

第六章 分子系统发生分析(问题与练习)
1、构建系统发生树,应使用
A、BLAST
B、FASTA
C、UPGMA
D、Entrez
2、构建系统树的主要方法有
、
、
等。
3、根据生物分子数据进行系统发生分析有哪些优点?
4、在 5 个分类单元所形成的所有可能的有根系统发生树中,随机抽取一棵树是反映真实关
系的树的可能性是多少?从这些分类单元所有可能的无根系统发生树中,随机选择一棵
库
8、TreeBASE 系统主要用于
A、发现新基因 B、系统生物学研究 C、类群间系统发育关系研究 D、序列比对
二、 问答题
1、 为什么说 SWISS-PROT 是最重要的蛋白质一级数据库?
2、 构建蛋白质二级数据库的基本原则是什么?
3、 构建蛋白质二级数据库的主要方法有哪些?
4、 叙述 SCOP 数据库对蛋白质分类的主要依据
第八章 后基因组时代的生物信息学(问题与练习)
1、 比较生物还原论与生物综合论的异同 2、 简述“后基因组生物信息学”的基本研究思路 3、 后基因组生物信息学的主要挑战是什么? 4、 功能基因组系统学的基本特征是什么? 5、 说明后基因组生物信息学对信息流动的最新理解 6、 列举几种预测蛋白质-蛋白质相互作用的理论方法 7、 解释从基因表达水平关联预测蛋白质-蛋白质相互作用的理论方法 8、 解释基因保守近邻法预测蛋白质-蛋白质相互作用的理论方法 9、 解释基因融合法预测蛋白质-蛋白质相互作用的理论方法 10、解释种系轮廓发生法预测蛋白质-蛋白质相互作用的理论方法
1、蛋白质得分矩阵类型有 、
、、
和
等。
2、对位排列主要有局部比对和 三、运算题 1、画出下面两条序列的简单点阵图。将第一条序列放在 x 坐标轴上,将第二条序列放在 y
AI_3 搜索技术

3.1 搜索的概念及种类
3.1.2 搜索的种类 搜索分为盲目搜索 启发式搜索。 盲目搜索和 搜索分为盲目搜索和启发式搜索。 盲目搜索又叫做无信息搜索 又叫做无信息搜索, 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。 解比较简单的问题。我们将学习的宽度优先搜索和 深度优先搜索,属于盲目搜索方法。 深度优先搜索,属于盲目搜索方法。 把利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索。 把利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索。 启发式搜索 这种搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特 性的,与具体问题求解过程有关的, 性的,与具体问题求解过程有关的,并可指导搜索 过程朝着最有希望方向前进的控制信息, 过程朝着最有希望方向前进的控制信息,把此种信 息叫做启发信息 启发信息。 息叫做启发信息。
第三章 搜索技术
上一章我们学习了知识的表示, 上一章我们学习了知识的表示,接下来要研究 的是实现问题求解的过程,采用的基本方法包括搜 的是实现问题求解的过程,采用的基本方法包括搜 推理。 索和推理。 本章介绍搜索技术 搜索技术, 本章介绍搜索技术,将讨论问题求解的搜索 原理及常用的搜索技术。 原理及常用的搜索技术。
3.2 盲目搜索策略
扩展节点n 同时生成不是n (6) 扩展节点n,同时生成不是n的祖先的那些后继节点的集合 的这些成员作为n的后继节点添入图G M。把M的这些成员作为n的后继节点添入图G中。 对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED OPEN表上或 (7) 对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED 表上出现过的)M成员设置一个通向n的指针。 )M成员设置一个通向 表上出现过的)M成员设置一个通向n的指针。把M的这些成 员加进OPEN OPEN表 对已经在OPEN CLOSED表上的每一个 OPEN或 表上的每一个M 员加进OPEN表。对已经在OPEN或CLOSED表上的每一个M 成员,确定是否需要更改通到n的指针方向。 成员,确定是否需要更改通到n的指针方向。对已在 CLOSED表上的每个 成员,确定是否需要更改图G 表上的每个M CLOSED表上的每个M成员,确定是否需要更改图G中通向 它的每个后裔节点的指针方向。 它的每个后裔节点的指针方向。 按某一任意方式或按某个探试值,重排OPEN OPEN表 (8) 按某一任意方式或按某个探试值,重排OPEN表。 LOOP。 (9) GO LOOP。
人工智能_(马少平_朱小燕_著)_清华大学出版社_课后答案_-_完整版(习题部分+答案部分)

人工智能(马少平朱小燕著) 清华大学出版社课后答案习题部分第一章课后习题1、对N=5、k≤3时,求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述(给出综合数据库、规则集合的形式化描述,给出初始状态和目标条件的描述),并画出状态空间图。
2、对量水问题给出产生式系统描述,并画出状态空间图。
有两个无刻度标志的水壶,分别可装5升和2升的水。
设另有一水缸,可用来向水壶灌水或倒出水,两个水壶之间,水也可以相互倾灌。
已知5升壶为满壶,2升壶为空壶,问如何通过倒水或灌水操作,使能在2升的壶中量出一升的水来。
3、对梵塔问题给出产生式系统描述,并讨论N为任意时状态空间的规模。
相传古代某处一庙宇中,有三根立柱,柱子上可套放直径不等的N个圆盘,开始时所有圆盘都放在第一根柱子上,且小盘处在大盘之上,即从下向上直径是递减的。
和尚们的任务是把所有圆盘一次一个地搬到另一个柱子上去(不许暂搁地上等),且小盘只许在大盘之上。
问和尚们如何搬法最后能完成将所有的盘子都移到第三根柱子上(其余两根柱子,有一根可作过渡盘子使用)。
求N=2时,求解该问题的产生式系统描述,给出其状态空间图。
讨论N为任意时,状态空间的规模。
4、对猴子摘香蕉问题,给出产生式系统描述。
一个房间里,天花板上挂有一串香蕉,有一只猴子可在房间里任意活动(到处走动,推移箱子,攀登箱子等)。
设房间里还有一只可被猴子移动的箱子,且猴子登上箱子时才能摘到香蕉,问猴子在某一状态下(设猴子位置为a,箱子位置为b,香蕉位置为c),如何行动可摘取到香蕉。
5、对三枚钱币问题给出产生式系统描述及状态空间图。
设有三枚钱币,其排列处在"正、正、反"状态,现允许每次可翻动其中任意一个钱币,问只许操作三次的情况下,如何翻动钱币使其变成"正、正、正"或"反、反、反"状态。
6、说明怎样才能用一个产生式系统把十进制数转换为二进制数,并通过转换141.125这个数为二进制数,阐明其运行过程。
人工智能本科习题

图8.22机械手堆积木规划问题
8-8指出你的过程结构空间求得的图8.23问题的路径,并叙述如何把你在上题中所得结论推广至包括旋转情况。
图8.23一个寻找路径问题
第一章绪论
1-1.什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。
1-2.在人工智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作用?
1-3.为什么能够用机器(计算机)模仿人的智能?
1-4.现在人工智能有哪些学派?它们的认知观是什么?
1-5.你认为应从哪些层次对认知行为进行研究?
1-6.人工智能的主要研究和应用领域是什么?其中,哪些是新的研究热点?
3-16下列语句是一些几何定理,把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则:
(1)两个全等三角形的各对应角相等。
(2)两个全等三角形的各对应边相等。
(3)各对应边相等的三角形是全等三角形。
(4)等腰三角形的两底角相等。
第四章计算智能(1):神经计算模糊计算
4-1计算智能的含义是什么?它涉及哪些研究分支?
5-2试述遗传算法的基本原理,并说明遗传算法的求解步骤。
5-3如何利用遗传算法求解问题,试举例说明求解过程。
5-4用遗传算法求的最大值
5-5进化策略是如何描述的?
5-6简述进化编程的机理和基本过程,并以四状态机为例说明进化编程的表示。
5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何?有何区别?
5-8人工生命是否从1987年开始研究?为什么?
2-10试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。
第三章搜索推理技术
3-1什么是图搜索过程?其中,重排OPEN表意味着什么,重排的原则是什么?
3-2试举例比较各种搜索方法的效率。
第三章练习题

第三章练习题1. 根据图1,单独执行以下操作,正确的是()A) 将A文件夹拖到B文件夹中B) 将cc.doc文件拖到dd.doc文件中C) 将cc.doc文件与A文件夹拖到dd.doc文件中D) 将A文件夹拖到cc.doc文件中图12. 图1中,H盘根文件夹下有()A) 5个文件B) 3个文件夹C) 2个文件D) 3个文件2个文件夹3.根据图1,将cc.doc文件与dd.doc文件同时拖到A文件夹中,再将A文件夹拖到B文件夹中,dd.doc所在的文件夹是()A) A B) B C) H:\A D) H:\B4. 执行第3题后, CC.doc存放的文件路径是()A) H:/B/A B) H:/A/BC) H:/A D) H:\B\A5. 根据图2, 作业.doc文件的路径是()A) H:/A/C/B/作业B) A\B\C\作业C) H:\A\C\B\作业D) H:\A\C\B图26. 如图2,作业.doc所在的文件夹是()A) 我的文档B) H:\ C) 作业D) 全错7. 设置如图3,搜索框里输入“A?.DOC”,搜索的结果是()A) AB.doc文件与ABC.DOC文件B) A ?.DOC 文件C)AB.doc文件与AB.PPT文件D) A B.DOC文件图38. Windows是一个()操作系统A) 单用户单任务B) 单用户多任务C) 多用户多任务D) 多用户单任务9. 双击一个文档文件图标的功能是()A) 打开该文档文件B) 运行创建该文档文件的应用程序C) 运行创建该文档文件的应用程序并打开该文档文件D) 以上均错10. 指向某图标右单击的功能是()A) 弹出一个菜单项B) 弹出一个菜单C) 选中该图标D) 弹出一个与该对象相关的快捷菜单11. 将当前(活动)窗口作为图像送剪贴板的按键是()A) Ctrl+shift B) Alt+PrintScreenC) PrintScreen D) Ctrl+SpaceE) Ctrl+Esc F) Ctrl+Alt+Del12. 程序文件的扩展名是()A) .exe B) .doc C) .txt D) .ppt13. 指向某文件夹右单击,在弹出的快捷菜单中选择( )命令可以设置文件夹的隐藏属性。
人工智能导论-各章习题答案

习题
答案:神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接和传递信息的网络模型。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成,每一层都包含多个神经元,通过不同层之间的连接和权重,实现信息的传递和处理。
习题
答案:深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,通过多层次的网络结构和大量的数据进行训练,从而实现高效的模式识别和特征提取。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了许多重要的成果。
第二章习题答案
习题
答案:符号推理是一种基于逻辑和推理规则的方法,通过对符号和符号之间的关系进行操作和推理,从而实现问题的求解。符号推理通常涉及到语义、句法和语法的处理,需要对问题进行符号化表示。
习题
答案:决策树是一种常用的机器学习算法,用于解决分类问题。它基于树形结构,通过一系列的判断节点将数据进行分类。决策树的构建过程是一个递归的过程,每次选择一个最优的判断节点,并将数据分割为不同的子集,直到达到终止条件。
习题
答案:人工智能的应用非常广泛,涉及到各个领域。例如,在医疗领域,人工智能可以用于辅助医生进行诊断和治疗决策;在金融领域,人工智能可以用于风险评估和投资建议;在交通领域,人工智能可以用于智能交通管理和无人驾驶等。
习题
答案:人工智能的发展面临着一些挑战和问题。首先,人工智能的算法和模型需要不断优化和改进,以提高其性能和准确度。其次,人工智能系统需要大量的数据进行训练,但数据的获取和处理也面临一些困难。另外,还需要解决人工智能系统的安全和隐私问题,以保护用户的信息和权益。
以上是《人工智Байду номын сангаас导论》各章习题的答案。希望对学习人工智能的同学们有所帮助!
参考资料
1.Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
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t1
t2
(2)与/或树的深度优先搜索 先扩展节点A, 得到节点B和C,再扩展节点C, 得节点D和t5,t5 为可解节点,再扩展节D,得节点t3、t4,因为t3、t4为可解 节点,故节点D可解,因为节点D和t5可解,故节点C可解, 从而可节点A可解。 所以求得解树为:
A C D t5
t3
t4
A
OPEN 节 点 A B C I E D I C C E G 父 节 A B B A C E A 深 度 0 1 2 2 1 2 3 1
CLOSED
节 点 A B I C E G 父 节 A B A C E 深 度 0 1 2 1 2 3
C
I E
G
G D F
F
深度优先
A B B D A
OPEN 节 点 A B C I E D I C C E G 父 节 A B B A C E G A 深 度 0 1 2 2 1 2 3 4 1
W可以移到B右边的三种情况:
E B W B W E
代价:2 代价:2
B E W
代价:3
B B W W E
f=1+3*4=13
f=0+3*4=12 f=1+3*4=13
B B W E W
f=2+3*4=14
B B E W W
f=2+3*3=11
B B E W W
B E W B W
f=3+3*3=12
迷宫问题: 分别用宽度优先、深度优先和有界深度 搜索算法求A——F的路径,列出搜索中OPEN、 CLOSED表的内容 。 A 要求:深度值相同时,按字母序扩展 有界深度dm=3
B C D E
I
G
F
宽度优先
A B C I E
OPEN A
CLOSED
B
D C D
节 点 A B
C D
父 节 A
A A
N
0 5
-3 3
3
6
-2 3 5
9
-3
1、已知下列事实: (1)超市(Supermarket)卖(Sail)的商品(Goods)便宜(Cheap)。 (2)王(Wang)买(Buy)需要的(Want)便宜商品。 (3)自行车(Bicycle)是商品且超市卖自行车。 (4)王需要自行车。 (5)赵(Zhao)跟随王买同样的商品。 请应用归结反演证明方法回答以下问题: (1)王买自行车吗? (2)赵买什么商品?
3.设有如图所示与或树,分 别用和代价法、最大代 价法求解树的代价。
B 7
5 2 2
6 E 3
t2 2 t3
C
1 t4
D
t1
若按和代价法,则该解树的代价为: h(A)=2+3+2+5+2+1+6=21 若按最大代价法,则该解树的代价为: h(A)=max{h(B)+5, h(C)+6} = max{(h(E)+2)+5, h(C)+6} = max{(max(2, 3)+2)+5, max(2, 1)+6} =max{(5+5, 2+6)}=10
3、某公司招聘工作人员,A,B,C三人应试。面试后,公司表示如下意见: (1)三人中至少录用一人; (2)如果录用A而不录用B,则一定录用C; (3)如果录用B,则一定录用C; 求证:公司一定录用C。 定义谓词:accept (x):录用x 表示已知事实: (1)三人中至少录用一人; accept (A) accept (B) accept (C) (2)如果录用A而不录用B,则一定录用C; accept (A) accept (B) →accept (C) (3)如果录用B,则一定录用C; accept (B) →accept (C) 结论Q:accept (C)
设有如图博弈树,其中最下面的数字是假设的估值,(1) 计算各节点的倒推值; (2)利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝 β≤ 0 α≥ 0 0 G H 0 C D α≥ 0 A0 3 α≥ 3 J 4 S0 4
β≤ 4 α≥E 4
B 6 α≥ 6 F
β剪枝
4
-3 I 3 β≤ -3
α剪枝
β剪枝
6 -3 K L M 4 β≤ -3 α剪枝 4 -3 0 6 8
OPEN 父 节 深 度 0
CLOSED 节 点 A B 父 节 A 深 度 0 1
B
C
A
A
1
1
D
A
1
G
F
深度优先
A A 节 点 A
OPEN 父 节 深 度 0
CLOSED 节 点 A B 父 节 A 深 度 0 1
B
C I E
B
D C D
B
I
A
B
1
2
I C
B A
2 1
I
E
C
C D
B
A A
2
1 1
G
F
深度优先
A B B D A
OPEN 节 点 A B C I E D I C C E G 父 节 A B B A C A 深 度 0 1 2 2 1 2 1
CLOSED
节 点 A B I C E 父 节 A B A C 深 度 0 1 2 1 2
C
I E
G
D
F
深度优先
A B B D A
深 度 0 1
1 1
节 点
A B C D I E G F
父 节
A A A B C D G
深 度
0 1 1 1 2 2 2 3
I
E
I
C E
B
B C D E G
2
2 2 2 3 3
G
G 在OPEN表中调整C的父指针 在OPEN表中调整G的父指针
G G F
F
F
解为:A-D-G-F
深度优先
A B C I E I B D C D A 节 点 A
E B W B W
f=4+3*2=10
W B E B W
f=5+3*1=8
W B W B E
f=6+3*1=9
W B W E B
f=7+0=7
W E W B B
A
2.设有如图所示与或树,请 分别用与或树的广度优 先和深度优先搜索求出 解树。
B D t1 t2
C
t5
t3
t4
解:(1)与/或树的广度优先搜索 先扩展节点A,得到节点B和C,再扩展节点B,得节点t1、 t2,因为t1、t2为可解节点,故节点B可解,从而可节点 A可解。 所以求得解树为:
定义谓词 Goods(x): x是商品 Cheap(x):x便宜 Sail(super,x):超市卖x Buy(x,y):x买y Want(x,y) :x需要y 用谓词写事实、规则 超市(Supermarket)卖(Sail)的商品(Goods)便宜(Cheap): (x)( Sail(super,x) Goods(x) Cheap(x)) 王(Wang)买(Buy)需要的(Want)便宜商品: (x)( Want(Wang,x) cheap(x) Buy(Wang,x)) 自行车(Bicycle)是商品且超市卖自行车: Goods(bike)Sail(super,bike) 王需要自行车: Want(Wang,bike) 赵(Zhao)跟随王买同样的商品: (x)( Goods(x) Buy(Wang,x) Buy(Zhao,x)) Q1:Buy(Wang,bike) ~Q1:~Buy(Wang,bike) Q2:Buy(Zhao,a) 构造其重言式:Q2∨~Q2: Buy(Zhao,a) ∨~Buy(Zhao,a)
CLOSED
节 点 A B I C E G F 父 节 A B A C E G 深 度 0 1 2 1 2 3 4
C
I E
G
G F F D
解为:A-C-E-G-F
F
有界深度优先
A B C I E I B D
OPEN A
CLOSED
节 点 A
C D
父 节 A
B B A C E A D G
深 度 0 1
2、已知下列事实: 凡是容易的课程小李(Li)都喜欢; C班的课程都是容易的; ds是C班的一门课程。 证明:小李喜欢ds这门课程。
首先定义谓词: Easy(x) 表示x是容易的; Like(x,y) 表示x喜欢y; C(x) 表示x是C班的一门课程; 用定义的谓词将已知事实和结论表示为谓词形式: (x)(Easy(x)→Like(Li,x)); (x)(C(x)→Easy(x)); C(ds); Q:Like(Li,ds)
2 2 1 2 3 1 2 3
节 点
A
父 节
深 度
0
B
I
B I
C E G D
A B
A C E A
1 2
1 2 3 1
E
C C
G
E G D F
G D F G
2 3
F 在CLOSED表中调整G的父指针
G F
解为:A-D-G-F
设有如下结构的移动将牌游戏:
B B W W E
其中,B表示黑色将牌,W表是白色将牌,E表示空格。游戏的 规定走法是: (1) 任意一个将牌可移入相邻的空格,规定其代价为1; (2) 任何一个将牌可相隔1个其它的将牌跳入空格,其代价为 跳过将牌的数目加1。 游戏要达到的目标是把所有W都移到B的左边。对这个问题, 请定义一个启发函数h(n),并给出用这个启发函数产生的搜索 树。 解:启发函数h(n)=每个w左边B的个数,f(n)=d(n)+3*h(n)