第二章 知识的产生式系统表示法

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人工智能之产生式系统

人工智能之产生式系统

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一、不可撤回的控制策略(瞎子爬山法)
➢基本思想 采用不可撤回控制方式的解题过程类似于盲
人爬山过程,是利用关于每一个状态的局部知识 构造全局性解的过程。在盲人爬山过程中,无论 爬到哪一点,他总沿着坡度最陡的方向向上爬, 这是局部性的知识,尽管他事先对爬山路线并不 了解,但只要按照这个原则向上爬,就一定能爬 到某一山顶,于是确定了一条从山脚到山顶的爬 山 4/11/2020 路线,也可以说构造出一个具有某种意义下全12 局性的解。
产生式系统的特点
一、模块性强。综合数据库、规则集和控制 系统相
对独立,程序的修改更加容易。
二、各产生式规则相互独立,不能互相调用, 增加
一些或删去一些产生式规则都十分方便。
三、产生式规则的形式与人们推理所用的逻
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辑形式
2.2 控制策略
产生式系统的控制策略分为两类: ➢ 不可撤回的控制策略 ➢ 试探性控制策略:回溯方式和图搜索方式
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回溯方法特点
1.只存储初始节点到当前节点的路径,占用空间较小。
2. 总的时间复杂性无法定论:
➢ 最好情况复杂性很低:当控制系统掌握较多的有关解的 知识时,则回溯次数大为减少,效率高。
➢ 最坏情况复杂性很高:当控制系统一点也没掌握有关解 的知识时,则规则选取是任意的,回溯次数高,效率低。
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例:八数码难题 不可撤回式控制
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不可撤回控制策略的优点
1. 只记录当前一个节点,空间复杂性很低。 2. 若能找到解,则速度很快。

2. 产生式系统

2. 产生式系统

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ห้องสมุดไป่ตู้
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7 6 5
八数码难题的初始状态与目标状态
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四、产生式系统的工作方式
1.正向产生式系统(数据驱动控制) : 综合数据库:用状态描述 产生式规则:F规则--状态产生新状态
从初始状态出发,不断地应用F规则,直到产生 目标状态为止。
适用条件:初始节点数≤目标节点数
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八数码难题的产生式系统表示
综合数据库:以状态为节点的有向图。 状态描述: 3×3矩阵 产生式规则: IF<空格不在最左边>Then<左移空格>; IF<空格不在最上边>Then <上移空格> ; IF<空格不在最右边>Then <右移空格> ; IF<空格不在最下边>Then <下移空格> 。 控制系统: 选择规则:按左、上、右、下的顺序移动空格。 终止条件:匹配成功。 1/23/2019
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三、产生式系统的基本过程
Procedure PRODUCTION 1. DATA←初始状态描述 2. until DATA 满足终止条件,do: 3. begin 4. 在规则集合中,选出一条可用于DATA的规则R 5. DATA←把R应用于DATA所得的结果 6. End
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三、产生式系统的基本过程
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特点:效率高;复杂。
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2.3 特殊的产生式系统 一、可交换产生式系统 在某些产生式系统中。规则应用的次序对产 生的状态无影响,即从初始状态到目标状态不依 赖规则次序,因此可应用不可撤回式控制策略, 从而提高了产生式系统的效率,这类产生式系统 就是可交换的产生式系统。 例:基于归结方法的产生式系统

第02章知识表示方法

第02章知识表示方法

1. 状态空间法(11)
作业:用状态空间搜索法求解农夫、狼、 羊、菜问题。
A farmer with his goat, wolf and cabbage come to a river that they wish to cross. There is a boat, but it only has room for two, and the farmer is the only one that can row. If the goat and cabbage get in the boat at the same time, the cabbage gets eaten. Similarly, if the wolf and goat are together without the farmer, the goat is eaten. Devise a series of crossings of the river so that all concerned make it across safely.
概 述
知识的特性
1、相对正确性 2、不确定性 3、可表示性 4、可利用性
概 述
知识的分类
1、知识的作用范围:常识知识和领域知识 2、知识的作用及表示: 事实知识:有关领域内的概念、事实、 客观事物的属性、状态及其关系的描述。 规则知识:事物的行动、动作相联系的 因果关系知识。 3、知识的确定性:确定和不确定 4、思维和认识方法:逻辑和形象
2)综合数据库 又称为事实数据库,用于存放输入的事 实、中间的运行结果和最后结果的工作区。 当规则库中的某条产生式前提与综合数据 库的某些已知事实匹配时,该产生式就被 激活,推理出结论放入综合数据库中,作 为后面推理的已知事实。显然综合数据库 是动态变化的。

第二章 知识的表示

第二章 知识的表示

动物识别系统
规则1 规则2 规则3 3 规则4 如果 那么 如果 那么 如果 那么 如果 那么 该动物有毛发 它是哺乳动物 该动物能产乳 它是哺乳动物 该动物有羽毛 它是鸟类动物 该动物能飞行 它能生蛋 它是鸟类动物
规则5
如果 那么 如果
规则6
规则7
那么 如果 那么 如果
规则8
该动物是哺乳动物 它吃肉 它是食肉动物 该动物是哺乳动物 它长有爪子 它长有利齿 它眼睛前视 它是食肉动物 该动物是哺乳动物 它长有蹄 它是有蹄动物 该动物是哺乳动物 它反刍 那么 它是有蹄动物,并且是偶蹄动物
3. Set_Down(x) 条件:At(robot,x) ∧Table(x) ∧Holds(robot,box) 动作:删除 Holds(robot,box) 增加 On(box,x) ∧ Empty(robot)
注:在执行动作前先要检查条件是否满足
At(robot,c) Empty(robot) On(box,a) Table(a) Table(b) Goto(x,y)---c/x,a/y At(robot,a) Empty(robot) On(box,a) Table(a) Table(b) Pick_Up(x)---a/x
r1不匹配 r2匹配——该动物是哺乳动物,加入综合数 据库
该动物身上有深色斑点,有长勃子,有长腿, 产乳,有蹄,,加入综合数据库 该动物身上有深色斑点,有长勃子,有长腿, 产乳,有蹄,是哺乳动物,有蹄动物 r11匹配——该动物是长颈鹿
2.3 框架表示法
规则13
如果
规则14
那么 如果
规则15
那么 如果 那么
该动物是鸟类 它不会飞 它有长颈 它有长腿 它的颜色是黑色和白色相杂 它是鸵鸟 该动物是鸟类 它不能飞行 它能游水 它的颜色是黑色和白色 它是企鹅 该动物是鸟类 它善于飞行 它是海燕

人工智能导论 第2章 知识表示(导论) 1-37

人工智能导论 第2章 知识表示(导论) 1-37
“有一个人是所有雇员的经理。”
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2.2.3 谓词公式
3.谓词公式
定义2.2 可按下述规则得到谓词演算的谓词公式:
(1)单个谓词是谓词公式,称为原子谓词公式。 (2)若A是谓词公式,则﹁A也是谓词公式。 (3)若A,B都是谓词公式,则A∧B,A∨B,A→B,
A B也都是谓词公式。
(4)若A是谓词公式,则 ( x) A,( x)A也是谓词公式
词演算表达式的每个常量、变量、谓词和函数符号的 指派。
Friends (george, x) Friends (george, susie) T Friends (george, kate) F
对于每一个解释,谓词公式都可求出一个真值(T 或F)。
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2.2.4 谓词公式的性质
2.谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性
: 三元谓词 Works (Smith, IBM,
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engineer)
2.2.2 谓词
(2)个体是变元(变量):没有指定的一个或者一组个
体。
“x<5” :Less(x, 5)
3 个体是函数:一个个体到另一个个体的映射。 ▪ “小李的父亲是教师”:Teacher (father (Li) )
4 个体是谓词 ▪ “Smith作为一个工程师为IBM工作”:
知识表示是对知识的一种描述,或者说是一组约定,一 种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。
选择知识表示方法的原则:
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。
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第2章 知识表示
2.1 知识与知识表示的概念
✓ 2.2 一阶谓词逻辑表示法
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第二章 知识表示方法(1)

第二章 知识表示方法(1)

第二章知识表示方法人类的智能活动主要是获得并运用知识。

知识是智能的基础,为了使计算机具有智能,能模拟人类的智能行为,就必须使它具有知识。

但人类的知识需要用适当的模式表示出来,才能存储到计算机中并能够被运用第一节知识与知识表示的概念●什么是知识数据与信息➢数据和信息这两个概念是不可以分开的,它们是有关联的。

➢数据:用一组符号及其组合表示的信息称为数据,泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示。

例:27.6 53 ABCD 黎明➢数据和信息之间的关系⏹数据是信息的载体和表示,信息是数据在特定场合下的具体含义,即信息是数据的语义。

⏹如:6个人(6是个数据,人是一种信息) 6本书(6是个数据,书是一种信息)⏹对同一个数据,它在某一场合下可能表示这样一个信息,但在另一场合下却表示另一个信息。

知识➢知识:是把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。

⏹知识是人们在长期的生活及社会实践中、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验,人们把实践中获得的信息关联在一起,就获得了知识。

信息之间有多种关联形式,最常见的且便于计算机利用的一种表达形式为:”如果……,那么……” 或”如果……,则……”,它反映了信息间的某种因果关系。

例如把“大雁向南飞”与“冬天就要来临了”这两个信息关联在一起,就得到了如下一条知识:如果大雁向南飞,则冬天就要来临了。

➢不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。

例如,“雪是白色的”是一条知识,它反映了“雪”与“颜色”之间的一种关系。

又如“如果头痛且流涕,则有可能患了感冒”是一条知识,它反映了“头痛且流涕”与“可能患了感冒”之间的一种因果关系。

知识的特性1、相对正确性知识是否正确是有前提条件的如:1+1=2,但是它是在十进制前提下才是正确的2、不确定性⏹例如:甲有一头秀发,乙是两鬓如霜。

您认为甲一定是青年人,乙就是老年人吗?不能完全确定,因为相反的事例是很多的。

比如:当年的白毛女并不是老人,而现在的老人有一头黑发并不足奇。

第二章知识和知识表示

第二章知识和知识表示

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知识的表示(续)
• 几点注意 –同一个知识有多种表示方法,不同的方法其效果 不一样 • 不同领域的知识具有不同的特点 • 各种表示方法各有优缺点,适用的情况不同 • 选择知识表示方法,要因问题而异 –一般,在选用知识表示方法时,应从以下几个方 面考虑 • 1.充分表示领域知识 • 2.有利于知识的利用 • 3.便于知识的组织、维护与管理 13 • 4.便于理解和实现
各种不同的方式和次序组合起来表示知识
– 连接机制表示法:用神经网络技术表示知识的
一种方法,相对于符号表示法而言是一种隐式
表示法
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常用知识表示方法
–状态空间法
–脚本表示法
–过程表示法
–问题归约法
–谓词逻辑表示法 –产生式表示法 –框架表示法 –语义网络表示法
–Petri网表示法
–面向对象的表示法
–本体表示法
(122)(322)
(322)(333)
(111)(113)
(113)(123)
(123)(122)
(322)(321)
(321)(331)
(331)(333)
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问题归约的描述
• 问题归约方法应用算符把问题描述转化为子问题描述,可 以采用各种数据结构:表列、树、字符串、矢量、数组等; – 例如梵塔问题的表示:包含两个数列的表列: [(113),(333)] • 也可以用状态空间表示法的三元组(S,F,G)表示;其 子问题描述规定了最后解答路径将要通过的中间状态;
解答的任一旅程,必须是具有最短距离的旅程。
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B
A
E
D
(A)起始节点
推销员旅行问 题状态空间图
(ACDEBA)
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第2章知识表示方法

第2章知识表示方法
x,都有P(x)为真
命题( ∀ x)P(x)为假,当且仅当至少存在一个xi
∈D,使得P(xi)为假
∃ :存在量词,意思是“至少有一个”、“存在有”
命题∈D( ∃,x使)P得(x)P为(x真i)为,真当且仅当至少存在一个xi
命题( ∃x)P(x)为假,当且仅当对论域中的所有
x,都有P(x)为假
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27页
2.4.1 框架的构成
<框架名>
<槽名1>
<侧面11>
<值111>…<值11k1>
一般 结构
<侧面1n1> <值1n11>…<值1n1kn1>
<槽名2>
<侧面12>
<值121>…<值1211>
<侧面1n2> <值1n21>…<值1n21n2>

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2.4.1 框架的构成 表示对象间关系的常用槽名
缺省:教学 姓名: 性别:(男,女) 学历:(中专,大学)
•含有5个槽,槽名分别为:“类属”、“工作”、“性别”、“学历”和 “类别”。槽名后面是其槽值。 •槽值“<知识分子>”又是一个框架名。 •“范围”、“缺省”是槽“工作”的两个不同的侧面,其后是侧面值
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练习一下
例 描述“学生”的框架 框架名:<学生>
z P和Q都可以是一个或一组数学表达式或自然语言
z可表示精确的、不精确的,而谓词公式只能精确的
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2.3.2 产生式表示知识方法
确定性和不确定性规则知识的产生式表示
确定性规则知识: 前面产生式的基本形式表示即可
不确定性规则知识 用如下形式表示 P→Q (可信度)
或者 IF P THEN Q (可信度)
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第二章知识的产生式系统表示法【本章重点】知识及知识表示的概念;产生式表示法;产生式系统的问题求解过程。

【本章难点】产生式表示事实和规则的方法;产生式系统的问题求解过程知识表示的方法:产生式表示法一阶谓词逻辑表示法语义网络表示法框架表示法脚本表示法过程表示法面向对象表示法不确定性知识的表示方法2.1 知识与知识表示的概念一、知识(一)什么是知识知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验。

数据是指人们为了描述客观世界中的具体事物而引人的一些数字、字符、文字等符号或符号的组合。

信息是指用不同数据组成的一种结构。

数据和信息是两个密切相关的概念。

数据是信息的载体和表示,信息是数据在特定场合下的含义,或者说信息是数据的语义。

同样,同一条信息在不同场合又可用不向的数据来表示。

信息仅是对客观事物的一般性描述,它还不是知识。

只有经过对其进行挑选、加工、整理、和解释,形成对客观世界的规律性认识后才能称为知识。

知识最有代表性的三个定义:①知识是经过消减、塑造、解释、选择和转换的信息②知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。

③知识=事实十信念十启发式。

(二)知识的属性1、真假性与相对性真假性是指可以通过实践或推理来证明知识为真或为假。

相对性是指知识的真与假是相对于某些条件、环境及时间而言的,即知识一般不是无条件的真或无条件的假,而是相对于一定环境条件的。

2、不确定性知识的不完备性是指在解决问题时不具备解决该问题所需要的全部知识。

知识的不完备性又可能会导致知识的不确定性和模糊性。

知识的不确定性是指知识所具有的既不能完全被确定为真,又不能完全被确定为假的特性。

知识的模糊性是指知识的“边界”不明确的特性。

3、矛盾性和相容性矛盾性是指同一个知识集中的不同知识之间相互对立或不一致,即从这些知识出发,会推出不一致的结论。

相容性是指同一个知识集中的所有知识之间相互矛盾。

相容性也称为知识的一致性,即从这些知识出发不应该推出一个命题和该命题的否定都是真的,也就是说不能从中推出一对互相予盾的结论。

4、可表示性与可利用性可表示性是指知识可以用适当的形式表示出来。

可利用性是指知识可以被用来解决各种各样的问题。

(三)知识的分类(1) 按知识的性质知识可分为概念、命题、公理、定理、规则和方法等。

(2) 按知识的作用范围知识可分为常识性知识和领域性知识。

(3) 按知识的作用知识可分为事实性知识、过程性知识和控制性知识。

(4) 按知识的层次知识可分为表层知识和深层知识。

(5) 按知识的确定性知识可分为确定性知识和不确定性知识。

(6) 按知识的等级知识可分为零级知识、一级知识、二级知识等。

(7) 按知识的结构及表现形式知识可分为逻辑性知识和形象性知识。

二、知识的表示(一)什么是知识表示知识表示实际上就是对知识的—种描述,即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。

知识表示过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。

(二)知识表示的要求(1) 表示能力知识表示能力是指能否正确、有效地将问题求解所需要的各种知识表示出来。

知识表示能力包括以下三个方面:一是知识表示范围的广泛性;二是领域知识表示的高效性;三是对非确定性知识表示的支持程度。

(2) 可利用性知识的利用是指使用知识进行推理,以求得问题的解。

知识的可利用性包括对推理的适应性和对高效算法的支持性。

推理是指根据问题的已知事实,通过使用存储在计算机中的知识推出新的事实(或结论)或执行某个操作的过程。

(3) 可组织性与可维护性知识的组织是指把有关知识按照某种方式组成一种知识结构。

知识维护是指在保证知识的一致性与完整性的前提下对知识所进行的增加、删除、修改等操作。

(4) 可实现性可实现性是指知识表示要便于在计算机上实现,便于直接由计算机对其进行处理。

(5) 自然性与可理解性自然性是指知识表示形式要符合人们的日常习惯和思维方式。

(三)知识表示观点1、陈述性观点陈述性知识表示是指以陈述的方式把知识用一定的数据结构表示出来,即把知识看作一种特殊的数据结构、知识表示仅说明描述的对象是什么,不涉及如何运用知识的问题。

2、过程性观点过程性知识表示是指以程序(亦称为过程)的方式把知识表示出来,即把知识寓于程序之中,把知识表示和运用知识结合起来。

2.2 产生式知识表示和产生式系统“产生式”(production system)首先是由波斯特(Post)于1943年提出的产生式规则(production rule)而得名的。

60年代,成为专家系统的基本结构。

形式上很简单,但在一定意义上模仿了人类思考的过程。

一、产生式表示的基本方法及特性1. 事实的表示事实可看作是断言一个语言变量的值或断言多个语言变量之间关系的陈述句。

在产生式表示法中,事实通常是用三元组或四元组来表示的。

对确定性知识,一个事实可用一个三元组(对象,属性,值) 或(关系,对象1,对象2)来表示。

2. 规则的表示规则描述的是事物间的因果关系。

规则的产生式表示形式常称为产生式规则,简称产生式或规则。

其基本形式为:IF 条件THEN 结论例如:有规则IF(如果)动物有犬齿AND 有爪AND 眼盯前方THEN(那么)这种动物为食肉动物产生式与蕴含式的区别(1) 蕴含式只能表示确定性知识,其真值只能取真或假,而产生式不仅可以表示确定性知识,而且还可以表示不确定性知识。

(2) 在产生式表示中,决定一个产生式是否可用是通过检查已知事实是否与前提中所规定的条件相匹配来实现的,并且匹配可以是精确的,也可以是不精确的。

而谓词逻辑中的蕴含式,其匹配则要求一定是精确的。

也就是说,要满足相应的真值表。

二、产生式系统的组成产生式系统由三部分组成.即总数据库(或全局数据库)、产生式规则和控制策略。

1. 总数据库总数据库有时也称为上下文、当前数据库或暂时存储器。

总数据库是产生式规则的注意中心。

产生式规则的左边表示在启用这一规则之前总数据库内必须准备好的条件。

(二)控制策略1、控制策略的任务控制策略为一个推理机构,由一组程序组成,用来控制产生式系统的运行,决定问题求解过程的推理线路,实现对问题的求解。

其主要任务如下:①按一定策略从规则库中选择与总数据库中的已知事实相匹配的规则。

即把所选规则的前提与总数据库中的已知事实进行比较,若事实与所选规则前提一致,则匹配成功,该规则激活被使用;否则,匹配失败,该规则不可用于当前推理。

②当存在多条匹配成功的规则时,控制策略能够按照某种策略从中选出一条合适的规则去执行。

③如果要执行规则的右部不是问题的目标,且为一个或多个结论时,则把这些结论加入到总数据库中;当其为一个或多个操作时,执行这些操作。

④如果要执行规则的右部满足问题的结束条件,则停止推理。

⑤记住问题求解过程应用过的规则序列,以便求解结束时能够给出问题的解题路径。

2、控制策略的实施过程控制策略的作用是说明下一步应该选用什么规则,也就是说如何应用规则。

通常从选择规则到执行操作分三步:匹配、冲突解决和操作。

匹配在这一步,把当前数据库与规则的条件部分相匹配。

如果两者完全匹配,则把这条规则称为触发规则。

当按规则的操作部分去执行时,称这条规则为启用规则。

被触发的规则不一定总是启用规则,因为可能同时有几条规则的条件部分被满足,这就要在解决冲突步骤中来解决这个问题。

在复杂情况下,在数据库和规则的条件部分之间可能要进行近似匹配。

冲突解决当有一条以上规则的条件部分和当前数据库相匹配时,就需要决定首先使用哪些规则,这称为冲突解决。

例如,设在美式足球(即橄榄球)比赛中有以下两条规则:规则R1 IF fourth dawnShort yardageTHEN punt规则R2 IF fourth dawnShort yardagewithin 30 yards (from the goal line)THEN field goal操作操作就是执行规则的操作部分,经过操作后,当前数据库将被修改。

然后,有可能使用其它规则。

综合实例例: 渡 河 问 题N个传教士,N个野人,一条船,可同时乘坐K个人,要求在任何时候,在河的两岸,传教士人数不少于野人的人数(N=3,K=2)解:(1)综合数据库:用三元组表示, 即(ML, CL, BL), 其中0≤ML, CL≤3, BL∈{0, 1} ML:表示左岸传教士的人数CL:表示左岸野人的人数BL:表示船在左岸总状态数为4×4×2=32列出16个非法状态:此时问题述简化为N=3的M-C问题, 状态空间的总状态数为4×4×2=32, 根据约束条件的要求, 可以看出只有20个合法状态。

再进一步分析后, 又发现有4个合法状态实际上是不可能达到的。

因此实际的问题空间仅由16个状态构成。

下表列出分析的结果: (ML, CL, BL) (ML, CL, BL)(0 0 1)达不到(0 0 0)(0 1 1) (0 1 0)(0 2 1) (0 2 0)(0 3 1) (0 3 0)达不到(1 0 1)不合法(1 0 0)不合法(1 1 1) (1 1 0)(1 2 1)不合法(1 2 0)不合法(1 3 1)不合法(1 3 0)不合法(2 0 1)不合法(2 0 0)不合法(2 1 1)不合法(2 1 0)不合法(2 2 1) (2 2 0)(2 3 1)不合法(2 3 0)不合法(3 0 1)达不到(3 0 0)(3 1 1) (3 1 0)(3 2 1) (3 2 0)(3 3 1) (3 3 0)达不到(2)规则集合: 由摆渡操作组成。

该问题主要有两种操作: pmc操作(规定为从左岸划向右岸)和qmc操作(从右岸划向左岸)。

每次摆渡操作, 船上人数有五种组合, 因而组成有10条规则的集合。

下面定义的规则前5条为pmc操作(从左岸划向右岸), 后5条为qmc操作(从右岸划向左岸)。

if (ML, CL, BL=1) then (ML-1, CL, BL-1); (p10操作)if (ML, CL, BL=1) then (ML, CL-1, BL-1); (p01操作)if (ML, CL, BL=1) then (ML-1, CL-1, BL-1); (p11操作)if (ML, CL, BL=1) then (ML-2, CL, BL-1); (p20操作)if (ML, CL, BL=1) then (ML, CL-2, BL-1); (p02操作)if (ML, CL, BL=0) then (ML+1, CL, BL+1); (q10操作)if (ML, CL, BL=0) then (ML, CL+1, BL+1); (q01操作)if (ML, CL, BL=0) then (ML+1, CL+1, BL+1); (q11操作)if (ML, CL, BL=0) then (ML+2, CL, BL+1); (q20操作)if (ML, CL, BL=0) then (ML, CL+2, BL+1); (q02操作)(3)初始和目标状态: 即(3, 3, 1)和(0, 0, 0)。

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