人工智能导论课参考答案第2章
人工智能导论-第2章 逻辑推理4 - 因果推理

法回到该节点。有向无环图刻画了图中所有节点之间的依赖关系。
DAG 可用于描述数据的生成机制。
这样描述变量联合分布或者数据生成机制的模型,被称为 “贝叶斯网络”。
结构因果模型定义
定义 2.15
结构因果模型:结构因果模型由两组变量集合和以及一组函数组成。其中,是根据
<
′ +′
,
′ +′
>
+′
。
+ ′
辛普森悖论表明,在某些情况下,忽略潜在的“第三个变量”(本例中性别就是用药与否
和恢复率之外的第三个变量),可能会改变已有的结论,而我们常常却一无所知。
从观测结果中寻找引发结果的原因、考虑数据生成的过程,由果溯因,就是因果推理
因果推理(Causal Inference): Simpson’s Paradox (辛普森悖论)
女生
六个最大的院系中,4个院系女生录取率大于男生。
如果按照这样的分类,女生实际上比男生的录取率还高一点点。
女生更愿意申请那些竞争压力很大的院系(比如英语系),
但是男生却更愿意申请那些相对容易进的院系(比如工程学系)。
Peter J. Bickel, Eugene A. Hammel,O’Connell, J. W, Sex bias in graduate admissions: Data from
87
263
87
69
93
73
表2.4.2 以性别分组后的某组病人在
是否尝试新药以后的恢复情况
表2.4.1列出了某组病人在是否尝试新药以后的恢复情况:不用药病人的恢复率高于用药病人的恢
《人工智能》--课后习题答案

《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答:人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言,即用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能,实现智能行为和“机器思维”,解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答:“智能"一词源于拉丁“Legere”,意思是收集、汇集,智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的,根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力,而不是指技能本身。
1。
3答:专家系统是一个智能的计算机程序,他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统.1。
4答:自然语言处理—语言翻译系统,金山词霸系列机器人-足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2。
1解答:(1)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,状态空间是一个四元组(S,O,S0,G):S-状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态,也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态:O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1,…,Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)(2)谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展,它将原子命题分解成客体和谓词两个部分.与命题逻辑中命题公式相对应,谓词逻辑中也有谓词(命题函数)公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念.一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
(3)语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法.即用一个有向图表示概念和概念之间的关系,其中节点代表概念,节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。
人工智能导论第二章搜索与问16

2.2.2 与或图表示法
基于与或图表示的问题求解算法
Step1: 确定单个问题描述形式,可采用状态空 间表示法。
Step2:从原始问题开始,逐步进行分解和变换, 直到本原问题,然后将全部分解和变换过程表示 为与或图。
Step3:从端顶点开始,逐步向上回溯,标注各 顶点为可解或不可解顶点,直到标注原始顶点为 可解顶点或不可解顶点为止
2.3 搜索策略
通常搜索策略的主要任务是确定如何选取规则的 方式。有两种基本方式:
状态空间将问题求解所涉及的每个可能的步骤表 示成一个状态,全部状态以及状态之间的所有转 换构成一个以图的形式表示的状态空间。问题的 求解过程是在状态空间中搜索一条最优的或可行 的从初始状态到目标状态的路径的过程。
与或图表示法的基础是问题归约,通过一系列分 解或变换,将复杂问题逐步转化为比较简单的问 题,直至可以直接求解的本原问题。与或图的求 解过程是在与或图中搜索一个将原始问题变换为 简单问题在变换为本原问题的、最优的或可行的 归约步骤的过程。
2)为了移盘片C,必须先把盘片A及B移到2号柱上。 3)当把盘片C移到3号盘上后,就可把A、B从2号柱移到3
号柱上,以完成问题的求解。
把原问题分解为三个子问题:
1)把盘片A及B移到2号柱的双盘片问题。 2)把盘片C移到3号柱的单盘片问题。 3)把盘片A及B移到3号柱的双盘片问题。 其中,子问题1)与子问题3)又分别可分解为三个子问题
例:三阶Hanoi Tower (梵塔)问题
设有A、B、C三个盘片以及三根柱子,三 个盘片按从小到大的顺序穿在1号柱上,要 求把它们全部移到3号柱上,而且每次只能 移动一个盘片,任何时刻都不能把大的盘 片压在小的盘片上面,如图所示。
例:三阶Hanoi Tower (梵塔)问题
《人工智能》课后答案

《人工智能》课后答案第一章课后习题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。
人工智能导论 第2章 知识表示(导论) 38-64

2.4.2 用框架表示知识的例子
例2 教师框架
当把具体的信息填入槽或侧面后,就得到了相应框架的 一个事例框架。
框架名:〈教师-1〉 姓名:夏冰 年龄:36 性别:女 职称:副教授 部门:计算机系软件教研室 住址:〈adr-1〉 工资:〈sal-1〉 开始工作时间:1988,9 截止时间:1996,7
✓ 2.4 框架表示法
55
2.4 框架表示法
1975年,美国明斯基提出了框架理论:人们对现实 世界中各种事物的认识都是以一种类似于框架的结 构存储在记忆中的。 框架表示法:一种结构化的知识表示方法,已在多 种系统中得到应用。
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2.4.1 框架的一般结构
框架(frame):一种描述所论对象(一个事物、事 件或概念)属性的数据结构。 一个框架由若干个被称为“槽”(slot)的结构组成, 每一个槽又可根据实际情况划分为若干个“侧面” (faced)。 一个槽用于描述所论对象某一方面的属性。 一个侧面用于描述相应属性的一个方面。 槽和侧面所具有的属性值分别被称为槽值和侧面值。
2.4.2 用框架表示知识的例子
例1 教师框架
框架名:〈教师〉 姓名:单位(姓、名) 年龄:单位(岁) 性别:范围(男、女) 缺省:男 职称:范围(教授,副教授,讲师,助教) 缺省:讲师 部门:单位(系,教研室) 住址:〈住址框架〉 工资:〈工资框架〉 开始工作时间:单位(年、月) 截止时间:单位(年、月) 缺省:现在
THEN 该动物是食肉动物 r7: IF 该动物是哺乳动物 AND 有蹄
THEN 该动物是有蹄类动物 r 8: IF 该动物是哺乳动物 AND 是反刍动物THEN 该动物是有Fra bibliotek类动物49
2.3.3 产Th式系统的例子——动物识别系统
人工智能导论知到章节答案智慧树2023年东北石油大学

人工智能导论知到章节测试答案智慧树2023年最新东北石油大学第一章测试1.人工智能的目的是让机器能够,以实现某些人类脑力劳动的机械化( )。
参考答案:模拟、延伸和扩展人的智能2.盲人看不到一切物体,他们可以通过辨别人的声音识别人,这是智能的()方面。
参考答案:感知能力3.人工智能是一门综合性的交叉学科,涉及哪些学科( )。
参考答案:神经心理学;计算机科学;控制论;脑科学4.人工智能的主流学派包括( )。
参考答案:行为主义;符号主义;连接主义5.图灵测试是判断机器是否具有人工智能的方法,是人工智能最标准的定义。
( )参考答案:错第二章测试1.“王宏是一名学生”可以用谓词表示为STUDENT(Wang Hong),其中,Wang Hong是()。
参考答案:个体词2.产生式系统的核心是()。
参考答案:推理机3.知识的不确定性来源于()。
参考答案:不完全性引起的不确定性;模糊性引起的不确定性;随机性引起的不确定性;经验引起的不确定性4.产生式表示法可以表示不确定性知识。
()对5.框架表示法不便于表示过程性知识。
()参考答案:对第三章测试1.从初始证据出发,按某种策略不断运用知识库中的已知知识,逐步推出结论的过程称为推理。
()参考答案:对2.任何文字的析取式称为子句。
()参考答案:对3.谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足。
()参考答案:对4.对于一阶谓词逻辑,若子句集是不可满足的,则必存在一个从该子句集到空子句的归结演绎。
()对5.对于一阶谓词逻辑,如果没有归结出空子句,则说明原谓词公式是不可满足的。
()参考答案:错第四章测试1.如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中,()必然可以得到该最优解。
参考答案:启发式搜索2.如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中,()可以认为是“智能程度相对比较高”的算法。
参考答案:启发式搜索3.在启发式图搜索策略中,下面描述正确的是()。
参考答案:closed表用于存放已扩展过的节点。
人工智能导论-第二章对抗搜索

上限置信区间算法在MCTS中应用
上限置信区间(UCB)算法
UCB算法是一种多臂赌博机问题的解决方法,用于在探索和利用之间找到平衡。 在MCTS中,UCB算法被用于指导节点的选择过程。
应用方式
在MCTS的选择阶段,使用UCB算法计算每个子节点的得分,并选择得分最高 的子节点进行扩展和模拟。通过不断调整UCB公式中的参数,可以控制探索和 利用的权衡程度。
优化策略
为了进一步提高Alpha-Beta剪枝算法的效率,可以采用 一些优化策略,如启发式排序、迭代深化搜索等。其中 ,启发式排序是一种基于评估函数的节点排序方法,将 更有可能导致最优解的节点排在前面,从而提前找到最 优解并终止搜索;迭代深化搜索则是一种逐步增加搜索 深度的搜索方法,可以在有限的搜索深度内找到较好的 解。
常见剪枝技术
常见的剪枝技术包括深度优先剪枝、广度优先剪枝、启发式剪枝等。其中,启发 式剪枝是一种基于评估函数的剪枝方法,通过计算每个节点的评估值,提前排除 一些评估值较差的节点,从而减少搜索空间。
Alpha-Beta剪枝算法优化策略
Alpha-Beta剪枝原理
Alpha-Beta剪枝算法是一种基于极大极小值搜索的优化算 法,通过引入两个参数alpha和beta来限制搜索范围,从 而减少搜索空间。在搜索过程中ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ如果发现当前节点的值 已经小于或等于alpha(对于极大值节点)或大于或等于 beta(对于极小值节点),则可以提前终止对该节点的搜 索。
非零和博弈是指博弈中各方的收益和损失总和不为零的情况 。这种博弈更为普遍,因为现实生活中的许多情况都是非零 和的。非零和博弈算法需要考虑到博弈各方的可能合作,以 及利益分配的问题。
完全信息与非完全信息博弈算法
人工智能导论-第2章知识表示和知识图谱

产生式表示法又称为产生式规则(Production Rule)表示法。美国数学家波斯特(E.POST)在1934年首先提出“产生式”,它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型,模型中的每条规则称为产生式。
框架表示法:
以一个通用的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架(frame),框架提供了一个结构,一种组织。
(三)任务实施
1、对于犯罪行为的新闻报道中都会提到犯罪意图、犯罪结果、证人指控等信息,这些信息可以用一个犯罪框架来表示。
2、试着构造一个描述学校图书馆的框架。
3、用产生式表示:如果一个人出现腹痛、腹泻及呕吐的症状,那么得肠胃炎的可能性有8成。
4、知识图谱在搜索引擎中的应用
(四)归纳总结
通过案例阅读,了解知识图谱的相关概念,知道知识图谱的简单应用。
信息技术飞速发展,不断推动着互联网技术的变革,互联网的核心性技术Web经历了网页链接到数据链接的变革后,正逐渐向大规模的语义网络演变。语义网络将知识采用网络的形式表示,它将经过加工和推理的知识以图形的方式提供给用户,而实现智能化语义检索的基础和桥梁就是知识图谱。
二、教学目标
知识目标
能力目标
1、了解知识、知识表示、知识图谱的概念
(三)任务实施
试着为自己绘制一个社交网络的知识图谱。
(四)归纳总结
通过本节课的学习,了解知识图谱的表示方法。
五、六节归纳
知识图谱的应用:
(1)智能问答
(2)智能推荐
(3)金融领域
知识图谱的总结与展望:
虽然现在知识图谱很多,但大部分还处于初级阶段,只是侧重于简单事实,对于常识的覆盖十分有限,依然面临众多挑战和难题,如:知识库的自动扩展、异构知识处理、推理规则学习、跨语言检索等。总体而言,知识图谱技术的落地应用前景是光明的,但是也需要充分意识到知识图谱面临的巨大挑战。
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第2章知识表示方法部分参考答案2.8设有如下语句,请用相应的谓词公式分别把他们表示出来:(1)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。
解:定义谓词P(x):x是人L(x,y):x喜欢y其中,y的个体域是{梅花,菊花}。
将知识用谓词表示为:(∃x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))(2) 有人每天下午都去打篮球。
解:定义谓词P(x):x是人B(x):x打篮球A(y):y是下午将知识用谓词表示为:(∃x )(∀y) (A(y)→B(x)∧P(x))(3)新型计算机速度又快,存储容量又大。
解:定义谓词NC(x):x是新型计算机F(x):x速度快B(x):x容量大将知识用谓词表示为:(∀x) (NC(x)→F(x)∧B(x))(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解:定义谓词S(x):x是计算机系学生L(x, pragramming):x喜欢编程序U(x,computer):x使用计算机将知识用谓词表示为:¬(∀x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解:定义谓词P(x):x是人L(x, y):x喜欢y将知识用谓词表示为:(∀x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。
设机器人有一只机械手,要处理的世界有一张桌子,桌上可堆放若干相同的方积木块。
机械手有4个操作积木的典型动作:从桌上拣起一块积木;将手中的积木放到桌之上;在积木上再摞上一块积木;从积木上面拣起一块积木。
积木世界的布局如下图所示。
图机器人摞积木问题解:(1) 先定义描述状态的谓词CLEAR(x):积木x上面是空的。
ON(x, y):积木x在积木y的上面。
ONTABLE(x):积木x在桌子上。
HOLDING(x):机械手抓住x。
HANDEMPTY:机械手是空的。
其中,x和y的个体域都是{A, B, C}。
问题的初始状态是:ONTABLE(A)ONTABLE(B)ON(C, A)CLEAR(B)CLEAR(C)HANDEMPTY问题的目标状态是:ONTABLE(C)ON(B, C)ON(A, B)CLEAR(A)HANDEMPTY(2) 再定义描述操作的谓词在本问题中,机械手的操作需要定义以下4个谓词:Pickup(x):从桌面上拣起一块积木x。
Putdown(x):将手中的积木放到桌面上。
Stack(x, y):在积木x上面再摞上一块积木y。
Upstack(x, y):从积木x上面拣起一块积木y。
其中,每一个操作都可分为条件和动作两部分,具体描述如下:Pickup(x)条件:ONTABLE(x),HANDEMPTY,CLEAR(x)动作:删除表:ONTABLE(x),HANDEMPTY添加表:HANDEMPTY(x)Putdown(x)条件:HANDEMPTY(x)动作:删除表:HANDEMPTY(x)添加表:ONTABLE(x),CLEAR(x) ,HANDEMPTYStack(x, y)条件:HANDEMPTY(x),CLEAR(y)动作:删除表:HANDEMPTY(x),CLEAR(y)添加表:HANDEMPTY,ON(x, y) ,CLEAR(x)Upstack(x, y)条件:HANDEMPTY,CLEAR(y) ,ON(y,x)动作:删除表:HANDEMPTY,ON(y, x)添加表:HOLDING(y),CLEAR(x)(3) 问题求解过程利用上述谓词和操作,其求解过程为:2.10用谓词表示法求解农夫、狼、山羊、白菜问题。
农夫、狼、山羊、白菜全部放在一条河的左岸,现在要把他们全部送到河的右岸去,农夫有一条船,过河时,除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。
狼要吃山羊,山羊要吃白菜,除非农夫在那里。
似规划出一个确保全部安全过河的计划。
请写出所用谓词的定义,并给出每个谓词的功能及变量的个体域。
解:(1) 先定义描述状态的谓词要描述这个问题,需要能够说明农夫、狼、羊、白菜和船在什么位置,为简化问题表示,取消船在河中行驶的状态,只描述左岸和右岸的状态。
并且,由于左岸和右岸的状态互补,因此可仅对左岸或右岸的状态做直接描述。
本题选择对左岸进行直接描述的方法,即定义谓词如下:AL(x):x在左岸其中,x的个体域是{农夫,船,狼,羊,白菜}。
对应地,¬AL(x)表示x在右岸。
问题的初始状态:AL(农夫)AL(船)AL(狼)AL(羊)AL(白菜)问题的目标状态:¬AL(农夫)¬AL(船)¬AL(狼)¬AL(羊)¬AL(白菜)(2) 再定义描述操作的谓词本题需要以下4个描述操作的谓词:L-R:农夫自己划船从左岸到右岸L-R(x):农夫带着x划船从左岸到右岸R-L:农夫自己划船从右岸到左岸R-L(x) :农夫带着x划船从右岸到左岸其中,x的个体域是{狼,羊,白菜}。
对上述每个操作,都包括条件和动作两部分。
它们对应的条件和动作如下:L-R:农夫划船从左岸到右岸条件:AL(船),AL(农夫),¬AL(狼)∨¬AL(羊),¬AL(羊)∨¬AL(白菜)动作:删除表:AL(船),AL(农夫)添加表:¬AL(船),¬AL(农夫)L-R(狼):农夫带着狼划船从左岸到右岸条件:AL(船),AL(农夫),AL(狼),¬AL(羊)动作:删除表:AL(船),AL(农夫),AL(狼)添加表:¬AL(船),¬AL(农夫),¬AL(狼)L-R(羊):农夫带着羊划船从左岸到右岸条件:AL(船),AL(农夫),AL(羊),AL(狼),AL(白菜)或:AL(船),AL(农夫),AL(羊),¬AL(狼),¬AL(白菜)动作:删除表:AL(船),AL(农夫),AL(羊)添加表:¬AL(船),¬AL(农夫),¬AL(羊)L-R(白菜):农夫带着白菜划船从左岸到右岸条件:AL(船),AL(农夫),AL(白菜),¬AL(狼)动作:删除表:AL(船),AL(农夫),AL(白菜)添加表:¬AL(船),¬AL(农夫),¬AL(白菜)R-L:农夫划船从右岸到左岸条件:¬AL(船),¬AL(农夫),AL(狼)∨AL(羊),AL(羊)∨AL(白菜)或:¬AL(船),¬AL(农夫) ,¬AL(狼),¬AL(白菜),AL(羊)动作:删除表:¬AL(船),¬AL(农夫)添加表:AL(船),AL(农夫)R-L(羊) :农夫带着羊划船从右岸到左岸条件:¬AL(船),¬AL(农夫),¬AL(羊) ,¬AL(狼),¬AL(羊),AL(白菜)动作:删除表:¬AL(船),¬AL(农夫),¬AL(羊)添加表:AL(船),AL(农夫),AL(羊)2.11用谓词表示法求解修道士和野人问题。
在河的北岸有三个修道士、三个野人和一条船,修道士们想用这条船将所有的人都运过河去,但要受到以下条件限制:(1) 修道士和野人都会划船,但船一次只能装运两个人。
(2) 在任何岸边,野人数不能超过修道士,否则修道士会被野人吃掉。
假定野人愿意服从任何一种过河安排,请规划出一种确保修道士安全的过河方案。
要求写出所用谓词的定义、功能及变量的个体域。
解:(1)定义谓词先定义修道士和野人人数关系的谓词:G(x,y,S):在状态S下x大于yGE(x,y,S):在状态S下x大于或等于y其中,x,y分别代表修道士人数和野人数,他们的个体域均为{0,1,2,3}。
再定义船所在岸的谓词和修道士不在该岸上的谓词:Boat(z,S):状态S下船在z岸EZ(x,S):状态S下x等于0,即修道士不在该岸上其中,z的个体域是{L,R},L表示左岸,R表示右岸。
再定义安全性谓词:Safety(z,x,y,S)≡(G(x,0,S)∧GE(x,y,S))∨(EZ(x,S))其中,z,x,y的含义同上。
该谓词的含义是:状态S下,在z岸,保证修道士安全,当且仅当修道士不在该岸上,或者修道士在该岸上,但人数超过野人数。
该谓词同时也描述了相应的状态。
再定义描述过河方案的谓词:L-R(x, x1, y, y1,S):x1个修道士和y1个野人渡船从河的左岸到河的右岸条件:Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(L,S)动作:Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(R,S’) R-L (x, x1, y, y1,S):x2个修道士和y2个野人渡船从河的左岸到河的右岸条件:Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(R,S)动作:Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(L,S’)(2) 过河方案Safety(L,3,3,S0)∧Safety(R,0,0,S0)∧Boat(L,S0)L-R(3, 1, 3, 1,S0) L-R(3, 0, 3, 2,S0)Safety(L,2,2,S1)∧Safety(R,1,1,S1)∧Boat(R,S1)Safety(L,3,1,S1’)∧Safety(R,0,2,S1’)∧Boat(R,S1’)R-L (2, 1, 2, 0,S1) R-L (3,0, 1, 1,S1’)Safety(L,3,2,S2)∧Safety(R,0,1,S2)∧Boat(L,S2)L-R(3, 0, 2, 2,S2)Safety(L,3,0,S3)∧Safety(R,0,3,S3)∧Boat(R,S3)R-L (3, 0, 0, 1,S3)Safety(L,3,1,S4)∧Safety(R,0,2,S1)∧Boat(L,S4)L-R(3, 2, 1, 0,S4)Safety(L,1,1,S5)∧Safety(R,2,2,S5)∧Boat(R,S5)R-L (1, 1, 1, 1,S5)Safety(L,2,2,S6)∧Safety(R,1,1,S6)∧Boat(L,S6)L-R(2, 2, 2, 0,S6)Safety(L,0,2,S7)∧Safety(R,3,1,S7)∧Boat(R,S7)R-L (0, 0, 2, 1,S7)Safety(L,0,3,S8)∧Safety(R,3,0,S8)∧Boat(L,S8)L-R(0, 0, 3, 2,S8)Safety(L,0,1,S9)∧Safety(R,3,2,S9)∧Boat(R,S9)R-L (0, 1, 1, 0,S9)Safety(L,1,1,S10)∧Safety(R,2,2,S10)∧Boat(L,S10)L-R(1, 1, 1, 1,S10)Safety(L,0,0,S11)∧Safety(R,3,3,S11)∧Boat(R,S11)2.18 请对下列命题分别写出它们的语义网络:—(1)每个学生都有一台计算机。