人工智能大作业实验

合集下载

西电人工智能大作业

西电人工智能大作业

人工智能大作业学生:021151**021151**时间:2013年12月4号一.启发式搜索解决八数码问题1. 实验目的问题描述:现有一个3*3的棋盘,其中有0-8一共9个数字,0表示空格,其他的数字可以和0交换位置(只能上下左右移动)。

给定一个初始状态和一个目标状态,找出从初始状态到目标状态的最短路径的问题就称为八数码问题。

例如:实验问题为从初始状态:要求编程解决这个问题,给出解决这个问题的搜索树以及从初始节点到目标到目标状态:节点的最短路径。

2.实验设备及软件环境利用计算机编程软件Visual C++ 6.0,用C语言编程解决该问题。

3.实验方法(1).算法描述:①.把初始节点S放到OPEN表中,计算()f S,并把其值与节点S联系起来。

②.如果OPEN表是个空表,则失败退出,无解。

③.从OPEN表中选择一个f值最小的节点。

结果有几个节点合格,当其中有一个为目标节点时,则选择此目标节点,否则就选择其中任一节点作为节点i。

④.把节点i从OPEN表中移出,并把它放入CLOSED的扩展节点表中。

⑤.如果i是目标节点,则成功退出,求得一个解。

⑥.扩展节点i,生成其全部后继节点。

对于i的每一个后继节点j:a.计算()f j。

b.如果j既不在OPEN表中,也不在CLOSED表中,则用估价函数f把它添加入OPEN表。

从j加一指向其父辈节点i的指针,以便一旦找到目标节点时记住一个解答路径。

c.如果j已在OPEN表或CLOSED表上,则比较刚刚对j计算过的f值和前面计算过的该节点在表中的f值。

如果新的f值较小,则I.以此新值取代旧值。

II.从j指向i,而不是指向它的父辈节点。

III.如果节点j在CLOSED表中,则把它移回OPEN表。

⑦转向②,即GO TO ②。

(2).流程图描述:(3).程序源代码:#include <stdio.h>#include<stdlib.h>struct node{int number[3][3];//用二维数组存放8数码 int W;//W表示与目标状态相比错放的数码数int Depth;//记录当前节点的深度struct node *parent;//指向父节点的指针struct node *next;//指向链表中下一个节点的指针};int CounterW(int Number[3][3]){//函数说明:计算当前状态与目标状态的W值int i,j;int W=0;int Desnode[3][3]={1,2,3,8,0,4,7,6,5};for(i=0; i<3; i++)for(j=0; j<3; j++)if(Number[i][j] != Desnode[i][j])W++;return W;}void PrintNode(node *A){int i,j;for(i=0; i<3; i++){for(j=0; j<3; j++)printf("%d ",A->number[i][j]);printf("\n");}printf("\n");}int CheckNode(node *open, node *close, int a[3][3]) {//检验该节点状态是否出现过的子程序int CheckFlag=0;int flag1,flag2;node *p=open;node *q=close;while(p != NULL){flag1=0;for(int i=0; i<3; i++){for(int j=0; j<3; j++)if(a[i][j]==p->number[i][j])flag1++;}if(flag1 == 9)break;elsep=p->next;}while(q != NULL){flag2=0;for(int i=0; i<3; i++){for(int j=0; j<3; j++)if(a[i][j] == q->number[i][j])flag2++;}if(flag2 == 9)break;elseq=q->next;}if((flag1==9) || (flag2==9))CheckFlag=1;//如果出现过,置标志位为1return CheckFlag;}struct node *FindNextNode(node *Prenode, node *open, node *close) { //扩展Prenode指向的节点,并将扩展所得结点组成一条单链表int i,j,m,n; //循环变量int temp; //临时替换变量int flag=0;int a[3][3];//临时存放二维数组struct node *p, *q, *head;head=(node *)malloc(sizeof(node));//head指向该链表首结点,并且作为返回值p=head;q=head;head->next=NULL;//初始化for(i=0;i<3;i++)//找到二维数组中0的位置{for(j=0;j<3;j++)if(Prenode->number[i][j]==0){flag=1;break;}if(flag==1)break;}//根据0的位置的不同,对a进行相应的变换for(m=0;m<3;m++)//将Prenode->number赋给afor(n=0;n<3;n++)a[m][n]=Prenode->number[m][n];if(i+1<=2)//情况1,0向下移{temp=a[i][j]; a[i][j]=a[i+1][j]; a[i+1][j]=temp;int CheckNum=CheckNode(open, close, a);if(CheckNum == 0)//若该结点未出现过则执行下面的操作{q=(node *)malloc(sizeof(node));for(m=0;m<3;m++)//将a赋给扩展节点q->number for(n=0;n<3;n++)q->number[m][n]=a[m][n];PrintNode(q);q->parent=Prenode;q->Depth=q->parent->Depth+1;//子结点的深度等于其父结点深度加1q->W=CounterW(q->number);q->next=NULL;p->next=q;//扩展节点插入head链表p=p->next;}}for(m=0;m<3;m++)//将Prenode->number重新赋给afor(n=0;n<3;n++)a[m][n]=Prenode->number[m][n];if(i-1>=0)//情况2,0向上移{temp=a[i][j]; a[i][j]=a[i-1][j]; a[i-1][j]=temp;int CheckNum=CheckNode(open, close, a);if(CheckNum == 0)//若该结点未出现过则执行下面的操作{q=(node *)malloc(sizeof(node));for(m=0;m<3;m++)//将a赋给q->numberfor(n=0;n<3;n++)q->number[m][n]=a[m][n];PrintNode(q);q->parent=Prenode;q->Depth=q->parent->Depth+1;q->W=CounterW(q->number);q->next=NULL;p->next=q;p=p->next;}}for(m=0; m<3; m++)for(n=0; n<3; n++)a[m][n]=Prenode->number[m][n];if(j-1>=0)//情况3,0向左移{temp=a[i][j]; a[i][j]=a[i][j-1]; a[i][j-1]=temp;int CheckNum=CheckNode(open, close, a);if(CheckNum == 0)//若该结点未出现过则执行下面的操作{q=(node *)malloc(sizeof(node));for(m=0; m<3; m++)//将a赋给q->numberfor(n=0; n<3; n++)q->number[m][n]=a[m][n];PrintNode(q);q->parent=Prenode;q->Depth=q->parent->Depth+1;q->W=CounterW(q->number);q->next=NULL;p->next=q;p=p->next;}}for(m=0;m<3;m++)for(n=0;n<3;n++)a[m][n]=Prenode->number[m][n];if(j+1<=2)//情况4,0向右移{temp=a[i][j]; a[i][j]=a[i][j+1]; a[i][j+1]=temp;int CheckNum=CheckNode(open, close, a);if(CheckNum == 0)//若该结点未出现过则执行下面的操作{q=(node *)malloc(sizeof(node));for(m=0; m<3; m++)//将a赋给q->numberfor(n=0; n<3; n++)q->number[m][n]=a[m][n];PrintNode(q);q->parent=Prenode;q->Depth=q->parent->Depth+1;q->W=CounterW(q->number);q->next=NULL;p->next=q;p=p->next;}}head=head->next;return head;}node *insert(node *open,node *head){ //将head链表的结点依次插入到open链表相应的位置,//使open表中的结点按从小到大排序。

大工23春《人工智能》大作业题目及要求

大工23春《人工智能》大作业题目及要求

大工23春《人工智能》大作业题目及要求引言概述:人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门关注于使机器能够模仿人类智能行为的科学与技术。

在大工23春的《人工智能》课程中,学生们将面临一项重要的大作业。

本文将介绍大工23春《人工智能》大作业的题目和要求。

正文内容:1. 题目一:机器学习算法的实现与应用1.1 算法选择:学生需选择并实现一个机器学习算法,如决策树、支持向量机、神经网络等。

1.2 数据集准备:学生需准备一个合适的数据集,用于训练和测试所选择的机器学习算法。

1.3 算法实现:学生需要编写代码,实现所选择的机器学习算法,并对数据集进行训练和测试。

2. 题目二:自然语言处理应用开发2.1 文本处理:学生需要选择一个自然语言处理任务,如文本分类、情感分析等,并准备相应的文本数据集。

2.2 特征提取:学生需要设计并实现合适的特征提取方法,将文本数据转化为机器学习算法可以处理的形式。

2.3 模型训练与应用:学生需要选择并实现一个适当的机器学习算法,对提取的特征进行训练,并应用于所选择的自然语言处理任务。

3. 题目三:计算机视觉应用开发3.1 图像处理:学生需要选择一个计算机视觉任务,如图像分类、目标检测等,并准备相应的图像数据集。

3.2 特征提取:学生需要设计并实现合适的特征提取方法,将图像数据转化为机器学习算法可以处理的形式。

3.3 模型训练与应用:学生需要选择并实现一个适当的机器学习算法,对提取的特征进行训练,并应用于所选择的计算机视觉任务。

4. 题目四:强化学习算法的实现与应用4.1 算法选择:学生需选择并实现一个强化学习算法,如Q-learning、Deep Q Network等。

4.2 环境建模:学生需要设计一个适当的环境,用于训练所选择的强化学习算法。

4.3 算法实现:学生需要编写代码,实现所选择的强化学习算法,并对环境进行训练和测试。

5. 题目五:深度学习模型的实现与应用5.1 模型选择:学生需选择并实现一个深度学习模型,如卷积神经网络、循环神经网络等。

人工智能大作业

人工智能大作业

大作业1、引言
1.1 背景
1.2 目的
1.3 范围
1.4 定义
2、文献综述
2.1 关于的研究历史
2.2 相关研究成果与应用领域
3、问题陈述
3.1 问题描述
3.2 研究的动机和意义
3.3 研究的目标和假设
4、方法ology
4.1 数据收集
4.2 数据处理与清洗
4.3 特征选择与提取
4.4 算法选择与实现
4.5 模型训练与优化
5、实验结果与分析
5.1 数据集描述
5.2 实验设置
5.3 结果分析与讨论
5.4 实验效果评估
6、结论与展望
6.1 主要研究结果总结 6.2 讨论与不足之处
6.3 对未来工作的展望附件:
附件1:数据集来源信息附件2:代码仓库
附件3:实验结果数据表格法律名词及注释:
1、:指通过模拟和模仿人类智能的方法和技术,使计算机系统能够自动执行任务、学习、适应和改进。

2、数据处理与清洗:指对原始数据进行筛选、过滤、去除噪声以及修复缺失值等操作,以提高数据的质量和可用性。

3、特征选择与提取:指从原始数据中选择最相关或最具代表性的特征,或通过计算、变换等方法提取出更具信息量的特征。

4、算法选择与实现:指根据问题的特点和要求,选择合适的算法,并通过编程实现。

5、模型训练与优化:指使用训练数据对选定的算法模型进行训练,并通过调整参数、改进算法等方式优化模型性能。

【内容详尽-格式完美 5000字+】人工智能大作业任务书实验报告

【内容详尽-格式完美 5000字+】人工智能大作业任务书实验报告

大作业任务书课程名称:人工智能题目:人工智能:生成智能专业:自动化班级:学号:学生姓名:任课教师:人工智能:生成智能摘要:人工智能在许多领域取得了空前的发展,对抗与博弈的思想也逐渐被应用于许多真实场景,如围棋,对抗游戏等。

不过,这篇文章所探讨的是基于博弈思想的深度学习鉴别生成模型—生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,以下简称GANs)的前沿进展。

本文从生成模型的角度出发,针对GANs,使用了交叉熵作为生成器与判别器的损失函数,在基于Tensorflow的深度学习平台应用数字手写数据库MNIST证明了GANs的实用性与收敛性,此外,还综述了近期许多改进的GANs,探讨了其不同应用数据库场景的结果。

关键词:人工智能;博弈;深度学习;生成对抗网络;交叉熵一、引言深度学习旨在发掘在人工智能具有丰富的,分级的能够表征各种数据分布的模型,比如自然界的图像,语音,和自然语言处理等[1]。

深度学习隶属于人工智能的一个重要分支,其与机器学习具有交叉互容的关系,2012年ImageNet挑战赛正式拉开深度学习的序幕,或者说是深层神经网络。

深层神经网络由传统的单层感知机,多层感知机,神经网络发展而来,其为了解决高维数据的维度灾难,模型训练难以泛化,标准解难以收敛等诸多难题。

后续许多研究者投身深度学习领域,并将其应用于各个行业领域,如医疗图像诊断,无人驾驶,语义识别,场景识别等等,取得了不俗的效果。

到目前为止,在深度学习中最引人注目的成就包括了鉴别模型,通常是那些将高维、丰富的特征输入映射到类属标签的模型。

这些显著的成功主要基于反向传播和Dropout算法,使用具有特别良好性能的梯度的分段线性单元。

由于难以去逼近极大似然估计和相关策略中出现的许多难以处理的概率计算问题,以及由于在生成上下文中难以利用分段线性单元的优点,深度生成模型的影响较小。

深度生成模型的成功为深度学习打开了一扇新的大门,之后有许多研究取得了显著的效果。

人工智能大作业

人工智能大作业

人工智能大作业在当今科技飞速发展的时代,人工智能无疑是最具影响力和变革性的领域之一。

它已经悄然渗透进我们生活的方方面面,从智能手机中的语音助手,到医疗领域的疾病诊断,再到交通系统的智能调控,其身影无处不在。

人工智能的定义其实并不复杂,通俗地说,就是让机器能够像人类一样思考、学习和行动。

然而,要实现这一点,背后涉及到的技术和理论却极其复杂和深奥。

让我们先来谈谈人工智能在图像识别方面的应用。

以往,要让计算机理解一张图片的内容,几乎是天方夜谭。

但现在,通过深度学习算法,计算机可以准确地识别出图片中的物体、人物甚至是场景。

这一技术的应用范围十分广泛,比如在安防领域,能够快速识别出可疑人员;在自动驾驶中,帮助车辆识别道路标志和障碍物。

再来说说自然语言处理。

我们每天使用的语音助手,如 Siri 和小爱同学,就是自然语言处理的实际应用。

它们能够理解我们的语言,并给出相应的回答。

不仅如此,在机器翻译领域,人工智能也取得了巨大的进步。

以往的机器翻译往往生硬且不准确,而如今,借助深度学习和大规模语料库,翻译结果越来越流畅和准确。

人工智能在医疗领域的应用更是给人们带来了新的希望。

通过对大量医疗数据的分析,人工智能可以辅助医生进行疾病诊断,提高诊断的准确性和效率。

例如,在癌症的早期筛查中,人工智能系统能够从海量的影像数据中发现细微的病变迹象,为患者争取到宝贵的治疗时间。

然而,人工智能的发展也并非一帆风顺。

其中一个重要的挑战就是数据的质量和隐私问题。

高质量的数据对于训练有效的人工智能模型至关重要,但获取和整理这些数据并非易事。

同时,数据的隐私保护也成为了公众关注的焦点,如何在利用数据的同时确保个人隐私不被泄露,是亟待解决的问题。

另一个挑战是人工智能的伦理和道德问题。

比如,在决策过程中,如果人工智能系统存在偏见,可能会导致不公平的结果。

此外,当人工智能系统出现错误时,责任的界定也变得模糊不清。

尽管面临诸多挑战,但人工智能的未来依然充满无限可能。

人工智能《启发式搜索》实验大作业

人工智能《启发式搜索》实验大作业

《人工智能》实验大作业实验题目:启发式搜索一、实验目的:熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程,并利用A算法求解九宫问题,理解求解流程和搜索顺序。

二、实验方法:1.先熟悉启发式搜索算法;2.用C、C++或JA V A 语言编程实现实验内容。

三、实验背景知识:1.估价函数在对问题的状态空间进行搜索时,为提高搜索效率需要和被解问题的解有关的大量控制性知识作为搜索的辅助性策略。

这些控制信息反映在估价函数中。

估价函数的任务就是估计待搜索节点的重要程度,给这些节点排定次序。

估价函数可以是任意一种函数,如有的定义它是节点x处于最佳路径的概率上,或是x节点和目标节点之间的距离等等。

在此,我们把估价函数f(n)定义为从初始节点经过n节点到达目标节点的最小代价路径的代价估计值,它的一般形式是:f(n) = g(n) + h(n)其中g(n)是从初始节点到节点n的实际代价,g(n)可以根据生成的搜索树实际计算出来;h(n)是从n到目标节点的最佳路径的代价估计,h(n)主要体现了搜索的启发信息。

2. 启发式搜索过程的特性(1)可采纳性当一个搜索算法在最短路径存在的时候能保证能找到它,我们就称该算法是可采纳的。

所有A*算法都是可采纳的。

(2)单调性一个启发函数h是单调的,如果a)对所有的状态n i和n j,其中n j是n i的子孙,h(n i )- h(n j )≤cost(n i,n j ),其中cost(n i,n j )是从n i到n j 实际代价。

b)目标状态的启发函数值为0,即h(Goal)=0.具有单调性的启发式搜索算法在对状态进行扩展时能保证所有被扩展的状态的f值是单调递增(不减)。

(3)信息性比较两个启发策略h1和h2,如果对搜索空间中的任何一个状态n都有h1(n) ≤h2(n),就说h2比h1具有更多的信息性。

一般而言,若搜索策略h2比h1有更多的信息性,则h2比h1考察的状态要少。

但必须注意的是更多信息性需要更多的计算时间,从而有可能抵消减少搜索空间所带来的益处。

人工智能实验报告

人工智能实验报告

人工智能实验报告
一、实验介绍
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个领域,以模拟或增强人类智能的方式来实现人工智能。

本实验是基于Python的人工智能实验,使用Python实现一个简单的语音识别系统,可以识别出句话中的关键词,识别出关键词后给出相应的回答。

二、实验内容
1.安装必要的Python库
在使用Python进行人工智能实验前,需要先安装必要的Python库,例如NumPy、SciPy、Pandas等。

2.准备必要的数据集
为避免过拟合,需要准备数据集并对数据进行分离、标准化等处理,以便为训练和测试模型提供良好的环境。

3.训练语音识别模型
使用Python的TensorFlow库训练语音识别模型,模型会自动学习语音特征,以便准确地识别语音输入中的关键词。

4.实现语音识别系统
通过训练好的语音识别模型,使用Python实现一个简单的语音识别系统,实现从语音输入中识别出句话中的关键词,并给出相应的回答。

三、实验结果
本实验使用Python编写了一个简单的语音识别系统,实现从语音输
入中识别出句话中的关键词,并给出相应的回答。

通过对训练数据集的训练,模型可以准确地识别语音输入中的关键词,对测试数据集的准确率达到了87.45%,表示模型的效果较好。

四、总结。

人工智能大作业(一)

人工智能大作业(一)

人工智能大作业(一)引言:人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是近年来备受关注的热门领域。

随着计算能力的提高和算法的进步,人工智能正在日益渗透到各个行业和领域中。

本文将探讨人工智能大作业的相关内容,着重分析了其中的五个重要方面。

正文:一、机器学习(Machine Learning)1.1 监督学习(Supervised Learning)的基本概念及示例1.2 无监督学习(Unsupervised Learning)的基本概念及应用领域1.3 强化学习(Reinforcement Learning)的基本原理和算法1.4 深度学习(Deep Learning)的基本结构和典型应用1.5 机器学习在人工智能大作业中的实践与挑战二、自然语言处理(Natural Language Processing)2.1 词法分析和语法分析的基本原理和任务2.2 语义分析和语义关系的理论基础和实践应用2.3 文本分类和情感分析的相关技术和方法2.4 机器翻译和语音识别的高级应用和发展趋势2.5 自然语言处理在人工智能大作业中的应用与挑战三、计算机视觉(Computer Vision)3.1 图像处理和特征提取的基本原理和方法3.2 目标检测和图像识别的常用算法和技术3.3 图像分割和场景理解的相关研究和实践3.4 视频分析和行为识别的进展和应用领域3.5 计算机视觉在人工智能大作业中的应用案例和前景展望四、数据挖掘(Data Mining)4.1 数据预处理和数据清洗的基础知识和常用技术4.2 数据集成和数据转换的数据挖掘流程和方法4.3 关联规则和聚类分析的基本概念和算法4.4 分类和预测分析的实践案例和评价指标4.5 数据挖掘在人工智能大作业中的应用与发展趋势五、智能决策系统(Intelligent Decision System)5.1 知识表示和推理的基本方法和知识表示语言5.2 不确定性建模和决策制定的技术和策略5.3 专家系统和推荐系统的典型特征和实现方法5.4 异常检测和智能优化的相关研究和应用5.5 智能决策系统在人工智能大作业中的实践案例和展望总结:人工智能大作业(一)涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘和智能决策系统等五个重要方面。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
struct seqque//队列结构体
{
int maxnum;
int f,r;//存放头尾下标
datatype *q;
};
typedef struct seqque *pseqque;
/*创建一个新的队列*/
pseqque createmptyqueue (int m)
{
pseqque paqu=(pseqque)malloc(sizeof(struct seqque));//申请结构体动态空间
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
}
else free(paqu);
}
printf("超出存储空间!");
return NULL;
}
/*入队运算函数*/
void enque(pseqque paqu,datatype x)
{
if ((paqu->r+1)%(paqu->maxnum)==paqu->f)
printf("队列已满!");
《人工智能》主要研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。本课程主要介绍人工智能的基本理论、方法和技术,主要包括常用的知识表示、逻辑推理和问题求解方法、人工智能发展学派以及主要理论。
先修课程:高等数学、数据结构、数据库原理、算法设计与分析、数理逻辑
二、课程目标
人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。在目前开来,专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型:程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。在这里主要是要求学生能用相关术语描述、表示一些问题;用程序设计语言如:C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。
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)பைடு நூலகம்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)
if (paqu!=NULL)
{
paqu->q=(datatype*)malloc(sizeof(datatype)*m);//申请datatype动态空间
if (paqu->q)
{
paqu->maxnum=m;
paqu->f=0;//置头下标为0
paqu->r=0;//置尾下标为0
return paqu;
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
x的个体域是{狼,羊,白菜}。
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
人工智能大作业实验
湖南中医药大学本科课程实验教学大纲
《人工智能》
计算机科学与技术专业
执笔人:丁长松
审定人:***
学院负责人:***
湖南中医药大学教务处
二○一四年三月
一、课程性质和教学目的
《人工智能》是计算机专业本科生的一门专业必修课,适应于计算机科学与技术专业、医药信息工程专业。本课程是关于人工智能领域的引导性课程,通过本课程的学习,是使学生了解和掌握人工智能的基本概念、原理和方法,培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力,启发学生对人工智能的兴趣,培养知识创新和技术创新能力。
(3)定义初始状态和目标状态
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)
(4)定义动作
4个动作:
农夫不带来回
农夫带来回
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
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)
【实验要求】
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,然后编程来实现。
【参考学时】
1.定义状态的谓词
2.定义变元的个体域
3.描述问题的初始和目标状态
4.定义动作
5.解释过程
解:(1)先定义描述状态的谓词
AL(x):x在左岸
¬AL(x)表示x在右岸。
(2)定义个体域
x的个体域:{农夫,船,狼,羊,白菜}。
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)
(3)问题求解过程
代码如下
#include<stdio.h>
#include<malloc.h>
typedef int datatype;//datatype定义
else
{
paqu->q[paqu->r]=x;
paqu->r=(paqu->r+1)%(paqu->maxnum);
}
}
/*出队运算函数*/
void deque(pseqque paqu)
{
if (paqu->f==paqu->r)
printf("空队列!");
else
paqu->f=(paqu->f+1)%(paqu->maxnum);
三、实验内容与要求
实验一:谓词表示
【实验内容】
设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸,现在要把它们运送到河的右岸去,农夫有条船,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。试设计出一个确保全部都能过河的方案。
【实验目的】
让学生加深对谓词逻辑和谓词知识表示的理解。
相关文档
最新文档