猴子摘香蕉问题的宽度优先和有界深度优先算法
AI人工智能课件例题综合
Copyright © 2015 LH. All rights reserved.
语义网络法
例如：用语义网络表示 王强是理想公司的经理； 理想公司在中关村； 王强28岁。
Located -atWork-for Headship
中关村
理想公司
王强AgeFra bibliotek经理28岁
Copyright © 2015 LH. All rights reserved.
A B C D 教师、高； 教师、低； 学生、高； 学生、低
A
State
B
State
C
State
D
State
与
或 教师 学生 高 或 低
Copyright © 2015 LH. All rights reserved.
语义网络法
连接词和量词的表示
蕴含的表示：通过增加蕴含关系节点来实现。在蕴含关系中，有 两条指向蕴含节点的弧，一条代表前提条件(Antecedent) ，标记 为ANTE；另一条代表结论(Consequence) ，标记为CONSE
Copyright © 2015 LH. All rights reserved.
谓词逻辑法
谓词公式
用谓词公式表示知识时，需要首先定义谓词，然后再 用连接词把有关的谓词连接起来，形成一个谓词公式 表达一个完整的意义。
例1：设有下列知识 ①刘欢比他父亲出名。 ②高扬是计算机系的一名学生，但他不喜欢编程 。 ③任何整数或者为正或者为负。 为了用谓词公式表示上述知识，首先需要定义谓词：
动物能运动、会吃。 鸟是一种动物，鸟有翅膀、会飞。 鱼是一种动物，鱼生活在水中、会游泳。
Copyright © 2015 LH. All rights reserved.
图搜索策略
图搜索策略112----⎧⎪⎧⎪⎨⎪⎩⎪⎪⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎨⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎧⎪⎨⎪⎩⎩⎧⎪⎨⎪⎩一、图搜索概论：①，树的定义和基本术语，图的意义②，图的存储结构2，图的定义1，顶点,2，边,③，显示图的常用术图搜索回顾3，图,4，数据元素隐式图术语，子集树，，排列树二、状态图搜索：①，搜索定义②，搜索树定义广度优先盲目穷举式深度优先有界深度优先全局择优1，树式搜索局部择优分启发式状态图搜索③，搜索方式分类*--A --121*2 4A ⎧⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎩⎪⎧⎪⎧⎪⎨⎪⎪⎩⎪⎨⎪⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩⎩⎩⎧⎧⎧⎪⎪⎨⎨⎪⎩⎨⎪⎪⎩⎪⎩A Beam Search 支界限最近择优算法算法随机碰撞盲目回溯穷举2，线式搜索不回溯启发式可回溯深度优先搜索穷举式搜索，盲目搜索广度优先搜索④，搜索策略盲目碰撞搜索，启发式搜索，⑤搜搜寻算法，3，二分取中查索法找算法算， ⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎩Branch and bound1 2⎧⎨⎩⎧⎨⎩1，猴子与香蕉三，简单实例回顾：2，猴子与香蕉的状态空间图，图搜索一般过程四，图搜索过程，图搜索框过程框图五，通过文章加深图搜索策略（《人工智能图搜索策略的研究》）一，图搜索概论：①图搜索回顾：1.11.2②图的存储结构：1.11.2③图及其术语：1.11.2显示图与隐式图：1.3，显示图的常用术语：1.4隐式图术语二，状态图搜索：①，搜索定义，②，搜索树定义：③，搜索方式分类：④图搜索策略：1.1盲目式搜索：1.2启发式搜索：⑤图搜索算法1.1树搜索方法1.3树搜索举例1.4状态图搜索：1.5状态图搜索举例⑥，常见搜索算法下面是一些比较重要的算法，原文罗列了32个，但我觉得有很多是数论里的或是比较生僻的，和计算机的不相干，所以没有选取。
《人工智能基础》名词术语
1，AI:AI是人工智能英文单词Artificial Intelligence的缩写。
2，人工智能:人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
3，产生式系统:产生式系统是Post于1943年提出的一种计算形式体系里所使用的术语，主要是使用类似于文法的规则，对符号串作替换运算。
到了60年代产生式系统成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础，并用它来建立人类认识的模型。
到现在产生式系统已发展成为人工智能系统中最典型最普遍的一种结构，例如目前大多数的专家系统都采用产生式系统的结构来建造。
产生式系统由综合数据库、一组产生式规则（规则集）和一个控制系统（控制策略）三部分组成，称为产生式系统的三要素。
4，产生式系统的三要素:产生式系统的三要素是综合数据库、一组产生式规则（规则集）和一个控制系统（控制策略）。
5，产生式规则:产生式规则是知识表示的一种形式，其形式如下： IF <前件> THEN <后件> 其中规则的<前件>表达的是该条规则所要满足的条件，规则的<后件>表示的是该规则所得出的结论，或者动作。
规则表达的可以是与待求解的问题有关的客观规律方面的知识，也可以是对求解问题有帮助的策略方面的知识。
6，八数码游戏（八数码问题）:八数码游戏（八数码问题）描述为：在3×3组成的九宫格棋盘上，摆有八个将牌，每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。
棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。
这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。
7，传教士和野人问题（M-C问题）:传教士和野人问题描述为：有N个传教士和N个野人来到河边准备渡河，河岸有一条船，每次至多可供k人乘渡。
2.2.3 知识表示与问题求解(状态空间法)
2.2.3 状态空间法
2.2.3.1 问题状态空间的构成
2. 算符
•算符：引起状态中某些变量发生变化，从而使问
题由一个状态变为另一个状态的操作。
•算符可分为走步、过程、规则、数学算子、运算
符号、逻辑符号等。
•例如：在产生式系统中，每一条产生式规则就是
一个算符；而在下棋程序中，一个算符就是一个 走步。
时，世界的末日就来临了。
自动化系仪自教研室 14
2.2.3 状态空间法 Hanoi塔
19世纪，法国的一位数学家 Édouard Lucas (1842−1891) 对该课 题进行过研究，他指示，要完成这 个任务，僧侣们搬动金盘的总次数： 18446744073709551615（20位）假 设僧侣们个个身强力壮，每天24小 时不知头疲倦地工作，而且一秒钟 移动一个金盘，那么，完成这个任 务也得花5800亿年。
自动化系仪自教研室
21
2.2.3 状态空间法 在状态空间图中，从初始节点(1，1)(状态S0)到目 标节点(3，3)(状态S8)的任何一条通路都是问题的 一个解。 最短的路径长度是3，它由3个算符组成：A(1，2)、 B(1，3)、A(2，3)。
自动化系仪自教研室
22
2.2.3 状态空间法
问题的初始状态集合为S={S0}，目标状态集合为 G={S8}。 自动化系仪自教研室
18
2.2.3 状态空间法
自动化系仪自教研室
19
2.2.3 状态空间法 ③定义一组算符F 算符A(i，j)表示把盘子A从第i号柱子移到第j号柱 子上的操作； 算符B(i，j)表示把盘子B从第i号柱子移到第j号柱 子上的操作。 算符组F中共有12个算符:
宽度优先搜索详解
宽度优先搜索详解宽度优先搜索（Breadth First Search， BFS）是一种用来遍历或搜索图形或树数据结构的算法。
该算法以广度为优先，从根节点开始，依次访问同层节点，直到遍历完整个图形或树。
本文将详细介绍宽度优先搜索的原理、应用场景以及实现方法。
一、原理解析宽度优先搜索主要基于队列数据结构实现，其具体流程如下：1. 将根节点（起始节点）放入队列中；2. 当队列不为空时，执行以下步骤：a. 取出队首元素进行访问；b. 将当前节点的所有相邻未访问过的节点加入队列；c. 标记当前节点为已访问；3. 重复步骤2，直到队列为空。
宽度优先搜索的核心思想是在同一层级的节点访问完之后才会继续访问下一层级的节点，确保了先广度后深度的遍历顺序。
二、应用场景宽度优先搜索在图形和树等数据结构中有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 最短路径问题：当图中每条边的权重相等时，宽度优先搜索可以用来求解起点到终点的最短路径。
2. 连通性问题：宽度优先搜索可以用来判断两个节点之间是否存在路径联通。
3. 键值搜索：对于带有层次结构的数据，如树结构或图像中的像素布局，宽度优先搜索可以帮助我们在最短时间内找到目标节点。
4. 社交网络分析：在社交网络中，宽度优先搜索可以用来寻找两个人之间的熟人关系链，或者寻找某个人的最近邻居。
5. 游戏路径搜索：在一些游戏中，如迷宫游戏或棋盘游戏，宽度优先搜索可以用来寻找到达目标位置的最短路径。
三、实现方法以下是宽度优先搜索的一种实现方法（以无向图为例）：```pythonfrom collections import dequedef bfs(graph, start):visited = set() # 用于记录已访问的节点queue = deque([start]) # 使用双端队列作为辅助数据结构visited.add(start) # 将起始节点标记为已访问while queue:node = queue.popleft() # 取出队首节点print(node) # 访问节点的操作for neighbor in graph[node]: # 遍历当前节点的相邻节点if neighbor not in visited:queue.append(neighbor) # 将未访问过的节点加入队列visited.add(neighbor) # 标记为已访问```上述代码中，`graph`表示无向图的邻接表表示，`start`表示起始节点。
八数码难题（8puzzle）深度优先和深度优先算法
⼋数码难题（8puzzle）深度优先和深度优先算法1 搜索策略搜索策略是指在搜索过程中如何选择扩展节点的次序问题。
⼀般来说，搜索策略就是采⽤试探的⽅法。
它有两种类型：⼀类是回溯搜索，另⼀类是图搜索策略。
2 盲⽬的图搜索策略图搜索策略⼜可分为两种：⼀种称为盲⽬的图搜索策略，或称⽆信息图搜索策略；⽽另⼀种称为启发式搜索策略，⼜称为有信息的图搜索策略。
最常⽤的两种⽆信息图搜索策略是宽度优先搜索和深度优先搜索。
2.1 宽度优先搜索它是从根节点（起始节点）开始，按层进⾏搜索，也就是按层来扩展节点。
所谓按层扩展，就是前⼀层的节点扩展完毕后才进⾏下⼀层节点的扩展，直到得到⽬标节点为⽌。
这种搜索⽅式的优点是，只要存在有任何解答的话，它能保证最终找到由起始节点到⽬标节点的最短路径的解，但它的缺点是往往搜索过程很长。
2.2 深度优先搜索它是从根节点开始，⾸先扩展最新产⽣的节点，即沿着搜索树的深度发展下去，⼀直到没有后继结点处时再返回，换⼀条路径⾛下去。
就是在搜索树的每⼀层始终先只扩展⼀个⼦节点，不断地向纵深前进直到不能再前进（到达叶⼦节点或受到深度限制）时，才从当前节点返回到上⼀级节点，沿另⼀⽅向⼜继续前进。
这种⽅法的搜索树是从树根开始⼀枝⼀枝逐渐形成的。
由于⼀个有解的问题树可能含有⽆穷分枝，深度优先搜索如果误⼊⽆穷分枝（即深度⽆限），则不可能找到⽬标节点。
为了避免这种情况的出现，在实施这⼀⽅法时，定出⼀个深度界限，在搜索达到这⼀深度界限⽽且尚未找到⽬标时，即返回重找，所以，深度优先搜索策略是不完备的。
另外，应⽤此策略得到的解不⼀定是最佳解（最短路径）。
3 “⼋”数码难题的宽度优先搜索与深度优先搜索3.1“⼋”数码难题的宽度优先搜索步骤如下：1、判断初始节点是否为⽬标节点，若初始节点是⽬标节点则搜索过程结束；若不是则转到第2步；2、由初始节点向第1层扩展，得到3个节点：2、3、4；得到⼀个节点即判断该节点是否为⽬标节点，若是则搜索过程结束；若2、3、4节点均不是⽬标节点则转到第3步；3、从第1层的第1个节点向第2层扩展，得到节点5；从第1层的第2个节点向第2层扩展，得到3个节点：6、7、8；从第1层的第3个节点向第2层扩展得到节点9；得到⼀个节点即判断该节点是否为⽬标节点，若是则搜索过程结束；若6、7、8、9节点均不是⽬标节点则转到第4步；4、按照上述⽅法对下⼀层的节点进⾏扩展，搜索⽬标节点；直⾄搜索到⽬标节点为⽌。
人工智能实验报告大全
人工智能课内实验报告（8次）学院：自动化学院班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34）学号： 06153034目录课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1)课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5)课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18)课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33)课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37)课内实验6：字句集消解实验 (46)课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66)课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现学院：自动化学院班级：智能1501姓名：刘少鹏（33）学号： 06153034日期： 2017-3-8 10:15-12:00实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现一、实验目的（1）熟悉谓词逻辑表示法；（2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。
二、编程环境VC语言三、问题描述房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。
在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。
房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。
如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。
要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。
图1 猴子摘香蕉问题四、源代码#include<stdio.h>unsigned int i;void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y){printf("Step %d:monkey从%c走到%c\n", ++i, x, y);//x表示猴子的位置，y为箱子的位置}void Monkey_Move_Box(char x, char y){printf("Step %d:monkey把箱子从%c运到%c\n", ++i, x, y);//x表示箱子的位置，y为香蕉的位置}void Monkey_On_Box(){printf("Step %d:monkey爬上箱子\n", ++i);}void Monkey_Get_Banana(){printf("Step %d:monkey摘到香蕉\n", ++i);}void main(){unsigned char Monkey, Box, Banana;printf("********智能1501班**********\n");printf("********06153034************\n");printf("********刘少鹏**************\n");printf("请用a b c来表示猴子箱子香蕉的位置\n");printf("Monkey\tbox\tbanana\n");scanf("%c", &Monkey);getchar();printf("\t");scanf("%c", &Box);getchar();printf("\t\t");scanf("%c", &Banana);getchar();printf("\n操作步骤如下\n");if (Monkey != Box){Monkey_Go_Box(Monkey, Box);}if (Box != Banana){Monkey_Move_Box(Box, Banana);}Monkey_On_Box();Monkey_Get_Banana();printf("\n");getchar();}五、实验结果相关截图六、心得体会通过本次实验，我初步了学会了使用VC的新建工程，并且进行简单的程序编写。
宽度优先算法求解八数码问题
宽度优先算法求解八数码问题介绍八数码问题是一种经典的数学问题，在计算机科学中常用于算法研究和图搜索算法的测试。
它的目标是将一个3×3的九宫格中的数字从初始状态通过交换移动到目标状态。
宽度优先算法是一种常用的图搜索算法，适用于求解八数码问题。
它通过广度优先搜索图中的所有节点，直到找到目标节点。
本文将详细介绍宽度优先算法在求解八数码问题中的应用，包括算法原理、示例演示和应用场景。
算法原理宽度优先算法是一种盲目搜索算法，它使用队列（FIFO）数据结构来实现搜索过程。
它从初始状态开始，将其加入队列中，并继续搜索与初始状态相邻的所有状态。
然后，将与初始状态相邻的状态加入队列，并依次搜索下去。
直到找到目标状态，或者搜索完所有可能的状态。
为了避免重复搜索相同的状态，我们需要使用一个哈希表来记录已经访问过的状态。
每次搜索时，我们首先检查当前状态是否已经访问过，如果已经访问过则跳过，否则将其加入队列中并标记为已访问。
宽度优先算法的时间复杂度为 O(b^d)，其中 b 是分支因子，d 是目标状态的深度。
在八数码问题中，分支因子为 4，深度一般不会超过 30，因此宽度优先算法具有较高的效率。
算法步骤宽度优先算法的求解步骤如下：1.初始化队列和哈希表，并将初始状态加入队列和哈希表中。
2.当队列不为空时，执行以下步骤：2.1 弹出队列的第一个状态。
2.2 检查当前状态是否为目标状态，如果是则结束搜索。
2.3 遍历当前状态的所有相邻状态。
2.4 对于每个相邻状态，检查是否已经访问过，如果没有则将其加入队列和哈希表中，并标记为已访问。
3.如果队列为空且没有找到目标状态，则无解。
示例演示为了更好地理解宽度优先算法在求解八数码问题中的应用，我们通过一个实际的例子来演示算法的执行过程。
假设我们有一个初始状态如下的八数码问题：2 8 31 47 6 5我们的目标是将其移动到如下的目标状态：1 2 38 47 6 5下面是宽度优先算法在求解该问题时的执行步骤：1.将初始状态加入队列和哈希表中。
- 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、"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、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)。
猴子摘香蕉问题的宽度优先搜索和最大深度为5的有界深度优先搜索（注意：括号中的斜体字是我做的说明，不是答案的内容）
解：设一个状态由四元组（W, X, Y , Z ）来表示，其中：
1. W 代表猴子的位置，其取值可为a ，b 和c ；
2. X 代表猴子和箱子的位置关系，取值为0和1，其中0表示猴子在箱子下，而1表示猴子在箱子上面；
3. Y 代表箱子的位置，其取值可为a ，b 和c ；
4. Z 代表是否摘得香蕉，取值为0和1，其中0表示未摘得香蕉而1表示已经摘到了香蕉。
则本问题的初始状态为（a ，0，c ，0），而目标状态为（b ，1，b ，1）(注意：目标状态写为 (U,V,H,1 )也可以，因为我们只关心摘到香蕉)。
本问题中涉及的算符有四个，分别为
1. 移动：Goto （U ），其中U 可取a ，b 和c ，其执行条件为X ＝0（即猴子不在箱子上），其效果如下式 (,0,,)goto()(,0,,)W Y Z U U Y Z
，其中，U ＝a ，b ，c 且U W ≠（注意：加U W ≠是为了减少后面状态图中节点到自身的弧；(,0,,)goto()(,0,,)W Y Z U U Y Z
表示在状态(,0,,)W Y Z 上执行Goto （U ）操作，使得原状态变为状态(,0,,)U Y Z ）
2. 推箱子：Pushbox(U)，其中U 可取a ，b 和c ，其执行条件为W ＝Y （猴子和箱子在同一个位置）且X ＝0（猴子不在箱子上），其效果如下式
(,0,,)Pushbox()(,0,,)V V Z U U U Z
，其中U, V ＝a ，b ，c ，且U V ≠（注意：加U V ≠的作用同上U W ≠） 3. 攀爬：Climb ，其执行条件为W=Y （猴子和箱子在同一个位置）且X ＝0（猴子不在箱子上），其效果如下 (,0,,)Climb(,1,,)U U Z U U Z ，其中U ＝a ，b 或c
4. 摘香蕉：Grasp ，其执行条件为W ＝Y ＝b （猴子和箱子都在b 位置）, X=1（猴子在箱子上）且Z ＝0（猴子未摘得香蕉），其效果如下
(,1,,0)Grasp(,1,,1)b b b b 。
设在同一状态下，检查并应用可应用的必要算符的次序如下：goto(a), goto(b), goto(c), pushbox(a), pushbox(b), pushbox(c), climb, grasp.
则宽度优先搜索树如下图所示，其中状态左上角的数字代表该状态被扩展的顺序（是“生孩子”的顺序而不是 “出生”的顺序）：
（标号为2的状态是第二个被扩展的，但是在该状态下，goto(b), push的3个算符，climb和grasp不满足应用条件，而应用goto(a)和goto(c) 产生重复的状态，所以在该状态下，没有可以被应用并且需要被应用的算符，结果是：虽然扩展了该状态，但是该状态没有任何“儿子”。
标号为6，7，8，9，10，11的状态也一样）
使用最大深度为5的有界深度优先搜索算法形成的搜索树如下图所示：（附送一个，作业中没有要去大家画）。