人工智能电脑鼠搜迷宫实验

人工智能电脑鼠搜迷宫实验
人工智能电脑鼠搜迷宫实验

北京科技大学实验报告

学院:自动化学院专业:智能科学学技术班级:

姓名:学号:实验日期:2017年11月6日

实验名称:人工智能电脑鼠搜迷宫实验

实验目的:掌握电脑鼠的基本操作及智能搜索算法操作。

实验仪器:KEIL MDK、电脑鼠、J-Link、VS

实验原理:所谓“电脑鼠”,英文名叫做Micromouse,是一种具有人工智能的轮式机器人,是由嵌入式微控制器、传感器和机电运动部件构成的一种智能行走装置的俗称。当电脑鼠放入起点,按下启动键之后,他就必须自行决定搜索法则并且在迷宫中前进,转弯,记忆迷宫墙壁资料,计算最短路径,搜索终点等功能。电脑鼠更结合了机械、电机、电子、控制、光学、程序设计和人工智能等多方面的科技知识。本实验中,通过红外传感器检测电脑鼠所处位置状态,通过智能算法保存地图并实现地图的搜索,通过pid等控制算法控制电机,达到电脑鼠搜索迷宫并计算最短路径等功能。

实验内容与步骤:

实验内容

1)KEIL MDK的安装

2)电脑鼠硬件的检查及调整

3)智能搜索算法的编写

4)算法的调试与优化

5)实验结果

实验步骤

(一)KEIL MDK的安装

1双击运行Ke i l MDK 4.12 安装程序,出现软件安装界面,如图所示:

2点击Next,勾选安装协议;

3选择安装路径,建议安装在C 盘,运行速度快些

4 填入用户信息,个人用户随意填入即可;

点击Next 就进入实质的安装过程了,Wait for a Whle…

5点击Finish,Keil MDK 就完成安装了,可以发现桌面上生成了名为“Keil uVis ion4”的可执行文件快捷方式。

(二)检查和调整电脑鼠的硬件

1.电机检查:在电脑鼠程序文件中找到Motor.c文件,直接为两侧电机赋相同的速度值,用G-link连接电脑鼠和电脑,传入程序,打开电脑鼠放在地面上,如果电脑鼠能正常直线行进,即证明两侧电机正常工作。如果有电机有问题,拆下原来的电机换新的再次进行电机检查即可。

2.传感器检查:用G-link连接电脑鼠和电脑,打开传感器查询模式,用手逐渐靠近每一个传感器,如果相应的传感器值由小变大,那么此传感器工作正常。且每个传感器在手指位于相同距离时,回传的传感器值近似相等即证明传感器都正常工作,如果有传感器有问题,拆下原来的传感器换新的再次进行传感器检查即可。

传感器回传值查询界面

(三)智能搜索算法的编写

在含底层驱动的程序的基础上加上算法,实现智能搜索,把电脑鼠变成一只真正的智能的老鼠。

1.常见的算法形式

右手法则 电脑鼠在前进的方向上存在两条和两条以上的支路时,优先考虑向右转,其次向前,最后才考虑向左。

左手法则

与右手法则相似,只不过是优先考虑左转,其次是向前,最后才考虑向右。

求心法则 求心法则就是每当电脑鼠有至少两个方向可以选择时,则优先转向离中心点最近的方向前进。

如何确定哪个方向更能接近目标呢?如图 5-4 所示,把迷宫可以分为四个对等的区域(1、2、3、4)。可以观察出,在区域 1 中,电脑鼠向右和向上运动更能接近中心。在区域 2 中电脑鼠向左和向上更能接近中心。同样还可以很容易观察出区域 3 和区域 4 最容易接近中心的方向。

右手法则示意图 左手法则示意图

如果电脑鼠可供选择前进的方向包含了两个都有可能是离迷宫中心最近的迷宫分区示意求心法则示意图

方向,优先选择可以直线前进的反向,其次选择只用转90度的方向前进。

如果可前进的方向都是远离中心的方向时,优先选择直线运行方向,其次选择转弯90度的方向。其搜索示意图如图所示。

寻找最优路径的算法

等高图算法

首先开辟一块8×8的二维数组空间(MapStep[8][8]),其中每一个元素代表迷宫中的一个方格,用以计算后储存各方格至起点的最短路径步数(所谓步数即为路径中经过的方格数)。

当起点坐标处标识为1 时,可以直接达到的相邻方格均为2,再远的方格的等高值依次递增。这样距离越远的地方等高值越大。

以此类推,直到当前坐标没有可前进方向,且堆栈中没有未处理完的分岔点时结束。最终可以得到等高图。等高图的数字即为步数,也就代表其相对应的位置,由于电脑鼠转弯要浪费一定时间,为了寻找一条最优的路径(也就是能最快达到的路径),可以给转弯点加权。可以假设权值为1。即经过转弯前进的坐标等高值是由当前等高值加 2 得到的。具体的加权值可以根据自己电脑鼠转弯性能来决定。

冲刺算法

在搜索方案上,当电脑鼠处于搜索阶段时,电脑鼠速度较慢,以便准确获取迷宫信息;处于冲刺阶段时,电脑鼠已知迷宫信息,所以速度很快。为了保险起见,本设计的搜索方案是:首先慢速搜索到终点,然后沿已走路径返回起点,再沿已走路径快速冲刺到终点,到此已经拥有比赛成绩。电脑鼠在终点处更换搜索法则,进行第二次搜索,从终点搜索到起点,此时已经寻找到最优路径,最后电脑鼠按最优路径冲刺,以求刷新之前的成绩。

2.算法设计

当电脑鼠达到一方格坐标时,应根据传感器检测结果记录下当前方格的墙壁资料,为了方便管理和节省存储空间,每一个字节变量的低四位分别用来存储一个方格四周的墙壁资料,迷宫共有8×8个方格,所以可以定义一个8×8的二维数组变量来保存整个迷宫墙壁资料。

迷宫墙壁资料全部初始化为0,凡是走过的迷宫格至少有一方没有墙壁,即墙壁资料不为0,。这样就可以通过单元格存储的墙壁资料是否为0来确定该单元格是否曾搜索过。

迷宫搜索方法:在没有预知迷宫路径的情况下,电脑鼠必须要先探索迷宫中的所有单元格,直到抵达终点为止。做这个处理的电脑鼠要随时知道自己的位置及姿势,同时要记录下所有访问过的方块四周是否有墙壁。在搜索过程中,还要尽量避免重复搜索已经搜索过的地方。

转弯也是电脑鼠运行时必不可少一部分,同时转弯也分为静止转弯和行进中转弯。静止转弯要求电脑鼠首先要停止,主要用在电脑鼠进行搜索中,这时要求电脑鼠要绝对的稳定,所以采用静止转弯比较好。行进中转弯的特点是消除了静止转弯的要求电脑鼠停止的弊端,可以节省一些时间,主要用在电脑鼠进行冲刺时,这时要求电脑鼠要以竟可能短的时间从起点到达终点,所以行进中转弯可以节省不少的时间。

静止转弯时,对两个电机设置走相同的步数,如当要转左转90°时,设置左电机向后走40步,右电机向前走40步。通过两个电机走的方位不同,来实现静止转弯,但静止转弯的缺点就是,在转弯前首先要让电机停止,然后再对电机的要走的步数进行赋值,这样会浪费一点时间。

行进中转弯时,让一个轮子停止,一个轮子进行运转来实现。如当要左转90°时,设置左电机停止转动,右电机转动80步。与静止转弯区别开来的是,电机的步数在其他的函数中赋值好了,在转弯函数中只要一开始将一个电机停止转动就可以了,而不用一开始就将两个电机都停止,然后对电机的步数进行赋值,这样的话,就可以节省一些不必要的时间。

利用第一种方式虽然可以缩短探索迷宫所需的时间,但是不一定能够得到整个迷宫的地图资料。若找到的路不是迷宫的最优路径,这将会影响电脑鼠最后冲

刺的时间。冲刺函数的实现是建立在等高图已经建立好的基础上的。当电脑鼠要进行冲刺的时候,调用冲刺函数时,首先会调用等高图制作函数将等高图制作好。然后该函数通过等高图和墙壁信息来进行电脑鼠的行进控制。当然,我们认为电脑鼠在走直道的时候应该会比走弯道的时候,来的更快一点,所以我们没有进行特殊的加权,直接是走直道的。

电脑鼠从起点开始,一直利用等高图信息和墙壁信息进行一格一格的对比,只有当这一格在电脑鼠绝对方向上时,这一格才算记录到进行直道冲刺,同时直道格数加一。当遇到电脑鼠要转弯的时候,已的步数记录下来了,接下来直接调用行进函数,控制电脑鼠走完记录好的步数后,即走到电脑鼠要转弯的地方后,再进行转弯,然后接着继续进行上一步的动作。

3.算法优化

寻路是小车在运行的整个过程中进行的第一个操作,目的是让小车在迷宫中探索,同时记录已经走过的路径信息,直到小车找到终点就可以结束探索寻路的过程。当然也可以在找到终点后继续探索整个迷宫,尽可能多地收集迷宫的信息,以便后期进行最短路径分析计算时能够运用更多的信息,找到更佳的最短路径,得到更好的成绩。

寻路算法的2个关键点,一是在岔路口的转弯策略以及小车运行的稳定性。转弯策略决定了从小车开始运行到找到终点的时间长短。良好的转弯寻路策略可以大量减少不必要的寻路时间。小车运行的稳定性对于寻路过程也十分重要,所以小车的行进和转弯的过程一定要在机械和软件方面都调节到最稳定的状态。二是正确使用堆栈,整个选路算法的运行过程中会大量地使用堆栈的人栈和出栈操作,如果对人栈和出栈的条件判断不正确,有可能造成数据紊乱,最好使用调试版上的数码管实时显示堆栈栈顶的数据,发现有错误就在程序中寻找错误,直到整个寻路算法稳定为止。

行进过程中:电脑鼠行进速度决定了迷宫搜索以及冲刺的时间,但是如果速度过快,电脑鼠容易在转弯处碰壁,影响其稳定性。为了兼顾速度和稳定,通过反复实验,对搜索速度和直线冲刺速度做了调整。

转弯过程中:电脑鼠转弯包括原地转弯和前进中转弯2种方法。原地转弯就是电脑鼠先停在原地,然后一个电机正转另一个电机反转来实现原地转弯。前进中转弯,就是一个电机快转,另一个慢转,通过两轮速度差来实现前进中转弯。由于原地转弯在转弯前需要先停止,所以前进中转弯相对于原地转弯效率更高,本文也选择此方法用于电脑鼠在迷宫中转弯。

连续转弯的过程:要求电脑鼠只小迷宫方格内完成转弯动作。为了保持电脑鼠在连续转弯时具有较高的速度,本文通过增加最大转弯半径的方法来提升连续转弯速度。

实验数据:

1)传感器阈值

2)电机速度

3)步长

实验数据处理:调整实验数据,使电脑鼠能够正常搜索迷宫。

实验结果与分析:

实验结果:

经过我们小组的努力和尝试,电脑鼠可以顺利完成走迷宫任务。

实验分析:

这学期我们学习人工智能这门课程相配电脑鼠实验。首先我们小组互相帮助,很快完成了软件的安装,一款新软件对我们来说蛮陌生的,不知道怎么样进行调试,不知道该调试什么。我们小组有一个同学参加了智能车的比赛,有一些相应的经验,我们先打开 watch Windows 界面,由远及近对每一个传感器进行判断,想要确保其无硬件问题。通过实验我们发现,由远及近sensor的值会越来越大,确立都无误后,我们进行传感器的值调试。传入测试程序后发现效果还不错,可到下次课在进行调试时,不知道怎么了,小鼠无法跑。后来把小鼠放到3面围挡的墙处,进行调试。总之,通过小组的合作,小鼠基本已顺利完成了走迷宫任务,让我对算法有了更深的理解,对调试的方法也有了一些经验和技巧。

游戏人工智能实验报告记录四

游戏人工智能实验报告记录四

————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:

实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1)制作菜单 设置参数:点击会弹出对话框,设置一些参数,红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行:设置好参数后点击运行,毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步:2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上,窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步,有限状态机就会不断运行,使蚁群产生变化 2)添加加速键

资源视图中下方 选择ID和键值

3)新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead();

《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第3章

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? 图搜索的一般过程如下: (1) 建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S),把S放到未扩展节点表中(OPEN表)中。 (2) 建立一个已扩展节点表(CLOSED表),其初始为空表。 (3) LOOP:若OPEN表是空表,则失败退出。 (4) 选择OPEN表上的第一个节点,把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点为节 点n,它是CLOSED表中节点的编号 (5) 若n为一目标节点,则有解并成功退出。此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径 而得到的(指针将在第7步中设置) (6) 扩展节点n,生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。将M添入图G中。 (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,并将它们加进OPEN表。 对已经在OPEN或CLOSED表上的每个M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。 (8) 按某一任意方式或按某个探试值,重排OPEN表。 (9) GO LOOP。 重排OPEN表意味着,在第(6)步中,将优先扩展哪个节点,不同的排序标准对应着不同的搜索策略。 重排的原则当视具体需求而定,不同的原则对应着不同的搜索策略,如果想尽快地找到一个解,则应当将最有可能达到目标节点的那些节点排在OPEN表的前面部分,如果想找到代价最小的解,则应当按代价从小到大的顺序重排OPEN表。 3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。

《人工智能及其应用》实验指导书Word版

《人工智能及其应用》 实验指导书 浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月

前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法,并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验:1.产生式系统实验;2.模糊推理系统实验;3.A*算法求解8数码问题实验;4.A*算法求解迷宫问题实验;5.遗传算法求解函数最值问题实验;6.遗传算法求解TSP问题实验;7.基于神经网络的模式识别实验;8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有:实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲;第二部分是介绍八个实验的内容。 由于编者水平有限,本实验指导书的错误和不足在所难免,欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月

目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (3) 实验二模糊推理系统实验 (5) 实验三A*算法实验I (9) 实验四A*算法实验II (12) 实验五遗传算法实验I (14) 实验六遗传算法实验II (18) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (20) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (24)

实验教学大纲 一、学时:16学时,一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境:PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验内容学 时 类型教学 要求 1产生式系统应用VC++设计知识库,实现系统识别或 分类等。 2设计课内 2模糊推理系统应用Matlab1)设计洗衣机的模糊控制器; 2)设计两车追赶的模糊控制 器。 2验证课内 3A*算法应用I VC++设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2综合课内4A*算法应用II VC++设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2综合课内5遗传算法应用I Matlab1)求某一函数的最小值; 2)求某一函数的最大值。 2验证课内6遗传算法应用II VC++设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2综合课内 7基于神经网络的模式识别Matlab1)基于BP神经网络的数字识 别设计; 2)基于离散Hopfiel神经网络 的联想记忆设计。 2验证课内 8基于神经网络的 优化计算 VC++设计与实现求解TSP问题的连2综合课内 四、实验成绩评定 实验课成绩单独按五分制评定。凡实验成绩不及格者,该门课程就不及格。学生的实验成绩应以平时考查为主,一般应占课程总成绩的50%,其平时成绩又要以实验实际操作的优劣作为主要考核依据。对于实验课成绩,无论采取何种方式进行考核,都必须按实验课的目的要求,以实际实验工作能力的强弱作为评定成绩的主要依据。

电脑鼠走迷宫死区排除算法

电脑鼠走迷宫大赛探索过程算法优化研究 ——死路排除算法 ——死区域算法1摘要 电脑鼠走迷宫大赛是由国际电工和电子工程学会(IEEE)举办的人工智能领域的一项国际性赛事,集机械、电子、控制、光学、程序设计和人工智能等多方面科技知识于一体[1],具有很高的知名度。迷宫算法的优劣直接影响比赛的最终成绩。本文从经典迷宫算法入手,先后提出了能排除单行当列死路的“死路排除算法”和能够排除任意形状死区域的“渗透法”,然后通过测试验证两种改进算法的优越性。改进算法的核心思想是通过已经获得的迷宫信息排除不包含最短路径信息的死区域。同时,文中创造性的将“渗透思想”用于迷宫算法当中,很好的实现了死区域的判定与排除。与经典算法相比,改进算法在时间、空间方面都有良好的优化效果。 2背景简介 电脑鼠走迷宫大赛是国际电工和电子工程学会(IEEE)每年都会举办的一项国际性赛事,于1972年由美国机械杂志发起。比赛中的电脑鼠是一个小型的由微处理器控制的机器人车辆,在复杂迷宫中具有译码和导航功能。该比赛自推出以来,受到了世界各国师生的青睐。2007年和2008年,上海市计算机学会率先在中国主办了两次IEEE标准电脑鼠走迷宫邀请赛(长三角地区),有三十多所院校参加,反响强烈。2009年比赛范围扩展到全国,共有9个赛区的52所高校参赛[2]。 2.1电脑鼠走迷宫大赛规则[3] 电脑鼠的基本功能是从起点开始走到终点,这个过程称为一次“运行”,所花费的时间称为“运行时间”;电脑鼠从第一次激活到每次运行开始所花费的时间称为“迷宫时间”;电脑鼠在比赛时手动辅助的动作称为“碰触”。竞赛使用这3个参数,从速度、求解迷宫的效率和电脑鼠的可靠性三个方面来进行评判。 电脑鼠的得分是通过计算每次运行的“排障时间”来衡量的,即将迷宫时间的1/30加一次运行时间;如果未被碰触过,则再减去10s(奖励时间),这样得到的就是排障时间。电脑鼠在迷宫中停留或运行的总时间不可超过15min,在限时内允许运行多次。如果进入迷宫是为了进行探测和记忆,则这次运行就称为“试跑”;如果进入迷宫是根据先前的记忆和经验,按照智能算法确定最佳路径,并以最快的速度到达目的地,则这次运行就称为“冲刺”。 2.2迷宫、电脑鼠规格 迷宫由256个方块组成,每个方块18 平方厘米,排成16行×16列。迷宫的隔板沿方块的四周布设,形成迷宫通道。如图1为迷宫照片。图2为电脑鼠样例照片,该电脑鼠采用ARM7处理器——LM3S615作为主控芯片。五组可测距的红外线传感器按照某固定频率对迷宫格周围障碍进行采样,获取迷宫隔板信息。 图1 迷宫照片图2 电脑鼠样例照片 2.3已有算法

人工智能实验报告大全

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 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)

人工智能及其应用总结

人工智能及其应用总结 1、感知能力、 2、记忆与思维能、 3、学习能力、 4、行为能力(表达能力)人工智能的研究内容:知识表示、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为人工智能的研究目标:近期目标:使现有的电子数字计算机更聪明、更有用,使它不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理,而且能运用知识处理问题,能模拟人类的部分智能行为。建造智能机器人代替人类的部分智力劳动。远期目标:用自动机模仿人类的思维过程和智能行为。最终目标:机器智能实现生物智能的各项功能。智能行为:感知、推理、学习、通信和复杂环境下的动作行为知识发现的处理过程:数据挖掘、数据选择、知识评价人工智能的主要学派:符号主义、连接主义和行为主义人工智能的研究途径:心理模拟、生理模拟和行为模拟人工智能的应用领域:智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。人工智能的基本技术:表示、运算、搜索归纳技术、联想技术人工智能(机器智能)、学科和能力:(书)所谓人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,或者说是人们使机器具有类似于人的智能。从学科角度来看:人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能,并开发相关理论和技术。从能力角度来看:人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能。对认知

行为进行研究:心理活动的最高层级是思维策略,中间一层是初级信息处理,最低层级是生理过程,与此相应的是计算机程序、语言和硬件。研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系,并用计算机程序来模拟人的思维策略水平,而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。人工智能新的研究热点:新的研究热点:分布式人工智能与Agent,计算智能与进化计算,数据挖掘与知识发现 (超市市场商品数据分析),人工生命第二章:知识表示方法知识的一般概念: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知识表示:是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示的要求:表示能力、可利用性、可实现性、可组织性、可维护性、自然性、可理解性状态空间法的三要素:状态、算符、状态空间方法问题求解技术:问题的表示和求解的方法二种不确定性:关于证据的不确定性和关于结论的不确定性原子公式:由若干谓词符号和项组成问题的状态空间包含三种说明的集合:初始状态集合S、操作符集合以及目标状态集合“我听音乐或者绘画”的谓词表示的析取式LISTEN(I,MUSIC)VDRAW(I,PAINTING)句子变换成子句形式:(x){P(x)→P(x)} (ANY x) { P(x)P(x) } (ANY x) {~P(x)

人工智能实验报告

计算机科学与技术1341901301 陈敏 实验一:知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一,也是进一步学习状态空间搜索策略的基础,本实验通过牧师与野人渡河的问题,强化学生对知识表示的了解和应用,为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河,但只有一条能容纳c个人的小船,为了防止野人侵犯牧师,要求无论在何处,牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0),且假定野人与牧师都会划船,试设计一个算法,确定他们能否渡过河去,若能,则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入:牧师人数(即野人人数):n;小船一次最多载人量:c。 输出:若问题无解,则显示Failed,否则,显示Successed输出一组最佳方案。用三元 组(X 1, X 2 , X 3 )表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程:初始状态-> 中间状态->目标状态。 例:当输入n=2,c=2时,输出:221->110->211->010->021->000 其中:X 1表示起始岸上的牧师人数;X 2 表示起始岸上的野人人数;X 3 表示小船现在位置(1表 示起始岸,0表示目的岸)。 要求:写出算法的设计思想和源程序,并以图形用户界面实现人机交互,进行输入和输出结果,如: Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、算法描述

电脑鼠机器人迷宫竞赛规则

第四届青少年机器人活动暨亚洲机器人锦标赛中国区选拔赛 电脑鼠机器人迷宫竞赛规则 竞赛要求使用东莞市博思电子数码科技有限公司的电脑鼠机器人器材。如下图所示: (一)场地尺寸及环境要求 1.迷宫场地由8×8个边长为180.00×180.00mm 的正方形单元组成(见图1 )。 电脑鼠机器人迷宫竞赛是一种利用嵌入式微控制器、传感器和机电运动部件构成的一种智能的小型机器人比赛,它要求机器人在指定的迷宫中自动探索并找出通往终点的路径,赛中机器人需随时掌握自身的位置信息,准确获取墙壁信息并做记录,最终依靠记忆找出最佳路径并以最短的时间走出迷宫,赢得比赛。 一、简述 二、规则

2.图2示例场地图 3.四周的隔墙将整个迷宫封闭,迷宫隔墙的侧面为白色,顶部为红色。迷宫的地面为木质, 用于隔开每个单元格的围板称为墙壁,迷宫场地的墙壁高50.00mm,厚12.00mm,因此两堵隔墙所构成的通道其实际宽度为168.00mm(示例场地图见图2)

使用油漆漆成黑色。迷宫地面上印有墙壁的定位线,作组装场地时定位墙壁的标记,隔墙侧面和顶部的涂料需能反射红外线,地板的涂料需能吸收红外线。 4.迷宫的起始单元必须有三面隔墙,余下一个出口。例如,若没有隔墙的出口端为“北”向时,那么迷宫的外墙就构成“东”、“南”、“西”方位的隔墙。 5.6.迷宫场地中,将每个正方形单元的四角每两边相交的位置的点我们定义为“格点”。除了停泊区域中心的格点外,其余每个格点至少要延伸出一面隔墙或与一面隔墙相接触。由格点延伸出去的墙壁的组合方式多种多样,以迷宫左下角的一个格点为例,如下图中黑色部分为格点,示例场地图见图 2 A 、从格点处延伸出一块墙壁后,与该节点有关的墙壁的几种布置位置如下: B 、从格点处延伸出两块墙壁后,与该节点有关的墙壁的几种布置位置如下: 符合本规则的迷宫场地设计方案数量众多,但迷宫的格数始终是8×8格,四边的围墙不变,变化的是围墙内部的各个墙壁,比赛时具体使用场地,由比赛现场公布。

人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案

第二章知识表示方法 2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点? 答:状态空间法:基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法:从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增的建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。 问题规约法:已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合:这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。问题规约的实质:从目标(要解决的问题)出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。 谓词逻辑法:采用谓词合式公式和一阶谓词算法。要解决的问题变为一个有待证明的问题,然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的,从而证明这个新语句也是正确的。 语义网络法:是一种结构化表示方法,它由节点和弧线或链组成。节点用于表示物体、概念和状态,弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多元关系,扩展后可以表示更复杂的问题 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去? 用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后,河对岸的状态,nC表示传教士的数目,nY表示野人的数目,由于总人数的确定的,河对岸的状态确定了,河这边的状态也即确定了。考虑到题目的限制条件,要同时保证,河两岸的传教士数目不少于野人数目,故在整个渡河的过程中,允许出现的状态为以下3种情况: 1. nC=0 2. nC=3 3. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3) 用d i(dC, dY)表示渡河过程中,对岸状态的变化,dC表示,第i次渡河后,对岸传教士数目的变化,dY表示,第i次渡河后,对岸野人数目的变化。当i为偶数时,dC,dY同时为非负数,表示船驶向对岸,i为奇数时,dC, dY同时为非正数,表示船驶回岸边。

《人工智能及其应用》实验指导书上课讲义

《人工智能及其应用》实验指导书

《人工智能及其应用》 实验指导书 浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月

前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法,并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验:1.产生式系统实验;2.模糊推理系统实验;3.A*算法求解8数码问题实验;4.A*算法求解迷宫问题实验;5.遗传算法求解函数最值问题实验;6.遗传算法求解TSP问题实验;7.基于神经网络的模式识别实验;8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有:实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲;第二部分是介绍八个实验的内容。 由于编者水平有限,本实验指导书的错误和不足在所难免,欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月

目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (4) 实验二模糊推理系统实验 (6) 实验三 A*算法实验I (11) 实验四 A*算法实验II (14) 实验五遗传算法实验I (16) 实验六遗传算法实验II (21) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (24) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (28)

实验教学大纲 一、学时:16学时,一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境:PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台 实验内容学 时 类型教学 要求 1 产生式系统应 用VC++ 设计知识库,实现系统识 别或分类等。 2 设计课内 2 模糊推理系统 应用Matlab 1)设计洗衣机的模糊控制 器; 2)设计两车追赶的模糊控 制器。 2 验证课内 3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问 题的A*算法。 2 综合课内4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题 的A*算法。 2 综合课内 5 遗传算法应用 I Matlab 1)求某一函数的最小值; 2)求某一函数的最大值。 2 验证课内 6 遗传算法应用 II VC++ 设计与实现求解不同城市 规模的TSP问题的遗传算 法。 2 综合课内 7 基于神经网络 的模式识别Matlab 1)基于BP神经网络的数 字识别设计; 2)基于离散Hopfiel神经 网络的联想记忆设计。 2 验证课内 8 基于神经网络 的优化计算VC++ 设计与实现求解TSP问题 的连续Hopfield神经网 络。 2 综合课内 四、实验成绩评定

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 unsigned int i; void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y) {

《人工智能及其应用》实验指导书

《人工智能及其应用》 实验指导书

浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月

前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法,并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验:1.产生式系统实验;2.模糊推理系统实验;3.A*算法求解8数码问题实验;4.A*算法求解迷宫问题实验;5.遗传算法求解函数最值问题实验;6.遗传算法求解TSP问题实验;7.基于神经网络的模式识别实验;8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有:实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲;第二部分是介绍八个实验的内容。 由于编者水平有限,本实验指导书的错误和不足在所难免,欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月

目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (4) 实验二模糊推理系统实验 (7)

实验三A*算法实验I (13) 实验四A*算法实验II (17) 实验五遗传算法实验I (19) 实验六遗传算法实验II (26) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (29) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (35)

实验教学大纲 一、学时:16学时,一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境:PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验内容学 时 类型教学 要求 1 产生式系统应用VC++ 设计知识库,实现系统识别或 分类等。 2 设计课内 2 模糊推理系统应 用Matla b 1)设计洗衣机的模糊控制器; 2)设计两车追赶的模糊控制 器。 2 验证课内 3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2 综合课内 4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2 综合课内 5 遗传算法应用I Matla b 1)求某一函数的最小值; 2)求某一函数的最大值。 2 验证课内 6 遗传算法应用II VC++ 设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2 综合课内7 基于神经网络的Matla1)基于BP神经网络的数字识 2 验证课内

电脑鼠走迷宫比赛规则

電腦鼠走迷宮比賽規則 一、電腦鼠的規定 1.電腦鼠必須以紅外線光感測器偵測迷宮路徑行走;不得以機械式的感測裝置 (包含導輪)碰觸迷宮路徑的牆板行走。 2.電腦鼠必須為自立型,不得以無線電波遙控。 3.電腦鼠不得躍過、攀登、損傷或破壞迷宮壁面。 二、迷宮的規定 1.電腦鼠迷宮,如[圖一]所示,單位方塊壁面的側面為白色,頂部為紅色,平 面為黑色。 2.電腦鼠迷宮以一定大小的正方形單位方塊構成,整個迷宮的外圍也是正方 形。所有的迷宮方塊至少有一個方向被壁面擋住。某些迷宮的路徑寬度為兩個迷宮方塊的寬度,如黃色部分所示。 3.電腦鼠迷宮的單位方塊為18cmX18cm,整個迷宮由16X16個迷宮方塊組 成,面積為288cmX288cm。電腦鼠迷宮的外圍全部相連接起來,壁面的高度為5cm,厚度為1.2cm。 4.迷宮是以一般的精度製作,有可能產生某種程度上的尺寸誤差(約1mm)。 三、比賽規則 1.參加隊伍於比賽前由各隊選手(或選手代表)抽籤決定出賽次序。每隊限一個 操控手下場比賽。 2.比賽開始前,所有參賽的電腦鼠均須以大會提供的塑膠袋封起來,貼上裁判 簽名的封條。輪到下場比賽的隊伍,操控手須在裁判示意下打開塑膠袋,操控電腦鼠下場比賽。當裁判發出哨聲後,操控手即可啟動電腦鼠。 3.電腦鼠由迷宮的一角出發,以達到終點(在迷宮的中心)時間短者為第一名, 餘依次類推。 4.電腦鼠最多可擁有6分鐘,比賽期間最多可行進6次,以這段時間內最快到 達迷宮終點的時間為比賽成績。如在比賽時間內無法達到終點者,以比賽時間到時,電腦鼠距離終點的距離為比賽成績,此項距離越短者成績越高。 5.電腦鼠在比賽中碰觸迷宮牆壁達到3次或一次碰觸超過3秒卡住者即須退 場,其成績依未到達終點者之方法計算,以退場時之位置為行走距離的量測點。 6.操控手不得在迷宮路徑公開之後,把迷宮的路徑資料輸入電腦鼠,即比賽中 不得從事程式的置入(loading)及ROM的更換。

昆明理工大学人工智能第二次实验报告

理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 ( 2013 — 2014 学年第 1 学期) 课程名称:人工智能开课实验室:信自楼445 2013 年12月 20日 一、上机目的及容 1.上机容 用确定性推理算法求解教材65-66页介绍的八数码难题。 2.上机目的 (1)复习程序设计和数据结构课程的相关知识,实现课程间的平滑过渡; (2)掌握并实现在小规模状态空间中进行图搜索的方法; (3)理解并掌握图搜索的技术要点。 二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图) (1)设计并实现程序,求解出正确的解答路径; (2)对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析; (3)对一般图搜索的技术要点和技术难点进行评述性分析。 三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件) 1台PC及VISUAL C++6.0软件 四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程)

建立工程后建立5个source Files文件分别为 1.AttributeValue.cpp #include "AttributeValue.h" #include "base.h" AttributeValue::AttributeValue(std::string const& instring) : m_value(instring) { } bool AttributeValue::GetType() { if (m_value == "P") { return true; } else if (m_value == "N") { return false; } else { throw DataErrException(); } } 2.basefun.cpp #include float log2 (float x) { return 1.0 / log10(2) * log10(x); } float calEntropy(float prob) { float sum=0; if (prob == 0 || prob == 1) { return 0; } sum -= prob * log2(prob); sum -= (1 - prob) * log2 ( 1 - prob ); return sum;

人工智能实验报告

人工智能课程项目报告 姓名: 班级:二班

一、实验背景 在新的时代背景下,人工智能这一重要的计算机学科分支,焕发出了他强大的生命力。不仅仅为了完成课程设计,作为计算机专业的学生, 了解他,学习他我认为都是很有必要的。 二、实验目的 识别手写字体0~9 三、实验原理 用K-最近邻算法对数据进行分类。逻辑回归算法(仅分类0和1)四、实验内容 使用knn算法: 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3.使用knnClassify()进行测试 4.依据k的值,得出结果 使用逻辑回归: 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3. 使用上式求参数。步长0.07,迭代10次 4.使用参数以及逻辑回归函数对测试数据处理,根据结果判断测试数 据类型。 五、实验结果与分析 5.1 实验环境与工具 Window7旗舰版+ python2.7.10 + numpy(库)+ notepad++(编辑)

Python这一语言的发展是非常迅速的,既然他支持在window下运行就不必去搞虚拟机。 5.2 实验数据集与参数设置 Knn算法: 训练数据1934个,测试数据有946个。

数据包括数字0-9的手写体。每个数字大约有200个样本。 每个样本保持在一个txt文件中。手写体图像本身的大小是32x32的二值图,转换到txt文件保存后,内容也是32x32个数字,0或者1,如下图所 示 建立一个kNN.py脚本文件,文件里面包含三个函数,一个用来生成将每个样本的txt文件转换为对应的一个向量:img2vector(filename):,一个用 来加载整个数据库loadDataSet():,最后就是实现测试。

人工智能实验报告

人工智能 九宫格重移——搜索 成员:赵春杰 2009210665 羊森 2009210653 黄鑫 2009210 周成兵 2009210664 王素娟 2009210644

1.问题描述: 八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格,与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是:给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。所谓问题的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。棋子移动后,状态就会发生改变。解八数码问题实际上就是找出从初始状态到达目标状态所经过的一系列中间过渡状态。 2.九宫重移有无答案检查(逆序数) 我们把每个9宫格横向展开,如第一个123456789,我们把左边数大于右边数的组数称为这个九宫格的逆序数,显然123456789的逆序数为0;考虑横向平移,那么逆序数的增量为2或0或-2;纵向平移,逆序数的增量为4或0或-4;但147258369的逆序数为奇数。所以147258369是无解的情况。由此也可以类推当将9宫格展开后,如果数据序列的逆序数为奇数,则此数据序列对应的九宫格是无解的。 3.BFS算法 队列: Queue open = new Queue();存放待扩展的节点 List: List closed = new List();存放已被扩展过的节点 ArrayList map = new ArrayList();//存放答案 HashTale: Hashtable table = new Hashtable();构造哈希表以方便查找

老鼠走迷宫的算法分析

一种电脑鼠走迷宫的算法 电脑鼠走迷宫的算法 1探测策略 电脑鼠走迷宫可以采用全迷宫探索策略,即将迷宫的所有单元均搜索一次,从中找出最佳的行走路径。这种策略需要有足够的时间或探测次数,但在IEEE竞赛规则中每场竞赛只有15分钟的时间,因此是不可能的。另一种方法是部分迷宫探索策略,即在有限的时间或探测次数下,只探测迷宫的一部分,从中找出次最佳的路径,显然只能采用这种策略。 电脑鼠在一巷道内行走,如果最后无路可走,则该巷为死巷。电脑鼠在任一单元内,可能的行走方向最多只有三个(前、左、右),如果有二个或二个以上的可能行走方向,称为交叉,遇有交叉时,由于有多个可以行走的方向,在行走方向的选择上,可有下面的几种选择法则: ?右手法则:遇有交叉时,以右边为优先的前进方向,然后是直线方向、左边方向。 ?左手法则:遇有交叉时,以左边为优先的前进方向,然后是直线方向、右边方向。 ?中左法则:遇有交叉时,以直线为优先的前进方向,然后是左边方向、右边方向。 与此类似的还有中右法则。 ?乱数法则:遇有交叉时,取随机值作为前进方向。 ?向心法则:由于终点在迷宫的中心,遇有交叉时,以向迷宫中心的方向为优先的前进方向。 2标记 为了记忆迷宫的详细信息,需要对迷宫单元的位置进行线路标记。全迷宫共有16×16个单元组成,可采用二维坐标方式标记,即用每个单元的XY坐标表示,如起点可标记为(0,0),终点为(7,7)。此外,还需要对迷宫单元的可行进方向进行标记,可采用绝对方位或相对方位二种方式。 绝对方位:这是一种与电脑鼠行进方向无关的标记方式,以一个四位的二进制数,分别表示“东”﹑“西”﹑“南”和“北”四个方向。以1表示允许行进(无墙壁),0表示不允许行进(有墙壁)。 相对方位:这是一种与电脑鼠行进方向有关的标记方式,以一个三位的二进制数即可实现标记,分别表示“前”“左”“右”,以1表示允许(无墙壁),0表示不允许(有墙壁)。3阻断 在电脑鼠试跑过程中或在最后冲刺时,需要对部分路径进行“阻断”,即在发现某条路径是死路(只有入口而无出口)时,在该路径的入口处(一般是交叉点)设置标记,即将入口的线路标记由1改为0。 4试跑 试跑是获得迷宫地图(各单元路线标记)的唯一方法,因而应在规则允许的情况下,尽可能多的获得迷宫信息,为最后的冲刺准备尽可能多的信息。在试跑过程中,要对经过的单元进行线路标记,同时还要选择一个合适的探测策略。 下面以1/4迷宫为例进行说明。假设迷宫图布局如图三所示,共有8×8=64个单元,起点在左下角(Start),终点在右上角(End)。选用一个8×8的矩阵map保存迷宫地图信息,矩阵的每个元素为1个字节,高4位表示探测到的可行进路径,以绝对方位标记,次序为“北”﹑“东”﹑“西”﹑“南”。低4位记录自起点的交叉点的个数。探测策略采用右手法则,在初始状态,矩阵map各元素的值均为FFH,00H表示死巷。

人工智能实验报告

实验报告 1.对CLIPS和其运行及推理机制进行介绍 CLIPS是一个基于前向推理语言,用标准C语言编写。它具有高移植性、高扩展性、强大的知识表达能力和编程方式以及低成本等特点。 CLIPS由两部分组成:知识库、推理机。它的基本语法是: (defmodule< module-name >[< comment >]) CLIPS的基本结构: (1).知识库 由事实库(初始事实+初始对象实例)和规则库组成。 事实库: 表示已知的数据或信息,用deftemplat,deffact定义初始事实表FACTLIS,由关系名、后跟零个或多个槽以及它们的相关值组成,其格式如下: 模板: (deftemplate [] *) ::= | 事实: (deffacts [] *) 当CLIPS系统启动推理时, 会把所有用deffact定义的事实自动添加到工作存储器中。常用命令如下: asser:把事实添加到事实库(工作存储器)中retract:删除指定事实 modify:修改自定义模板事实的槽值duplicate:复制事实 clear:删除所有事实 规则库 表示系统推理的有关知识,用defrule命令来定义,由规则头、后跟零个或多个条件元素以及行为列表组成,其格式如下: (defrule [] * ; =>

人工智能及其应用-概论

《人工智能及其应用》 教学讲义 第一章人工智能概论

第一章人工智能概论 一、人工智能的基本概念 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)这一术语是1956年在美国的Dartmouth大学召开的世界第一次AI会议上由麻省理工学院的青年数学教师John McCarthy提议而使用的。AI这一学科至今已有50多年的历史,在国际上已确认AI是当代高科技的核心之一。 AI是一个广义词,各有说法,很难给出准确的定义或一般性的定义。其基本含义是: AI是用机器(计算机或智能机)来模仿人类的智能行为。 AI也叫机器智能,是研究如何使机器具有认识问题与解决问题的能力,研究如何使机器具有感知功能(如视、听、嗅)、思维功能(如分析、综合、计算、推理、联想、判断、规划、决策)、行为功能(如说、写、画)及学习、记忆等功能。 所以,如果一个计算机系统具有某种学习能力,能够对有关问题给出正确的答案,而使用的方法与人类相似,还能解释系统的智能活动,那么,这种计算机系统便认为具有某种智能。 人工智能用计算机技术的概念和方法对智能进行研究,因此,它从根本上提供了一个全新的理论基础。作为一门学科,人工智能的目的是了解使智能得以实现的原理;作为一门技术,它的最终目的是设计出完全与人类智能相媲美的智能计算机系统。 到目前为止,计算机作为一种最有效的信息处理工具,人们已片刻离不开它。但是,与人脑相比,计算机的智能在许多方面还不及婴幼儿。如果计算机具有一定的智能,能够模拟人类的智能活动,成为人脑的延伸,那么计算机对人类的贡献和作用将产生不可估量的影响,人类将步入智能机器人的时代。 尽管科学家们尚未达到这个目的,但在使计算机更加智能化方面已经取得了很大的进展,许多AI 计算机系统在不少领域实际上已超出了高水平的人类技艺,如计算机可以下出极高水平的象棋,用来诊断某种疾病,用来发现数学概念。 AI是使技术适应于人类的钥匙,是自动化技术向智能技术方向发展的关键,也是揭示人类智能和人脑奥秘的有力工具。 二、人工智能的研究内容 要了解人工智能的研究内容,必须先搞清楚什么是人类的智能。“智能”词源来自拉丁语Legere,字面意思是采集、收集和汇集,并由此进行选择。而Intellegere意思是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。 因此,人工智能的研究内容应包括三个方面: 1.知识表达(Knowledge Representation): ——研究如何在机器中表示知识,使知识形式化、模型化,用以建立合适的符号逻辑系统。 2.知识获取(Knowledge Acquisition): ——研究机器如何从各种知识源获取知识。 3.知识处理(Knowledge Inference)或问题求解(Peoblem Solving): ——运用存贮于机器中的知识进行相应知识处理,并推出结论。

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