《人工智能初步》案例五_启发式搜索与人机博弈
“启发式搜索与人机博弈”的教学设计
- 监控预习进度：利用平台功能或学生反馈，监控学生的预习进度，确保预习效果。
学生活动：
- 自主阅读预习资料：按照预习要求，自主阅读预习资料，理解“启发式搜索与人机博弈”知识点。
- 思考预习问题：针对预习问题，进行独立思考，记录自己的理解和疑问。
八、典型例题讲解
1. 例题1：请简述启发式搜索的基本原理和评价函数的作用。
答案：启发式搜索是一种在问题空间中搜索问题解的方法，其基本原理是利用问题的某些信息来引导搜索，以减少搜索的盲目性。评价函数的作用是评估问题状态的重要性，指导搜索方向，提高搜索效率。
2. 例题2：请举例说明如何使用A*搜索算法解决一个实际问题。
（4）简单棋类游戏的人工智能实现：本节课将引导学生利用编程语言实现一个简单棋类游戏的人工智能。重点是让学生掌握人工智能的基本实现方法，如状态空间表示、搜索算法、胜负判断等。
2. 教学难点：
（1）启发式搜索的评价函数设计：评价函数是启发式搜索中的关键部分，其作用是评估问题状态的重要性。设计一个有效的评价函数需要深入理解问题的特点。本节课的难点是如何引导学生理解并设计一个合适的评价函数。
2. 案例分析法：通过分析典型的启发式搜索算法案例，如八数码问题、迷宫问题等，让学生亲身参与并理解算法的应用。引导学生思考和讨论如何改进算法以提高搜索效率。
3. 小组讨论法：将学生分成小组，让他们共同探讨和实现一个简单棋类游戏的人工智能。通过小组合作和讨论，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。
教学手段：
答案：实现一个简单棋类游戏的人工智能需要以下步骤：首先，定义棋盘的状态空间，包括棋子位置、棋局进展等。然后，实现搜索算法，如深度优先搜索或A*搜索，用于找到最优的走棋策略。接着，实现胜负判断，根据棋盘状态判断游戏的胜负。最后，将搜索算法和胜负判断结合起来，实现人工智能的走棋策略。
人工智能与人机博弈
人工智能与人机博弈第一点：人工智能的发展及其在人机博弈中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受关注的热门话题，它指的是机器通过学习、推理和模仿等方式，模拟人类智能的能力。
人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，但直到最近几年，随着大数据、云计算和神经网络等技术的飞速发展，人工智能才真正取得了突破性的成果。
在人机博弈领域，人工智能的应用取得了令人瞩目的成绩。
从最早的“深蓝”在国际象棋比赛中战胜世界冠军，到“AlphaGo”在围棋领域战胜世界顶尖高手，人工智能在人机博弈中的应用展现出了强大的实力。
这些成果背后，离不开深度学习、强化学习等先进技术的支持。
深度学习是人工智能的一种重要方法，它通过构建深度神经网络模型，使机器能够自动学习和提取特征，从而实现对大量数据的理解和分析。
强化学习则是一种通过不断试错，使机器自主学习如何完成特定任务的方法。
在人机博弈中，人工智能可以利用这两种技术，不断学习和优化策略，提高自己的竞争力。
随着人工智能技术的不断进步，人机博弈的水平和趣味性也得到了极大的提升。
人工智能不仅在棋类游戏中表现出色，还可以应用于电子竞技、扑克牌类等多种博弈场景。
在未来，人工智能还将进一步拓展到其他领域，如金融、医疗、交通等，为人类社会带来更多的便利和创新。
第二点：人工智能对人机博弈产业的影响及挑战人工智能的发展对人机博弈产业产生了深远的影响。
首先，人工智能的出现提高了人机博弈的趣味性和观赏性，吸引了更多的用户参与。
例如，“AlphaGo”与人类的围棋对战，吸引了全球数百万观众在线观看，激发了人们对人工智能和人机博弈的兴趣。
其次，人工智能为人机博弈产业带来了新的商业模式和市场机遇。
随着人工智能技术的不断成熟，越来越多的企业和投资者开始关注人机博弈领域，寻求与人工智能结合的新玩法和新产品。
这不仅为游戏开发商和平台运营商带来了丰厚的经济效益，也推动了相关技术的发展和创新。
《初识人工智能》教学案例
《初识人工智能》教学案例第一篇：《初识人工智能》教学案例《初识人工智能》教学案例教学思考：1、本课例通过学生对人工智能领域实例的亲身体验，将初步了解人工智能原理，激发学生对人工智能领域的学习兴趣2、本节内容与高中“人工智能初步”选修模块是相衔接的，所以在设计上要对学生将来的发展有一定的促进作用。
3、为了更好的创建一个学生自主学习的氛围，本课将在开放式的网络环境下授课，教学过程注重创设学生认知冲突，从而激发学生探究人工智能领域的积极性。
4、教材与建议：★模块：高中信息技术基础★适用年级：高中一年级★所用教材：中国地图出版社《信息技术基础》★建议学时数：1学时，非上机时间10分钟，上机操作时间35分钟。
一、教学设计（一）教学目标知识与技能目标：初步了解人工智能的简单知识及其发展趋势。
过程与方法目标：能采用适当的工具和方法呈现信息、发表观点、交流思想。
情感态度与价值观目标：关注计算机解决问题的思想方法和文化内涵，并通过体验计算机在人工智能方面的初步应用，展望信息技术的发展，形成科学的价值观。
（二）教材分析本课属于第四单元“加工表达信息”中的第四节，在整个教材体系中处于核心地位，本节内容涉及到的自然语言理解技术属于人工智能研究领域的知识，对开拓学生视野，拓展知识面非常重要。
本课也是与选修模块“人工智能初步”相衔接的。
（三）重点和难点1、通过亲历与计算机进行象棋对弈和自然语言对话，感受信息技术的魅力。
2、教学本节内容主要是人工智能的简介，关键点在于正确理解人工智能的概念及简单的了解人机博弈，能通过有关网站解决自然语言对话的问题。
（四）学生分析作为初中刚进入高中学习的学生来说，好奇和强烈的求知欲对学习本课来说是很好的前提。
同时通过初中的信息技术课程学习，他们已掌握了信息获取和管理的策略、技巧，能够根据任务需求，选择恰当的工具软件处理信息，呈现主题，表达创意。
同时学生基础不同，对课堂要求也有不同。
（五）教学过程流程图教学流程分七个部分，其中“活动一“”活动二”并行，可选其中之一。
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。
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
启发式搜索策略的常见算法
Dijkstra算法
Dijkstra算法也是一种常见的启发式搜索算法，它主要用于解决带权图的最短路径问题。该算法通过不断扩展当前节点，并使用启发式函数来更新每个节点的距离。
Bellman-Ford算法
Bellman-Ford算法是一种解决动态规划问题的启发式搜索算法，它通过迭代更新每个节点的距离来找到最短路径。与Dijkstra算法不同的是，Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。
02
它将问题分解为若干个状态，并从初始状态开始搜索，通过不断迭代，寻找目标状态。
03
在每个迭代过程中，启发式搜索策略会评估当前状态到目标状态的代价，并选择最小代价的状态进行扩展，直到找到目标状态或确定无法找到目标状态。
A*算法
A*算法是一种广泛使用的启发式搜索算法，它通过使用启发式函数来评估每个状态的代价，并选择最小代价的状态进行扩展。
xx年xx月xx日
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
引言启发式搜索策略的基本概念与原理启发式搜索策略在人工智能中的应用启发式搜索策略的优缺点分析未来展望与研究方向结论
contents
目录
引言
01
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
鼓励探索该算法在实际应用场景中的应用价值和可能性
THANKS
谢谢您的观看
定义
AI 技术正在改变人类的生活方式和社会结构，应用在各个领域如医疗、金融、交通、制造等，帮助人们解决复杂的问题和提高效率。
重要性
人工智能的定义与重要性
VS
启发式搜索策略是一种基于问题特定的信息搜索策略，它利用问题特定的知识来指导搜索方向，从而减少搜索范围，提高搜索效率。
人工智能教程习题及答案第5章习题参考解答
⼈⼯智能教程习题及答案第5章习题参考解答第五章搜索策略习题参考解答5.1 练习题5.1 什么是搜索？有哪两⼤类不同的搜索⽅法？两者的区别是什么？5.2 ⽤状态空间法表⽰问题时，什么是问题的解？求解过程的本质是什么？什么是最优解？最优解唯⼀吗？5.3 请写出状态空间图的⼀般搜索过程。
在搜索过程中OPEN表和CLOSE表的作⽤分别是什么？有何区别？5.4 什么是盲⽬搜索？主要有⼏种盲⽬搜索策略？5.5 宽度优先搜索与深度优先搜索有何不同？在何种情况下，宽度优先搜索优于深度优先搜索？在何种情况下，深度优先搜索优于宽度优先搜索？5.6 ⽤深度优先搜索和宽度优先搜索分别求图5.10所⽰的迷宫出路。
图5.10 习题5.6的图5.7 修道⼠和野⼈问题。
设有3个修道⼠和3个野⼈来到河边，打算⽤⼀条船从河的左岸渡到河的右岸去。
但该船每次只能装载两个⼈，在任何岸边野⼈的数⽬都不得超过修道⼠的⼈数，否则修道⼠就会被野⼈吃掉。
假设野⼈服从任何⼀种过河安排，请使⽤状态空间搜索法，规划⼀使全部6⼈安全过河的⽅案。
（提⽰：应⽤状态空间表⽰和搜索⽅法时，可⽤(N m,N c)来表⽰状态描述，其中N m和N c分别为传教⼠和野⼈的⼈数。
初始状态为(3,3)，⽽可能的中间状态为(0,1),(0,2),(0,3), (1,1),(2,1),(2,2),(3,0),(3,1),(3,2)等。
）5.8 ⽤状态空间搜索法求解农夫、狐狸、鸡、⼩⽶问题。
农夫、狐狸、鸡、⼩⽶都在⼀条河的左岸，现在要把它们全部送到右岸去。
农夫有⼀条船，过河时，除农夫外，船上⾄多能载狐狸、鸡和⼩⽶中的⼀样。
狐狸要吃鸡，鸡要吃⼩⽶，除⾮农夫在那⾥。
试规划出⼀个确保全部安全的过河计划。
（提⽰：a.⽤四元组(农夫，狐狸，鸡，⽶)表⽰状态，其中每个元素都可为0或1，0表⽰在左岸，1表⽰在右岸；b.把每次过河的⼀种安排作为⼀个算符，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。
人工智能--启发式搜索
人工智能-----启发式搜索一．问题背景人工智能的宗旨是寻找一种有效的方式把智能的问题求解、规划和通信技巧应用到更广泛的实际问题中，集中于不存在算法解的问题，这也是为什么启发式搜索是一种主要的AI问题求解技术的原因。
对于人工智能系统而言，问题可能状态的数量随搜索的深入呈现指数或阶乘增长，为了明智地找出正解，将沿最有希望的路径穿越空间来降低这种复杂性，这便是启发式求解。
把没有希望的状态及这些状态的后代排除，这样便可以克服组合爆炸，找到可接受的解。
二．基本简介启发式求解对问题求解过程中下一步要采取的措施的一种精明猜测，是建立于强大的知识库的由经验总结出的求解方式。
简单的启发可以排除搜索空间的绝大部分。
启发式搜索由两部分组成：启发度量及是有这个度量进行空间搜索的算法。
下面介绍两种算法1.爬山法爬山策略在搜索中现扩展当前状态，然后再评估它的“孩子”。
而后选择“最佳的”孩子做进一步扩展；而且过程中既不保留它的兄弟姐妹，也不保留它的双亲。
因为这种策略不保存任何历史记录，所以它不具有从失败中恢复的能力。
图1 使用3层预判的爬山方法遇到的局部最大化问题爬山策略的一个主要问题是容易陷入局部最大值。
如果这种策略达到了一个比其他任何孩子都好的状态，它便停止。
因此为了提高性能，需要局部改进评估多项式。
2.最佳优先搜索算法最佳优先搜索算法使用了优先级队列，使得从诸如陷入局部优先等情况中恢复成为可能，从而使启发式搜索更加灵活。
最佳优先搜索算法使用列表来维护状态：用open列表来记录搜索的当前状态，用close列表记录已经访问过的状态。
在这种算法中新加的一步是对open 中的状态进行排序，排序的依据是对状态与目标“接近程度”的某种启发性估计。
最佳优先搜索算法总是选择最有希望的状态做进一步扩展。
然而由于他正在使用的启发可能被证明是错误的，所以它并不抛弃所有状态而是把他们维护在open中。
一旦发现启发将搜索引导到一条证明不正确的路径，那么算法会从open 中取出一些以前产生的“次优先”的状态，从而把搜索的焦点转移到空间的另一部分。
《启发式搜索与人机博弈》教学设计
《启发式搜索与人机博弈》教学设计
李永前
【期刊名称】《中小学信息技术教育》
【年(卷),期】2003(000)010
【总页数】4页(P14-17)
【作者】李永前
【作者单位】浙江师范大学附属中学
【正文语种】中文
【中图分类】G633.670.2
【相关文献】
1.基于博弈论的启发式搜索算法的改进研究 [J], 汪孔斌;尹弼民
2.人工智能烽火点燃中国象棋——记"浪潮杯"首届中国象棋计算机博弈锦标赛暨2006中国机器博弈学术研讨会、"浪潮杯"首届中国象棋人机大战 [J], 林健;黄鸿;刘进长
3.博弈树启发式搜索的α-β剪枝技术研究 [J], 张聪品;刘春红;徐久成
4.基于人机实训室的安全人机工程实践教学设计 [J], 尚胜美
5.基于启发式搜索算法的无人机航迹快速规划 [J], 吴玉文;牛智越;韩倩倩
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“启发式搜索与人机博弈”的教学设计
浙江师范大学附属中学李永前
一、前言
人工智能是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科，涉及数学、计算机科学、控制论、信息学、心理学等学科，即使在大学里，也是一门深奥难学的学科。
因此，在高中阶段开展人工智能教学，相比大学，虽然教学侧重点不同，难度降低，但教学难度还是可想而知的。
高中阶段的人工智能课程教学，一旦处理不当，将会使学生失去兴趣，又会成为一门学生不喜欢的枯燥的课程。
因此，我们试图在人工智能的教学过程中，创设一些学生能够接收的、有兴趣的实践活动。
通过各种活动，让学生进行思考，并让学生自己得出一些结论。
同时，希望学生得出的结论是无固定答案的，能体现学生想象力、创造力的结论。
同时将学生的结论发布在网络的论坛上，在师生讨论这些结论的过程中，进一步提升全体学生对人工智能的认识，感受人工智能技术的丰富魅力，增强对信息技术发展前景的向往。
下面就“启发式搜索与人机博弈”的两节课，通过上述的设想进行教学设计。
“启发式搜索与人机博弈”教学之前，学生已经学习了穷举式搜索的知识，如宽度优先搜索和深度优先搜索；已经了解了状态空间、状态空间搜索及启发式搜索等概念。
在“启发式搜索与人机博弈”的教学中，将通过各种活动，让学生进一步了解启发式搜索的过程，启发式搜索与穷举式搜索的不同之处，并让学生在人机博弈中，如何通过启发式搜索，引入“人”的思维。
在“启发式搜索与人机博弈”的任务驱动法中，如何设计学生活动是至关重要的。
好的学生活动将激发学生的学习兴趣，活跃学生的思维，因此，在下面的具体的教学设计中，重点给出我们设计的教学活动。
抛砖引玉，希望同行们能给出更多更好的学生活动，使人工智能教学在中学里，能优质高效地开展。
二、“启发式搜索与人机博弈”第一节课
教学任务：
任务1：让学生实际操作文曲星等电子字典符带的黑白棋游戏，写出该游戏的规则，并在“玩”的过程中，总结出自己设想的“致胜”法则。
任务2：进入Internet，查找人机博弈的相关资料。
课前准备：
·让学生准备带有黑白棋的电子字典。
（或者在网络教室的每一台学生机上，安装黑白棋程序。
）·在教师机中，设置“教学资料”只读共享文件夹，存放有表格一和表格二的Word文档。
·在教师机中，设置“作业上交”完全共享文件夹，学生完成的作业上交至该文件夹中。
教学过程：
表格一：黑白棋的游戏规则
在备注中说明。
图一：黑白棋的某一状态图，现在由黑棋下棋。
参考网址：
·中国黑白棋联盟/
·黑白棋世界
·中青在线的电脑历史/gb/it/2000-11/28/node_721.htm ·赛伯时空网的电脑下棋传奇/1/old07.htm
·电脑中国象棋软件AI评/book/dnai.html
附：参考答案
表格一：黑白棋的游戏规则
注：上述“致胜”并不是最优的法则，仅为一种较为可行的“致胜”法则，供大家讨论。
三、“启发式搜索与人机博弈”第二节课
教学任务：
任务1：写出在理想状态下，对黑白棋走两步后的评价函数。
任务2：进入Internet，查找资料，讨论在人机博弈中的一些问题。
如：
·“致胜”法则的好坏与评价函数的关系。
·在博弈搜索中，为什么会产生节点爆炸问题。
·在人机博弈中，除了采用启发式搜索外，还会用到哪些搜索策略？
·通过前面的实践操作和分析，谈谈在人机对弈游戏中所指“棋力”的含义是什么？
课前准备：
·整理学生前一节课上交的作业，将学生提出的“致胜”法则上传到校园网的论坛上。
·或将前一节课学生上交的作业所在的文件夹，设置成只读共享文件夹，供大家浏览讨论。
·在教师机中，设置“作业上交”完全共享文件夹，学生完成的作业上交至该文件夹中。
图二：黑白棋的某一状态图。
注：图中的数值，是“WZebra”黑白棋程序提供的在该位下子的估算值。
图三：黑白棋的空间状态图。
………。