AI约束满足问题CSP
AI02搜索技术2

该方法也称为:最受约束变量,或 失败优先:选择最可能很快导致失 败的变量
性能比简单的回溯提高3到3000倍。
Principles of AI-----Wang Wenjie
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© Graduate School , Chinese academy of Sciences.
度启发式
约束满足问题(4)
Variables A, B, C, D
约束图:
Domains A {1,2,3} B {1,2,4,5,6} C {1,2} D {1,3}
(1 1) (2 2)
A
B
(2 1) (3 1) (3 2)
C
D
(1 3) (2 1) (2 3)
答案: A=2, B=2, C=2, D=1
--- 启发式采用特定领域的知识来进行弥补
--- CSP不采用领域特定的知识,而是寻找通用的方法,可 以求解 n ≈ 25的n皇后问题
• CSP问题提出下面三个问题: 1. 下一步该给哪个变量赋值,按什么顺序来尝试它的值? 2. 当前的变量赋值对其他未赋值的变量意味着什么? 3. 当一条路径失败时,也就是达到一个变量没有合法值的状 态时,搜索能在后面的路径中避免重复这样的失败吗?
前向检验(2)
• 思想: – 对未赋值变量,保持那些与已赋值变量没有冲突的值 ,冲突的值都删除 – 当任何一个变量都没有合法的值时,结束搜索
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• MRV对上述第一个染色区域选择没有帮助。度启 发式选择涉及对其他未赋值变量的约束数最大的 变量而试图降低未来选择的因子。
一种改进的CSP算法

收 稿 日期 :0 0— 4—1 21 0 2
量值 域 中的值 被删 成空 的时候 , 这种 情形 叫做
d ae d 算 法 会 侦 测 出 这 种 da ed的情 况 。以 ed n , ed n 上几种 算法 的差 异在 于它们处 理未来变 量 的方式 。
x是一 个变 量集 , X:{ 1 X , , n , X , 2 … X } 每个
来 变量 是节 点 中尚未 选 定 变 量 值 的变 量 , 些 变 这
量 的 值 可 以 在 稍 后 待 定 。 此 外 还 有 现 在 变 量
( urn a al) 就是 目前 正 在考 虑 的变 量 。树 c r t r be , e vi
满 足它们 彼此 间 约 束关 系 的赋 值 的 问题 , 由变 量 (ai l ) 变 量 的 值 域 ( o a ) vr be 、 a s dm i 和变 量 之 间 的 n 约束 (osans组成 J cnt it) r 。
C P可 以形 式 化 为 一个 约 束 网 , S 由变 量 的集
这几 种算 法 都用 树状 结 构 (r ) 表 示 目前 te 来 e
的搜 寻 状 态 。t e的每 一 个 节 点 ( d ) 可 视 r e mo e 均 为解 的 一 部 分 ( at lslt n , 个 节 点 中 , p ra o i ) 每 i u o 会
C P是在 一定 的值 域 范 围 内为 所有 变 量 寻 找 S
变量 x 有 一个 值域 D ,i 变 量 x 的所有 可 能 i iD 是 i
取值 的有 限域 , 域 中的值 不一 定是 数值 型 态 , 值 也
一类约束满足问题及其算法

3 单约束简单 CSP 算法
考虑简单 CSP 问题3A , b1. 1+ b2. 1+ ,+ bk. 1= C4, 由于 b1. 1, b2. 1, ,, bk. 1 都取自{ d1, d2, ,, dl } , 且 A = n, 因此共 n 个取自{ d1, d2, ,, dl } 的非负整数, 于是问题转化为在这 n 个非负整
4 多约束简单 CSP 算法
对于多约束问题3A , f ( B) = C4, 一个显然
的算法是先找出3A , f 1( B) = C4的所有解, 然后
在这些解中寻找所有满足 f 2 ( B) = C 的解, 以此
类推#此算法的困难在于当 A 很大时, 满足 f 1 ( B) = C 解的数量 C一般非常大#理论和试验表 明, 这 C个解中只有非常少的一部分能成为3A ,
0 [ Ki [ Ai #
( 2)
1 170
东北大学学报( 自然科学版)
第 24 卷
有限集 A 中属性取特定值 di 的元素的个数
是有限的#设 A 中属性取值为 d 1, ,, dl 的元素 个数为 B1, ,, Bl , L i = m in{ Ai , Bi } , 问题转化为
K1 d1 + K2 d2 + ,+ Kldl = C , ( 3)
Ki 为变量, 0 [ Ki [ L i , i = 1, 2, ,, l# 将( L 1+ 1) 个 d 1, ( L 2+ 1) 个 d 2, ,, ( L l + 1)
人工智能原理_北京大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

人工智能原理_北京大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.Turing Test is designed to provide what kind of satisfactory operationaldefinition?图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义?答案:machine intelligence 机器智能2.Thinking the differences between agent functions and agent programs, selectcorrect statements from following ones.考虑智能体函数与智能体程序的差异,从下列陈述中选择正确的答案。
答案:An agent program implements an agent function.一个智能体程序实现一个智能体函数。
3.There are two main kinds of formulation for 8-queens problem. Which of thefollowing one is the formulation that starts with all 8 queens on the boardand moves them around?有两种8皇后问题的形式化方式。
“初始时8个皇后都放在棋盘上,然后再进行移动”属于哪一种形式化方式?答案:Complete-state formulation 全态形式化4.What kind of knowledge will be used to describe how a problem is solved?哪种知识可用于描述如何求解问题?答案:Procedural knowledge 过程性知识5.Which of the following is used to discover general facts from trainingexamples?下列中哪个用于训练样本中发现一般的事实?答案:Inductive learning 归纳学习6.Which statement best describes the task of “classification” in machinelearning?哪一个是机器学习中“分类”任务的正确描述?答案:To assign a category to each item. 为每个项目分配一个类别。
《约束推理》课件

3
加强与其他领域的合作与交流,有助于推动约束 推理的跨学科发展。
06
CATALOGUE
总结与展望
约束推理的重要性和意义
约束推理是一种重要的推理方法,在人工智能 、自然语言处理、数据挖掘等领域具有广泛的 应用。
约束推理有助于解决复杂的问题,提高推理效 率和精度,为人工智能技术的发展提供了有力 支持。
约束推理在智能控制、智能诊断、智能规划等 领域也具有广泛的应用前景,能够为各行业提 供智能化解决方案。
目前研究的不足与未来发展方向
目前约束推理的研究还存在一些不足之处,如算法的 效率、可解释性等方面仍有待提高。
未来研究需要进一步探索约束推理的原理和机制,加 强算法的优化和改进,提高约束推理的应用效果和智
01
随着问题规模的扩大,求解大规模约束满足问题成为一项挑战 。
02
分布式计算、云计算等技术为大规模问题的求解提供了新的解
决方案。
优化算法、启发式搜索等策略在求解大规模问题中具有重要应
03
用价值。
约束推理在其他领域的应用拓展
1
约束推理在生产调度、物流优化等领域具有广泛 的应用前景。
2
拓展约束推理在其他领域的应用,需要深入了解 相关领域的具体问题和需求。
束条件下,寻找满足所有约束条件的解的问题。
02常Biblioteka 的约束满足问题包括排课表、工作分配、旅行商
问题等。
03
约束满足问题求解算法包括局部搜索、分支定界、遗
传算法等,旨在寻找满足所有约束条件的解。
启发式搜索算法
01
启发式搜索算法是一种基于启 发式信息的搜索算法,通过评 估解的质量来指导搜索方向, 以减少搜索空间。
能化水平。
约束满足问题求解的符号OBDD技术

约束满足问题求解的符号OBDD技术
徐周波;古天龙
【期刊名称】《桂林电子科技大学学报》
【年(卷),期】2010(030)006
【摘要】约束满足问题(CSP)是人工智能中一个重要的研究课题.通过讨论CSP的有序二叉决策图(OBDD)描述,给出了CSP的符号OBDD求解算法.其算法是在CSP的符号表示的基础上,首先对CSP中的所有变量根据其在约束图中的度的大小进行递增排序,然后按照此变量序将CSP分成n个子问题分别进行求解,其中n为CSP中变量数,最后利用OBDD的"与"操作合并所有子问题,所得的OBDD即为满足所有约束的CSP的所有解.通过与桶消元算法和符号OBDD直接求解算法的实验对比,证明本算法具有明显的优越性.
【总页数】3页(P570-572)
【作者】徐周波;古天龙
【作者单位】桂林电子科技大学,计算机科学与工程学院,广西,桂林,541004;桂林电子科技大学,计算机科学与工程学院,广西,桂林,541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.装配序列规划问题的CSP模型及其符号OBDD求解技术 [J], 徐周波;古天龙
2.非二元条件约束满足问题求解 [J], 袁际军;黄敏镁
3.约束满足问题求解的符号OBDD桶消元算法 [J], 徐周波;古天龙;常亮;李凤英
4.装配几何可行性判别的符号OBDD技术研究 [J], 钟艳如;梁永强;黄美发;古天龙
5.一种基于预处理技术的约束满足问题求解算法 [J], 孙吉贵;朱兴军;张永刚;李莹因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
约束满足问题中一致性算法的分析与研究
A s at bt c r
C nt it as co rbe s C P aebe l i rt tsbetn At c lIt lec . h r aet e e ost o sa tf t nPo l ( S )hv ena mp a ujc i rf i ne i ne T e r rem t d r n S ia i m l on i a i lg e h h o
到满足 , 如果对于任意 的第 K个 节点 , 至少存 在一 个值 使得 其 所有 的 K个节点之 间的约束都得 到满足 , 则可 以说这个 约束 图
是 K一致 性的。如果对 于所 有的 ≤ 都 有 一致 性存在 , , 也
就是说 , 对于 阶数小 于 K或等 于 K的一致性 条件 , 约束 图都 满
为 了更好地 说明现存 的几 种主要 的一致性算 法 , 定义 如下 符号 : 约束 图为 G, 变量 i 的值域 为 D , P 为变量 i 和 之间的约 束 。设变量 数为 n 。主要 的弧一 致性 算法 为七 种 : A - 从 C 1到 A -。其 中较为常用 的是 A - A - 。弧一致性算 法的核心 C7 C3和 C- 4 内容就是 : 如果 一个节 点 的某一取 值不 能得 到相邻 节点 ( 即有 约束关系存在的节点 ) 中至少 一个取 值 的支持 ( 即使得约束 得 到满足 ) 则该值将被从该节点的值域 中删除 。 ,
维普资讯
第2 4卷 第 8期 20 0 7年 8月
计 算机应 用 与软件
Co mpu e p i ainsa d S fwa e trAp lc to n ot r
Vo. 4 No 8 12 . Au 2 0 g. 0 7
约 束 满足 问题 中一 致 性 算 法 的分 析 与 研 究
人工智能的约束满足与规划
人工智能的约束满足与规划人工智能在当今社会中扮演着越来越重要的角色,其应用范围涵盖了各个领域,从医疗健康到金融领域,人工智能的技术正不断地改变着我们的生活和工作方式。
然而,随着人工智能技术的不断发展和普及,同时也面临着一系列的挑战和问题。
其中一个关键问题就是人工智能的约束满足与规划,即如何确保人工智能系统在特定情境下可以做出符合规范和伦理的决策,以及如何设计一套有效的规划机制来指导人工智能系统的行为。
本文将从不同角度深入探讨人工智能的约束满足与规划问题,分析当前存在的挑战和解决方案,并展望未来的发展方向。
首先,我们需要理解什么是人工智能的约束满足与规划。
约束满足是指在一定的条件下,人工智能系统需要满足一系列的约束条件,以确保其行为符合特定的规范和标准。
这些约束条件可以包括逻辑约束、伦理准则、法律法规等,旨在保证人工智能系统的行为不会对社会造成负面影响。
而规划则是指设计一套有效的方法来指导人工智能系统在复杂环境下做出合理的决策,以达成既定的目标。
在实际应用中,人工智能的约束满足与规划是密不可分的,二者相辅相成,共同构成了人工智能系统的行为准则。
在当前的人工智能技术发展中,约束满足与规划问题已经成为了一个亟待解决的挑战。
首先,由于人工智能系统通常基于大数据和机器学习算法进行训练和决策,这些系统往往缺乏对伦理准则和规范的认识,容易产生一些不符合道德标准的行为。
例如,一些人工智能系统在决策时可能会对某些群体造成歧视,或者在处理隐私数据时存在泄露的风险。
如何在人工智能系统中引入伦理准则和规范,成为了亟需解决的问题。
其次,人工智能系统往往需要在复杂和不确定的环境中做出决策,需要一套有效的规划机制来指导其行为。
然而,在现实世界中,环境是动态变化的,人工智能系统需要能够快速适应新的情况并做出相应的决策。
如何设计一套灵活有效的规划机制,成为了当前人工智能研究的重要课题。
为了解决人工智能的约束满足与规划问题,研究者们提出了一系列的方法和技术。
05. AI CSP
Real-world CSPs
Assignment problems e.g., who teaches what class who reviews which papers Timetabling problems e.g., which class is offered when and where?
1
Review: last chapter
Local search algorithms
– the path to the goal is irrelevant; the goal state itself is the solution – keep a single "current" state, try to improve it
5
Example: Map-Coloring
Variables WA, NT, Q, NSW, V, SA, T Domains Di = {red,green,blue} Constraints: adjacent regions must have different colors e.g., WA ≠ NT, or (if the language allows this), or (WA,NT) ∈{(red,green),(red,blue),(green,red), (green,blue), … }
4
Constraint satisfaction problems (CSPs)
Standard search problem: state is a “black box“ – any old data structure that supports goal test, eval, successor
一种基于环切割的约束满足问题求解算法
一种基于环切割的约束满足问题求解算法摘要:一、引言二、环切割约束满足问题求解算法1.算法原理2.算法步骤三、算法性能分析1.实验设置2.实验结果四、结论正文:一、引言约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem,CSP)是人工智能和计算机科学中一种重要的组合优化问题。
它的目标是在给定一组候选解决方案中,找到满足所有约束条件的最优解。
环切割约束满足问题(Circuit Cutter Problem,CCP)是约束满足问题的一种,它的求解对于电路设计、运筹学和人工智能等领域具有重要意义。
本文提出了一种基于环切割的约束满足问题求解算法,旨在提高算法的效率和准确性。
二、环切割约束满足问题求解算法1.算法原理本文提出的算法基于环切割技术,通过将问题分解为多个子问题,并逐个解决子问题,最终得到问题的全局解。
具体来说,算法首先对问题进行预处理,将约束条件进行编码,然后使用环切割技术将问题划分为多个子问题。
接下来,算法对每个子问题进行求解,并利用子问题的解来逐步构造问题的全局解。
在求解过程中,算法采用了局部搜索策略,以提高搜索效率。
2.算法步骤(1)问题预处理:将问题中的所有约束条件进行编码,生成候选解决方案的编码集合。
(2)环切割:根据编码集合,将问题划分为多个子问题,并计算每个子问题的割集。
(3)子问题求解:对每个子问题,利用局部搜索策略寻找满足约束条件的最优解。
(4)全局解构造:根据子问题的解,逐步构造问题的全局解。
三、算法性能分析1.实验设置为了评估算法的性能,我们在多个具有代表性的环切割约束满足问题数据集上进行了实验。
实验中,我们设置了不同的问题规模和参数,以考察算法在不同情况下的表现。
2.实验结果实验结果表明,本文提出的基于环切割的约束满足问题求解算法具有较高的求解效率和准确性。
在不同规模和参数的问题上,算法都能找到满足约束条件的最优解。
同时,算法在搜索过程中表现出较低的计算复杂度,具有较好的实用性。
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Street Puzzle
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Ni = {English, Spaniard, Japanese, Italian, Norwegian} Ci = {Red, Green, White, Yellow, Blue} Di = {Tea, Coffee, Milk, Fruit-juice, Water} Ji = {Painter, Sculptor, Diplomat, Violinist, Doctor} Ai = {Dog, Snails, Fox, Horse, Zebra}
约束的清晰表示 约束传播算法
约束满足问题 (CSP) Constraint Satisfaction Problem (CSP)
变量的集合 variables {X1, X2, …, Xn} 每一个变量Xi所有可能的取值,构成该变量 的值域Di;通常Di是有限的 约束的集合 constraints {C1, C2, …, Cp} 每个约束描述了一个变量子集与特定的某些 值合法的结合对应关系 目标: 每一个变量都得到了一个赋值,且所有 的约束得到满足
地图着色问题
NT
WA SA Q NSW T
V
7 个变量 {WA,NT,SA,Q,NSW,V,T} 每个变量的值域是一样的: {red, green, blue} 两个相邻的变量不能取相同的值:
WANT, WASA, NTSA, NTQ, SAQ, SANSW, SAV,QNSW, NSWV
owns the Zebra? drinks Water?
Street Puzzle
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Ni = {English, Spaniard, Japanese, Italian, Norwegian} Ci = {Red, Green, White, Yellow, Blue} Di = {Tea, Coffee, Milk, Fruit-juice, Water} Ji = {Painter, Sculptor, Diplomat, Violinist, Doctor} Ai = {Dog, Snails, Fox, Horse, Zebra}
(对于困难的决策,我们将推迟到它变得容易 的时候再做决定) R&N: Chap. 5
Constraint Satisfaction Problems (CSP)
约束满足问题 (CSP)
我们想做些什么?
搜索技术通常按照一个任意的次序对可能进行选 择,一般很少有效的信息能够帮助如何进行选择
在许多问题中,状态的到达与进行选择的次序无 关(“可交换”) ,即采取不同的次序进行选择 也一样可以到达同一个状态 那能否通过选定某种适合的选择次序能够更有效 的解决这些问题呢?甚至可以避免进行选择?
8-皇后问题
8 个变量 Xi, i = 1 to 8 每个变量的值域均为: {1,2,…,8} 约束表示为如下形式: • Xi = k Xj k for all j = 1 to 8, ji • 对角线也是相同的约束
所有的约束都是二进制表示
Street Puzzle(课本习题5.13)
The The The The The The The The The The The The The The
(Ni = English) (Ci = Red) Englishman lives in the Red house Spaniard has a Dog (Ni = Japanese) (Ji = Painter) Japanese is a Painter Italian drinks Tea (N1 = Norwegian) Norwegian lives in the first house on the left owner of the Green house drinks Coffee Green house is on the right of the White house Sculptor breeds Snails (Ci = White) (Ci+1 = Green) Diplomat lives in the Yellow house owner of the middle house drinks Milk (C5 White) Norwegian lives next door to the Blue house (C1 Green) Violinist drinks Fruit juice Fox is in the house next to the Doctor’s 一元(unary)约束 Horse is next to the Diplomat’s
i,j[1,5], ij, Ni Nj
ij, Ci Cj
Street Puzzle
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Ni = {English, Spaniard, Japanese, Italian, Norwegian} Ci = {Red, Green, White, Yellow, Blue} Di = {Tea, Coffee, Milk, Fruit-juice, Water} Ji = {Painter, Sculptor, Diplomat, Violinist, Doctor} Ai = {Dog, Snails, Fox, Horse, Zebra}
Constraint Propagation
3 4 4 3 3 3 4 5
4
3 3 5
重复前述过程
Constraint Propagation
3 3 4 3 4 3
3
2 3 4
Constraint Propagation
3 3 4 3 1
2
2 1 3
Constraint Propagation
Street Puzzle
1 2 3 4 5
Ni = {English, Spaniard, Japanese, Italian, Norwegian} Ci = {Red, Green, White, Yellow, Blue} Di = {Tea, Coffee, Milk, Fruit-juice, Water} Ji = {Painter, Sculptor, Diplomat, Violinist, Doctor} Ai = {Dog, Snails, Fox, Horse, Zebra}
1 2 3 5
Ni = {English, Spaniard, Japanese, Italian, Norwegian} Ci = {Red, Green, White, Yellow, Blue} Di = {Tea, Coffee, Milk, Fruit-juice, Water} Ji = {Painter, Sculptor, Diplomat, Violinist, Doctor} Ai = {Dog, Snails, Fox, Horse, Zebra}
2 2 2 1
2
1
Constraint Propagation
1 2
2
1
Constraint Propagation
1
1
Constraint Propagation
我们需要些什么?
后继函数与目标测试
还需要:
• 通过约束传播( propagate the constraints ) 信息,比如通过对一个皇后位置的约束来影响 其他皇后的位置 • 提前的失败测试(failure test)
The The The The The The The The The The The The The The
Englishman lives in the Red house Who Spaniard has a Dog Who Japanese is a Painter Italian drinks Tea Norwegian lives in the first house on the left owner of the Green house drinks Coffee Green house is on the right of the White house Sculptor breeds Snails Diplomat lives in the Yellow house owner of the middle house drinks Milk Norwegian lives next door to the Blue house Violinist drinks Fruit juice Fox is in the house next to the Doctor’s Horse is next to the Diplomat’s
约束传播 Constraint Propagation
将一个皇后放入到一个方格里 移去所有可能攻击到的方格
Constraint Propagation
6 6 5 5 5 5 6 5 5 5 5 5 6 7
计算每一行、每一列不会受到攻击的方格数 将一个皇后放置在有着最小数目的行或列上 再次移去可能受到攻击的所有方格
The The The The The The The The The The The The The The
Englishman lives in the Red house i,j[1,5], Spaniard has a Dog Japanese is a Painter ... Italian drinks Tea Norwegian lives in the first house on the left owner of the Green house drinks Coffee Green house is on the right of the White house Sculptor breeds Snails Diplomat lives in the Yellow house owner of the middle house drinks Milk Norwegian lives next door to the Blue house Violinist drinks Fruit juice Fox is in the house next to the Doctor’s Horse is next to the Diplomat’s