第3章 图搜索与问题求解作业讲解

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图搜索问题求解(二)

图搜索问题求解(二)
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[实现提示]
可使用回溯方法,即从入口出发,顺着某一个方向进行探索,若能走通,则继续往前进;
否则沿着原路退回,换一个方向继续探索,直至出口位置,求得一条通路。假如所有可能的
通路都探索到而未能到达出口,则所设定的迷宫没有通路。
二实验过程记录:
1、打开Eclipse,新建一个public Position文件,输入如下函数代码:
pos =stack.pop();
newPos.push(pos);
}
}
/*
*图形化输出路径
* */
String resault[][]=newString[row+1][col+1];
for(intk=0;k<row;++k){
for(intt=0;t<col;++t){
resault[k][t]=(maze[k][t])+"";
p[i - 1][j] =true;
stack.push(newPosition(i - 1, j));
i--;
}else{
stack.pop();
if(stack.empty()){
break;
}
i =stack.peek().row;
j =stack.peek().col;
}
}
Stack<Position> newPos =newStack<Position>();

人工智能 -课程简介+课程大纲模板

人工智能 -课程简介+课程大纲模板

人工智能-课程简介+课程大纲模板(总7页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--《人工智能理论与应用》课程简介课程编号:A0940111课程名称:人工智能理论与应用学分/学时:3/48先修课程:《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》适用专业:计算机科学与技术课程性质:限选考核方式:考查考核形式:大作业、实验评估建议教材:人工智能教程,王士同主编,电子工业出版社,2006年2月第2版内容简介:(200字以内)(黑体五号)1、人工智能研究的发展和基本原则:人工智能的研究和应用;人工智能研究的发展;人工智能研究的成果;人工智能研究的基本原则;存在的问题和发展前景2、一般图搜索:回溯策略、图搜索策略、无信息搜索过程、启发式图搜索过程、搜索算法讨论。

3、与或图搜索问题:与或图的搜索、与或图的启发式搜索算法AO*、博弈树的搜索。

4、谓词逻辑与归结原理:命题逻辑、谓词逻辑基础、谓词逻辑归结原理、HERBRAND定理。

5、知识表示:知识、知识表示、知识观、产生式表示方法、语义网络表示、框架表示以及其他表示方法。

6、不确定性推理方法:不确定性推理的基本问题、贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法、证据理论。

7、机器学习:机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习、知识发现与数据挖掘。

8、高级搜索:基本概念、局部搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等。

人工智能理论与应用Artificial Intelligence Theory and Application 课程编号:A0940111学分:3学时:48 学时(讲课学时:32 实验学时:16)先修课程:《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》适用专业:计算机科学与技术建议教材:人工智能教程,王士同主编,电子工业出版社,2006年2月第2版主要参考书:(1)高等学校规划教材:人工智能原理及其应用电子工业出版社王万森 2012(2)人工智能及其应用(第4版) 蔡自兴、徐光佑清华大学出版社 2010开课学院:计算机科学与工程学院修订日期:2015年4月一、课程说明(黑体五号)人工智能是一门综合性前沿学科,是计算机学科的重要分支。

第3章-图搜索与问题求解作业讲解

第3章-图搜索与问题求解作业讲解

第3章作业题参考答案2.综述图搜索的方式和策略。

答:用计算机来实现图的搜索,有两种最基本的方式:树式搜索和线式搜索。

树式搜索就是在搜索过程中记录所经过的所有节点和边。

线式搜索就是在搜索过程中只记录那些当前认为是处在所找路径上的节点和边。

线式搜索的基本方式又可分为不回溯和可回溯的的两种。

图搜索的策略可分为:盲目搜索和启发式搜索。

盲目搜索就是无向导的搜索。

树式盲目搜索就是穷举式搜索。

而线式盲目搜索,对于不回溯的就是随机碰撞式搜索,对于回溯的则也是穷举式搜索。

启发式搜索则是利用“启发性信息”引导的搜索。

启发式搜索又可分为许多不同的策略,如全局择优、局部择优、最佳图搜索等。

5.(供参考)解:引入一个三元组(q0,q1,q2)来描述总状态,开状态为0,关状态为1,全部可能的状态为:Q0=(0,0,0) ; Q1=(0,0,1); Q2=(0,1,0)Q3=(0,1,1) ; Q4=(1,0,0); Q5=(1,0,1)Q6=(1,1,0) ; Q7=(1,1,1)。

翻动琴键的操作抽象为改变上述状态的算子,即F={a, b, c}a:把第一个琴键q0翻转一次b:把第二个琴键q1翻转一次c:把第三个琴键q2翻转一次问题的状态空间为<{Q5},{Q0 Q7}, {a, b, c}>问题的状态空间图如下页所示:从状态空间图,我们可以找到Q5到Q7为3的两条路径,而找不到Q5到Q0为3的路径,因此,初始状态“关、开、关”连按三次琴键后只会出现“关、关、关”的状态。

6.解:用四元组(f 、w 、s 、g)表示状态, f 代表农夫,w 代表狼,s 代表羊,g 代表菜,其中每个元素都可为0或1,用0表示在左岸,用1表示在右岸 。

初始状态S0:(0,0,0,0) 目标状态:(1,1,1,1) 不合法的状态:(1,0,0,*),(1,*,0,0),(0,1,1,*),(0,*,1,1)操作集F={P1,P2,P3,P4,Q1,Q2,Q3,Q4}(0,0,0)(1,0,1)(0,0,1) (0,1,0)(1,1,0)(1,0,0)(0,1,0)(1,1,1)acabacabcbbc方案有两种:p2→q0 →p3→q2 →p2 →q0 →p2p2→q0 →p1→q2 →p3→q0→p212 一棵解树由S0,A,D,t1,t2,t3组成;另一棵解树由S0,B,E,t4,t5组成。

《人工智能导论》第3章 图搜索与问题求解

《人工智能导论》第3章 图搜索与问题求解
(4)对其余子节点配上指向N的返回指针后放入OPEN表中 某处, 或对OPEN表进行重新排序, 转步2。
第 3 章 图搜索与问题求解 图 3-5 修改返回指针示例
第 3 章 图搜索与问题求解
说明:
(1) 这里的返回指针也就是父节点在CLOSED表中的编 号。
(2) 步6中修改返回指针的原因是, 因为这些节点又被第 二次生成, 所以它们返回初始节点的路径已有两条, 但这两 条路径的“长度”可能不同。 那么, 当新路短时自然要走 新路。
第 3 章 图搜索与问题求解
3.1.5 加权状态图搜索
1.加权状态图与代价树
例3.6 图3-9(a)是一个交通图,设A城是出发地,E城 是目的地, 边上的数字代表两城之间的交通费。试求 从A到E最小费用的旅行路线。
第 3 章 图搜索与问题求解 图 3-9 交通图及其代价树
第 3 章 图搜索与问题求解
第 3 章 图搜索与问题求解
3. 状态图表示
一个问题的状态图是一个三元组 (S, F, G)
其中S是问题的初始状态集合, F是问题的状态转换 规则集合, G是问题的目标状态集合。
一个问题的全体状态及其关系就构成一个空间, 称为状态空间。所以,状态图也称为状态空间图。
第 3 章 图搜索与问题求解
例 3.7 迷宫问题的状态图表示。
的返回指针和f(x)值, 修改原则是“抄f(x)
”。
(2)对其余子节点配上指向N的返回指针后放入OPEN表中, 并对OPEN表按f(x)值以升序排序, 转步2。
第 3 章 图搜索与问题求解
算法中节点x的估价函数f(x)的计算方法是 f(xj)=g(xj)+h(xj) =g(xi)+c(xi, xj)+h(xj) (xj是xi的子节点)

OR1-3 图与网络分析

OR1-3 图与网络分析

重点
• • • • 构建可行流 理解增广链的含义 求最大流 最大流最小截集定理
作业7
• 练习2,P130,5.4,5.5,5.6
第3章 图与网络分析
1.认识图 2.最小支撑树问题 3.中国邮递员问题 4.最大流问题 5.最短路问题 6.旅行商问题
五、最短路问题
V2
250 300 V4 200
S
四、最大流问题——最大流最小截集定理
V2 容量 流量 (3) 3 (S) V1 (3) 3 (4) 2 (2) 1 (2) 2
v( f ) C ( A, B)
(5) 2
(6) 6
V3
(3) 0
(1) 1
(2) 2
V6
(5) 1
(T) V7
(4) 3 V4
V5
截集:{(v1, v2),(v1, v3),(v1, v4)}
(600,④)
V2
V3
V4
V6 ,距离为700。
重点
双标号法 :(始点到当前最短距离,前一个节点号)
课堂练习
• P130,习题5.3
5.3
(3,v1)3
v3
(6,v2)
5 3
v2
3
(0,v1)
4
v1
2
v6(6,v2) v5 (5,v2) 3
1
2.5 2
v9 (8.5,v6)
4
v4 (4,v1)
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第3章 图与网络分析
1.认识图、树与网络 2.最小支撑树问题 3.中国邮递员问题 4.最大流问题 5.最短路问题 6.旅行商问题
谢 谢!
3.5
G
2 H
4
5
2 D

《管理运筹学》第四版第3章线性规划问题的计算机求解课后习题解析

《管理运筹学》第四版第3章线性规划问题的计算机求解课后习题解析

《管理运筹学》第四版第3章线性规划问题的计算机求解课后习题解析第一篇:《管理运筹学》第四版第3章线性规划问题的计算机求解课后习题解析《管理运筹学》第四版课后习题解析第3章线性规划问题的计算机求解1.解:⑴甲、乙两种柜的日产量是分别是4和8,这时最大利润是2720⑵每多生产一件乙柜,可以使总利润提高13.333元⑶常数项的上下限是指常数项在指定的范围内变化时,与其对应的约束条件的对偶价格不变。

比如油漆时间变为100,因为100在40和160之间,所以其对偶价格不变仍为13.333 ⑷不变,因为还在120和480之间。

2.解:⑴不是,因为上面得到的最优解不为整数解,而本题需要的是整数解⑵最优解为(4,8).解:⑴农用车有12辆剩余⑵大于300 ⑶每增加一辆大卡车,总运费降低192元4.解:计算机得出的解不为整数解,平移取点得整数最优解为(10,8)5.解:圆桌和衣柜的生产件数分别是350和100件,这时最大利润是3100元相差值为0代表,不需要对相应的目标系数进行改进就可以生产该产品。

最优解不变,因为C1允许增加量20-6=14;C2允许减少量为10-3=7,所有允许增加百分比和允许减少百分比之和(7.5-6)/14+(10-9)/7〈100%,所以最优解不变。

6.解:(1)x1=150,x2=70;目标函数最优值103 000。

(2)1、3车间的加工工时数已使用完;2、4车间的加工工时数没用完;没用完的加工工时数为2车间330小时,4车间15小时。

(3)50,0,200,0。

含义:1车间每增加1工时,总利润增加50元;3车间每增加1工时,总利润增加200元;2车间与4车间每增加一个工时,总利润不增加。

(4)3车间,因为增加的利润最大。

(5)在400到正无穷的范围内变化,最优产品的组合不变。

(6)不变,因为在[0,500]的范围内。

(7)所谓的上限和下限值指当约束条件的右边值在给定范围内变化时,约束条件1的右边值在[200,440]变化,对偶价格仍为50(同理解释其他约束条件)。

第3章 图搜索与问题求解

第3章 图搜索与问题求解

( 4 )对其余子节点配上指向 N 的返回指针后放入 OPEN 表 中某处,或对OPEN表进行重新排序,转步2。
3.1.2 状态图搜索

树式算法的几点说明


返回指针指的是父节点在CLOSED表中的编号。 步6中修改指针的原因是返回初始节点的路径有两 条,要选择“短”的那条路径。 这里路径长短以节点数来衡量,在后面将会看到以 代价来衡量。按代价衡量修改返回指针的同时还要 修改相应的代价值。
3.1.2 状态图搜索
1 搜索方式


树式搜索 在搜索过程中记录所经过的所有节点和边。树式搜 索所记录的轨迹始终是一棵树,这棵树也就是搜索过 程中所产生的搜索树。 线式搜索 在搜索过程中只记录那些当前认为在所找路径上的 节点和边。

不回溯线式搜索 可回溯线式搜索
3.1.2 状态图搜索
2 搜索策略
3.1.2 状态图搜索



搜索:从初始节点出发,沿着与之相连的边试探 地前进,寻找目标节点的过程。 搜索过程中经过的节点和边,按原图的连接关系, 便会构成一个树型的有向图,这种树型有向图称 为搜索树。 搜索进行中,搜索树会不断增长,直到当搜索树 中出现目标节点,搜索便停止。这时从搜索树中 就可很容易地找出从初始节点到目标节点的路径 (解)来。
八数码深度优先搜索

3.1.4 启发式搜索
• 启发式搜索的目的 利用知识来引导搜索,达到减少搜索范围,降低问题复 杂度。 • 启发性信息的强弱 强:降低搜索的工作量,但可能导致找不到最优解。 弱:一般导致工作量加大,极限情况下变为盲目搜索, 但可能可以找到最优解。
3.1.4 启发式搜索

启发函数
步5 扩展N,选取其一个未在CLOSED表中出现过的

第3章 图搜索与问题求解

第3章 图搜索与问题求解
(1) 把初始节点So放入CLOSED表中。 (2) 令N=So。 (3) 若N是目标节点,则搜索成功,结束。 (4) 若N不可扩展,则搜索失败,退出。 (5) 扩展N,选取其一个未在CLOSED表中出现过的子节 点N1放入CLOSED表中, 令N=N1, 转步(3)。
第 3 章 图搜索与问题求解
第 3 章 图搜索与问题求解
3.1.4 启发式搜索 1. 问题的提出
2. 启发性信息 按其用途划分, 启发性信息可分为以下三类: (1) 用于扩展节点的选择, 即用于决定应先扩展哪一个节 点, 以免盲目扩展。 (2) 用于生成节点的选择,即用于决定应生成哪些后续节点, 以免盲目地生成过多无用节点。 (3) 用于删除节点的选择,即用于决定应删除哪些无用节点, 以免造成进一步的时空浪费。
第 3 章 图搜索与问题求解
代价树的搜索。所谓代价,可以是两点之间的距离、交 通费用或所需时间等等。通常用g(x)表示从初始节点So到 节点x的代价, 用c(xi,xj)表示父节点xi到子节点xj的代价,即边 (xi,xj)的代价。从而有
g(xj)=g(xi)+c(xi, xj)
而 g(So)=0
第 3 章 图搜索与问题求解 2.深度优先搜索
第 3 章 图搜索与问题求解
深度优先搜索算法: (1) 把初始节点So放入OPEN表中。 (2) 若OPEN表为空, 则搜索失败, 退出。 (3) 取OPEN表中前面第一个节点N放入CLOSED表中,并 冠以顺序编号n。 (4) 若目标节点Sg=N, 则搜索成功,结束。 (5) 若N不可扩展, 则转步(2)。 (6) 扩展N, 将其所有子节点配上指向N的返回指针依次放 入OPEN表的首部, 转步(2)。
第 3 章 图搜索与问题求解
3. 最近择优法(瞎子爬山法) 把局部择优法算法中的h(x)换成g(x)就可得最近择优 法的算法。 例:用代价树搜索求解例3-6中给出的问题。 用分支界限法得到的路径为

图学基础教程习题集答案

图学基础教程习题集答案

图学基础教程习题集答案第一章:图学基本概念1. 图的定义是什么?答案:图是由顶点(或称为节点)和边组成的数学结构,其中边是顶点之间的连接。

2. 什么是有向图?答案:有向图是一种图,其中的边具有方向性,从一个顶点指向另一个顶点。

第二章:图的表示方法1. 邻接矩阵的优缺点是什么?优点:易于实现,可以快速判断任意两个顶点之间是否存在边。

缺点:空间复杂度高,对于稀疏图来说效率较低。

2. 邻接表的优缺点是什么?优点:空间效率高,对于稀疏图特别适用。

缺点:需要额外的时间来检查两个顶点之间是否存在边。

第三章:图的遍历1. 深度优先搜索(DFS)的基本思想是什么?答案:从图中的一个顶点开始,沿着边尽可能深地搜索,直到无法继续,然后回溯到上一个顶点,继续搜索其他路径。

2. 广度优先搜索(BFS)的基本思想是什么?答案:从图中的一个顶点开始,逐层遍历所有可达的顶点,直到所有顶点都被访问过。

第四章:最小生成树1. 最小生成树问题的定义是什么?答案:在无向图中,最小生成树是一棵连接所有顶点的树,且边的总权重最小。

2. Kruskal算法的基本步骤是什么?答案:Kruskal算法通过按权重递增的顺序选择边,确保选择的边不会形成环,直到所有顶点都被连接。

第五章:最短路径问题1. Dijkstra算法的工作原理是什么?答案:Dijkstra算法通过维护一个优先队列,不断地选择距离起点最近的顶点,并更新其邻接顶点的距离。

2. Bellman-Ford算法与Dijkstra算法的主要区别是什么?答案:Bellman-Ford算法可以处理带有负权重边的图,而Dijkstra算法不能。

第六章:图的着色1. 图的着色问题的定义是什么?答案:图的着色问题是指给图中的每个顶点分配一种颜色,使得相邻的顶点颜色不同。

2. 贪心算法在图的着色问题中的应用是什么?答案:贪心算法在图的着色问题中,从顶点集合中选择一个顶点,为其分配一种颜色,然后移动到下一个顶点,并为其分配一种与相邻顶点不同的颜色。

第3章图搜索与问题求解

第3章图搜索与问题求解
入OPEN表的首部, 转步2。
第例33章.4 图对搜于索与八问数题码求问解题, 应用深度优先搜索策略, 可得 如图3-7所示的搜索树。
图 3-7 八数码问题的深度优先搜索
第 3 章 图搜索与问题求解
深度优先搜索亦称为纵向搜索。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。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)。
(1) 删除N的先辈节点(如果有的话)。
(2)对已存在于OPEN表的节点(如果有的话)也删除之;但 删除之前要比较其返回初始节点的新路径与原路径,如果新路 径“短”, 则修改这些节点在OPEN表中的原返回指针,使其沿 新路返回(如图3-5所示 )。
(3)对已存在于CLOSED表的节点(如果有的话), 做与(2)同 样的处理, 并且再将其移出CLOSED表, 放入OPEN表重新扩展 (为了重新计算代价)。
步1 把初始节点So放入OPEN表中。 步2 若OPEN表为空, 则搜索失败, 退出。 步3 移出OPEN表中第一个节点N放入CLOSED表中, 并冠 以顺序编号n。 步4 若目标节点Sg=N, 则搜索成功, 结束。 步5 若N不可扩展, 则转步2。
第 3 章 图搜索与问题求解 步6扩展N, 生成一组子节点, 对这组子节点做如下处理:
第 3 章 图搜索与问题求解 线式搜索算法: ·不回溯的线式搜索 步1 把初始节点So放入CLOSED表中。 步2 令N=So。 步3 若N是目标节点,则搜索成功,结束。
步4 若N不可扩展,则搜索失败,退出。
步5 扩展N,选取其一个未在CLOSED表中出现过的子节点 N1放入CLOSED表中, 令N=N1, 转步3。

人工智能实验指导书+作业展示

人工智能实验指导书+作业展示

《人工智能技术导论》实验指导书西北工业大学计算机学院目录一实验纲要 (1)二上机要求 (2)三实验内容 (3)实验一图搜索与问题求解 (3)实验1.1 启发式搜索 (3)实验1.2 A*算法搜索 (9)实验1.3 其他应用问题 (12)实验二产生式系统推理 (14)实验三TSP问题的遗传算法实现 (20)四实验报告模板 (27)人工智能实验一实验报告 (27)人工智能实验二实验报告 (28)人工智能实验三实验报告 (29)附件1 TSP问题的遗传算法程序模板 (30)附件2 学生作业作品展示 (35)一实验纲要一实验教学的目的、任务与要求将人工智能基础理论应用于实际问题的解决当中,加深学生对所学知识的理解,提高学生的实际动手能力。

二实验项目内容1图搜索策略实验用启发式搜索方法/A*算法求解重排九宫问题/八数码问题。

2产生式系统的推理以动物识别系统为例,实现基于产生式规则的推理系统。

3 TSP问题的遗传算法实现以N个结点的TSP问题为例,用遗传算法加以求解。

三参考教材人工智能技术导论-第3版,廉师友编著,西安电子科技大学出版社,2007。

四使用主要仪器设备说明在Windows2000/XP上,选用Java/C/C++/Matlab等语言进行实现。

五实验考核实验为12学时,分4次课完成。

每个实验题目在课堂上分别按百分制给出。

其中包括课堂纪律、程序运行结果、课堂回答问题及实验报告成绩等。

实验课总成绩为3个实验题目的平均成绩。

实验课要求学生提前预习,上课时需向辅导老师提交预习报告,报告格式和内容不作过多要求,只需简要说明自己本次实验的大体思想。

预习报告形式不限,电子版或手写版均可。

1 考核方法由各班辅导老师当堂检查源程序和运行结果,并提问相关问题,课堂上给出成绩并记录。

每个题目完成后把源代码和实验报告提交,由辅导老师检查实验报告并给出报告成绩。

2 评分标准每个实验题目根据以下标准进行考核:1)考勤分20分。

3 搜索与求解

3 搜索与求解
求最佳解路的搜索策略
大英博物馆法(British Museum) 分枝界限法(Branch and Bound) 动态规划法(Dynamic Programming)
最佳图搜索法(A*)
求与或关系解图的搜索法
一般与或图搜索法(AO*)
极小极大法(Minimax)
剪枝法(Alpha-beta Pruning) 启发式剪枝法(Heuristic Pruning)
28
猴子摘香蕉问题的解
(a,b,0,0)
初始状态
Goto(b) Goto(b) Pushbox(c) Pushbox(c) Climbbox (c,c,1,0) (c,c,0,0)
Pushbox(a)
(b,b,0,0) Climbbox (b ,b,1,0) Pushbox(c)
(a,a,0,0)
16
S0:初始状态
解路径
问题 全状态空间 搜索 空间
Sg :结束状态
17
1.2 状态空间的搜索
基本思想:
把问题的初始状态(即初始节点)作为当前状态, 选择适用的算符对其进行操作,生成一组子状态 (或称后继状态、后继节点、子节点),然后检查 目标状态是否在其中出现。 若出现,则搜索成功,找到了问题的解; 若不出现,则按某种搜索策略从已生成的状态中再 选一个状态作为当前状态。 重复上述过程,直到目标状态出现或者不再有可供 操作的状态及算符时为止。
(5) 考察n是否为目标节点,如是,则问题得解,退出 (6) 扩展节点n,生成一组子节点。把其中不是节点n先辈的那些节 点记作集合M,并把这些子节点作为节点n的子节点加入G中
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状态空间的一般搜索过程
(7) 针对M中子节点的不同情况,分别进行处理

人工智能作业题解答

人工智能作业题解答

人工智能作业题解答第三章图搜索与问题求解1、何为状态图和与或图?图搜索与问题求解有什么关系?解:按连接同一节点的各边间的逻辑关系划分,图可以分为状态图和与或图两大类。

其中状态图是描述问题的有向图。

在状态图中寻找目标或路径的基本方法就是搜索。

2、综述图搜索的方式和策略。

解:图搜索的方式有:树式搜索,线式搜索。

其策略是:盲目搜索,对树式和不回溯的线式是穷举方式,对回溯的线式是随机碰撞式。

启发式搜索,利用“启发性信息”引导的搜索。

3、什么是问题的解?什么是最优解?解:能够解决问题的方法或具体做法成为这个问题的解。

其中最好的解决方法成为最优解。

4、什么是与或树?什么是可解节点?什么是解树?解:与或树:一棵树中的弧线表示所连树枝为“与”关系,不带弧线的树枝为或关系。

这棵树中既有与关系又有或关系,因此被称为与或树。

可解节点:解树实际上是由可解节点形成的一棵子树,这棵子树的根为初始节点,叶为终止节点,且这棵子树一定是与树。

解树:满足下列条件的节点为可解节点。

①终止节点是可解节点;②一个与节点可解,当且仅当其子节点全都可解;③一个或节点可解,只要其子节点至少有一个可解。

5、设有三只琴键开关一字排开,初始状态为“关、开、关”,问连接三次后是否会出现“开、开、开”或“关、关、关”的状态?要求每次必须按下一个开关,而且只能按一个开关。

请画出状态空间图。

注:琴键开关有这样的特点,若第一次按下时它为“开”,则第二次按下时它就变成了“关”。

解:设0为关,1为开6、有一农夫带一只狼、一只羊和一筐菜欲从河的左岸乘船到右岸,但受下列条件限制:1)船太小,农夫每次只能带一样东西过河。

2)如果没农夫看管,则狼要吃羊,羊要吃菜。

请设计一个过桥方案,使得农夫、狼、羊、菜都不受损失地过河。

画出相应状态空间图。

提示:(1)用四元组(农夫、狼、羊、菜)表示状态,其中每个元素都可为0或1,用0表示在左岸,用1表示在右岸。

(2)把每次过河的一次安排作为一个算符,每次过河都必须有农夫,因为只有他可以划船。

图搜索与问题求解(八数码)

图搜索与问题求解(八数码)

图搜索与问题求解实验报告一实验题目图搜索与问题求解二实验目的1熟悉和掌握启发式搜索/A*搜索的定义、估价函数和算法过程;2 理解和掌握搜索过程,能够用选定的编程语言求解八数码问题,理解求解流程和搜索顺序;3 比较并分析图搜索策略的实质,通过实验理解启发式搜索/A*搜索的意义。

三实验要求1以九宫问题/八数码问题为例,以某种启发式搜索/A*搜索策略编程演示其搜索过程;2 定义启发式函数,能正确求解出从初始状态到目标状态的移动路线;3 对不可达状态能进行正确识别;4对所采用的启发式函数做出性能分析。

四数据结构typedef struct Qnode{ //队列的节点类型定义long a; //将8数码转化为长整型后入队列int dnum; //与目标状态数码不同的位置的个数Qnode *next;}*QueuePtr;typedef struct{QueuePtr front; //队头指针QueuePtr rear; //队尾指针}LinkQueue; //链式队列五实验算法1 说明有解和无解如何判定;int NiXu(int a[][3]) //求出所给状态的逆序数{i nt i,j,k=0,sum=0;i nt b[8];f or(i=0;i<3;i++)for(j=0;j<3;j++)if(a[i][j]) //空格用0代替,逆序不计空格b[k++]=a[i][j];for(i=1;i<8;i++)for(j=0;j<i;j++)if(b[i]<b[j])sum++;return sum;}if(NiXu(start)%2 != NiXu(end)%2)printf("无法到达!\n");e lse{printf("广度优先搜索如下:\n\n");search();}2 说明启发式函数如何设定;int h(long x){i nt sum=0;i nt b[3][3];u_trans(x,b);f or (int i=0;i<3;i++)for (int j=0;j<3;j++)if (end[i][j]!=b[i][j])sum++;r eturn sum;}3说明实验中采用的搜索算法。

图搜索问题求解--实验报告讲解

图搜索问题求解--实验报告讲解

实验报告实验名称搜索问题求解课程名称人工智能验证性、综合性实验报告应含的主要内容:一、实验目的及要求二、所用仪器、设备三、实验原理四、实验方法与步骤五、实验结果与数据处理六、讨论与结论(对实验现象、实验故障及处理方法、实验中存在的问题等进行分析和讨论,对实验的进一步想法或改进意见)七、所附实验输出的结果或数据设计性实验报告应含的主要内容:一、设计要求二、选择的方案三、所用仪器、设备四、实验方法与步骤五、实验结果与数据处理六、结论(依据"设计要求”)七、所附实验输出的结果或数据*封面左侧印痕处装订insert moveO(Nl).insert. movel (N):- get. integer(1,N,X), get integer(X.N,Y).X+Y=<N, asserta(move(Y,X)), fail.insert movel()・legal((X,Y,_)):- legal1(X), legal1(Y).legall((X.Y)):-二0,Y>二o.!・legall((X,Y)):-Y=:=O,X>=O t!.1egall((X,Y)):-x>二Y・X>二O.Y>二0.update((X,Y,O),Move,Statu1):-(A.B)=X, (C,D)=Y, (E t F)二Move. Cl is C+E. DI is D+F. Al is A-E. Bl is B-F.Statul=((Al,Bl), (C1.D1) J). update((X,Y,1),Move,Statu1):- (A,B)=X, (C,D)=Y, (E,F)二Move.Cl is C-E.DI is D-F.Al is A+E.Bl is B+F. Statul=((Al.Bl), (Cl.DD.O).connect(Statu,Statu 1):- move(X,Y). update(Statu, (X,Y),Statul), legal(Statu1)・六、讨论与结论传教士与野人问题中的顺序输出问题。

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第3章作业题参考答案
2.综述图搜索的方式和策略。

答:用计算机来实现图的搜索,有两种最基本的方式:树式搜索和线式搜索。

树式搜索就是在搜索过程中记录所经过的所有节点和边。

线式搜索就是在搜索过程中只记录那些当前认为是处在所找路径上的节点和边。

线式搜索的基本方式又可分为不回溯和可回溯的的两种。

图搜索的策略可分为:盲目搜索和启发式搜索。

盲目搜索就是无向导的搜索。

树式盲目搜索就是穷举式搜索。

而线式盲目搜索,
对于不回溯的就是随机碰撞式搜索,对于回溯的则也是穷举式搜索。

启发式搜索则是利用“启发性信息”引导的搜索。

启发式搜索又可分为许多不同
的策略,如全局择优、局部择优、最佳图搜索等。

5.(供参考)解:引入一个三元组(q0,q1,q2)来描述总状态,开状态为0,关状态为1,全
部可能的状态为 :
Q0=(0,0,0) ; Q1=(0,0,1); Q2=(0,1,0) Q3=(0,1,1) ; Q4=(1,0,0); Q5=(1,0,1) Q6=(1,1,0) ; Q7=(1,1,1)。

翻动琴键的操作抽象为改变上述状态的算子,即F ={a, b, c} a:把第一个琴键q0翻转一次
b:把第二个琴键q1翻转一次 c:把第三个琴键q2翻转一次
问题的状态空间为<{Q5},{Q0 Q7}, {a, b, c}>
问题的状态空间图如下页所示:从状态空间图,我们可以找到Q5到Q7为3的两条路径,而找不到Q5到Q0为3的路径,因此,初始状态“关、开、关”连按三次琴键后只会出现“关、关、关”的状态。

(0,0,0)
(1,0,1)
(0,0,1) (0,1,0)
(1,1,0)
(1,0,0)
(0,1,0)
(1,1,1)
a
c
a
b
a
c
a
b
c
b
b
c
6.解:用四元组(f、w、s、g)表示状态, f 代表农夫,w 代表狼,s 代表羊,g 代表菜,
其中每个元素都可为0或1,用0表示在左岸,用1表示在右岸。

初始状态S0:(0,0,0,0) 目标状态:(1,1,1,1)
不合法的状态:(1,0,0,*),(1,*,0,0),(0,1,1,*),(0,*,1,1)
操作集F={P1,P2,P3,P4,Q1,Q2,Q3,Q4}
方案有两种:p2→q0 →p3→q2 →p2 →q0 →p2
p2→q0 →p1→q2 →p3→q0→p2
12 一棵解树由S0,A,D,t1,t2,t3组成;另一棵解树由S0,B,E,t4,t5组成。

左边的解树:
按和代价: g(D)=4,g(A)=7,g(S0)=12
按最大代价: g(D)=2,g(A)=5,g(S0)=10
右边的解树:按和代价:g(E)=2,g(B)=11,g(S0)=18
按最大代价: g(E)=2,g(B)=7,g(S0)=14
按和代价计算,左边的解树为最优解树;按最大代价计算,仍然是左边的解树为最优解树。

因此,左边的解树为最优解树。

此题需注意:代价最小的为最优解树。

所以,不管是按和代价,还是按最大代价,都是左边的树是最优解树。

14.传教士与野人问题:传教士(M)与野人(C)数目均为五人,渡船(B)最多可乘3人,
请定义一个启发函数,并给出相应的搜索树。

解:定义启发函数h(n)=0; h(n)=M+C; h(n)=M+C-2B
只有h(n)=M+C-2B可满足h(n)≤h*(n),是满足A*条件的。

分两种情况来讨论:
先考虑船在左岸的情况,如果不考虑限制条件,至少需要[(M+C-3)/2]*2+1次,其中分子上的“-3”表示剩下的3个留待最后一次运过去。

除以2是因为一个来回可以运过去2人,需(M+C-3)/2个来回,而来回数不能是小数,所以要取整。

一个来回是两次,所以“*2”,而最后的“+1”,则表示将剩下的3个运过去需要一次摆渡。

化简后为:
[(M+C-3)/2]*2+1=M+C-2
再考虑船在右岸的情况。

同样不考虑限制条件。

船在右岸,需要一个人将船运往左岸,因此,对于状态(M,C,0),需要的摆渡数,相当于船在左岸的(M+1,C,1)或(M,C+1,1),所以需要的最少摆渡数为M+C+1-2+1=M+C。

综合条件,需要的最少摆渡数为M+C-2B。

当加上限制条件时,最优的摆渡次数只能大于等于该摆渡数。

所以该启发函数是满足A*条件的。

搜索图如下:
15.
补充1:代价树如下图所示:分别给出宽度优先及深度优先搜索策略下的搜索过程和解。

其中,F、I、 J、L是目标节点。

宽度优先搜索过程:A -﹥ C -﹥ B -﹥ G -﹥E -﹥D -﹥ M -﹥ J ,G (J )=6, 解为:A -﹥ B -﹥ E -﹥ J
深度优先搜索过程为:A -﹥ C -﹥ G -﹥M -﹥P -﹥O -﹥L ,G (L )=7, 解为:A -﹥ C -﹥G -﹥L 剪枝
补充剪枝:最佳路径为N-〉A-〉B-〉C-〉D
以下题目仅供大家参考: 1.代价树如下图所示:分别给出宽度优先及深度优先搜索策略下的搜索过程和解。

其中,F 、
I 、 J 、L 是目标节点。

N
≥2
解答、宽度优先搜索过程:(1)先将A放入OPEN表中,g(A)=0;
(2)将A放入CLOSED表中,扩展A节点,得节点B、C,g(B)=1,g(C)=2,将B、C按代价从小到大放入OPEN中;
(3)将B放入CLOSED表中,扩展B节点得节点D、E,g(D)=5,g(E)=4,将C、D、E 按代价从小到大排列放入OPEN表中;
(4)将C放入CLOSED表中,扩展C得节点F、G,g(F)=6,g(G)=3,将D、E、F、G按代价从小到大排列放入OPEN表中;
(5)将G放入CLOSED表中,扩展G得L,M,g(L)=4,g(M)=5, 将D、E、F、L,M 按代价从小到大排列放入OPEN表中;
(6)将L放入CLOSED表中,L为目标节点,搜索成功。

解为A-﹥B-﹥C-﹥G-﹥L,g(L)=4
深度优先搜索过程:
(1)先将A放入OPEN表中,g(A)=0;
(2)将A放入CLOSED表中,扩展A节点,得节点B、C,g(B)=1,g(C)=2,将B、C按代价从小到大放入OPEN表中;
(3)将B放入CLOSED表中,扩展B节点得节点D、E,g(D)=5,g(E)=4,将D、E按代价从小到大排列放入OPEN表中;
(4)将E放入CLOSED表中,扩展E节点得节点J、K,g(J)=5,g(K)=6,将J、K按代价从小到大排列放入OPEN表中;
(5)将J放入CLOSED表中,J为目标节点,搜索成功。

解为A-﹥B-﹥E-﹥J,g(J)=4
2设有三个大小不等的圆盘A,B,C套在一根轴上,每个圆盘都标有数字1234,并且每个圆盘都可以独立地绕轴做逆时针转动,并且每次转动90度,其初始状态和目标状态如图所示,请分别画出广度优先搜索和深度优先搜索的搜索树,并求出从S0到Sg的路径。

解:状态表示:用轴上方的3个数字作为标记,按A,B,C 逆时针顺序移动 状态为(a,b,c ) 初始状态为;(2,2,2),目标状态为(4,2,1) 操作每次转动其中的一个盘,逆时针90度,分别为
Pa :if a>=2then a=a-1
If a=1then a=4 Pb :if b>=2 then b=b-1
If b=1then b=4
Pc :if c>=2 then c=c-1
If c=1then c=4
深度优先搜索树为:
初始状态S0
初始状态Sg
3 余一棋博弈法如下:两棋手可以从五个钱币堆中轮流拿走一个、两个或三个钱币,捡起最后一个钱币者算输。

试通过博弈证明,后走的选手必胜,并给一个简单的特征标记来表示取胜策略。

剪枝补充练习
2 -1
3
4 -2 -4 3 -3 0 7 6 -3
5 -4 3 2 1 9
6 -3 2 1 4 -3
1.代价树如下图所示:分别给出宽度优先及深度优先搜索策略下的搜索过程和解。

其中,
F、I、 J、L是目标节点。

2.代价树如下图所示:分别给出宽度优先及深度优先搜索策略下的搜索过程和解。

其中,
H、F、 J是目标节点。

3.用α-β方法求N的最佳走步。

N
4.用宽度优先搜索求下图所示迷宫的出路。

代价树如左图所示,给出深度优先和广度优先搜索策略下的搜索过程和解。

其中I、J、K、F、L、P为目标节点
求出与/或树的解树并用和代价法则求最佳解树。

其中,端节点中,I、J、F、L、P是
可解节点,其余节点是不可解节点。

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