人工智能课件8 确定性推理 part1
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三部分组成的。 – 大前提是已知的一般性知识或推理过程得到的判断； – 小前提是关于某种具体情况或某个具体实例的判断； – 结论是由大前提推出的，并且适合于小前提的判断。其结
论是蕴含在前提中的
西安电子科技大学
推理的基本概念
❖ 推理方法及其分类
✓ 1.按推理的逻辑基础分：演绎，归纳，类比归纳推理
归纳推理：按照所选事例的广泛性可分为完全归纳
西安电子科技大学
内容提要
第三章：确定性推理
1.推理的基本概念 2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.归结演绎推理 5.基于规则的演绎推理
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搜索策略
❖ 搜索策略 ✓搜索的基本概念 ✓状态空间的搜索策略 ✓与/或树的搜索策略 ✓搜索的完备性与效率
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搜索的基本概念
❖ 搜索的基本概念
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推理的基本概念
❖ 推理方法及其分类
✓ 2.按推理过程所用知识的确定性分
确定性推理
不确定性推理
✓ 3.按推理过程推出的结论是否单调增加分
单调推理
非单调推理
✓ 4.按推理过程是否利用问题的启发性知识分
启发式推理
非启发式推理
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类 ✓推理过程不仅依赖于所用的推理方法，同时也 依赖于推理的控制策略。 ✓推理的控制策略是指如何使用领域知识使推理 过程尽快达到目标的策略。 ✓推理的控制策略可分为： 搜索策略 推理策略
类比归纳推理：若在两个或两类事物有许多属性相
同或相似，则推出它们在其他属性上也相同或相似。 – 类比归纳推理的基础是相似原理，其可靠程度取 决于两个或两类事物的相似程度以及这两个或两 类事物的相同属性与推出的那个属性之间的相关 程度。
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推理的基本概念
❖ 推理方法及其分类
✓ 1.按推理的逻辑基础分：演绎，归纳，类比归纳推理
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状态空间的搜索策略
❖ 状态空间搜索算法的数据结构和符号约定 ✓OPEN表：未扩展节点表，用于存放刚生成节点 ✓CLOSED表：已扩展节点表，用于存放已经扩 展或将要扩展节点的 ✓S：用表示问题的初始状态 ✓G：表示搜索过程所得到的搜索图 ✓M：表示当前扩展节点新生成的且不为自己先辈 的子节点集
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类
推理方向控制策略： – 混合推理方法的三种类型： 2. 先逆向后正向：这种方法先进行逆向推理， 从假设目标出发推出一些中间假设，然后再用正 向推理对这些中间假设进行证实。 3. 双向混合：是指正向推理和逆向推理同时进 行，使推理过程在中间的某一步结合起来。
演绎推理与归纳推理的区别：
– 演绎推理是在已知领域内的一般性知识的前提下，通 过演绎求解一个具体问题或者证明一个结论的正确性。 它所得出的结论实际上早已蕴含在一般性知识的前提 中，演绎推理只不过是将已有事实揭露出来，因此它 不能增殖新知识。
– 归纳推理所推出的结论是没有包含在前提内容中的。 这种由个别事物或现象推出一般性知识的过程，是增 殖新知识的过程。
成功退出。此时的解为追踪图G中沿着指针（步骤6中 设置的指针）从n到初始节点S的路径。
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状态空间的搜索策略
❖ 图搜索的一般过程
✓ (5) 扩展节点n，生成一组子节点。把这些子节点中不 是节点n先辈 的那部分子节点记入集合M，并把这些子
节点作为节点n的子节点加入G中
✓ (6) 针对M中子节点的不同情况，分别作如下处理：
– 正向推理从用户提供的初始已知事实出发，在知识库KB 中找出当前可适用的知识，构成可适用的知识集KS；
– 然后按某种冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理， 并将推出的新事实加入到数据库DB中，作为下一步推理 的已知事实；
– 在此之后，再在知识库中选取可适用的知识进行推理。 如此重复进行这一过程，直到求得所要求的解。
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推理的基本概念
❖ 推理的基本概念 ✓1.什么是推理 ✓2.推理方法及其分类 ✓3.推理的控制策略及其分类
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推理的基本概念
❖ 什么是推理
✓ 所谓推理就是按某种策略由已知判断推出另一个判 断的思维过程。
✓ 在人工智能中，推理是由程序实现的，称为推理机。
❖ 推理的两个基本问题
✓各种搜索策略的主要区别在于对OPEN表中节 点的排列顺序不同。例如，广度优先搜索把先
生成的子节点排在前面，而深度优先搜索则把 后生成的子节点排在前面。
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状态空间的搜索策略
❖ 图搜索的一般过程的几点说明：
✓在第(6)步针对M中子节点的不同情况进行处理 时，如果发生当第②种情况，那么，这个M中的 节点究竟应该作为哪一个节点的后继节点呢？ 一般是由原始节点到该节点路径上所付出的代 价来决定的，哪一条路经付出的代价小，相应 的节点就作为它的父节点。所谓由原始节点到 该节点路径上的代价是指这条路经上的所有有 向边的代价之和。
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类 ✓推理策略：包括推理方向控制策略、求解策略、限制
策略、冲突消解策略等 求解策略：是指仅求一个解，还是求所有解或最优 解等。 限制策略：是指对推理的深度、宽度、时间、空间 等进行的限制。 冲突消解策略：是指当推理过程有多条知识可用时， 如何从这多条可用知识中选出一条最佳知识用于推 理的策略。
推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类 ✓推理策略：包括推理方向控制策略、求解策略、限制
策略、冲突消解策略等 推理方向控制策略：用于确定推理的控制方向，可 分为 • 正向推理 • 逆向推理 • 混合推理 • 双向推理
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类
推理方向控制策略： – 正向推理：从已知事实出发、正向使用推理规则， 亦称为数据驱动推理或前向链推理。
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类
推理方向控制策略： – 混合推理：把正向推理和逆向推理结合起来所进行 的推理称为混合推理。是一种解决较复杂问题的方 法。 – 混合推理方法的三种类型： 1. 先正向后逆向：这种方法先进行正向推理，从 已知事实出发推出部分结果，然后再用逆向推理 对这些结果进行证实或提高它们的可信度。
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类
推理方向控制策略：
– 正向推理中，如何根据已知事实到知识库中选取可用知 识？当知识库中有多条知识可用时应该先使用那一条知 识？这些问题涉及到了知识的匹配方法和冲突消解策略。
– 正向推理的优点：比较直观，允许用户主动提供有用的 事实信息，适合于诊断、设计、预测、监控等领域的问 题求解。
✓ 搜索是人工智能中的一个基本问题，并与推理密切相 关，搜索策略的优劣，将直接影响到智能系统的性能 与推理效率。
✓ 搜索的定义：依靠经验，利用已有知识，根据问题的 实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价 最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索。
✓ 搜索的适用情况：不良结构或非结构化问题；难以获 得求解所需的全部信息；更没有现成的算法可供求解 使用。
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状态空间的搜索策略
❖ 图搜索的一般过程
✓ (1) 把初始节点S放入未扩展节点表OPEN表，并建立目 前仅包含S的图G；
✓ (2) 检查OPEN表是否为空，若为空，则问题无解，失 败退出；
✓ (3) 把OPEN表的第一个节点取出放入已扩展节点表
CLOSED表，并记该节点为节点n； ✓ (4)考察节点n是否为目标节点。若是则得到了问题的解，
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类
✓ 搜索策略：在知识库中寻找可利用的知识，从而构造
一条代价较小的推理路线。主要解决推理线路、推理
效果、推理效率等问题。 ✓ 按是否使用启发式信息可分为：
盲目搜索 启发式搜索 ✓ 按问题的表示方式可分为： 状态空间搜索 与或树搜索
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✓ 然后检查问题的目标状态是否出现在这些子节点中。若 出现，则搜索成功，找到了问题的解；若没出现，则再
按照某种搜索策略从已生成的子节点中选择一个节点作 为当前扩展节点。
✓ 重复上述过程，直到目标状态出现在子节点中或者没有 可供操作的节点为止。
✓ 所谓对一个节点进行“扩展”是指对该节点用某个可用 操作进行作用，生成该节点的一组子节点。
推理和不完全归纳推理。 – 完全归纳推理：是指在进行归纳时需要考察相应 事物的全部对象，并根据这些对象是否都具有某 种属性，推出该类事物是否具有此属性。 – 不完全归纳推理：是指在进行归纳时只考察了相 应事物的部分对象，就得出了关于该事物的结论。
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推理的基本概念
❖ 推理方法及其分类
✓ 1.按推理的逻辑基础分：演绎，归纳，类比归纳推理
✓ 推理的方法 ✓ 推理的控制策略
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推理的基本概念
❖ 推理方法及其分类
✓ 1.按推理的逻辑基础分：演绎，归纳，类比归纳推理
演绎推理:从已知的一般性知识出发，推出蕴含在已知
知识中的适合于某种个别情况的结论。是一种由一般到 个别的推理方法，其核心是三段论。
– 假言三段论：A→B，B→C ⇒ A→C – 常用的三段论是由一个大前提、一个小前提和一个结论这
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类
推理方向控制策略： – 逆向推理的主要优点：不必寻找和使用那些与假设 目标无关的信息和知识，推理过程的目标明确，有 利于向用户提供解释，在诊断性专家系统中较为有 效。 – 逆向推理的主要缺点：当用户对解的情况认识不请 时，由系统自主选择假设目标的盲目性比较大，若 选择不好，可能需要多次提出假设，会影响系统效 率。
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状态空间的搜索策略
❖ 图搜索的一般过程
✓ (7) 按某种策略对 OPEN表中的节点
进行排序。
✓ (8) 转第(2)步。
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状态空间的搜索策略
❖ 图搜索的一般过程的几点说明： ✓上述过程是状态空间的一般图搜索算法，它具 有通用性，后面所要讨论的各种状态空间搜索 策略都是上述过程的一个特例。
西安电子科技大学搜索的基本 Nhomakorabea念❖ 搜索的类型
✓ 按是否使用启发式信息： 盲目搜索：按预定的控制策略进行搜索，在搜索过 程中获得的中间信息并不改变控制策略。 启发式搜索：在搜索中加入了与问题有关的启发性 信息，用于指导搜索朝着最有希望的方向前进，加 速问题的求解过程并找到最优解。
✓ 按问题的表示方式： 状态空间搜索：用状态空间法求解问题进行的搜索 与或树搜索：用问题归约法求解问题进行的搜索
① 对那些没有在G中出现过的M成员设置一个指向其父节点
（即节点n）的指针，并把它放入OPEN表。（新生成的）
② 对那些原来已在G中出现过，但还没有被扩展的M成员，确
定是否需要修改它指向父节点的指针。（原生成但未扩展的）
③ 对于那些先前已在G中出现过，并已经扩展了的M成员，确
定是否需要修改其后继节点指向父节点的指针。（原生成也扩 展过的）
– 正向推理的缺点：推理无明确目标，求解问题是可能会 执行许多与解无关的操作，导致推理效率较低。
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类
推理方向控制策略： – 逆向推理：从某个假设目标出发，逆向使用规则，
亦称为目标驱动推理或逆向链推理。
– 逆向推理首先选定一个假设目标，然后寻找支持该 假设的证据，若所需的证据都能找到，则说明原假 设是成立的；若找不到所需要的证据，则说明原假 设不成立，此时需要另作新的假设。
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第三章：确定 性推理
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内容提要
第三章：确定性推理
1.推理的基本概念 2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.归结演绎推理 5.基于规则的演绎推理
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内容提要
第三章：确定性推理
1.推理的基本概念 2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.归结演绎推理 5.基于规则的演绎推理
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状态空间的搜索策略
❖ 状态空间的搜索策略
✓ 状态空间搜索的基本思想 ✓ 图搜索的一般过程 ✓ 状态空间的盲目搜索
广度优先搜索 深度优先搜索 代价树搜索 ✓ 状态空间的启发式搜索 启发性信息和估价函数 A算法和A*算法
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状态空间的搜索策略
❖ 状态空间搜索的基本思想
✓ 先把问题的初始状态作为当前扩展节点对其进行扩展， 生成一组子节点。
论是蕴含在前提中的
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推理的基本概念
❖ 推理方法及其分类
✓ 1.按推理的逻辑基础分：演绎，归纳，类比归纳推理
归纳推理：按照所选事例的广泛性可分为完全归纳
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内容提要
第三章：确定性推理
1.推理的基本概念 2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.归结演绎推理 5.基于规则的演绎推理
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搜索策略
❖ 搜索策略 ✓搜索的基本概念 ✓状态空间的搜索策略 ✓与/或树的搜索策略 ✓搜索的完备性与效率
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搜索的基本概念
❖ 搜索的基本概念
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推理的基本概念
❖ 推理方法及其分类
✓ 2.按推理过程所用知识的确定性分
确定性推理
不确定性推理
✓ 3.按推理过程推出的结论是否单调增加分
单调推理
非单调推理
✓ 4.按推理过程是否利用问题的启发性知识分
启发式推理
非启发式推理
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类 ✓推理过程不仅依赖于所用的推理方法，同时也 依赖于推理的控制策略。 ✓推理的控制策略是指如何使用领域知识使推理 过程尽快达到目标的策略。 ✓推理的控制策略可分为： 搜索策略 推理策略
类比归纳推理：若在两个或两类事物有许多属性相
同或相似，则推出它们在其他属性上也相同或相似。 – 类比归纳推理的基础是相似原理，其可靠程度取 决于两个或两类事物的相似程度以及这两个或两 类事物的相同属性与推出的那个属性之间的相关 程度。
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推理的基本概念
❖ 推理方法及其分类
✓ 1.按推理的逻辑基础分：演绎，归纳，类比归纳推理
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状态空间的搜索策略
❖ 状态空间搜索算法的数据结构和符号约定 ✓OPEN表：未扩展节点表，用于存放刚生成节点 ✓CLOSED表：已扩展节点表，用于存放已经扩 展或将要扩展节点的 ✓S：用表示问题的初始状态 ✓G：表示搜索过程所得到的搜索图 ✓M：表示当前扩展节点新生成的且不为自己先辈 的子节点集
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推理方向控制策略： – 混合推理方法的三种类型： 2. 先逆向后正向：这种方法先进行逆向推理， 从假设目标出发推出一些中间假设，然后再用正 向推理对这些中间假设进行证实。 3. 双向混合：是指正向推理和逆向推理同时进 行，使推理过程在中间的某一步结合起来。
演绎推理与归纳推理的区别：
– 演绎推理是在已知领域内的一般性知识的前提下，通 过演绎求解一个具体问题或者证明一个结论的正确性。 它所得出的结论实际上早已蕴含在一般性知识的前提 中，演绎推理只不过是将已有事实揭露出来，因此它 不能增殖新知识。
– 归纳推理所推出的结论是没有包含在前提内容中的。 这种由个别事物或现象推出一般性知识的过程，是增 殖新知识的过程。
成功退出。此时的解为追踪图G中沿着指针（步骤6中 设置的指针）从n到初始节点S的路径。
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状态空间的搜索策略
❖ 图搜索的一般过程
✓ (5) 扩展节点n，生成一组子节点。把这些子节点中不 是节点n先辈 的那部分子节点记入集合M，并把这些子
节点作为节点n的子节点加入G中
✓ (6) 针对M中子节点的不同情况，分别作如下处理：
– 正向推理从用户提供的初始已知事实出发，在知识库KB 中找出当前可适用的知识，构成可适用的知识集KS；
– 然后按某种冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理， 并将推出的新事实加入到数据库DB中，作为下一步推理 的已知事实；
– 在此之后，再在知识库中选取可适用的知识进行推理。 如此重复进行这一过程，直到求得所要求的解。
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推理的基本概念
❖ 推理的基本概念 ✓1.什么是推理 ✓2.推理方法及其分类 ✓3.推理的控制策略及其分类
西安电子科技大学
推理的基本概念
❖ 什么是推理
✓ 所谓推理就是按某种策略由已知判断推出另一个判 断的思维过程。
✓ 在人工智能中，推理是由程序实现的，称为推理机。
❖ 推理的两个基本问题
✓各种搜索策略的主要区别在于对OPEN表中节 点的排列顺序不同。例如，广度优先搜索把先
生成的子节点排在前面，而深度优先搜索则把 后生成的子节点排在前面。
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状态空间的搜索策略
❖ 图搜索的一般过程的几点说明：
✓在第(6)步针对M中子节点的不同情况进行处理 时，如果发生当第②种情况，那么，这个M中的 节点究竟应该作为哪一个节点的后继节点呢？ 一般是由原始节点到该节点路径上所付出的代 价来决定的，哪一条路经付出的代价小，相应 的节点就作为它的父节点。所谓由原始节点到 该节点路径上的代价是指这条路经上的所有有 向边的代价之和。
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类 ✓推理策略：包括推理方向控制策略、求解策略、限制
策略、冲突消解策略等 求解策略：是指仅求一个解，还是求所有解或最优 解等。 限制策略：是指对推理的深度、宽度、时间、空间 等进行的限制。 冲突消解策略：是指当推理过程有多条知识可用时， 如何从这多条可用知识中选出一条最佳知识用于推 理的策略。
推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类 ✓推理策略：包括推理方向控制策略、求解策略、限制
策略、冲突消解策略等 推理方向控制策略：用于确定推理的控制方向，可 分为 • 正向推理 • 逆向推理 • 混合推理 • 双向推理
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类
推理方向控制策略： – 正向推理：从已知事实出发、正向使用推理规则， 亦称为数据驱动推理或前向链推理。
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类
推理方向控制策略： – 混合推理：把正向推理和逆向推理结合起来所进行 的推理称为混合推理。是一种解决较复杂问题的方 法。 – 混合推理方法的三种类型： 1. 先正向后逆向：这种方法先进行正向推理，从 已知事实出发推出部分结果，然后再用逆向推理 对这些结果进行证实或提高它们的可信度。
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类
推理方向控制策略：
– 正向推理中，如何根据已知事实到知识库中选取可用知 识？当知识库中有多条知识可用时应该先使用那一条知 识？这些问题涉及到了知识的匹配方法和冲突消解策略。
– 正向推理的优点：比较直观，允许用户主动提供有用的 事实信息，适合于诊断、设计、预测、监控等领域的问 题求解。
✓ 搜索是人工智能中的一个基本问题，并与推理密切相 关，搜索策略的优劣，将直接影响到智能系统的性能 与推理效率。
✓ 搜索的定义：依靠经验，利用已有知识，根据问题的 实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价 最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索。
✓ 搜索的适用情况：不良结构或非结构化问题；难以获 得求解所需的全部信息；更没有现成的算法可供求解 使用。
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状态空间的搜索策略
❖ 图搜索的一般过程
✓ (1) 把初始节点S放入未扩展节点表OPEN表，并建立目 前仅包含S的图G；
✓ (2) 检查OPEN表是否为空，若为空，则问题无解，失 败退出；
✓ (3) 把OPEN表的第一个节点取出放入已扩展节点表
CLOSED表，并记该节点为节点n； ✓ (4)考察节点n是否为目标节点。若是则得到了问题的解，
西安电子科技大学
推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类
✓ 搜索策略：在知识库中寻找可利用的知识，从而构造
一条代价较小的推理路线。主要解决推理线路、推理
效果、推理效率等问题。 ✓ 按是否使用启发式信息可分为：
盲目搜索 启发式搜索 ✓ 按问题的表示方式可分为： 状态空间搜索 与或树搜索
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✓ 然后检查问题的目标状态是否出现在这些子节点中。若 出现，则搜索成功，找到了问题的解；若没出现，则再
按照某种搜索策略从已生成的子节点中选择一个节点作 为当前扩展节点。
✓ 重复上述过程，直到目标状态出现在子节点中或者没有 可供操作的节点为止。
✓ 所谓对一个节点进行“扩展”是指对该节点用某个可用 操作进行作用，生成该节点的一组子节点。
推理和不完全归纳推理。 – 完全归纳推理：是指在进行归纳时需要考察相应 事物的全部对象，并根据这些对象是否都具有某 种属性，推出该类事物是否具有此属性。 – 不完全归纳推理：是指在进行归纳时只考察了相 应事物的部分对象，就得出了关于该事物的结论。
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推理的基本概念
❖ 推理方法及其分类
✓ 1.按推理的逻辑基础分：演绎，归纳，类比归纳推理
✓ 推理的方法 ✓ 推理的控制策略
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❖ 推理方法及其分类
✓ 1.按推理的逻辑基础分：演绎，归纳，类比归纳推理
演绎推理:从已知的一般性知识出发，推出蕴含在已知
知识中的适合于某种个别情况的结论。是一种由一般到 个别的推理方法，其核心是三段论。
– 假言三段论：A→B，B→C ⇒ A→C – 常用的三段论是由一个大前提、一个小前提和一个结论这
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推理的基本概念
❖ 推理的控制策略及其分类
推理方向控制策略： – 逆向推理的主要优点：不必寻找和使用那些与假设 目标无关的信息和知识，推理过程的目标明确，有 利于向用户提供解释，在诊断性专家系统中较为有 效。 – 逆向推理的主要缺点：当用户对解的情况认识不请 时，由系统自主选择假设目标的盲目性比较大，若 选择不好，可能需要多次提出假设，会影响系统效 率。
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❖ 图搜索的一般过程
✓ (7) 按某种策略对 OPEN表中的节点
进行排序。
✓ (8) 转第(2)步。
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❖ 图搜索的一般过程的几点说明： ✓上述过程是状态空间的一般图搜索算法，它具 有通用性，后面所要讨论的各种状态空间搜索 策略都是上述过程的一个特例。
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✓ 按是否使用启发式信息： 盲目搜索：按预定的控制策略进行搜索，在搜索过 程中获得的中间信息并不改变控制策略。 启发式搜索：在搜索中加入了与问题有关的启发性 信息，用于指导搜索朝着最有希望的方向前进，加 速问题的求解过程并找到最优解。
✓ 按问题的表示方式： 状态空间搜索：用状态空间法求解问题进行的搜索 与或树搜索：用问题归约法求解问题进行的搜索
① 对那些没有在G中出现过的M成员设置一个指向其父节点
（即节点n）的指针，并把它放入OPEN表。（新生成的）
② 对那些原来已在G中出现过，但还没有被扩展的M成员，确
定是否需要修改它指向父节点的指针。（原生成但未扩展的）
③ 对于那些先前已在G中出现过，并已经扩展了的M成员，确
定是否需要修改其后继节点指向父节点的指针。（原生成也扩 展过的）
– 正向推理的缺点：推理无明确目标，求解问题是可能会 执行许多与解无关的操作，导致推理效率较低。
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❖ 推理的控制策略及其分类
推理方向控制策略： – 逆向推理：从某个假设目标出发，逆向使用规则，
亦称为目标驱动推理或逆向链推理。
– 逆向推理首先选定一个假设目标，然后寻找支持该 假设的证据，若所需的证据都能找到，则说明原假 设是成立的；若找不到所需要的证据，则说明原假 设不成立，此时需要另作新的假设。
Artificial Intelligence (AI)
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第三章：确定 性推理
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第三章：确定性推理
1.推理的基本概念 2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.归结演绎推理 5.基于规则的演绎推理
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❖ 状态空间的搜索策略
✓ 状态空间搜索的基本思想 ✓ 图搜索的一般过程 ✓ 状态空间的盲目搜索
广度优先搜索 深度优先搜索 代价树搜索 ✓ 状态空间的启发式搜索 启发性信息和估价函数 A算法和A*算法
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状态空间的搜索策略
❖ 状态空间搜索的基本思想
✓ 先把问题的初始状态作为当前扩展节点对其进行扩展， 生成一组子节点。