人工智能第三版源码-ASEARCH-程序说明
高级人工智能：搜索Search--第二讲
▪ Run a DFS with depth limit 1. If no solution…
b
▪ Run a DFS with depth limit 2. If no solution…
…
▪ Run a DFS with depth limit 3. …..
▪ 浪费冗余?
▪ 通常绝大多数的节点都在底层，所以上层的节 点生成多次影响不是很大。
▪ Yes!
b …
c 1 c 2 c 3
代价一致搜索
▪ UCS 探索了递增的轮廓线
▪ 优点: 完备性、最优性!
▪ 缺点:
▪ 在每一个“方向”上进行探索 ▪ 没有关于目标信息
… c1 c 2
c 3
Start
Goal
搜索算法
▪ 所有的搜索算法都是相同的，除 了对边缘的处理策略
▪ 从概念上说，所有的边缘是优先队列 (即附加优先级的节点集合)
状态空间图 State Space Graphs 搜索树 Search Trees
状态空间图
▪ 状态空间图: 搜索问题的数学表示
▪ Nodes are (abstracted) world configurations ▪ Arcs represent successors (action results) ▪ The goal test is a set of goal nodes (maybe only one)
b …
▪ 内存需求?
▪ Only has siblings on path to root, so O(bm)
m tiers
▪ 完备性?
▪ m could be infinite, so only if we prevent cycles (more later)
人工智能c语言源代码
人工智能c语言源代码人工智能是一个广泛的领域，涉及多种算法和技术。
在C语言中，可以实现一些基本的人工智能功能。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用C语言编写一个简单的决策树算法：c.#include <stdio.h>。
// 定义决策树节点结构。
typedef struct DecisionTreeNode {。
char question;struct DecisionTreeNode yesNode;struct DecisionTreeNode noNode;} DecisionTreeNode;// 创建决策树节点。
DecisionTreeNode createNode(char question) {。
DecisionTreeNode node = (DecisionTreeNode)malloc(sizeof(DecisionTreeNode));node->question = question;node->yesNode = NULL;node->noNode = NULL;return node;}。
// 决策树算法。
void decisionTree() {。
DecisionTreeNode root = createNode("Is it a mammal?");root->yesNode = createNode("Does it have fur?");root->yesNode->yesNode = createNode("It's amammal!");root->yesNode->noNode = createNode("It's not a mammal!");root->noNode = createNode("Does it have feathers?");root->noNode->yesNode = createNode("It's a bird!");root->noNode->noNode = createNode("It's not abird!");printf("%s\n", root->question);char answer;scanf(" %c", &answer);DecisionTreeNode currentNode = root;while (currentNode != NULL) {。
ldapsearch命令例子-概述说明以及解释
ldapsearch命令例子-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述LDAP（Lightweight Directory Access Protocol）是一种用于访问和维护分布式目录信息服务的协议。
在日常的系统管理和网络管理工作中，经常需要查询和管理LDAP目录中的信息。
而ldapsearch命令就是一个用于在LDAP目录中搜索和获取信息的命令行工具。
通过ldapsearch命令，用户可以指定搜索条件来查询LDAP目录中符合条件的信息，比如用户信息、组织结构、权限等。
ldapsearch命令的灵活性和强大功能使其成为管理LDAP目录的重要工具之一。
本文将介绍ldapsearch命令的语法和示例，并探讨其在系统管理和网络管理中的重要性和应用场景，以及展望ldapsearch命令的未来发展。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：1. 简介：介绍本文将要讨论的主题，即ldapsearch命令的使用和示例。
2. 目录：列出文章的结构和内容，方便读者快速了解全文的组织和内容。
3. 正文：详细介绍ldapsearch命令的概念、语法和示例，让读者能够理解和掌握这个命令的用法。
4. 结论：总结本文的主要观点和结论，强调ldapsearch命令在实际应用中的重要性和价值。
5. 展望：探讨ldapsearch命令未来的发展方向和可能的应用场景，让读者对这个命令在未来的发展有更深入的了解。
1.3 目的本文的主要目的是介绍ldapsearch命令的基本用法和实际应用示例。
通过对ldapsearch命令的介绍和示例分析，读者将能够了解LDAP（轻型目录访问协议）搜索工具的使用方法，并且掌握如何利用ldapsearch 命令来查询和检索LDAP目录中的信息。
同时，本文也旨在帮助读者更好地理解ldapsearch命令的重要性和在何种情况下可以有效地应用该命令。
最终，本文还将展望ldapsearch命令在未来的发展趋势，为读者提供更深入的了解和思考。
人工智能导论搜索算法与知识表示
人工智能导论搜索算法与知识表示搜索算法和知识表示是人工智能导论中两个重要的概念。
搜索算法是指通过在问题空间中寻找解决方案的方法，而知识表示是指将问题的相关知识以某种形式进行表达和存储的方法。
本文将介绍搜索算法的基本原理和常见方法，以及知识表示的几种常用形式。
一、搜索算法的基本原理搜索算法是人工智能中解决问题的重要方法之一。
其基本原理是通过在问题空间中搜索，找到问题的解决方案。
搜索算法通常包括以下几个关键步骤：1. 定义问题空间：将问题抽象为一组状态和操作，形成问题空间。
状态表示问题的当前状态，操作表示在某个状态下可以执行的动作。
2. 定义初始状态和目标状态：确定问题的初始状态和目标状态。
初始状态是问题的起始点，目标状态是问题的解决点。
3. 定义状态转移规则：确定在问题空间中状态之间的转移规则。
状态转移规则描述了在某个状态下可以执行的操作，以及执行操作后的结果。
4. 定义评估函数：定义一个评估函数来评估问题空间中每个状态的优劣程度。
评估函数通常根据问题的特点而定，可以是启发式函数或者代价函数。
5. 选择搜索策略：根据问题的特点选择适合的搜索策略。
常见的搜索策略包括深度优先搜索、广度优先搜索、最佳优先搜索等。
二、搜索算法的常见方法1. 深度优先搜索（DFS）：深度优先搜索是一种盲目搜索算法。
它从初始状态开始，不断选择某个操作，并向最深的状态继续搜索，直到找到解决方案或者搜索到无法继续的状态，然后回溯到上一层状态，继续搜索其他分支。
2. 广度优先搜索（BFS）：广度优先搜索也是一种盲目搜索算法。
它从初始状态开始，按照一定的顺序逐层扩展搜索，直到找到解决方案。
3. 最佳优先搜索（Best-First Search）：最佳优先搜索根据每个状态的评估函数值选择下一步要搜索的状态。
评估函数值通常表示状态的优劣程度，根据具体问题而定。
4. A*算法：A*算法是一种综合了广度优先搜索和最佳优先搜索的算法。
它综合考虑了路径的实际代价和启发式评估函数的信息，能够找到最优解。
人工智能python项目源代码
人工智能Python项目源代码介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考、学习和决策的科学。
近年来，随着计算机技术的快速发展，人工智能在各个领域都有着广泛的应用。
Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于人工智能项目的开发中。
本文将介绍一个基于Python的人工智能项目源代码，包括以下几个方面内容：1.项目背景2.功能介绍3.技术实现4.使用方法5.总结与展望1. 项目背景随着人工智能技术的不断发展，越来越多的公司和组织开始关注并应用人工智能技术。
本项目旨在通过一个示例代码，展示如何使用Python编写一个简单的人工智能项目。
2. 功能介绍本项目实现了一个简单的聊天机器人。
用户可以与聊天机器人进行对话，并获取相关信息。
聊天机器人可以回答用户提出的问题，并根据用户输入进行相应的操作。
具体功能包括： - 问答功能：用户可以向聊天机器人提出问题，聊天机器人将根据预定义的问题和答案进行回复。
- 操作功能：用户可以通过输入指令与聊天机器人进行交互，如查询天气、播放音乐等。
3. 技术实现本项目使用Python编程语言实现。
下面是项目的主要技术实现：•自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：使用NLP技术对用户的输入进行处理和理解，以便正确地回答用户的问题。
•机器学习（Machine Learning）：通过训练模型，使聊天机器人能够根据问题内容进行分类和回答。
•数据库管理：使用数据库存储预定义的问题和答案，并根据用户的输入查询相关信息。
4. 使用方法在使用本项目前，需要先安装Python环境，并安装相关依赖库。
可以通过以下步骤来运行该项目：1.下载源代码到本地计算机。
2.打开命令行终端，进入项目所在目录。
3.安装所需依赖库，可以使用以下命令：pip install -r requirements.txt4.运行主程序文件：python main.py5.在命令行终端中与聊天机器人进行交互。
人工智能第三版课件第3章 搜索的基本策略
2.3.1 启发式信息的表示
(2) 启发式函数应能够估计出可能加速 达到目标的程度
这可以帮助确定当扩展一个节点时，那些 节点应从搜索树中删除。
启发式函数对搜索树(图)的每一节点的真正 优点估计得愈精确,解题过程就愈少走弯路。
2.3.1 启发式信息的表示
例 2.8 八 皇 后 问 题 (8-Queens problem）
弱法主要包括： ．最佳优先法 ．生成测试法 ．爬山法 ．广度优先法 ．问题归约法 ．约束满足法 ．手段目的分析法。
1．生成测试法(Generateand-test）
生成测试法的基本步骤为： 1. 生成一个可能的解，此解是状态空 间一个点，或一条始于S0的路径。 2. 用生成的“解”与目标比较。 3. 达到目标则停止，否则转第一步。
确定一个启发式函数f(n), n 为被搜索 的节点,它把问题状态的描述映射成问题 解决的程度，通常这种程度用数值来表示， 就是启发式函数的值。这个值的大小用来 决定最佳搜索路径。
2.3.1 启发式信息的表示
（2）表示成规则
如AM的一条启发式规则为： 如 果 存 在 一 个 有 趣 的 二 元 函 数 f(x,y) ， 那 么看看两变元相同时会发生什么？
2.3.1 启发式信息的表示
如何构造启发式函数？ （1）启发式函数能够根据问题的当前状态， 确定用于继续求解问题的信息。
这样的启发式函数能够有效地帮助决定 那些后继节点应被产生。
2.3.1 启发式信息的表示
例2.7 八数码问题。
S0
283 16 4
Sg
75
123 84 7 65
问题空间为：
a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33
redisearch windows 编译-概述说明以及解释
redisearch windows 编译-概述说明以及解释1.引言文章1.1 概述:Redisearch是一个开源的基于Redis的全文搜索引擎，它能够快速地处理和搜索大量的结构化和非结构化数据。
Redisearch提供了丰富的搜索功能，如全文搜索、模糊搜索、排序和聚合等，可以轻松地满足各种搜索需求。
本篇文章旨在介绍如何在Windows操作系统上编译Redisearch，以便读者能够在自己的开发环境中快速搭建和使用Redisearch。
在正式介绍编译步骤之前，我们会先准备好Windows编译环境，确保编译的顺利进行。
通过本文的学习，读者将了解Redisearch的基本原理和功能，了解在Windows上编译Redisearch的必要环境和步骤，并能够应用所学知识进行相应的实践和项目开发。
通过对Redisearch在Windows上的编译的研究和探讨，我们可以更好地发掘Redisearch在Windows环境下的潜力和应用前景。
这对于那些使用Windows系统进行开发的用户来说将是一个重要的突破，为他们提供更多灵活和高效的搜索解决方案。
在我们结束之前，本文还将对Redisearch在Windows上的编译进行总结，并展望它的应用前景和意义。
希望读者通过本文的学习，能够对Redisearch在Windows环境下的编译有一个深入的理解，并能够将其应用到自己的实际项目中。
通过深入探索和应用Redisearch在Windows上的编译，我们相信其将为各类项目提供更好的搜索功能和性能，为用户提供更好的搜索体验，从而推动整个搜索技术的发展和创新。
1.2文章结构文章结构部分主要介绍了本文的组织和结构安排。
本文将按照以下内容来组织文章：第一部分是引言部分，包括概述、文章结构和目的三个小节。
在概述中，将简要介绍Redisearch和Windows编译的背景和概念。
在文章结构中，将详细说明本文的章节和内容安排。
在目的中，将明确本文的编写目的和期望的读者群体。
人工智能第三版课件第4章 图搜索策略
4．1 图搜索策略
(2）若p∈M且在closed表中，这说明: a. p在n之前已是某一节点m的后继，所以需 要作如(1)同样的处理，如下图右部。 b．p在closed表中，说明p的后继也在n之前 已生成，我们称为Ps，那么对Ps同样可能由 于n→p这一路径的加入又必须比较多条路径 代价后而取代价小的一条，如下图左部。
但由命题3可知：A*终止前，open表上必 存在一点n’，满足
f(n’）≤f*(S0） 即open表不会空，所以，不会终止于第3步。
推论2 凡open表中任一点n，若f(n)< f*(S0)， 最终都将被A*算法挑选出来求后继，也 即被挑选出来进行扩充。
证：用反证法，设f(n）< 来作后继
f*(S0）且n没有被选出
证明: 在证明之前需要说明，在图搜索过程中, 若 某一点有几个先辈节点,则只保留最小费用的那 条路,所以A1 和A2搜索的结果是树而不是图。
下面以A2搜索树中节点的深度来归纳证明。
归纳基础 设A2扩充的点n的深度d=0，即n=S0， 显然A1也扩充点n，因为A1 、A2都要从S0开始。
归纳假设 假设A1扩充了A2搜索树中一切深度 d≤k的节点。
4.1.2 A算法与A*算法
1．A算法与A*算法定义
或图通用算法在采用如下形式的估计函数时, 称 为A算法。
f(n)=g(n)+h(n)
其中g(n)表示从S0到n点费用的估计，因为n为当 前节点，搜索已达到n点，所以g(n)可计算出。 h(n)表示从n到Sg接近程度的估计，因为尚未 找到解路径，所以h(n)仅仅是估计值。
命题3 若问题有解，在A* 终止前，open表上
人工智能搜索原理
扩展节点表中（简称OPEN表）。
(2) 建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表（简称CLOSED表），其初始 为空表。
(3) LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。
人工智能搜索原理
人工智能搜索原理
人工智能搜索原理
3.2 启发式搜索
盲目搜索的不足：效率低，耗费过多的计算空间与时间。 分析前面介绍的宽度优先、深度优先搜索，或等代价搜索算法,其主要 的差别是OPEN表中待扩展节点的顺序问题。人们就试图找到一种方法 用于排列待扩展节点的顺序，即选择最有希望的节点加以扩展，那么， 搜索效率将会大为提高。 启发信息：进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信 息，把此种信息叫做启发信息。 把利用启发信息的搜索方法叫做启发性搜索方法。
人工智能搜索原理
等代价搜索算法：
等代价搜索方法以g(i)的递增顺序扩展其节点，其算法如下： (1) 把起始节点S放到未扩展节点表OPEN中。如果此起始节点为一目标节点，则求得
一个解;否则令g(S)=0。 (2) 如果OPEN是个空表，则没有解而失败退出。 (3) 从OPEN表中选择一个节点i，使其g(i)为最小。如果有几个节点都合格，那么就要
人工智能搜索原理
宽度优先搜索算法如下： (1) 把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点，则求得 一个解答)。 (2) 如果OPEN是个空表，则没有解，失败退出；否则继续。 (3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移出，并把它放入CLOSED扩展节点 表中。 (4) 扩展节点n。如果没有后继节点，则转向上述第(2)步。 (5) 把n的所有后继节点放到OPEN表的末端，并提供从这些后继节点回 到n的指针。 (6) 如果n的任一个后继节点是个目标节点，则找到一个解答，成功退出； 否则转向第(2)步。
java课程设计第三版耿祥义源代码
Java课程设计第三版是由耿祥义老师编写的一本Java编程教材，本书旨在帮助读者系统学习和掌握Java编程语言的基础知识和高级技巧。
为了更好地帮助读者理解和应用书中的知识，作者还提供了丰富的源代码示例。
下面就Java课程设计第三版中的源代码进行逐一分析和解读，以便读者更好地理解和运用其中的知识。
一、概述Java课程设计第三版的源代码主要涉及以下几个方面的内容：1. 基本语法：包括变量、数据类型、运算符、流程控制等基本语法知识。
2. 面向对象：包括类、对象、继承、多态等面向对象编程的基本概念和技巧。
3. 异常处理：包括异常的概念、处理机制、常见的异常类等。
4. 输入输出：包括文件操作、流操作等与输入输出相关的知识。
5. 网络编程：包括Socket编程等网络编程方面的知识。
二、基本语法在Java课程设计第三版的源代码中，作者给出了大量关于基本语法的示例代码，涵盖了变量定义、数据类型转换、算术运算、逻辑运算、条件语句、循环语句等方面的知识。
通过阅读和分析这些示例代码，读者可以更好地理解和掌握Java编程语言的基本语法知识，为后续的学习和应用打下扎实的基础。
三、面向对象面向对象是Java编程语言的核心特性之一，Java课程设计第三版也给出了大量关于面向对象的示例代码，包括类的定义、对象的创建与使用、继承与多态等方面的知识。
通过学习这些示例代码，读者可以更好地理解面向对象编程的思想和技巧，为以后的软件开发和设计奠定坚实的基础。
四、异常处理异常处理是Java编程中不可或缺的一部分，Java课程设计第三版中的源代码也包括了大量的异常处理示例。
通过学习这些示例代码，读者可以更好地了解异常的产生原因、处理机制以及常见的异常类，为编写健壮的程序提供有力的支持。
五、输入输出输入输出是Java编程中非常重要的一部分，Java课程设计第三版中的源代码给出了丰富的输入输出示例，涉及文件操作、流操作等方面的知识。
通过学习这些示例代码，读者可以更好地掌握Java中输入输出相关的知识，为日后的程序开发提供强有力的支持。
人工智能搜索算法
人工智能搜索算法1. 介绍人工智能（Artificial Intelligence，AI）搜索算法是指通过计算机程序对问题空间进行搜索，以找到最优解或接近最优解的方法。
在许多领域，如信息检索，机器学习，自然语言处理等，人工智能搜索算法都发挥着重要的作用。
本文将介绍人工智能搜索算法的基本原理和常见的搜索算法。
2. 搜索问题搜索问题是指在一个给定的问题空间中寻找目标解的问题。
问题空间由问题的状态和操作构成。
状态是问题解的表示形式，操作则是从一个状态到另一个状态的转换。
搜索问题的目标是找到一系列操作，使得从初始状态到目标状态的转换。
3. 盲目搜索算法3.1 深度优先搜索算法深度优先搜索算法（Depth-First Search，DFS）是一种经典的搜索算法，它通过栈的方式实现。
算法从起始状态开始，依次选择一个操作，然后转移到下一个状态，直到找到目标解或者无法转移到下一个状态为止。
def dfs(problem, state):if problem.goal_test(state):return statefor action in problem.actions(state):child = problem.result(state, action)result = dfs(problem, child)if result is not None:return resultreturn None3.2 广度优先搜索算法广度优先搜索算法（Breadth-First Search，BFS）是另一种常见的搜索算法，它通过队列的方式实现。
算法从起始状态开始，逐层地扩展状态空间，直到找到目标解。
def bfs(problem, state):queue = [state]while len(queue) !=0:state = queue.pop(0)if problem.goal_test(state):return statefor action in problem.actions(state):child = problem.result(state, action)queue.append(child)return None4. 启发式搜索算法4.1 A*算法A算法是一种常用的启发式搜索算法，它通过估计从当前状态到目标状态的代价来选择下一步操作。
人工智能原理之搜索技术(PPT-77页)全
29
第2章 搜索技术
2.2.2 深度优先搜索和深度有限搜索
• 深度优先搜索过程：
• 总是扩展搜索树的当前扩展分支(边缘)中最 深的节点
• 搜索直接伸展到搜索树的最深层，直到那里 的节点没有后继节点
• 那些没有后继节点的节点扩展完毕就从边缘 中去掉
• 然后搜索算法回退下一个还有未扩展后继节 点的上层节点继续扩展
• 描述：设每个状态为(a1, a2, a3, …, an), ai=1, 2, 3—表示第i个盘子在第1/2/3根柱 子上
13
第2章 搜索技术
河内塔(2)
• 递归定义：{(a1, a2, a3, …, an)}为n阶河内 塔的状态集合，则{(a1, a2, a3, …, an, 1), (a1, a2, a3, …, an, 2), (a1, a2, a3, …, an, 3)} 是n+1阶河内塔的状态集合
• 约束规则：不使离开既定位置的数字数增加
10
第2章 搜索技术
八数码游戏的搜索树
既定位置=终态
Begin 1 5 2
4
3
678
152 43
678
*1
2
453
678
*1 5 2 43 678
152
473
6
8
*
12 453 678
12 453 678
*
15 432 678
152 438 67
*1 2 3 45 678
8
第2章 搜索技术
2.1.2 问题实例
• 玩具问题
• 八数码游戏(九宫图) • 河内塔 • 八皇后问题 • 真空吸尘器世界
• 现实问题
人工智能课件第3章 图搜索与问题求解
例 3-3 用全局择优搜索法解八数码难题。初始 棋局和目标棋局如下面的图3-8所示。
解 设启发函数h(x)为节点x的格局与目标格局 相比数码不同的位置个数。以这个函数制导的搜索树 如图3-8所示。此八数问题的解为：So, S1, S2, S3, Sg。
■教材的微课视 频中有搜索过 程的动画
图 3-8 八数码问题的全局择优搜索
(6) 扩展N, 将其所有子节点配上指向N的指针依次放入
OPEN表尾部, 转步(2)。
2.深度优先搜索 深度优先搜索就是
在搜索树的每一层始终 先只扩展一个子节点， 不断地向纵深前进，直 到不能再前进（到达叶 子节点或受到深度限制） 时，才从当前节点返回 到上一级节点，沿另一 方向又继续前进。这种 方法的搜索树是从树根 开始一枝一枝逐渐形成 的。
• 可回溯的线式搜索
(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, 则移出CLOSED表的末端节点Ne,若Ne ＝So,则搜索失败, 退出。否则, 以CLOSED表新的末端节点Ne 作为N,即令N＝Ne, 转步(4)。
r5: (X1==0)( X2==n) (X1=n) ( X2=0) r6: (X1==0)( X8==n) (X1=n) ( X8=0)
2组规则：
r7: (X2==0)( X1==n) (X2=n) ( X1=0) r8: (X2==0)( X3==n) (X2=n) ( X3=0) r9: (X2==0)( X0==n) (X2=n) ( X0=0)
盘子的搬动次数：
264-1＝18 446 744 073 709 511 615
二阶梵塔问题
人工智能导论全套
人工智能导论
教材：
王万良《人工智能导论》（第3版） 高等教育出版社，2011. 2
人工智能导论
第 1 章 绪论
教材：
王万良《人工智能导论》（第3版） 高等教育出版社，2011. 2
2
第1章 绪论
1956 年 正 式 提 出 人 工 智 能 （artificial intelligence, AI） 这个术语并把它作为一门新兴 科学的名称。
6
1.1.2 智能的特征
1. 感知能力：通过视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官 感知外部世界的能力。 80%以上信息通过视觉得到，10%信息通过听觉得到。
2. 记忆与思维能力 存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维 所产生的知识
对记忆的信息进行处理
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1.1.2 智能的特征
（1）逻辑思维（抽象思维）
3. 学习能力
学习既可能是自觉的、有意识的，也可能是不自觉的、无意识 的；既可以是有教师指导的，也可以是通过自己实践的。
4. 行为能力（表达能力）
人们的感知能力：用于信息的输入。
行为能力：信息的输出。
9
1.1.3 人工智能
人工智能：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。
依靠逻辑进行思维。 思维过程是串行的。 容易形式化。
思维过程具有严密性、可靠性。
（2）形象思维（直感思维）
o 依据直觉。 o 思维过程是并行协同式的。 o 形式化困难。 o 在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果。
8
1.1.2 智能的特征
（3）顿悟思维（灵感思维）
人工智能：一种现代的方法第3版罗素课后答案
⼈⼯智能：⼀种现代的⽅法第3版罗素课后答案⼈⼯智能：⼀种现代的⽅法(美)罗素,诺维格课后习题答案美国伯克利⼤学与Google⼈⼯智能科学家合作编写，全世界100多个国家1200多所⼤学使⽤Best computer science textbook ever.A Must扫⼀扫⽂末在⾥⾯回复答案+⼈⼯智能：⼀种现代的⽅法⽴即得到答案Read for AI⼴泛使⽤的⼈⼯智能教材，内容很丰富，讲解清晰，适合初学⼊门。
本书为翻译版，对应原⽂影印版：⼈⼯智能：⼀种现代的⽅法（第3版）（⼤学计算机教育国外著名教材系列(影印版)）其他相关图书：Unity3D⼈⼯智能编程精粹⼈⼯智能（第2版）（⼗⼆五”普通⾼等教育本科规划教材）图像处理、分析与机器视觉（第3版）（翻译版）机器学习《世界著名计算机教材精选·⼈⼯智能：⼀种现代的⽅法（第3版）》是最权威、最经典的⼈⼯智能教材，已被全世界100多个国家的1⼈⼯智能：⼀种现代的⽅法课后答案(美)罗素,诺维格200多所⼤学⽤作教材。
《世界著名计算机教材精选·⼈⼯智能：⼀种现代的⽅法（第3版）》的版全⾯⽽系统地介绍了⼈⼯智能的理论和实践，阐述了⼈⼯智能领域的核⼼内容，并深⼊介绍了各个主要的研究⽅向。
全书分为七⼤部分：第1部分“⼈⼯智能”，第II部分“问题求解”，第III部分“知识、推理与规划”，第IV部分“不确定知识与推理”，第V部分“学习”，第VI部分“通信、感知与⾏动”，第VII部分“结论”。
《世界著名计算机教材精选·⼈⼯智能：⼀种现代的⽅法（第3版）》既详细介绍了⼈⼯智能的基本概念、思想和算法，还描述了其各个研究⽅向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史⽂献与事件。
另外，本书的配套⽹址为教师和学⽣提供了⼤量教学和学习资料。
本书适合于不同层次和领域的研究⼈员及学⽣，是⾼等⼈⼯智能：⼀种现代的⽅法课后答案(美)罗素,诺维格院校本科⽣和研究⽣⼈⼯智能课的*教材，也是相关领域的科研与⼯程技术⼈员的重要参考书。
orb_slam3源码注释
orb_slam3源码注释
ORB-SLAM3是一个用于实时定位和地图构建的开源视觉SLAM系统。
它是基于ORB特征的稀疏直接法SLAM系统，具有高精度和鲁棒性。
ORB-SLAM3的源代码是用C++编写的，包含了大量的注释，用于
帮助理解和阅读源代码。
在ORB-SLAM3的源代码中，注释主要分为两类，函数级注释和
代码块注释。
函数级注释通常出现在函数的定义之前，用于说明函
数的功能、输入参数、输出参数以及可能的返回值。
这些注释有助
于读者理解每个函数的作用和用法。
代码块注释则通常出现在代码
的关键部分，用于解释该部分代码的逻辑、实现原理或者特殊说明。
这些注释有助于读者理解代码的具体实现细节和原理。
在阅读ORB-SLAM3的源代码时，可以通过注释来理解每个函数
的作用和实现原理，从而更好地理解整个系统的运行机制。
此外，
注释还可以帮助读者快速定位到代码的关键部分，加快理解和阅读
源代码的速度。
总的来说，ORB-SLAM3的源代码中包含了丰富的注释，这些注
释有助于读者理解系统的功能和实现原理，帮助开发者更好地使用
和定制ORB-SLAM3系统。
通过仔细阅读和理解源代码中的注释，可以更好地掌握SLAM系统的原理和实现细节。
人工智能技术导论(第三版)
road(
“西安”
,”北京”
,1165).
road(
“西安”
,”上海”
,1511)
road(
“西安”
,“广州”
,2129).
road(
“西安”
,”昆明”
,1942)
road(
legal1((X,Y)):-X>=Y,X>=0,Y>=0.
update((X,Y,0),Move,Statu1):-
(A,B)=X,
(C,D)=Y,
(E,F)=Move,
C1 is C+E,
D1 is D+F,
A1 is A-E,
B1 is B-F,
Statu1=((A1,B1),(C1,D1),1).
若传教士和野人的数目均为五人，渡船至多可乘三人，请定义一个启发函数，并给出相 应的搜索树。
解：
( 1)设计该问题的状态。例如：((左岸牧师数，左岸野人数 ),( 右岸牧师数，右岸野人数),船的位置)。(2)定义目标状态。这里是： ((0,0),(3,3),1)(3)描述可能的动作。船上所
能够载人的状态就是可能的操作。用谓词move/2表示。( 4) 判断合法状态( 5)深度优先
update((X,Y,1),Move,Statu1):-
(A,B)=X,
(C,D)=Y,
(E,F)=Move,
C1 is C-E,
D1 is D-F,
A1 is A+E,
B1 is B+F, Statu1=((A1,B1),(C1,D1),0). connect(Statu,Statu1):- move(X,Y), update(Statu,(X,Y),Statu1), legal(Statu1). findroad(X,X,L,L):-write(L). findroad(X,Y,L,L1):- connect(X,Z), not(member(Z,L)), findroad(Z,Y,[Z|L],L1).
人工智能第三版课件第8章2 和声搜索算法
比较与分析
❖ 对于元启发式算法而言，平衡好开发和利用 之间的关系是一个关键问题。 ▪ 利用意味着如何利用已经探索过的区域 ▪ 开发意味着如何探索新的区域。
❖ 利用是算法的关键，决定的算法效率。开发 是保证算法的完备性。保证所有解空间可达。
❖ 和声搜索算法中： ▪ 利用：HMR, HMCR。 ▪ 开发： 微调，随机选取。
算法流程图
1. 初始化算法参数
❖ 求解的问题为： ▪ Minimize f(x) ▪ 变量数 ▪ 变量取值范围。
❖ 算法参数 ▪ HMS: harmony memory size. 和声库的大 小。群体的大小。 ▪ HMCR: harmony memory considering rate. ▪ PAR: pitch adjusting rate. ▪ Terminate criterion. 算法终止条件。一般 是最大迭代次数。
▪ 该步骤是和声搜索算法中最重要的一个步 骤，也是和声搜索算法的精华。
• 1.名字的来源。直接受音乐启发得到的灵感。 • 2. HRCR设置比较大，一般0.8-0.9。
比较与分析
❖ 该操作类比于遗传算法中的交叉操作。 ▪ 相同点
• 1. 都是算法的主要操作。执行的概率都比较大。 • 2. 都是利用已经探索的知识来构造新解。
▪ 2. 独立的考虑每个变量。
▪ 3. 处理连续变量时，不会有精度问题。
▪ 4. 不需要进行进制转换。
比较与分析
❖ 第一点是和声搜索算法的最大亮点。 ▪ 基于群体的解构造方法
• 提供了在整个群体范围内构造优质解的可能。 相比之下，遗传算法在这方面的效率比较低。 如在一个TSP问题，优质边分布在群体中的各 个解中，遗传算法整合各个解中优质边的效率 比较低下。