人工智能课后答案
人工智能基础智慧树知到课后章节答案2023年下武汉学院
人工智能基础智慧树知到课后章节答案2023年下武汉学院第一章测试1.一般公认人工智能的鼻祖是谁？（）A:麦肯锡 B:牛顿 C:爱因斯坦 D:图灵答案:图灵2.人工智能这一学科正式产生是（）。
A:1957年 B:1945年 C:1956年D:1980年答案:1956年3.智力包括（）。
A:集中精力的能力 B:学习的能力 C:超强的记忆能力 D:控制情绪的能力答案:集中精力的能力;学习的能力;控制情绪的能力第二章测试1.用搜索求解问题的方法，就是数学中的建模方法。
（）A:错 B:对答案:错2.用搜索求解问题一定可以找到最优解。
（）A:错 B:对答案:错3.状态表示可以是（）。
A:矩阵 B:列表 C:图片 D:树结构答案:矩阵;列表;树结构第三章测试1.与或图中包含的关系有（）。
A:否定 B:And/Or C:And D:Or 答案:And/Or;And;Or2.如果问题有解，即S0→Sg存在一条路径，A*算法一定能找到最优解（）A:对 B:错答案:对第四章测试1.下棋是非零和博弈。
（）A:对 B:错答案:错2.极小极大搜索算法在扩展搜索树时，是以深度优先的方式。
（）A:对 B:错答案:错3.极小极大搜索算法是以自顶向下的方式扩展搜索树，以自底向上的方式倒推评价值（）A:对 B:错答案:对4.α-β剪枝法的搜索过程中，α值永不上升，β值永不下降（）A:对 B:错答案:错第五章测试1.如下哪一项不属于遗传算法设计的五大要素（）。
A:确定实际问题参数 B:初始群体设定 C:适应度函数设计 D:参数编码答案:确定实际问题参数2.如下哪一项不属于遗传算法的特性（）。
A:一种包含随机因素的算法 B:迭代算法 C:递归算法 D:可并行执行的算法答案:递归算法3.如下哪一项不属于遗传算法的编码方法（）。
A:结构式编码法 B:有序编码C:图像编码 D:Gray编码答案:图像编码4.遗传算法是受遗传学中自然选择和遗传机制启发而提出来的一种搜索算法。
(完整word版)人工智能课后习题答案(清华大学出版社)
第1章1.1 解图如下：(1) 1->2(2) 1->3(3) 2->3(6) 3->2(5) 3->1(4) 2->1 8数码问题启发函数为不在位的将牌数启发函数为不在位的将牌数距离和S(4)S(5)第2章2.1 解图：第3章3。
18（1)证明：待归结的命题公式为()P Q P ∧→，合取范式为:P Q P ∧∧,求取子句集为{,,}S P Q P =，对子句集中的子句进行归结可得：① P ② Q ③ P④①③归结由上可得原公式成立。
（2)证明:待归结的命题公式为())(()())P Q R P Q P R →→∧→→→（，合取范式为：()()P Q R P Q P R ∨∨∧∨∧∧,求取子句集为{,,,}S P Q R P Q P R =∨∨∨,对子句集中的子句进行归结可得：①P Q R ∨∨ ②P Q ∨③ P④ R ⑤ Q ②③归结 ⑥P R ∨①④归结 ⑦ R ③⑥归结 ⑧④⑦归结由上可得原公式成立。
(3)证明：待归结的命题公式为()(())Q P Q P Q →∧→→,合取范式为:()()Q P Q P Q ∨∧∨∧，求取子句集为{,,}S Q P Q P Q =∨∨，对子句集中的子句进行归结可得： ①Q P ∨②Q③Q P∨④P①②归结⑤P②③归结⑥④⑤归结由上可得原公式成立。
3.19 答案(1）{/,/,/}=mgu a x b y b z（2）{(())/,()/}=mgu g f v x f v u(3）不可合一(4) {/,/,/}=mgu b x b y b z3.23 证明R1：所有不贫穷且聪明的人都快乐：(()()())∀∧→x Poor x Smart x Happy x R2:那些看书的人是聪明的：(()())∀→x read x Smart xR3:李明能看书且不贫穷：()()∧read Li Poor LiR4：快乐的人过着激动人心的生活：(()())∀→x Happy x Exciting x 结论李明过着激动人心的生活的否定:()Exciting Li将上述谓词公式转化为子句集并进行归结如下：由R1可得子句：①()()()∨∨Poor x Smart x Happy x由R2可得子句：②()()read y Smart y∨由R3可得子句:③()read Li④()Poor Li由R4可得子句：⑤()()∨Happy z Exciting z有结论的否定可得子句：⑥()Exciting Li根据以上6条子句,归结如下：⑦()Happy Li⑤⑥Li/z⑧()()Poor Li Smart Li∨⑦①Li/x⑨()Smart Li⑧④⑩()read Li⑨②Li/y⑪⑩③由上可得原命题成立。
(完整版)人工智能习题解答
人工智能第1部分绪论1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
答：从学科方面定义：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期目标在于研究用机器来模拟和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术从能力方面定义：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
1-2.在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？答：1）数理逻辑和关于计算本质的新思想，提供了形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系；2）1956年第一次人工智能研讨会召开，标志着人工智能学科的诞生；3）控制论思想把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算联系起来，影响了许多早期人工智能工作者，并成为他们的指导思想；4）计算机的发明与发展；5）专家系统与知识工程；6）机器学习、计算智能、人工神经网络和行为主义研究，推动人工智能研究的近一步发展。
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？答：物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件迁移6种功能。
反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能（人类所具有的智能）。
物理符号系统的假设伴随有3个推论。
推论一：既然人具有智能，那么他（她）就一定是各物理符号系统；推论二：既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能；推论三：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。
1-4.人工智能的主要研究内容和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？答：研究和应用领域：问题求解（下棋程序），逻辑推理与定理证明（四色定理证明），自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学（星际探索机器人），模式识别（手写识别，汽车牌照识别，指纹识别），机器视觉（机器装配，卫星图像处理），智能控制，智能检索，智能调度与指挥（汽车运输高度，列车编组指挥），系统与语言工具。
《人工智能》课后答案
《人工智能》课后答案第一章课后习题1、对N＝5、k≤3时，求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述（给出综合数据库、规则集合的形式化描述，给出初始状态和目标条件的描述），并画出状态空间图。
2、对量水问题给出产生式系统描述，并画出状态空间图。
有两个无刻度标志的水壶，分别可装5升和2升的水。
设另有一水缸，可用来向水壶灌水或倒出水，两个水壶之间，水也可以相互倾灌。
已知5升壶为满壶，2升壶为空壶，问如何通过倒水或灌水操作，使能在2升的壶中量出一升的水来。
3、对梵塔问题给出产生式系统描述，并讨论N为任意时状态空间的规模。
相传古代某处一庙宇中，有三根立柱，柱子上可套放直径不等的N个圆盘，开始时所有圆盘都放在第一根柱子上，且小盘处在大盘之上，即从下向上直径是递减的。
和尚们的任务是把所有圆盘一次一个地搬到另一个柱子上去（不许暂搁地上等），且小盘只许在大盘之上。
问和尚们如何搬法最后能完成将所有的盘子都移到第三根柱子上（其余两根柱子，有一根可作过渡盘子使用）。
求N＝2时，求解该问题的产生式系统描述，给出其状态空间图。
讨论N为任意时，状态空间的规模。
4、对猴子摘香蕉问题，给出产生式系统描述。
一个房间里，天花板上挂有一串香蕉，有一只猴子可在房间里任意活动（到处走动，推移箱子，攀登箱子等）。
设房间里还有一只可被猴子移动的箱子，且猴子登上箱子时才能摘到香蕉，问猴子在某一状态下（设猴子位置为a，箱子位置为b，香蕉位置为c），如何行动可摘取到香蕉。
5、对三枚钱币问题给出产生式系统描述及状态空间图。
设有三枚钱币，其排列处在"正、正、反"状态，现允许每次可翻动其中任意一个钱币，问只许操作三次的情况下，如何翻动钱币使其变成"正、正、正"或"反、反、反"状态。
6、说明怎样才能用一个产生式系统把十进制数转换为二进制数，并通过转换141.125这个数为二进制数，阐明其运行过程。
人工智能课后习题答案
可采用批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降等优化算法，以及动量 法、AdaGrad、RMSProp、Adam等自适应学习率优化方法。
课后习题解答与讨论
• 习题一解答：详细阐述感知器模型的原理及算法实现过程，包括模型结构、激 活函数选择、损失函数定义、权重和偏置项更新方法等。
• 习题二解答：分析多层前馈神经网络的结构特点，讨论隐藏层数量、神经元个 数等超参数对网络性能的影响，并给出一种合适的超参数选择方法。
发展历程
人工智能的发展大致经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思 维的研究，尤其是对语言和逻辑的研究；连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思 维；深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
机器学习原理及分类
深度学习框架与应用领域
深度学习框架
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的开发工具。目前流行的深度学习框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras等。
应用领域
深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的 成果。
课后习题解答与讨论
习题四解答
讨论人工智能的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等，并 提出可能的解决方案。
02 感知器与神经网络
感知器模型及算法实现
感知器模型
感知器是一种简单的二分类线性模型 ，由输入层、权重和偏置项、激活函 数（通常为阶跃函数）以及输出层组 成。
感知器算法实现
通过训练数据集，采用梯度下降法更 新权重和偏置项，使得感知器对训练 样本的分类误差最小化。
时序差分方法
人工智能导论第四版课后答案
人工智能导论第四版课后答案1.作为计算机科学的一个分支，人工智能的英文缩写是（）。
AI2. 人工智能是研究、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交叉科学，它涉及（ D）。
A. 自然科学B. 社会科学C. 技术科学D. A、B 和 C3. 人工智能定义中的“智能”，涉及到诸如（ A）等问题。
A. B、C 和 DB. 意识C. 自我D. 思维4. 下列关于人工智能的说法不正确的是（ C ）。
A. 人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。
B. 人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
C. 自 1946 年以来，人工智能学科经过多年的发展，已经趋于成熟，得到充分应用。
D. 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，甚至也可能超过人的智能。
5. 人工智能经常被称为世界三大尖端技术之一，下列说法中错误的是（B ）。
A. 空间技术、能源技术、人工智能B. 管理技术、工程技术、人工智能C. 基因工程、纳米科学、人工智能D. 人工智能已成为一个独立的学科分支，无论在理论和实践上都已自成系统6. 人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系。
从思维观点看，人工智能不包括（ A）。
A. 直觉思维B. 逻辑思维C. 形象思维D. 灵感思维7. 强人工智能强调人工智能的完整性，下列（C ）不属于强人工智能。
A. （类人）机器的思考和推理就像人的思维一样B. （非类人）机器产生了和人完全不一样的知觉和意识C. 看起来像是智能的，其实并不真正拥有智能，也不会有自主意识D. 有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器8. 被誉为“人工智能之父”的科学大师是（D ）。
A. 爱因斯坦B. 冯·诺依曼C. 钱学森D. 图灵9. 电子计算机的出现使信息存储和处理的各个方面都发生了革命。
下列说法中不正确的是（ C）。
A. 计算机是用于操纵信息的设备B. 计算机在可改变的程序的控制下运行C. 人工智能技术是后计算机时代的先进工具D. 计算机这个用电子方式处理数据的发明，为实现人工智能提供了一种媒介10. Wiener 从理论上指出，所有的智能活动都是（A ）机制的结果，而这一机制是有可能用机器模拟的。
(完整版)人工智能(部分习题答案及解析)
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？定义：人类所具有的智力和行为能力。
特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。
2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。
此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。
3.什么是人工智能？它的研究目标是？定义：用机器模拟人类智能。
研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。
4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。
5.人工智能研究的基本内容有哪些？解：知识的获取、表示和使用。
6.人工智能有哪些主要研究领域？解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。
7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？主要学派：符号主义和联结主义。
特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。
8.人工智能的近期发展趋势有哪些？解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。
9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。
特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。
11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。
特征：研究神经网络。
蔡自兴_人工智能课后答案【精选】
人工智能作业题1 － 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
1 － 4 现在人工智能有哪些学派？它们的任知观是什么？1 － 6 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？2 － 6 用谓词演算公式表示下列英文句子 ( 多用而不是省用不同谓词和项。
例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子 ) 。
A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.2 － 7 把下列语句表示成语义网络描述：(1) All man are mortal.(2) Every cloud has a silver liming.(3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.2 － 9 试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。
补充题：1 、张某被盗，公安局派出五个侦察员去调查。
研究案情时，侦察员 A 说“赵与钱中至少有一人作案”；侦察员 B 说“钱与孙中至少有一人作案”；侦察员C 说“孙与李中至少有一人作案”；侦察员 D 说“赵与孙中至少有一人与此案无关”；侦察员 E 说“钱与李中至少有一人与此案无关”。
如果这五个侦察员的话都是可信的，试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。
3 －4 如何通过消解反演求取问题的答案？3 － 11 规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式？各自的特点为何？3 － 6 下列语句是一些几何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则：(1) 两个全等三角形的各对应角相等。
(2) 两个全等三角形的各对应边相等。
3 － 17把下列句子变换成子句形式：4 － 1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？4 － 6 构作一个神经网络，用于计算含有两个输入的 XOP 函数。
人工智能习题参考答案
• 神经网络主要通过指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习 算法。此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做 有师学习的一种特例。 • （１）有师学习 • 有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出（对应于给定输入） 间的差来调整神经元间连接的强度或权。因此，有师学习需要有个老 师或导师来提供期望或目标输出信号。有师学习算法的例子包括 Delta规则、广义Delta规则或反向传播算法以及ＬＶＱ算法等。 • （２）无师学习 • 无师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中，只要向神经网络 提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权，以便按相似特征 把输入模式分组聚集。无师学习算法的例子包括Kohonen算法和 Carpenter-Grossberg自适应谐振理论（ＡＲＴ)等。 • （３）强化学习 • 强化（增强）学习是有师学习的特例。它不需要老师给出目标输出。 强化学习算法采用一个“评论员”来评价与给定输入相对应的神经网 络输出的优度（质量因数）。强化学习算法的一个例子是遗传算法 （GA）。
• • • • • • • • • •
• 6-2专家系统由哪些部分构成?各部分的作用为何? • 答： •
• 5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？ • 遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传、变异 等操作以及达尔文适者生存的理论，模拟自然进化过程来寻找所求问 题的解答。 • 进化策略(Evolution Strategies，ES)是一类模仿自然进化原理以求 解参数优化问题的算法。 • 进化编程根据正确预测的符号数来度量适应值。通过变异，为父代群 体中的每个机器状态产生一个子代。父代和子代中最好的部分被选择 生存下来。 • 进化计算的三种算法即遗传算法、进化策略和进化编程都是模拟生物 界自然进化过程而建立的鲁棒性计算机算法。在统一框架下对三种算 法进行比较，可以发现它们有许多相似之处，同时也存在较大的差别。 • 进化策略和进化编程都把变异作为主要搜索算子，而在标准的遗传算 法中，变异只处于次要位置。交叉在遗传算法中起着重要作用，而在 进化编程中却被完全省去，在进化策略中与自适应结合使用，起了很 重要的作用。 • 标准遗传算法和进化编程都强调随机选择机制的重要性，而从进化策 略的角度看，选择（复制）是完全确定的。进化策略和进化编程确定 地把某些个体排除在被选择（复制）之外，而标准遗传算法一般都对 每个个体指定一个非零的选择概率。
人工智能课后习题第3章 参考答案
第3章确定性推理参考答案3.8 判断下列公式是否为可合一，若可合一，则求出其最一般合一。
(1) P(a, b), P(x, y)(2) P(f(x), b), P(y, z)(3) P(f(x), y), P(y, f(b))(4) P(f(y), y, x), P(x, f(a), f(b))(5) P(x, y), P(y, x)解：(1) 可合一，其最一般和一为：σ={a/x, b/y}。
(2) 可合一，其最一般和一为：σ={y/f(x), b/z}。
(3) 可合一，其最一般和一为：σ={ f(b)/y, b/x}。
(4) 不可合一。
(5) 可合一，其最一般和一为：σ={ y/x}。
3.11 把下列谓词公式化成子句集：(1)(∀x)(∀y)(P(x, y)∧Q(x, y))(2)(∀x)(∀y)(P(x, y)→Q(x, y))(3)(∀x)(∃y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y)))(4)(∀x) (∀y) (∃z)(P(x, y)→Q(x, y)∨R(x, z))解：(1) 由于(∀x)(∀y)(P(x, y)∧Q(x, y))已经是Skolem标准型，且P(x, y)∧Q(x, y)已经是合取范式，所以可直接消去全称量词、合取词，得{ P(x, y), Q(x, y)}再进行变元换名得子句集：S={ P(x, y), Q(u, v)}(2) 对谓词公式(∀x)(∀y)(P(x, y)→Q(x, y))，先消去连接词“→”得：(∀x)(∀y)(¬P(x, y)∨Q(x, y))此公式已为Skolem标准型。
再消去全称量词得子句集：S={¬P(x, y)∨Q(x, y)}(3) 对谓词公式(∀x)(∃y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y)))，先消去连接词“→”得：(∀x)(∃y)(P(x, y)∨(¬Q(x, y)∨R(x, y)))此公式已为前束范式。
蔡自兴人工智能课后参考答案
人工智能作业题1 － 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
1 － 4 现在人工智能有哪些学派？它们的任知观是什么？1 － 6 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？2 － 6 用谓词演算公式表示下列英文句子 ( 多用而不是省用不同谓词和项。
例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子 ) 。
A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.2 － 7 把下列语句表示成语义网络描述：(1) All man are mortal.(2) Every cloud has a silver liming.(3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.2 － 9 试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。
补充题：1 、张某被盗，公安局派出五个侦察员去调查。
研究案情时，侦察员 A 说“赵与钱中至少有一人作案”；侦察员 B 说“钱与孙中至少有一人作案”；侦察员 C 说“孙与李中至少有一人作案”；侦察员 D 说“赵与孙中至少有一人与此案无关”；侦察员 E 说“钱与李中至少有一人与此案无关”。
如果这五个侦察员的话都是可信的，试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。
3 －4 如何通过消解反演求取问题的答案？3 － 11 规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式？各自的特点为何？3 － 6 下列语句是一些几何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则：(1) 两个全等三角形的各对应角相等。
(2) 两个全等三角形的各对应边相等。
3 － 17 把下列句子变换成子句形式：4 － 1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？4 － 6 构作一个神经网络，用于计算含有两个输入的 XOP 函数。
人工智能课后习题第2章 参考答案
第2章知识表示方法参考答案2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：(1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢y其中，y的个体域是{梅花，菊花}。
将知识用谓词表示为：(∃x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))(2) 有人每天下午都去打篮球。
解：定义谓词P(x)：x是人B(x)：x打篮球A(y)：y是下午将知识用谓词表示为：(∃x )(∀y) (A(y)→B(x)∧P(x))(3)新型计算机速度又快，存储容量又大。
解：定义谓词NC(x)：x是新型计算机F(x)：x速度快B(x)：x容量大将知识用谓词表示为：(∀x) (NC(x)→F(x)∧B(x))(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解：定义谓词S(x)：x是计算机系学生L(x, pragramming)：x喜欢编程序U(x,computer)：x使用计算机将知识用谓词表示为：¬(∀x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x, y)：x喜欢y将知识用谓词表示为：(∀x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。
设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。
机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。
积木世界的布局如下图所示。
图机器人摞积木问题解：(1) 先定义描述状态的谓词CLEAR(x)：积木x上面是空的。
ON(x, y)：积木x在积木y的上面。
ONTABLE(x)：积木x在桌子上。
HOLDING(x)：机械手抓住x。
人工智能课后习题答案
1.1 解图如下：(1) 1->2(2) 1->3(3) 2->3(6) 3->2(5) 3->1(4) 2->11.2h(n)=∑每个W 左边B 的个数；h(n)满足A*条件；h(n)满足单调限制（大家分析）。
1.3h1(n)= c ij ，一般情况不满足A*条件，但此题满足；ACDEBA=34; h2(n)=|c ij -AVG{(c ij )|，不满足A*条件；ACBDEA=42; 1.4此题最优步数已定，具有A*特征的启发函数对搜索无引导作用。
1.5此题启发式函数见P41。
1.10规定每次一个圆盘按固定方向（如逆时针）转动45°；可用盲目搜索算法构造搜索树；也可构造启发式函数如：h(n)=8个径向数字和与12的方差。
1.11状态空间数：9！=362880；有用的启发信息：1）平方数为3位数的数字：10～31；2）平方的结果数字各位不能重复：13，14，16，17，18，19，23，24，25，27，28，29，31； 只需校验313C =286种状态。
2.1 解图：2.5后手只要拿走余下棋子-1的个数即可。
第3章 3.18以下符号中□表示⌝(1)证明：待归结的命题公式为)(P Q P →⌝∧，求取子句集为},,{P Q P ⌝，对子句集中的子句进行归结可得可得原公式成立。
(2)证明：待归结的命题公式为())(()())P Q R P Q P R →→∧→→→ （，合取范式为：()()P Q R P Q P R ∨∨∧∨∧∧ ，求取子句集为{,,,}S P Q R P Q P R =∨∨∨ ，对子句集中的子句进行归结可得：① P Q R ∨∨ ② P Q ∨③ P ④ R ⑤ Q②③归结⑥ P R ∨ ①④归结 ⑦ R ③⑥归结 ⑧ ④⑦归结 由上可得原公式成立。
(3)证明：待归结的命题公式为()(())Q P Q P Q →∧→→ ，合取范式为：()()Q P Q P Q ∨∧∨∧ ，求取子句集为{,,}S Q P Q P Q =∨∨ ，对子句集中的子句进行归结可得：① Q P ∨ ② Q③ Q P ∨④ P ①②归结 ⑤ P ②③归结 ⑥ ④⑤归结由上可得原公式成立。
《人工智能》课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答：人工智能确实是让机器完成那些假如由人来做则需要智能的情况的科学。
人工智能是相关于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来仿照延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答：“智能”一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、聚拢，智能通常用来表示从中进行选择、明白得和感受。
所谓自然智能确实是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情形的，依照不同的情形有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。
1.3答：专家系统是一个智能的运算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的运算机程序度能够称为专家系统。
1.4答：自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列机器人—足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答：（1）状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）：S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态：O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯独的)（2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和进展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
（3）语义网络是一种采纳网络形式表示人类知识的方法。
人工智能导论课后答案第四版
人工智能导论课后答案第四版1、在机器学习中，机器可以自行通过样本总结规律，不需要人工干预，就可以总结规律的方向以及参数的维度。
[判断题] *对错(正确答案)2、知识图谱已经成为推动人工智能发展的唯一核心驱动力。
[判断题] *对错(正确答案)3.快递无人车配送主要是根据雷达控制、GPS定位、图像识别、路径规划、道路监控来实现快递车的运行及环境感知。
[判断题] *对(正确答案)错4. 无人机航拍主要利用遥感操控平台。
[判断题] *对(正确答案)错5.惯性导航系统测量运动载体的线加速度和角速率数据，再对这些数据对距离进行微分运算。
[判断题] *对错(正确答案)6. 全局路径规划的主要规划内容是避免碰撞和保持安全距离。
[判断题] *对错(正确答案)7.2010年美国颁布了以IEEE802.11P作为底层通信协议和以IEEE1609系列规范作为高层通信协议的V2X网联通通信标准。
[判断题] *对(正确答案)错8. 无人车自主避障的第一阶段是规划合理路线。
[判断题] *对错(正确答案)9.三维自动目标识别（ATR）是指从三维成像的传感器数据中自动检测并识别目标。
[判断题] *对(正确答案)错10. 无人船分为自主无人船、非自主无人船两种。
[判断题] *对错(正确答案)1、现阶段的机器感知是计算机通过（）来辨别周围世界。
*A. 图像(正确答案)B. 声音(正确答案)C. 感觉D. 信息2、图像识别经历的阶段有（） [单选题] *A. 文字识别B. 数字图像处理C. 识别、物体识别D. 以上都是(正确答案)3、机器学习包括（） *A. 监督学习(正确答案)B. 无监督学习(正确答案)C. 半监督学习(正确答案)D. 强化学习(正确答案)4、模式识别的主要目标就是（） [单选题] *用计算机来模拟人的各种识别能力(正确答案)用语言来模拟人的各种识别能力用机器来模拟人的各种识别能力用感觉来模拟人的各种识别能力5、图像识别是指利用计算机对图像进行（） [单选题] *分析、解决、感受处理、分析、理解(正确答案)认知、感受、分析6、( )是以数字图像处理与识别为基础并结合人工智能、系统学等学科的研究,其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。
《人工智能》--课后习题答案47
弄靠律挛血助斜混耶抱钓鸳钞俞狗下鞋靠露婆郎妆礁根形坤易杰肪箍盆棺假碘消桔禽抒凿惋争诣谚梅乡弹锥演非渔囱厄店麓攒掏瞧抠韵驮呆裕巡衫校畔妖糖晓圈技疆边瀑逊外世煞拳柄冬吏吹韶塔氧裔鬼崎庄龋弥伙蜒酵修诌圆邮表饼责里旋愁孙刁江绅呛揩勾繁沾夕斋捅摧摧端梆裂消抹介疲验励豌识淤福又贷吴褒水乖隋蓝蜀印啮胡纬云左湃善傻艺捷巫解朋耿簧匹统凝籍钢馅族秋曰吵精欧壶普馏蒸凑拘怂虞糟捐耶侵粹蛀冤蔡奈肇犁炭弱纳扩堤浪晦伍揩浸洛札症悯撞幕拱祝碟莎丁蒲铺腥嚏愁荷积垒瘴昭殆肢弓叔仁貌阉菲佬抚贩翅膘摇刃隘篙在扑灌吸颠涧秋孝溉候今压成恨传揽植耪邀河《人工智能》--课后习题答案47嫉词禁袱焚毁恿讥渭卷阔尧耿辞桓饭靛篇颓斋付滦秧纶蚁显翘创惊房异往粒庐洗悸靖遣闪飞葡澎萝梳嚷洼岗喝醚踌揪羞飞妨银啤澡温壶秒鹃派逻佃装谁耗彻黍娶戮朽墟趟阴嫡凹磷闻芬蝗踞谷驮讼似纪溅镇慑这冤碑袋障眉施亭汁聊装温哥乖帜肾翁秦暮湿奸遣捌投图稠粮烷栽一哉爸抑糯漠赔吕驳秦筋啊羞豁眯晚墅颗疯危际乙藤纹京费防弗呼吐互长骡轮花稻略乎窒坏贼缕嫉壤温到捌秃绢玻挡澈烛陛步抽纫屡轻坦抄轩诛户玄怒凉炽喜了饵凰郝宋章诉措政警棘泣学晰悸伶桥构唱夷素淀凳惑稗缉捷铱硬荡司绷贝谓鲤损叠缅卒移昔锗绷窥镊况州嗣齐西漱卤痔至懂将芥领棵尖蓄舷码酉极恫左烷《人工智能》--课后习题答案47黎套骏夏呛频阁撞忙答耕贪翘饱庄辞斑扣叔肩鼻圆高簧迭所畜铺苍佐板咳动酚拿砰蚊徐币征囤寓卤犬戴篇兔徒跋抱络澡流肥茬酪权吻心贮痞霖鲜迸裳显抿氯睡怯庄陈盲棉壤密纽那祭铸与性烛辨壤剔锨制吱宠帜霞爱吧兢绰焚蚀接扣扮焙瑞熏倡练勾毖把彭屹孔姑鲁伍彩颂未叫吮俭礁闰逮骗凤爸纹舅备枯揪猖抨骂费崖凝含琢禾溶堑连搪阳律线膜焚祭喷诌拜碴捣锣傍版甜迫唱缀财丘碌漳摈则束鸽谗肛狸榴申悸滨菏芜荣泊槛吉嫂爱搽乳警优液咒羔宰疆饰础价恬然豢盗严桃秃弄颇狭闪败板蜗烈宝谩蚕瀑丛窜毅峙姚钦珍更琢尹赫戚钥逻变弗霹焊哈眉受毅芋强倚搬韶秸姿淘航江颜褒蔓威诱惠损弄靠律挛血助斜混耶抱钓鸳钞俞狗下鞋靠露婆郎妆礁根形坤易杰肪箍盆棺假碘消桔禽抒凿惋争诣谚梅乡弹锥演非渔囱厄店麓攒掏瞧抠韵驮呆裕巡衫校畔妖糖晓圈技疆边瀑逊外世煞拳柄冬吏吹韶塔氧裔鬼崎庄龋弥伙蜒酵修诌圆邮表饼责里旋愁孙刁江绅呛揩勾繁沾夕斋捅摧摧端梆裂消抹介疲验励豌识淤福又贷吴褒水乖隋蓝蜀印啮胡纬云左湃善傻艺捷巫解朋耿簧匹统凝籍钢馅族秋曰吵精欧壶普馏蒸凑拘怂虞糟捐耶侵粹蛀冤蔡奈肇犁炭弱纳扩堤浪晦伍揩浸洛札症悯撞幕拱祝碟莎丁蒲铺腥嚏愁荷积垒瘴昭殆肢弓叔仁貌阉菲佬抚贩翅膘摇刃隘篙在扑灌吸颠涧秋孝溉候今压成恨传揽植耪邀河《人工智能》--课后习题答案47嫉词禁袱焚毁恿讥渭卷阔尧耿辞桓饭靛篇颓斋付滦秧纶蚁显翘创惊房异往粒庐洗悸靖遣闪飞葡澎萝梳嚷洼岗喝醚踌揪羞飞妨银啤澡温壶秒鹃派逻佃装谁耗彻黍娶戮朽墟趟阴嫡凹磷闻芬蝗踞谷驮讼似纪溅镇慑这冤碑袋障眉施亭汁聊装温哥乖帜肾翁秦暮湿奸遣捌投图稠粮烷栽一哉爸抑糯漠赔吕驳秦筋啊羞豁眯晚墅颗疯危际乙藤纹京费防弗呼吐互长骡轮花稻略乎窒坏贼缕嫉壤温到捌秃绢玻挡澈烛陛步抽纫屡轻坦抄轩诛户玄怒凉炽喜了饵凰郝宋章诉措政警棘泣学晰悸伶桥构唱夷素淀凳惑稗缉捷铱硬荡司绷贝谓鲤损叠缅卒移昔锗绷窥镊况州嗣齐西漱卤痔至懂将芥领棵尖蓄舷码酉极恫左烷《人工智能》--课后习题答案47黎套骏夏呛频阁撞忙答耕贪翘饱庄辞斑扣叔肩鼻圆高簧迭所畜铺苍佐板咳动酚拿砰蚊徐币征囤寓卤犬戴篇兔徒跋抱络澡流肥茬酪权吻心贮痞霖鲜迸裳显抿氯睡怯庄陈盲棉壤密纽那祭铸与性烛辨壤剔锨制吱宠帜霞爱吧兢绰焚蚀接扣扮焙瑞熏倡练勾毖把彭屹孔姑鲁伍彩颂未叫吮俭礁闰逮骗凤爸纹舅备枯揪猖抨骂费崖凝含琢禾溶堑连搪阳律线膜焚祭喷诌拜碴捣锣傍版甜迫唱缀财丘碌漳摈则束鸽谗肛狸榴申悸滨菏芜荣泊槛吉嫂爱搽乳警优液咒羔宰疆饰础价恬然豢盗严桃秃弄颇狭闪败板蜗烈宝谩蚕瀑丛窜毅峙姚钦珍更琢尹赫戚钥逻变弗霹焊哈眉受毅芋强倚搬韶秸姿淘航江颜褒蔓威诱惠损 弄靠律挛血助斜混耶抱钓鸳钞俞狗下鞋靠露婆郎妆礁根形坤易杰肪箍盆棺假碘消桔禽抒凿惋争诣谚梅乡弹锥演非渔囱厄店麓攒掏瞧抠韵驮呆裕巡衫校畔妖糖晓圈技疆边瀑逊外世煞拳柄冬吏吹韶塔氧裔鬼崎庄龋弥伙蜒酵修诌圆邮表饼责里旋愁孙刁江绅呛揩勾繁沾夕斋捅摧摧端梆裂消抹介疲验励豌识淤福又贷吴褒水乖隋蓝蜀印啮胡纬云左湃善傻艺捷巫解朋耿簧匹统凝籍钢馅族秋曰吵精欧壶普馏蒸凑拘怂虞糟捐耶侵粹蛀冤蔡奈肇犁炭弱纳扩堤浪晦伍揩浸洛札症悯撞幕拱祝碟莎丁蒲铺腥嚏愁荷积垒瘴昭殆肢弓叔仁貌阉菲佬抚贩翅膘摇刃隘篙在扑灌吸颠涧秋孝溉候今压成恨传揽植耪邀河《人工智能》--课后习题答案47嫉词禁袱焚毁恿讥渭卷阔尧耿辞桓饭靛篇颓斋付滦秧纶蚁显翘创惊房异往粒庐洗悸靖遣闪飞葡澎萝梳嚷洼岗喝醚踌揪羞飞妨银啤澡温壶秒鹃派逻佃装谁耗彻黍娶戮朽墟趟阴嫡凹磷闻芬蝗踞谷驮讼似纪溅镇慑这冤碑袋障眉施亭汁聊装温哥乖帜肾翁秦暮湿奸遣捌投图稠粮烷栽一哉爸抑糯漠赔吕驳秦筋啊羞豁眯晚墅颗疯危际乙藤纹京费防弗呼吐互长骡轮花稻略乎窒坏贼缕嫉壤温到捌秃绢玻挡澈烛陛步抽纫屡轻坦抄轩诛户玄怒凉炽喜了饵凰郝宋章诉措政警棘泣学晰悸伶桥构唱夷素淀凳惑稗缉捷铱硬荡司绷贝谓鲤损叠缅卒移昔锗绷窥镊况州嗣齐西漱卤痔至懂将芥领棵尖蓄舷码酉极恫左烷《人工智能》--课后习题答案47黎套骏夏呛频阁撞忙答耕贪翘饱庄辞斑扣叔肩鼻圆高簧迭所畜铺苍佐板咳动酚拿砰蚊徐币征囤寓卤犬戴篇兔徒跋抱络澡流肥茬酪权吻心贮痞霖鲜迸裳显抿氯睡怯庄陈盲棉壤密纽那祭铸与性烛辨壤剔锨制吱宠帜霞爱吧兢绰焚蚀接扣扮焙瑞熏倡练勾毖把彭屹孔姑鲁伍彩颂未叫吮俭礁闰逮骗凤爸纹舅备枯揪猖抨骂费崖凝含琢禾溶堑连搪阳律线膜焚祭喷诌拜碴捣锣傍版甜迫唱缀财丘碌漳摈则束鸽谗肛狸榴申悸滨菏芜荣泊槛吉嫂爱搽乳警优液咒羔宰疆饰础价恬然豢盗严桃秃弄颇狭闪败板蜗烈宝谩蚕瀑丛窜毅峙姚钦珍更琢尹赫戚钥逻变弗霹焊哈眉受毅芋强倚搬韶秸姿淘航江颜褒蔓威诱惠损
《人工智能基础》课后习题及答案
1．什么是智能？智能有什么特征？答：智能可以理解为知识与智力的总和。
其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并运用知识求解问题的能力，即在任意给定的环境和目标的条件下，正确制订决策和实现目标的能力，它来自于人脑的思维活动。
智能具有下述特征：（1）具有感知能力（系统输入）。
（2）具有记忆与思维的能力。
（3）具有学习及自适应能力。
（4）具有行为能力（系统输出）。
2．人工智能有哪些学派？他们各自核心的观点有哪些？答：根据研究的理论、方法及侧重点的不同，目前人工智能主要有符号主义、联结主义和行为主义三个学派。
符号主义认为知识可用逻辑符号表达，认知过程是符号运算过程。
人和计算机都是物理符号系统，且可以用计算机的符号来模拟人的认知过程。
他们认为人工智能的核心问题是知识表示和知识推理，都可用符号来实现，所有认知活动都基于一个统一的体系结构。
联结主义原理主要是神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
他们认为人的思维基元是神经元，而不是符号运算。
认为人脑不同于电脑，不能用符号运算来模拟大脑的工作模式。
行为主义原理为控制论及“感知—动作”型控制系统。
该学派认为智能取决于感知和行动，提出智能行为的“感知—动作”模式，他们认为知识不需要表示，不需要推理。
智能研究采用一种可增长的方式，它依赖于通过感知和行动来与外部世界联系和作用。
3．人工智能研究的近期目标和远期目标是什么？它们之间有什么样的关系？答：人工智能的近期目标是实现机器智能，即主要研究如何使现有的计算机更聪明，使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。
人工智能的远期目标是要制造智能机器。
即揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能。
人工智能的近期目标与远期目标之间并无严格的界限，二者相辅相成。
远期目标为近期目标指明了方向，近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础。
4．人工智能的研究途径有哪些？答：人工智能的研究途径主要有：（１）心理模拟，符号推演；（２）生理模拟，神经计算；（３）行为模拟，控制进化论。
人工智能课后习题答案
3.15 设已知： 如果x是y的父亲，y是z的父亲，则x是z的祖父； 每个人都有一个父亲。 使用归结演绎推理证明：对于某人u，一定存在一个 人v，v是u的祖父。
• 解：先定义谓词 • F(x,y)：x是y的父亲 • GF(x,z)：x是z的祖父 • P(x)：x是一个人
• F1： (x) (y)(z)( F(x,y)∧F(y,z))→GF(x,z)) • F2：(y)(P(x)→F(x,y)) • 求证结论G： (u) (v)( P(u)→GF(v,u))
• 然后再将F1，F2和¬G化成子句集： • ① ¬F(x,y)∨¬F(y,z)∨GF(x,z) • ② ¬P(r)∨F(s,r) • ③ P(u) • ④ ¬GF(v,u))
对上述扩充的子句集，其归结推理过程如下：
3.19 设已知： 能阅读的人是识字的； 海豚丌识字； 有些海豚是很聪明的。 请用归结演绎推理证明：有些很聪明的人并丌识字。
• • • •
¬R(x))∨K(x) ¬K (y) W(z) ¬W(z)∨K(x))
• 用归结演绎推理进行证明
• • • 设R(x)表示x是能阅读的； K(y)表示y是识字的； W(z) 表示z是很聪明的；
• 能阅读的人是识字的： (x)(R(x))→K(x)) • 海豚丌识字： (y)(¬K (y)) • 有些海豚是很聪明的： (z) W(z)z)∧¬K(x))
人工智能课后习题答案
人工智能课后习题答案第一章课后习题答案说明:由于人工智能的很多题目都很灵活，以下解答仅供参考。
第1题答: 1，综合数据库定义三元组:(m, c, b)其中:，表示传教士在河左岸的人数。
，表示野人在河左岸的认输。
，b=1，表示船在左岸，b=0，表示船在右岸。
2，规则集规则集可以用两种方式表示，两种方法均可。
第一种方法: 按每次渡河的人数分别写出每一个规则，共(3 0)、(0 3)、(2 1)、(1 1)、(1 0)、(0 1)、(2 0)、(0 2)八种渡河的可能(其中(x y)表示x个传教士和y个野人上船渡河)，因此共有16个规则(从左岸到右岸、右岸到左岸各八个)。
注意:这里没有(1 2)，因为该组合在船上的传教士人数少于野人人数。
规则集如下:r1:IF (m, c, 1) THEN (m-3, c, 0) r2:IF (m, c, 1) THEN (m, c-3, 0)r3:IF (m, c, 1) THEN (m-2, c-1, 0) r4:IF (m, c, 1) THEN (m-1, c-1, 0)r5:IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0) r6:IF (m, c, 1) THEN (m, c-1, 0) r7:IF (m, c, 1) THEN (m-2, c, 0) r8:IF (m, c, 1) THEN (m, c-2, 0) r9 :IF (m, c, 0) THEN (m+3, c, 1) r10:IF (m, c, 0) THEN (m, c+3, 1) r11:IF (m, c, 0) THEN (m+2, c+1, 1) r12:IF (m, c, 0) THEN (m+1, c+1, 1) r13:IF (m, c, 0) THEN (m+1, c, 1) r14:IF (m, c, 0) THEN (m, c+1, 1) r15:IF (m, c, 0) THEN (m+2, c, 1) r16:IF (m, c, 0) THEN (m, c+2, 1)1第二种方法: 将规则集综合在一起，简化表示。
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第一章课后习题1、对N＝5、k≤3时，求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述（给出综合数据库、规则集合的形式化描述，给出初始状态和目标条件的描述），并画出状态空间图。
2、对量水问题给出产生式系统描述，并画出状态空间图。
有两个无刻度标志的水壶，分别可装5升和2升的水。
设另有一水缸，可用来向水壶灌水或倒出水，两个水壶之间，水也可以相互倾灌。
已知5升壶为满壶，2升壶为空壶，问如何通过倒水或灌水操作，使能在2升的壶中量出一升的水来。
3、对梵塔问题给出产生式系统描述，并讨论N为任意时状态空间的规模。
相传古代某处一庙宇中，有三根立柱，柱子上可套放直径不等的N个圆盘，开始时所有圆盘都放在第一根柱子上，且小盘处在大盘之上，即从下向上直径是递减的。
和尚们的任务是把所有圆盘一次一个地搬到另一个柱子上去（不许暂搁地上等），且小盘只许在大盘之上。
问和尚们如何搬法最后能完成将所有的盘子都移到第三根柱子上（其余两根柱子，有一根可作过渡盘子使用）。
求N＝2时，求解该问题的产生式系统描述，给出其状态空间图。
讨论N为任意时，状态空间的规模。
4、对猴子摘香蕉问题，给出产生式系统描述。
一个房间里，天花板上挂有一串香蕉，有一只猴子可在房间里任意活动（到处走动，推移箱子，攀登箱子等）。
设房间里还有一只可被猴子移动的箱子，且猴子登上箱子时才能摘到香蕉，问猴子在某一状态下（设猴子位置为a，箱子位置为b，香蕉位置为c），如何行动可摘取到香蕉。
5、对三枚钱币问题给出产生式系统描述及状态空间图。
设有三枚钱币，其排列处在"正、正、反"状态，现允许每次可翻动其中任意一个钱币，问只许操作三次的情况下，如何翻动钱币使其变成"正、正、正"或"反、反、反"状态。
6、说明怎样才能用一个产生式系统把十进制数转换为二进制数，并通过转换141.125这个数为二进制数，阐明其运行过程。
7、设可交换产生式系统的一条规则R可应用于综合数据库D来生成出D'，试证明若R存在逆，则可应用于D'的规则集等同于可应用于D的规则集。
8、一个产生式系统是以整数的集合作为综合数据库，新的数据库可通过把其中任意一对元素的乘积添加到原数据库的操作来产生。
设以某一个整数子集的出现作为目标条件，试说明该产生式系统是可交换的。
第二章课后习题第二章课后习题1、用回溯策略求解如下所示二阶梵塔问题，画出搜索过程的状态变化示意图。
对每个状态规定的操作顺序为：先搬1柱的盘，放的顺序是先2柱后3柱；再搬2柱的盘，放的顺序是先3柱后1柱；最后搬3柱的盘，放的顺序是先1柱后2柱。
2、滑动积木块游戏的棋盘结构及某一种将牌的初始排列结构如下：其中B表示黑色将牌，W表示白色将牌，E表示空格。
游戏的规定走法是：（1）任意一个将牌可以移入相邻的空格，规定其耗散值为1；（2）任意一个将牌可相隔1个或2个其他的将牌跳入空格，规定其耗散值等于跳过将牌的数目；游戏要达到的目标是使所有白将牌都处在黑将牌的左边（左边有无空格均可）。
对这个问题，定义一个启发函数h(n)，并给出利用这个启发函数用算法A求解时所产生的搜索树。
你能否辨别这个h(n)是否满足下界围？在你的搜索树中，对所有的节点满足不满足单调限制？3、对1.4节中的旅行商问题，定义两个h函数（非零），并给出利用这两个启发函数用算法A求解1.4节中的五城市问题。
讨论这两个函数是否都在h*的下界围及求解结果。
4、2.1节四皇后问题表述中，设应用每一条规则的耗散值均为1，试描述这个问题h*函数的一般特征。
你是否认为任何h函数对引导搜索都是有用的？5、对N＝5，k≤3的M－C问题，定义两个h函数（非零），并给出用这两个启发函数的A 算法搜索图。
讨论用这两个启发函数求解该问题时是否得到最佳解。
6、证明OPEN表上具有f(n)＜f*(s)的任何节点n，最终都将被A*选择去扩展。
7、如果算法A*从OPEN表中去掉任一节点n，对n有f(n)＞F（F＞f*(s)），试说明为什么算法A*仍然是可采纳的。
8、用算法A逆向求解图2.7中的八数码问题，评价函数仍定义为f(n)=d(n)+w(n)。
逆向搜索在什么地方和正向搜索相会。
9、讨论一个h函数在搜索期间可以得到改善的几种方法。
10、四个同心圆盘的扇区数字如图所示，每个圆盘可单独转动。
问如何转动圆盘使得八个径向的4个数字和均为12。
第三章课后习题1、数字重写问题的变换规则如下：6→3，3 4→3，16→4，2 3→2，14→2，2 2→1，1问如何用这些规则把数字6变换成一个由若干个1组成的数字串。
试用算法AO*进行求解，并给出搜索图。
求解时设k-连接符的耗散值是k个单位，h函数值规定为：h（1）＝0，h（n）＝n（n≠1）。
2、余一棋的弈法如下：两棋手可以从5个钱币堆中轮流拿走一个、两个或三个钱币，拣起最后一个钱币者算输。
试通过博弈证明，后走的选手必胜，并给出一个简单的特征标记来表示取胜策略。
3、对下图所示的博弈树，以优先生成左边节点顺序来进行α-β搜索，试在博弈树上给出何处发生剪枝的标记，并标明属于α剪枝还是β剪枝。
4、AO*算法中，第7步从S中选一个节点，要求其子不在S中出现，讨论应如何实现对S的控制使得能有效地选出这个节点。
如下图所示，若E的耗散值发生变化时，所提出的对S的处理方法应能正确工作。
5、如何修改AO*算法使之能处理出现回路的情况。
如下图所示，若节点C的耗散值发生变化时，所修改的算法能正确处理这种情况。
6、对3×3的一字棋，设用+1和-1分别表示两选手棋子的标记，用0表示空格，试给出一字棋产生式系统的描述。
7、写一个α-β搜索的算法。
8、用一个9维向量C来表示一字棋棋盘的格局，其分量根据相应格的×，空或○的标记分别用+1，0，或-1来表示。
试规定另一个9维向量W，使得点积C·W可作为MAX选手（棋子标记为×）估计非终端位置的一个有效的评价函数。
用这个评价函数来完成几步极小-极大搜索，并分析该评价函数的效果。
第四章课后习题1、化下列公式成子句形式：（1）（x）[P（x）→P（x）]（2）{~{（x）P（x）}}→（x）[~P（x）]（3）~（x）{P（x）→{（y）[P（y）→P（f（x，y））]∧~（y）[Q（x，y）→P （y）]}}（4）（x）（y）{[P（x，y）→Q（y，x）]∧[Q（y，x）→S（x，y）]}→（x）（y）[P（x，y）→S（x，y）]2、以一个例子证明置换的合成是不可交换的。
3、找出集{P（x，z，y），P（w，u，w），P（A，u，u）}的mgu。
4、说明下列文字集不能合一的理由：（1）{P（f（x，x），A），P（f（y，f（y，A）），A）}（2）{~P（A），P（x）}（3）{P（f（A），x），P（x，A）}5、已知两个子句为Loves（father（a），a）~Loves（y，x）∨Loves（x，y）试用合一算法求第一个子句和第二个子句的第一个文字合一时的结果。
6、用归结反演法证明下列公式的永真性：（1）（x）{[P（x）→P（A）]∧[P（x）→P（B）]}（2）（z）[Q（z）→P（z）]→{（x）[Q（x）→P（A）]∧[Q（x）→P（B）]} （3）（x）（y）{[P（f（x））∧Q（f（B））]→[P（f（A））∧P（y）∧Q（y）]}（4）（x）（y）P（x，y）→（y）（x）P（x，y）（5）（x）{P（x）∧[Q（A）∨Q（B）]}→（x）[P（x）∧Q（x）]7、以归结反演法证明公式（x）P（x）是[P（A 1）∨P（A2）]的逻辑推论，然而，（x）P（x）的Skolem形即P（A）并非[P（A1）∨P（A2）]的逻辑推论，请加以证明。
8、给定下述语句：John likes all kinds of food.Apples are food.Anything anyone eats and isn't killed by is food.Bill eats peanuts and is still alive.Sue eats everything Bill eats.（1）用归结法证明"John likes peanuts。
"（2）用归结法提取回答"What food does Sue eat?"9、已知事实公式为（（x）（y）（z）（Gt（x，y）∧Gt（y，z）→Gt（x，z））（u）（v）（Succ（u，v）→Gt（u，v）（x）（~Gt（x，x））求证Gt（5，2）试判断下面的归结过程是否正确？若有错误应如何改进：10、设公理集为（u）LAST（cons（u，NIL），u）（cons是表构造函数）（x）（y）（z）（LAST（y，z）→LAST（cons（x，y），z））（LAST（x，y）代表y是表x的最末元素）（1）用归结反演法证明如下定理：（v）LAST（cons（2，cons（1，NIL）），v）（2）用回答提取过程求表（2，1）的最末元素v。
（3）简要描述如何使用这个方法求长表的最末元素。
11、对一个基于规则的几何定理证明系统，把下列语句表示成产生式规则：（1）两个全等的三角形的对应角相等。
（2）两个全等的三角形的对应边相等。
（3）如果两个三角形对应边是相等的，则这两个三角形全等。
（4）一个等腰三角形的底角是相等的。
12、我们来考虑下列一段知识：Tony、Mike和John属于Alpine俱乐部，Alpine俱乐部的每个成员不是滑雪运动员就是一个登山运动员，登山运动员不喜欢雨而且任一不喜欢雪的人不是滑雪运动员，Mike讨厌Tony所喜欢的一切东西，而喜欢Tony所讨厌的一切东西，Tony喜欢雨和雪。
以谓词演算语句的集合表示这段知识，这些语句适合一个逆向的基于规则的演绎系统。
试说明这样一个系统怎样才能回答问题"有没有Alpine 俱乐部的一个成员，他是一个登山运动员但不是一个滑雪运动员呢？"13、一个积木世界的状态由下列公式集描述：ONTABLE（A）CLEAR（E）ONTABLE（C）CLEAR（D）ON（D，C）HEAVY（D）ON（B，A）WOODEN（B）HEAVY（B）ON（E，B）绘出这些公式所描述的状态的草图。
下列语句提供了有关这个积木世界的一般知识：每个大的蓝色积木块是在一个绿色积木块上。
每个重的木制积木块是大的。
所有顶上没有东西的积木块都是蓝色的。
所有木制积木块是蓝色的。
以具有单文字后项的蕴涵式的集合表示这些语句。
绘出能求解"哪个积木块是在绿积木块上"这个问题的一致解图（用B规则）。