猴子摘香蕉问题的宽度优先和有界深度优先算法
AI人工智能课件例题综合
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语义网络法
例如：用语义网络表示 王强是理想公司的经理； 理想公司在中关村； 王强28岁。
Located -atWork-for Headship
中关村
理想公司
王强AgeFra bibliotek经理28岁
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A B C D 教师、高； 教师、低； 学生、高； 学生、低
A
State
B
State
C
State
D
State
与
或 教师 学生 高 或 低
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语义网络法
连接词和量词的表示
蕴含的表示：通过增加蕴含关系节点来实现。在蕴含关系中，有 两条指向蕴含节点的弧，一条代表前提条件(Antecedent) ，标记 为ANTE；另一条代表结论(Consequence) ，标记为CONSE
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谓词逻辑法
谓词公式
用谓词公式表示知识时，需要首先定义谓词，然后再 用连接词把有关的谓词连接起来，形成一个谓词公式 表达一个完整的意义。
例1：设有下列知识 ①刘欢比他父亲出名。 ②高扬是计算机系的一名学生，但他不喜欢编程 。 ③任何整数或者为正或者为负。 为了用谓词公式表示上述知识，首先需要定义谓词：
动物能运动、会吃。 鸟是一种动物，鸟有翅膀、会飞。 鱼是一种动物，鱼生活在水中、会游泳。
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图搜索策略
图搜索策略112----⎧⎪⎧⎪⎨⎪⎩⎪⎪⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎨⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎧⎪⎨⎪⎩⎩⎧⎪⎨⎪⎩一、图搜索概论：①，树的定义和基本术语，图的意义②，图的存储结构2，图的定义1，顶点,2，边,③，显示图的常用术图搜索回顾3，图,4，数据元素隐式图术语，子集树，，排列树二、状态图搜索：①，搜索定义②，搜索树定义广度优先盲目穷举式深度优先有界深度优先全局择优1，树式搜索局部择优分启发式状态图搜索③，搜索方式分类*--A --121*2 4A ⎧⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎩⎪⎧⎪⎧⎪⎨⎪⎪⎩⎪⎨⎪⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩⎩⎩⎧⎧⎧⎪⎪⎨⎨⎪⎩⎨⎪⎪⎩⎪⎩A Beam Search 支界限最近择优算法算法随机碰撞盲目回溯穷举2，线式搜索不回溯启发式可回溯深度优先搜索穷举式搜索，盲目搜索广度优先搜索④，搜索策略盲目碰撞搜索，启发式搜索，⑤搜搜寻算法，3，二分取中查索法找算法算， ⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎩Branch and bound1 2⎧⎨⎩⎧⎨⎩1，猴子与香蕉三，简单实例回顾：2，猴子与香蕉的状态空间图，图搜索一般过程四，图搜索过程，图搜索框过程框图五，通过文章加深图搜索策略（《人工智能图搜索策略的研究》）一，图搜索概论：①图搜索回顾：1.11.2②图的存储结构：1.11.2③图及其术语：1.11.2显示图与隐式图：1.3，显示图的常用术语：1.4隐式图术语二，状态图搜索：①，搜索定义，②，搜索树定义：③，搜索方式分类：④图搜索策略：1.1盲目式搜索：1.2启发式搜索：⑤图搜索算法1.1树搜索方法1.3树搜索举例1.4状态图搜索：1.5状态图搜索举例⑥，常见搜索算法下面是一些比较重要的算法，原文罗列了32个，但我觉得有很多是数论里的或是比较生僻的，和计算机的不相干，所以没有选取。
《人工智能基础》名词术语
1，AI:AI是人工智能英文单词Artificial Intelligence的缩写。
2，人工智能:人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
3，产生式系统:产生式系统是Post于1943年提出的一种计算形式体系里所使用的术语，主要是使用类似于文法的规则，对符号串作替换运算。
到了60年代产生式系统成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础，并用它来建立人类认识的模型。
到现在产生式系统已发展成为人工智能系统中最典型最普遍的一种结构，例如目前大多数的专家系统都采用产生式系统的结构来建造。
产生式系统由综合数据库、一组产生式规则（规则集）和一个控制系统（控制策略）三部分组成，称为产生式系统的三要素。
4，产生式系统的三要素:产生式系统的三要素是综合数据库、一组产生式规则（规则集）和一个控制系统（控制策略）。
5，产生式规则:产生式规则是知识表示的一种形式，其形式如下： IF <前件> THEN <后件> 其中规则的<前件>表达的是该条规则所要满足的条件，规则的<后件>表示的是该规则所得出的结论，或者动作。
规则表达的可以是与待求解的问题有关的客观规律方面的知识，也可以是对求解问题有帮助的策略方面的知识。
6，八数码游戏（八数码问题）:八数码游戏（八数码问题）描述为：在3×3组成的九宫格棋盘上，摆有八个将牌，每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。
棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。
这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。
7，传教士和野人问题（M-C问题）:传教士和野人问题描述为：有N个传教士和N个野人来到河边准备渡河，河岸有一条船，每次至多可供k人乘渡。
2.2.3 知识表示与问题求解(状态空间法)
2.2.3 状态空间法
2.2.3.1 问题状态空间的构成
2. 算符
•算符：引起状态中某些变量发生变化，从而使问
题由一个状态变为另一个状态的操作。
•算符可分为走步、过程、规则、数学算子、运算
符号、逻辑符号等。
•例如：在产生式系统中，每一条产生式规则就是
一个算符；而在下棋程序中，一个算符就是一个 走步。
时，世界的末日就来临了。
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2.2.3 状态空间法 Hanoi塔
19世纪，法国的一位数学家 Édouard Lucas (1842−1891) 对该课 题进行过研究，他指示，要完成这 个任务，僧侣们搬动金盘的总次数： 18446744073709551615（20位）假 设僧侣们个个身强力壮，每天24小 时不知头疲倦地工作，而且一秒钟 移动一个金盘，那么，完成这个任 务也得花5800亿年。
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2.2.3 状态空间法 在状态空间图中，从初始节点(1，1)(状态S0)到目 标节点(3，3)(状态S8)的任何一条通路都是问题的 一个解。 最短的路径长度是3，它由3个算符组成：A(1，2)、 B(1，3)、A(2，3)。
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2.2.3 状态空间法
问题的初始状态集合为S={S0}，目标状态集合为 G={S8}。 自动化系仪自教研室
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2.2.3 状态空间法
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2.2.3 状态空间法 ③定义一组算符F 算符A(i，j)表示把盘子A从第i号柱子移到第j号柱 子上的操作； 算符B(i，j)表示把盘子B从第i号柱子移到第j号柱 子上的操作。 算符组F中共有12个算符:
宽度优先搜索详解
宽度优先搜索详解宽度优先搜索（Breadth First Search， BFS）是一种用来遍历或搜索图形或树数据结构的算法。
该算法以广度为优先，从根节点开始，依次访问同层节点，直到遍历完整个图形或树。
本文将详细介绍宽度优先搜索的原理、应用场景以及实现方法。
一、原理解析宽度优先搜索主要基于队列数据结构实现，其具体流程如下：1. 将根节点（起始节点）放入队列中；2. 当队列不为空时，执行以下步骤：a. 取出队首元素进行访问；b. 将当前节点的所有相邻未访问过的节点加入队列；c. 标记当前节点为已访问；3. 重复步骤2，直到队列为空。
宽度优先搜索的核心思想是在同一层级的节点访问完之后才会继续访问下一层级的节点，确保了先广度后深度的遍历顺序。
二、应用场景宽度优先搜索在图形和树等数据结构中有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 最短路径问题：当图中每条边的权重相等时，宽度优先搜索可以用来求解起点到终点的最短路径。
2. 连通性问题：宽度优先搜索可以用来判断两个节点之间是否存在路径联通。
3. 键值搜索：对于带有层次结构的数据，如树结构或图像中的像素布局，宽度优先搜索可以帮助我们在最短时间内找到目标节点。
4. 社交网络分析：在社交网络中，宽度优先搜索可以用来寻找两个人之间的熟人关系链，或者寻找某个人的最近邻居。
5. 游戏路径搜索：在一些游戏中，如迷宫游戏或棋盘游戏，宽度优先搜索可以用来寻找到达目标位置的最短路径。
三、实现方法以下是宽度优先搜索的一种实现方法（以无向图为例）：```pythonfrom collections import dequedef bfs(graph, start):visited = set() # 用于记录已访问的节点queue = deque([start]) # 使用双端队列作为辅助数据结构visited.add(start) # 将起始节点标记为已访问while queue:node = queue.popleft() # 取出队首节点print(node) # 访问节点的操作for neighbor in graph[node]: # 遍历当前节点的相邻节点if neighbor not in visited:queue.append(neighbor) # 将未访问过的节点加入队列visited.add(neighbor) # 标记为已访问```上述代码中，`graph`表示无向图的邻接表表示，`start`表示起始节点。
八数码难题（8puzzle）深度优先和深度优先算法
⼋数码难题（8puzzle）深度优先和深度优先算法1 搜索策略搜索策略是指在搜索过程中如何选择扩展节点的次序问题。
⼀般来说，搜索策略就是采⽤试探的⽅法。
它有两种类型：⼀类是回溯搜索，另⼀类是图搜索策略。
2 盲⽬的图搜索策略图搜索策略⼜可分为两种：⼀种称为盲⽬的图搜索策略，或称⽆信息图搜索策略；⽽另⼀种称为启发式搜索策略，⼜称为有信息的图搜索策略。
最常⽤的两种⽆信息图搜索策略是宽度优先搜索和深度优先搜索。
2.1 宽度优先搜索它是从根节点（起始节点）开始，按层进⾏搜索，也就是按层来扩展节点。
所谓按层扩展，就是前⼀层的节点扩展完毕后才进⾏下⼀层节点的扩展，直到得到⽬标节点为⽌。
这种搜索⽅式的优点是，只要存在有任何解答的话，它能保证最终找到由起始节点到⽬标节点的最短路径的解，但它的缺点是往往搜索过程很长。
2.2 深度优先搜索它是从根节点开始，⾸先扩展最新产⽣的节点，即沿着搜索树的深度发展下去，⼀直到没有后继结点处时再返回，换⼀条路径⾛下去。
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。
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。
为了避免这种情况的出现，在实施这⼀⽅法时，定出⼀个深度界限，在搜索达到这⼀深度界限⽽且尚未找到⽬标时，即返回重找，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）。
3 “⼋”数码难题的宽度优先搜索与深度优先搜索3.1“⼋”数码难题的宽度优先搜索步骤如下：1、判断初始节点是否为⽬标节点，若初始节点是⽬标节点则搜索过程结束；若不是则转到第2步；2、由初始节点向第1层扩展，得到3个节点：2、3、4；得到⼀个节点即判断该节点是否为⽬标节点，若是则搜索过程结束；若2、3、4节点均不是⽬标节点则转到第3步；3、从第1层的第1个节点向第2层扩展，得到节点5；从第1层的第2个节点向第2层扩展，得到3个节点：6、7、8；从第1层的第3个节点向第2层扩展得到节点9；得到⼀个节点即判断该节点是否为⽬标节点，若是则搜索过程结束；若6、7、8、9节点均不是⽬标节点则转到第4步；4、按照上述⽅法对下⼀层的节点进⾏扩展，搜索⽬标节点；直⾄搜索到⽬标节点为⽌。
人工智能实验报告大全
人工智能课内实验报告（8次）学院：自动化学院班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34）学号： 06153034目录课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1)课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5)课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18)课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33)课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37)课内实验6：字句集消解实验 (46)课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66)课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现学院：自动化学院班级：智能1501姓名：刘少鹏（33）学号： 06153034日期： 2017-3-8 10:15-12:00实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现一、实验目的（1）熟悉谓词逻辑表示法；（2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。
二、编程环境VC语言三、问题描述房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。
在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。
房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。
如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。
要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。
图1 猴子摘香蕉问题四、源代码#include<stdio.h>unsigned int i;void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y){printf("Step %d:monkey从%c走到%c\n", ++i, x, y);//x表示猴子的位置，y为箱子的位置}void Monkey_Move_Box(char x, char y){printf("Step %d:monkey把箱子从%c运到%c\n", ++i, x, y);//x表示箱子的位置，y为香蕉的位置}void Monkey_On_Box(){printf("Step %d:monkey爬上箱子\n", ++i);}void Monkey_Get_Banana(){printf("Step %d:monkey摘到香蕉\n", ++i);}void main(){unsigned char Monkey, Box, Banana;printf("********智能1501班**********\n");printf("********06153034************\n");printf("********刘少鹏**************\n");printf("请用a b c来表示猴子箱子香蕉的位置\n");printf("Monkey\tbox\tbanana\n");scanf("%c", &Monkey);getchar();printf("\t");scanf("%c", &Box);getchar();printf("\t\t");scanf("%c", &Banana);getchar();printf("\n操作步骤如下\n");if (Monkey != Box){Monkey_Go_Box(Monkey, Box);}if (Box != Banana){Monkey_Move_Box(Box, Banana);}Monkey_On_Box();Monkey_Get_Banana();printf("\n");getchar();}五、实验结果相关截图六、心得体会通过本次实验，我初步了学会了使用VC的新建工程，并且进行简单的程序编写。
宽度优先算法求解八数码问题
宽度优先算法求解八数码问题介绍八数码问题是一种经典的数学问题，在计算机科学中常用于算法研究和图搜索算法的测试。
它的目标是将一个3×3的九宫格中的数字从初始状态通过交换移动到目标状态。
宽度优先算法是一种常用的图搜索算法，适用于求解八数码问题。
它通过广度优先搜索图中的所有节点，直到找到目标节点。
本文将详细介绍宽度优先算法在求解八数码问题中的应用，包括算法原理、示例演示和应用场景。
算法原理宽度优先算法是一种盲目搜索算法，它使用队列（FIFO）数据结构来实现搜索过程。
它从初始状态开始，将其加入队列中，并继续搜索与初始状态相邻的所有状态。
然后，将与初始状态相邻的状态加入队列，并依次搜索下去。
直到找到目标状态，或者搜索完所有可能的状态。
为了避免重复搜索相同的状态，我们需要使用一个哈希表来记录已经访问过的状态。
每次搜索时，我们首先检查当前状态是否已经访问过，如果已经访问过则跳过，否则将其加入队列中并标记为已访问。
宽度优先算法的时间复杂度为 O(b^d)，其中 b 是分支因子，d 是目标状态的深度。
在八数码问题中，分支因子为 4，深度一般不会超过 30，因此宽度优先算法具有较高的效率。
算法步骤宽度优先算法的求解步骤如下：1.初始化队列和哈希表，并将初始状态加入队列和哈希表中。
2.当队列不为空时，执行以下步骤：2.1 弹出队列的第一个状态。
2.2 检查当前状态是否为目标状态，如果是则结束搜索。
2.3 遍历当前状态的所有相邻状态。
2.4 对于每个相邻状态，检查是否已经访问过，如果没有则将其加入队列和哈希表中，并标记为已访问。
3.如果队列为空且没有找到目标状态，则无解。
示例演示为了更好地理解宽度优先算法在求解八数码问题中的应用，我们通过一个实际的例子来演示算法的执行过程。
假设我们有一个初始状态如下的八数码问题：2 8 31 47 6 5我们的目标是将其移动到如下的目标状态：1 2 38 47 6 5下面是宽度优先算法在求解该问题时的执行步骤：1.将初始状态加入队列和哈希表中。
人工智能答案终极版
人工智能复习参考（2015工程硕士）第1章绪论1-1.什么是人工智能？它的研究目标是什么？人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，又称机器智能（Machine Intelligence，MI），主要研究用人工的方法和技术开发智能机器或智能系统，以模仿、延伸和扩展人的智能、生物智能、自然智能，实现机器的智能行为。
近期目标：人工智能的近期目标是实现机器智能。
即先部分地或某种程度地实现机器智能，从而使现有的计算机更灵活好用和更聪明有用。
远期目标：人工智能的远期目标是要制造智能机器。
具体讲就是使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力，具有联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题解决问题和发明创造的能力。
1-2.人工智能有哪些研究方法和途径？简单描述它们的特点。
一、传统划分法1.符号主义：以人脑的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种符号，采用符号推演的方法，宏观上模拟人脑的推理、联想、学习、计算等功能，实现人工智能。
2.连接主义：不仅要求机器产生的智能和人相同，产生的过程和机理也应该相同。
人或某些动物所具有的智能皆源自于大脑，通过对大脑微观结构的模拟达到对智能的模拟，这是一条很自然的研究人工智能的途径。
3.行为主义：模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自适应，自寻优、自学习、自组织等，以此来研究和实现人工智能。
二、现代划分法1.符号智能：是对智能和人工智能持狭义的观点，侧重于研究任何利用计算机软件来模拟人的抽象思维过程，并把思维过程看成是一个抽象的符号处理过程。
2.计算智能：计算机智能又重新回到依靠数值计算解决问题的轨道上来，它是对符号智能中符号推演的再次否定。
3.群体智能：它认同智能同样可以表现在群体的整体特性上，群体中每个个体的智能虽然很有限，但通过个体之间的分工协作和相互竞争，可以表现出很高的智能。
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述6种功能：输入符号；输出符号；存储符号；复制符号；建立符号结构；条件性迁移：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，这种智能指的是人类所具有的那种智能。
《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第3章
第三章搜索推理技术3-1什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么?图搜索的一般过程如下：(1) 建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S)，把S放到未扩展节点表中（OPEN表）中。
(2) 建立一个已扩展节点表（CLOSED表），其初始为空表。
(3) LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。
(4) 选择OPEN表上的第一个节点，把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。
称此节点为节点n，它是CLOSED表中节点的编号(5) 若n为一目标节点，则有解并成功退出。
此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径而得到的(指针将在第7步中设置)(6) 扩展节点n，生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。
将M添入图G中。
(7) 对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M成员设置一个通向n的指针，并将它们加进OPEN表。
对已经在OPEN或CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改通到n的指针方向。
对已在CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。
(8) 按某一任意方式或按某个探试值，重排OPEN表。
(9) GO LOOP。
重排OPEN表意味着，在第(6)步中，将优先扩展哪个节点，不同的排序标准对应着不同的搜索策略。
重排的原则当视具体需求而定，不同的原则对应着不同的搜索策略，如果想尽快地找到一个解，则应当将最有可能达到目标节点的那些节点排在OPEN表的前面部分，如果想找到代价最小的解，则应当按代价从小到大的顺序重排OPEN表。
3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。
宽度优先搜索(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。
人工智能猴子香蕉问题
1.问题描述在一个房间内有一只猴子（可把这只猴子看做一个机器人）、一个箱子和一束香蕉。
香蕉挂在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。
那么这只猴子怎样才能摘到香蕉呢？图1表示出猴子、香蕉和箱子在房间内的相对位置。
用四元表列（W,x,Y,z）来表示这个问题的状态。
其中，W－猴子的水平位置x－当猴子在箱子顶上时取x=1；否则取x=0Y－箱子的水平位置z－当猴子摘到香蕉时取z=1；否则取z=0这个问题中的操作（算符）如下：1、goto(U)猴子走到水平位置U，表示为Goto (U)(W，0，Y，z) -------------->(U ，0 ，Y ，z)即把状态(W，0，Y，z)变换为状态(U，0，Y，z)。
2、pushbox(V)猴子把箱子推到水平位置V，即有Pushbox (V)(W，0，W，z)---------------->(V ，0 ，V ，z )条件：猴子与箱子必须在同一位置上，并且，猴子不是在箱子顶上。
应当注意的是，要应用算符 pushbox（V），就要求产生式规则的左边，猴子与箱子必须在同一位置上，并且，猴子不是在箱子顶上。
这种强加于操作的适用性条件，叫做产生式规则的先决条件3、climbbox猴子爬上箱顶，即有Climbbox(W，0，W，z)------------------>(W，1，W，z)条件：猴子和箱子应当在同一位置上，而且猴子不在箱顶上。
4、grasp猴子摘到香蕉，即有Grasp(c，1，c，0) ------------------->(c，1，c，1)条件：猴子和箱子都在位置c上，并且猴子已在箱子顶上。
求解过程令初始状态为(a,0,b,0)。
这时，goto(U)是唯一适用的操作，并导致下一状态(U，0，b,0)。
现在有3个适用的操作，即goto(U)，pushbox(V)和climbbox(若U=b)。
其中，c是香蕉正下方的地板位置，该初始状态变换为目标状态的操作序列为：｛goto(b),pushbox(c),climbbox,grasp｝应当说明的是，在这种情况下，算符（操作）的适用性及作用均由产生式规则表示。
人工智能知识点总复习(附答案)
知识点1.什么是人工智能？它的研究目标是什么？人工智能的研究目标远期目标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涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展近期目标研究如何使现有的计算机更聪明，即使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。
相互关系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2.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？人工智能研究的三大学派：随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（R.A.Brooks）的机器虫的出现，人工智能研究形成了符号主义、联结主义和行为主义三大学派。
符号主义学派是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认知可以通过符号运算来实现。
例如，专家系统等。
联结主义学派是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，人工神经网络研究掀起了第二次高潮。
之后，随着模糊逻辑和进化计算的逐步成熟，又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。
行为主义学派是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。
智能科学技术学科研究的主要特征(1)由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能为一体的协同研究；(2)由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学、等学科的交叉研究；(3)由多个不同学派的独立研究走向多学派的综合研究；(4)由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究；(5)智能技术应用已渗透到人类社会的各个领域。
知识表示的类型按知识的不同存储方式：陈述性知识：知识用某种数据结构来表示；知识本身和使用知识的过程相分离。
过程性知识：知识和使用知识的过程结合在一起。
知识表示的基本方法非结构化方法：一阶谓词逻辑产生式规则结构化方法：语义网络框架知识表示的其它方法状态空间法和问题归约法。
作业参考答案(2)
作业参考答案(2)第1章1.1何谓人工智能？人类智能主要包括那些能力？1.2知识工程是在什么背景下提出的？知识工程对人工智能的发展有何重要作用？1.4人工智能有哪几个主要学派？各学派的基本理论框架和研究方法有何不同？1.6人工智能主要的研究应用领域有哪些？第2章2.4 请用相应的谓词公式表示下述语句：⑴有的人喜欢足球，有的人喜欢排球，有的人既喜欢足球又喜欢排球。
MAN(x): x是人LIKE(x,y): x喜欢y(∃x) (MAN(x)∧LIKE(x, Football)) ∨(∃x) (MAN(x)∧LIKE(x, Volleytball))∨(∃x) (MAN(x)∧LIKE(x, Football)∧LIKE(x, Volleytball))⑵不是每一个人都喜欢游泳。
MAN(x): x是人 LIKE(x,y): x喜欢y¬(∀x) (MAN(x)→LIKE(x, Swimming) 或者(∃x) (MAN(x)∧¬LIKE(x, Swimming))⑶如果没有利息，那么就没有人去储蓄钱。
S(x, y): x储蓄 y M(y): y是钱 I (x): x是利息 MAN(x): x是人(¬(∃x) I (x))→(∀x)(∀y)(MAN(x)∧M(y)→¬S(x, y))⑷对于所有的x和y，如果x是y的父亲，y是z的父亲，那么x是z的祖父。
FATHER(x,y)： x是y的父亲 GRANDPA(x,y)： x是y的祖父(∀x)(∀y)( FATHER(x,y)∧(∃z) FATHER(y,z))→GRANDPA(x,z))⑸对于所有的x和y , 若x是y的孩子，那么y是x的父母。
CHILDE(x,y) : x是y的孩子 PARENT(x,y): x是y的父母(∀x)(∀y)( CHILDE(x,y)→PARENT(y,x))⑹登高望远。
CLIMBHIGH(x): x登的高 SEEFAR(x): x望的远(∀x)(CLIMBHIGH(x)→SEEFAR(x))⑺响鼓不用重锤。
第二章 符号系统2018(1)
A*算法的最优性 h(n) = 0（无启发信息）是h*(n)的下界 设两种A*算法A1,A2有下式： f1(n) = g1(n) + h1(n) f2(n) = g2(n) + h2(n) 设： n ≠ T ，h2(n)>h1(n)，且存在一条从S到T的
最佳路径, A1, A2都中止在最佳路径上。
S入OPEN 标出f(S) 失败，退出 OPEN空？ N 计算f(ni)，i=1,2.. MIN[f(ni)]入CLOSED ni=T？ N Y Y
启发式有序搜索算法
成功，退出 Y f(nij)< f(nij-1)？ N
f(nij)取代 f(nij-1) 指针改指j
扩展 ni, 生成全部后继节 点。计算每个后继节点 f(nij)
ni1 ni3
ni2
nik
C(ni4, ni5) 路径：k=10 ，k=6 可达节点：j=2，3，。。。，k 路径费用： L1
c(n
j2 7 j2
11
i ( j 1 )
, nij ) , nij )
L1
c(n
i ( j 1 )
问题求解的图描述 初始节点S与目标节点集合{ti}中任一节点之间的 路径 初始节点集合{si}中任一节点与目标节点T之间 的路径 初始节点集合{si}中任一节点与目标节点集合{ti} 中任一节点之间的路径
(a,0,c,0) 初始状态
goto(U)
(U,0,b,0) U=b, climbbox U=b, pushbox(V) (b,1,b,0) (V,0,V,0) pushbox(V)
goto(U)
climbbox (V,1,V,0)
goto(U) (U,0,V,0)
一只猴子摘取香蕉,猴子摘香蕉问题解读及练习题
一只猴子摘取香蕉，猴子摘香蕉问题解读及练习题*Note: 提示信息将在中文文档中以斜体显示*问题解读一只猴子摘取香蕉的问题是一个经典的思维题，其目的是测试解题者的逻辑思维和分析能力。
问题描述如下：有一棵高达100米的树，顶部结着一串香蕉。
一只猴子从树底出发，每次可以选择向上爬10米或者向下滑回5米。
猴子每次只能做出一个选择，然后继续移动，直到到达香蕉。
问猴子至少需要多少次选择才能摘到香蕉？这个问题看似简单，但需要一些思维技巧和数学推理才能解决。
让我们仔细分析一下。
猴子每次到达某个高度后，会根据距离香蕉的剩余距离做出不同的选择。
如果剩余距离大于10米，猴子会选择往上爬10米，这样每次都能逼近香蕉。
如果剩余距离小于等于10米但大于5米，猴子会选择往上爬5米，然后再往下滑5米。
这样，猴子就能够通过上下移动来逐渐靠近香蕉。
当剩余距离小于等于5米时，猴子只能选择再往上爬5米才能到达香蕉。
综上所述，我们可以得出结论：每次猴子至少需要做4次选择。
前三次选择猴子都会选择往上爬10米，第四次选择猴子会选择再往上爬5米直至到达香蕉。
因此，最少需要4次选择才能摘取到香蕉。
练题现在我们来练一下相似的问题。
假设树的高度为80米，猴子每次可以选择向上爬7米或者向下滑回4米。
请问猴子在这种情况下至少需要多少次选择才能摘取到香蕉？提示：可以仿照之前的思路进行推理。
解答根据问题描述，我们可以将高度按每次向上爬的距离为7米、向下滑的距离为4米进行分段。
当剩余距离大于7米时，猴子会选择往上爬7米；当剩余距离小于等于7米但大于4米时，猴子会选择往上爬4米然后再向下滑4米。
最后，当剩余距离小于等于4米时，猴子只能选择再往上爬4米才能到达香蕉。
综上所述，根据不同的情况，猴子至少需要做5次选择才能摘取到香蕉。
1. 选择：往上爬7米2. 选择：往上爬7米3. 选择：往上爬7米4. 选择：往上爬4米，然后向下滑4米5. 选择：往上爬4米因此，在这种情况下猴子至少需要5次选择才能摘取到香蕉。
人工智能答案终极版
人工智能复习参考（2015工程硕士）1-1.什么是人工智能？它的研究目标是什么？人工智能（Artificial Intelligence）,简称AI，又称机器智能（Machine Intelligence，MI），主要研究用人工的方法和技术开发智能机器或智能系统，以模仿、延伸和扩展人的智能、生物智能、自然智能，实现机器的智能行为。
近期目标：人工智能的近期目标是实现机器智能。
即先部分地或某种程度地实现机器智能，从而使现有的计算机更灵活好用和更聪明有用。
远期目标：人工智能的远期目标是要制造智能机器。
具体讲就是使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力，具有联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题解决问题和发明创造的能力。
1-2.人工智能有哪些研究方法和途径？简单描述它们的特点。
一、传统划分法1.符号主义：以人脑的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种符号，采用符号推演的方法，宏观上模拟人脑的推理、联想、学习、计算等功能，实现人工智能。
2.连接主义：不仅要求机器产生的智能和人相同，产生的过程和机理也应该相同。
人或某些动物所具有的智能皆源自于大脑，通过对大脑微观结构的模拟达到对智能的模拟，这是一条很自然的研究人工智能的途径。
3.行为主义：模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自适应，自寻优、自学习、自组织等，以此来研究和实现人工智能。
二、现代划分法1.符号智能：是对智能和人工智能持狭义的观点，侧重于研究任何利用计算机软件来模拟人的抽象思维过程，并把思维过程看成是一个抽象的符号处理过程。
2.计算智能:计算机智能又重新回到依靠数值计算解决问题的轨道上来，它是对符号智能中符号推演的再次否定。
3.群体智能：它认同智能同样可以表现在群体的整体特性上，群体中每个个体的智能虽然很有限，但通过个体之间的分工协作和相互竞争，可以表现出很高的智能。
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述6种功能:输入符号；输出符号；存储符号；复制符号；建立符号结构；条件性迁移：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，这种智能指的是人类所具有的那种智能。
猴子摘香蕉问题的宽度优先和有界深度优先算法
猴子摘香蕉问题的宽度优先搜索和最大深度为5的有界深度优先搜索（注意：括号中的斜体字是我做的说明，不是答案的内容）解：设一个状态由四元组（W, X, Y , Z ）来表示，其中：1. W 代表猴子的位置，其取值可为a ，b 和c ；2. X 代表猴子和箱子的位置关系，取值为0和1，其中0表示猴子在箱子下，而1表示猴子在箱子上面；3. Y 代表箱子的位置，其取值可为a ，b 和c ；4. Z 代表是否摘得香蕉，取值为0和1，其中0表示未摘得香蕉而1表示已经摘到了香蕉。
则本问题的初始状态为（a ，0，c ，0），而目标状态为（b ，1，b ，1）(注意：目标状态写为 (U,V,H,1 )也可以，因为我们只关心摘到香蕉)。
本问题中涉及的算符有四个，分别为1. 移动：Goto （U ），其中U 可取a ，b 和c ，其执行条件为X ＝0（即猴子不在箱子上），其效果如下式 (,0,,)goto()(,0,,)W Y Z U U Y Z，其中，U ＝a ，b ，c 且U W ≠（注意：加U W ≠是为了减少后面状态图中节点到自身的弧；(,0,,)goto()(,0,,)W Y Z U U Y Z表示在状态(,0,,)W Y Z 上执行Goto （U ）操作，使得原状态变为状态(,0,,)U Y Z ）2. 推箱子：Pushbox(U)，其中U 可取a ，b 和c ，其执行条件为W ＝Y （猴子和箱子在同一个位置）且X ＝0（猴子不在箱子上），其效果如下式(,0,,)Pushbox()(,0,,)V V Z U U U Z，其中U, V ＝a ，b ，c ，且U V ≠（注意：加U V ≠的作用同上U W ≠） 3. 攀爬：Climb ，其执行条件为W=Y （猴子和箱子在同一个位置）且X ＝0（猴子不在箱子上），其效果如下 (,0,,)Climb(,1,,)U U Z U U Z ，其中U ＝a ，b 或c4. 摘香蕉：Grasp ，其执行条件为W ＝Y ＝b （猴子和箱子都在b 位置）, X=1（猴子在箱子上）且Z ＝0（猴子未摘得香蕉），其效果如下(,1,,0)Grasp(,1,,1)b b b b 。
猴子摘香蕉问题的状态空间表示法
猴⼦摘⾹蕉问题的状态空间表⽰法猴⼦和⾹蕉问题（monkey and banana problem） 在⼀个房间内有⼀只猴⼦（可把这只猴⼦看做⼀个机器⼈）、⼀个箱⼦和⼀束⾹蕉。
⾹蕉挂在天花板下⽅，但猴⼦的⾼度不⾜以碰到它。
那么这只猴⼦怎样才能摘到⾹蕉呢？图2.1.1 表⽰出猴⼦、⾹蕉和箱⼦在房间内的相对位置。
⽤⼀个四元表列（W,x,Y,z）来表⽰这个问题的状态， 其中 W－猴⼦的⽔平位置 x－当猴⼦在箱⼦顶上时取x=1；否则取x=0 Y－箱⼦的⽔平位置 z－当猴⼦摘到⾹蕉时取z=1；否则取z=0 这个问题中的操作（算符）如下： （1） goto（U）猴⼦⾛到⽔平位置U，或者⽤产⽣式规则表⽰为 （W，0，Y，z）（U ，0 ，Y ，z ）（2.3） 即应⽤操作goto（U），能把状态（W，0，Y，z）变换为状态（U，0，Y，z）。
（2） pushbox（V）猴⼦把箱⼦推到⽔平位置V，即有 （W，0，W，z）（V ，0 ，V ，z ）（2.4） 应当注意的是，要应⽤算符 pushbox（V），就要求产⽣式规则的左边，猴⼦与箱⼦必须在同⼀位置上，并且，猴⼦不是在箱⼦顶上。
这种强加于操作的适⽤性条件，叫做产⽣式规则的先决条件。
（3）climbbox猴⼦爬上箱顶，即有 （W，0，W，z）（W，1，W，z） （2.5） 在应⽤算符climbbox 时也必须注意到，猴⼦和箱⼦应当在同⼀位置上，⽽且猴⼦不在箱顶上。
（4） grasp猴⼦摘到⾹蕉，即有 （c，1，c，0）（c，1，c，1） （2.6） 其中，c是⾹蕉正下⽅的地板位置，在应⽤算符grasp时，要求猴⼦和箱⼦都在位置c上，并且猴⼦已在箱⼦顶上。
应当说明的是，在这种情况下，算符（操作）的适⽤性及作⽤均由产⽣式规则表⽰。
例如，对于规则（2），只有当算符pushbox(V)的先决条件，即猴⼦与箱⼦在同⼀位置上⽽且猴⼦不在箱顶上这些条件得到满⾜时，算符pushbox(V)才是适⽤的。
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猴子摘香蕉问题的宽度优先搜索和最大深度为5的有界深度优先搜索（注意：括号中的斜体字是我做的说明，不是答案的内容）
解：设一个状态由四元组（W, X, Y , Z ）来表示，其中：
1. W 代表猴子的位置，其取值可为a ，b 和c ；
2. X 代表猴子和箱子的位置关系，取值为0和1，其中0表示猴子在箱子下，而1表示猴子在箱子上面；
3. Y 代表箱子的位置，其取值可为a ，b 和c ；
4. Z 代表是否摘得香蕉，取值为0和1，其中0表示未摘得香蕉而1表示已经摘到了香蕉。
则本问题的初始状态为（a ，0，c ，0），而目标状态为（b ，1，b ，1）(注意：目标状态写为 (U,V,H,1 )也可以，因为我们只关心摘到香蕉)。
本问题中涉及的算符有四个，分别为
1. 移动：Goto （U ），其中U 可取a ，b 和c ，其执行条件为X ＝0（即猴子不在箱子上），其效果如下式 (,0,,)goto()(,0,,)W Y Z U U Y Z
，其中，U ＝a ，b ，c 且U W ≠（注意：加U W ≠是为了减少后面状态图中节点到自身的弧；(,0,,)goto()(,0,,)W Y Z U U Y Z
表示在状态(,0,,)W Y Z 上执行Goto （U ）操作，使得原状态变为状态(,0,,)U Y Z ）
2. 推箱子：Pushbox(U)，其中U 可取a ，b 和c ，其执行条件为W ＝Y （猴子和箱子在同一个位置）且X ＝0（猴子不在箱子上），其效果如下式
(,0,,)Pushbox()(,0,,)V V Z U U U Z
，其中U, V ＝a ，b ，c ，且U V ≠（注意：加U V ≠的作用同上U W ≠） 3. 攀爬：Climb ，其执行条件为W=Y （猴子和箱子在同一个位置）且X ＝0（猴子不在箱子上），其效果如下 (,0,,)Climb(,1,,)U U Z U U Z ，其中U ＝a ，b 或c
4. 摘香蕉：Grasp ，其执行条件为W ＝Y ＝b （猴子和箱子都在b 位置）, X=1（猴子在箱子上）且Z ＝0（猴子未摘得香蕉），其效果如下
(,1,,0)Grasp(,1,,1)b b b b 。
设在同一状态下，检查并应用可应用的必要算符的次序如下：goto(a), goto(b), goto(c), pushbox(a), pushbox(b), pushbox(c), climb, grasp.
则宽度优先搜索树如下图所示，其中状态左上角的数字代表该状态被扩展的顺序（是“生孩子”的顺序而不是 “出生”的顺序）：
（标号为2的状态是第二个被扩展的，但是在该状态下，goto(b), push的3个算符，climb和grasp不满足应用条件，而应用goto(a)和goto(c) 产生重复的状态，所以在该状态下，没有可以被应用并且需要被应用的算符，结果是：虽然扩展了该状态，但是该状态没有任何“儿子”。
标号为6，7，8，9，10，11的状态也一样）
使用最大深度为5的有界深度优先搜索算法形成的搜索树如下图所示：（附送一个，作业中没有要去大家画）。