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人工智能基础 第3章 知识表示

人工智能基础 第3章 知识表示
知识表示(knowledge representation)就是将人类知识形式化或者模型化。
选择知识表示方法的原则有
(1)充分表示领域知识
(2)有利于对知识的利用
(3)便于对知识的组织、 维护与管理。
(4)便于理解与实现。
3.2 知识表示方法
3.2.1 逻辑表示法
逻辑本身根据复杂性从简单到复杂分为:命题逻辑、一阶谓词逻辑、高阶逻辑。为了避免运算的歧义,命 题逻辑还定义了不同的连接词和操作符的优先级关系,例如非(┐)具有最高优先级。逻辑连接符根据真值 表运算组合命题的真假值,真值表如表 3-1 所示。命题逻辑和一阶谓词逻辑是人工智能领域使用最早的、最 广泛的知识表示方式。
4. 不确定性事实的产生式表示
不确定性事实一般用四元组表示:(对象, 属性,值,置信度)或者(关系,对象 1, 对象 2,置信度)。
1. 确定性规则的产生式表示
确定性规则的产生式表示的基本形 式为:IF P THEN Q 或者 P → Q。
3. 确定性事实的产生式表示
确定性事实一般用三元组表示:(对象,属 性,值)或者(关系,对象 1,对象 2)。
3.2 知识表示方法
3.2.5 状态空间表示法
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。状态空间可以 用一个四元组表示: (S,O,S0,G)
例如,操作序列 O1,...,Ok 使初始状态转换为目标状态,如图 3-6所示
3.2 知识表示方法
3.2.5 状态空间表示法
3.2 知识表示方法
3.2.3 框架表示法
在一个用框架表示知识的系统中,一般含有多个框架,一个框架一般含有多个不同槽、不同侧面,分别用不同的框架名、槽名 及侧面名表示。对于框架、槽或侧面,都可以为其附加上一些说明性的信息,一般是一些约束条件,用于指出什么值才能填入槽 和侧面中去。

《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)

人工智能PPT

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简史
人工智能的传说可以追溯到古埃及,但随着 1941年以来电子计算机的发展,技术已最终可 以创造出机器智能,“人工智能”一词最初是在 1956年Dartmouth学会上提出的,从那以后, 研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概 念也随之扩展,在它还不长的历史中,人工智能 的发展比预想的要慢,但一直在前进,从40年 前出现至今,已经出现了许多AI程序,并且它们 也影响到了其它 技术的发展。
通过对传感器信息的处理来获得的。
感知智能阶段智能产品特点
“能听会说,能看 会写”-------------语音识别、手 写识别、图像识别
第三阶段 认知阶段
什么是认知?
认知是指对客观事物的特 征及事物间联系的反映,其 对象是有关问题、资料等 具体的信息,其过程是对这 些信息进行的编码、储存、 提取、应用等具体操作
--瑞·库茨维尔
2001年,瑞·库茨维尔提出摩尔定律的扩展定理, 即(Kurzweils Lawof Accelerated Return)。 该定理指出,人类出现以来所有技术发展都是以 指数增长。后来发展为奇点理论,奇点理论认为 很多技术处于指数增长中,如芯片的计算能力, DNA技术,数据的储存等等。他预测技术在突 破一个称之为奇点的临界点后爆发性增长,在 2045年左右会出现自己思考的人工智能。
计算智能阶段智能产品特点
“能存会算” ——快速计算与 存储
第二阶段 感知智能阶段
什么是感知?
感知就是具有能够感觉内 部、外部的状态和变化, 理解这些变化的某种内在
含义的能力。
智能机器人的感知
一个鲜活的生命可以通过ta的各种感觉器官和中枢神经系统来 感受、理解外部和自己内部的变化。而一个智能机器人要感知 这个世界,就必须具有一定的信息获取手段和信息处理方法。 对于许多机器人来说,获取信息的手段就是通过多种不同功能 的传感器来收集各种不同性质的信息。而对于信息的理解则是

人工智能 第3章(确定性推理3-与或树搜索)

人工智能 第3章(确定性推理3-与或树搜索)
常用启发式函数
包括基于距离的启发式函数、基于成本的启发式函数、基于规则的启发式函数等。
节点排序和选择策略
节点排序的目的和意义
节点排序是为了在扩展节点时,按照一定的顺序选择下一个要扩展的节点,以优化搜索过程。
常用节点排序策略
包括最佳优先搜索、广度优先搜索、深度优先搜索等。最佳优先搜索根据启发式函数的值来选择最优节点; 广度优先搜索按照节点的层次顺序进行扩展;深度优先搜索则尽可能深地扩展节点。
盲目搜索方法比较与选择
• 宽度优先搜索、深度优先搜索和迭代加深搜索都是盲目搜索方法,它们在不同的场景下有不同的应用。 • 宽度优先搜索适用于问题空间较大、解存在于较浅层次的情况,因为它可以逐层遍历整个问题空间,找到最短
路径。 • 深度优先搜索适用于问题空间较小、解存在于较深层次的情况,因为它可以尽可能深地搜索树的分支,找到更
启发式信息获取途径
01
02
03
问题自身的特性
通过分析问题的性质、结 构、约束条件等,提取出 对搜索过程有指导意义的 启发式信息。
领域知识
利用领域内的经验、规则、 常识等,为搜索过程提供 有价值的启发式信息。
搜索过程中的信息
在搜索过程中,通过评估 当前状态、已搜索路径、 未搜索路径等,动态地获 取启发式信息。
04 与或树搜索优化技术
剪枝策略
01
剪枝的定义和目的
剪枝是在搜索过程中,通过某些评估标准,提前终止对某些无意义或低
效的节点的扩展,以减少搜索空间,提高搜索效率。
02 03
常用剪枝策略
包括限界剪枝、启发式剪枝、概率剪枝等。限界剪枝通过设置上下界来 限制搜索范围;启发式剪枝利用启发式函数来评估节点的重要性;概率 剪枝则根据节点的概率分布来进行剪枝。

人工智能第3章选讲.ppt

人工智能第3章选讲.ppt

点上。接着,程序试图选择一个时刻,使之适合于所有参
加者。在他们的工作时间表中,通常白天的会议时刻可能
第 在除14∶00外的任意时刻,所以选择14∶00作为开会时 三 间,至于在哪一天倒没关系。然而,程序发现在星期三无
章 房间可供开会使用。所以它回溯穿过结点(假设星期三的
高 结点),并改在另一天,比如星期二。现在就必须复制导
推 理
是定义特定的非经典逻辑(如缺省推理和自认识逻辑)。

级 人
3.1.1 缺省推理



很少有能在处理过程中拥有它所需要
的一切信息的系统。但当缺乏信息时,只
第 要不出现相反的证据,就可以作一些有益
三 章
的猜想。构造这种猜想称为缺省推理
高 (default reasoning)。







级 人
第 信息),因为用这种方式推导出来的命题是依赖于在某个命题
三 中缺少某种信念,即如果前面那些缺省的命题一旦加入系统, 章 就必须消除用缺省推理产生的命题。这样一来,如果你拿着
高 级
花走到门口时,你的主人立刻打喷嚏,你就应取消以前的信
知 念——你的主人喜欢花。当然,你也必须取消建立在已被取
识 消的信念基础上的任何信念。
推 并有可供开会的房间。

高 级 人 工 智 能
第 三 章
高 级 知 识 与 推 理


求解该问题时,系统必须试图在一个时刻满足一个约
人 束。最初,几乎没有根据可以肯定哪个时间最好,所以随
工 智
意确定为星期三。于是产生一个新的约束,解的其余部分
能 必须满足会议在星期三举行的假设,且存放在所产生的结

人工智能第三版课件第3章 搜索的基本策略

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

人工智能基础与实践 第3章 Python与人工智能 课件PPT

人工智能基础与实践 第3章 Python与人工智能 课件PPT

变量是指在运行过程中值可以被修改的量。变量的名称除必须符 合标识符的构成规则外,要尽量遵循一些约定俗成的规范: 除了循环控制变量可以使用i或者x这样的简单名字外,其他变量 最好使用有意义的名字,以提高程序的可读性。例如,表示平均 分的变量应使用average_score或者avg_score,而不建议用as或 者pjf。直接用汉字命名也是可以的,但限于输入烦琐和编程环境 对汉字兼容等因素,习惯上很少使用。 用英文名字时,多个单词之间为表示区隔,可以用下画线来连 接不同单词,或者把每个单词的首字母大写。 用于表示固定不变值的变量名称一般用全大写英文字母,例如 :PI,MAX_SIZE。变量一般使用大小写混合的方式。 因为以下画线开头的变量在Python中有特殊含义,所以,自定 义名称时,一般不用下画线作为开头字符。 此外,还要注意Python标识符是严格区分大小字母的。
2.3 Python的基本运算和表达式
2.3.1 变量 1.变量的赋值和存储 (1)变量定义 在Python中没有专门的变量定义语句,变量定义是 通过对变量第一次进行赋值来实现 (2)删除变量 使用del命令可以删除一个对象(包括变量、函数等 ),删除之后就不能再访问这个对象了,因为它已 经不存在了。当然,也可以通过再次赋值重新定义x 变量
(5)字符串切片 在Python程序中,可使用切片(slice)从字符串中提取子串。 切片的参数是用两个冒号分隔的三个数字:
• 第一个数字表示切片开始位置(默认为0) • 第二个数字表示切片截止位置(但不包含这个位置,默认为字符串长度) • 第三个数字表示切片的步长(默认为1),当步长省略时,可以顺便省略最
优雅、明确、简单 优美胜BE于xepa丑luict陋iiftui,lsisb显ebt式etettr优etrh于tahna隐nim式upgllicy.it.

(完整版)人工智能介绍PPT课件_3

(完整版)人工智能介绍PPT课件_3

2023/10/8
4
人工智能的未来
对待人工智能的态度
在人工智能发展遇到种种伦理困境的今天 ,我们要始终贯彻以人为本的原则,马克 思说过,“人是人的最高本质。”对于人 工智能的伦理领域的研究也要时刻与其技 术保持同步,要未雨绸缪但要避免过度敏 感。在这条智能走向智慧的路上还会有更 多的问题将接踵而至,而我们要做的就是 不偏不倚走在“科技以人为本”的道路上 迎接人工智能即将带给我们的种种福利。
•. [1] 陈晋. 人工智能技术发展的伦理困境研究[D].吉林大学,2016.
2023/10/8
3
人工智能面临的问题
人工智能可控与否
人类发明了核武器,可越来越发 现根本无法控制它所将带来的恐 怖影响。
如果人工智能技术发展继续遵循 武器的发展规律,也必将出现技 术失控的现象,而这门技术将带 来的负面影响要远大于武器,至 于结果,从我们近些年创造的科 幻电影就能看得出。
2 人工智能的发展与应用
人工智能的应用
1.定理证明
1977年,吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多, 人工智能可以 丰富系统的知识,自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析,提高医疗水平 [1]
[1]蒋琰,胡涛,杨宁.医学中的人工智能应用[J].现代预防医学,2009,36(08):1580-1583.
3 人工智能面临的考验
The facing problems of AI
4 人工智能的未来
The future of Artificial Intelligence
Part 1 人工智能是什么
2023/10/8

人工智能第三章ppt课件

人工智能第三章ppt课件
〔4〕普通模块化的知识易于检索、了解,但也有无 法模块化的知识。
〔5〕排除自然言语的二义性。
〔6〕参与必要的常识。
3.2 逻辑表示法
逻辑表示法主要用于定理的自动证明、 问题求解、机器 人学等领域。
逻辑表示学的主要特点是它建立在某种方式逻辑的根底上 。优点:自然;明确:灵敏;模块化。
缺乏:它所表示的知识属于表层知识,不易表达过程性知 识和启发式知识;另外它把推理演算和知识的含义截然 分开,丢弃了表达内容中含有的语义信息,往往使推理 难以深化,特别是当问题比较复杂、系统知识量比较大 的时候,容易产生组合爆炸问题。
3.1.3 AI对知识表示方法的要求
首先,要求有较强的表达才干和足够的精细程度, 可以从三方面思索:表示才干;可了解性;自然性。
然后,从知识利用上讲,衡量知识表示方法可以从 以下3个方面调查:便于获取和表示新知识,并以适宜 方式与以后知识相衔接;便于搜索,在求解问题时,可 以较快地在知识库中找到相关知识;便于推理,要可以 从已有知识中推出需求的答案或结论。
3.4.4 衔接词和量词的表示
1.合取 链GIVER,OBJ以及RECIP之间是合取关系
2.析取 将“或〞关系的弧用一条封锁虚线包围起来,并标志DIS
3.否认 采用¬ISA和¬PART-OF关系或标注出NEG界限。
4.蕴涵 可用标注ANTE和CONSE界限来表示蕴涵关系。
5.量化 〔1〕存在量词的量化 用ISA链来表示 〔2〕全称量词的量化 整个语义网络或者把语义网络分割后的 某个范围
2.知识表示
知识表示是指将知识符号化,并输入计算机的 过程和方法。它包含两层含义: 〔1〕用给定的构造,按一定的原那么、组织方法表示知 识。 〔2〕解释所表示知识的含义。 详细表现为:选取适宜的数据构造描画用于求解某问题 所需的知识。 在AI领域,研讨知识表示方法的目的是用知识来改善程 序的性能,详细表现为: ①利用知识来协助选择或限制程序搜索的范围。 ②利用知识来协助程序识别、判别、规划与学习。

人工智能PPT课件 (3)全文

人工智能PPT课件 (3)全文

2024/8/16
17
无人作战系统
X-47B无人作战飞机
无人机蜂群
2015年4月22日,美海军X-47B无人机与欧米伽 空中加油服务公司的K-707加油机完成了自主空中 受油试飞验证。
蜂群式无人系统是美国国防部战略能力办公室的项目,该项 目是美国与中俄军事竞争的关键。蜂群式无人机未来有可能成为 改变游戏规则的项目。蜂群式无人机的第一步是发展空军研究实 验室所谓的“忠诚僚机”。
6
大忽悠:强人工智能即将实现
强人工智能,是真正的像人类的 思考和决策,目前的典型例子都 是在电影里。
实际上,目前所有的人工智能领 域取得进展的领域都是在弱人工 智能上。
2024/8/16
7
2024/8/16
8
2024/8/16
9
问题:谈谈你对人工智能发展及应用 的认识?
2024/8/16
10
人工智能是一个研究范围十分广泛的学术领域: 包括机器学习、语言识别、图像识别、自然语 言处理和专家系统等。
其中机器学习是人工智能的核心,专门研究计 算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取 新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使 之不断改善自身的性能。
人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟, 应用领域也不断扩大。越来越多人开始看好人 工智能这一领域。
4
2024/8/16
对于人工智能的理解,我们大多数人 还停留在科幻片上。无论是残暴冰冷 的“终结者”,还是可以把人心融化的 呆萌“大白”,都是我们对人工智能未 来发展的想象。人工智能是一把双刃 剑,只有利用人工智能好的方面,才 能将人工智能优势最大化。
5
2024/8/16
一、什么是人工智能?
简单来说,人工智能是对人的意识、思维的信 息过程的模拟。
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从s到n的最短路径的长度, e是图中每条弧的最小费用。
于是有g*(n)≥d*(n).e
又g(n)≥g*(n)≥d*(n).e , f(n)= g(n)+h(n) ,且h(n) ≥0
因此 f(n)≥ g(n)≥ d*(n) .e
若A*不终止,OPEN表中节点的d*值会不断增大,因此
f值也会不断增大。
5
11
10/10/2020
A*算法的可采纳性
定理5 算法A*选择的任意扩展点都有f(n)≤f*(s)
证明:若n是目标点,由定理4,f(n)≤f*(s) 若n不是目标点,由定理2 ,A*算法终止前,
OPEN表中总有一点n’,使 f(nn’)≤f*(s) 证毕。
在OPEN表中的节点
(这样的n’是存在的:因为开始n0在OPEN上,算法结束前,
若扩展ni,则ni+1在OPEN上,此时不可能扩展到nk)。
由A*的定义,有f(n’)= g(n’)+ h(n’)
6
10/10/2020
A*算法的可采纳性……定理2
因为n’处在通往目标的最佳解路径上, 设(n0,n1,……, n’) 是s到n’的最佳解路径。n’的所有祖先都在CLOSED表上, 所以(n0,n1,……, n’)是A*发现的一条通向n’的最佳解路径, g(n’)= g*(n’)
13
10/10/2020
A*算法的比较
讨论:启发函数的启发能力在于它所具有的 启发性信息。 1. 当h(n)≡0时,反映了启发函数完全没有启 发信息,要扩展较多的节点. 2. 在具有可采纳性的前提下, 0≤h≤h*,h* 定出了h的上界,当h越接近h*时,它的启发 能力就越大.
14
10/10/2020
在算法的每一次循环都要从OPEN表中删除 一个节点,并生成有限个后继加到OPEN表 中。
对有限图来说,显然这一循环不能无限进行 下去。结论得证。
4
10/10/2020
A*算法的可采纳性
引理1 若A*不终止,OPEN表中节点的估价函数值可以
无限变大。
证明:设n是OPEN表中的任的一节点,d*(n)是隐含图中
A*算法的比较
例 八码难题的A*算法的比较. 图3.7的估价函数:f1(n)=d(n),h1(n)≡0,采用宽度优
先搜索 ;
图3.8的估价函数:f2(n)=d(n)+w(n),h2(n)≡w(n). 对于所有非目标节点,有h2(n)>h1(n),因此,图3.7所 用算法不但比图3.8所用算法有较多的信息,而且扩展的节 点数要少。
人工智能原理
1
10/10/2020
3.5 A*算法的可采纳性
设 f(n)=g(n)+h(n),我们称使用f(n)做为估 价函数的GRAPHSEARCH算法为算法A。 其中,假定g*(n) ≤ g(n) 如果算法A中使用的启发函数h(n)对任何节 点n都有h(n)≤h*(n),则称其为算法A*。
2
10/10/2020
10/10/2020
A*算法的可采纳性……定理4
若t 不在最佳解路径上,则 f(t) = g(t) >f*(s) 由定理2,A*算法终止前,OPEN表中总有一点n’, 使 f(n’)≤f*(s),因此 f(n’)≤f(t);在OPEN表的排序 中,节点n’应排在节点t的前面。 因此,算法A*算法终止前应选n’去扩展,而不会选t, 与算法A*终止于t矛盾。 证毕
由引理1知,OPEN表中任意节点的f值随着算法
A*的运行可以任意增大。
由定理2知,算法A*终止前的任何时刻,OPEN
表中总存在一个节点n’, 使得f(n’) ≤f*(s) 。
矛盾。
8
10/10/2020
A*算法的可采纳性
推论 OPEN表中的任一满足f(n)<f*(n)的节点n,
最终将被算法A*选作扩展节点
由A*算法知:h(n’)≤h*(n’), 故 f(n’)≤g*(n’)+h*(n’)= f*(n’)
而对最佳路上任意一点n,有:f*(n’)= f*(s) 因此,f(n’)≤f*(s) 证毕。
7
10/10/2020
A*算法的可采纳性
定理3 若存在从s到目标的解路,则算法A*必终止。
证明:若算法A*不终止,
3.5 A*算法的可采纳性
如果一个搜索算法对于任何具有解路径 的图都能找到一条最佳路径,则称此算 法为可采纳的。
可以证明:A*算法是可采纳的(如果解 路径存在,A*一定终止找到最佳解路径)
3
10/10/2020
A*算法的可采纳性
定理1 GRAPHSEARCH对有限图必然终止。
证明:GRAPHSEARCH算法将在第3步将OPEN 表中的节点用光而结束;或在第5步,找到目 标节点而结束。
12
10/10/2020
3.6 A*算法的比较
定义 设A1和A2是两个 A*算法,分别使用如下两 个估价函数:
f1(n)=g1(n)+h1(n) f2(n)=g2(n)+h2(n)
其中,h1(n)和h2(n)是h*的两个下界.若对于所 有的非目标节点n,都有h2(n)>h1(n),则称算法 A2比算法A1有较多的信息.
一定找到最佳解路径而终止).
证明:由定理3知,算法A*必终止。
由定理2知,算法A*终止前的任何时刻,OPEN
表中总存在一个节点n’, 使得f(n’) ≤f*(s),算法A*
不会终止在第3步,因此必终止在第5步,因找到一
个目标节点而结束。
设t是算法A*找到的目标点,
10
(下面用反证法证明t 在最佳解路上)
10/10/2020
A*算法的可采纳性
定理2 若存在s到目标的路,则算法A*终止前的任何时刻,
OPEN表中总存在一个节点n’, n’在从s到目标的最佳路
径上,且满足f(n’) ≤f*(s)
证明:设P:n0,n1,……,nk是一条最佳解路径,其中,nk 是目标点,n0=s.
在A*结束之前,从左向右扫描序列P,n’是P中第一个
证明:设目标节点集为{ti},显然,f(ti)≥f*(s) 由定理3知,A*必停止。
若停在第3步,则OPEN表中的任一节点都被
扩展;
若停在第5步,则OPEN表中f(n)<f*(s)= f*(n)
的节点必在找到ti之前被扩展。证毕。
9
10/10/2020
A*算法的可采纳性
定理4 算法A*是可采纳的(即如果解路径存在,A*
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