人工智能第三章

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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。

人工智能第三章

人工智能第三章
3.10 小结
《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 计算机系 程志刚2006s2
NOTE
§ 教学内容:本章在上一章知识表示的基础上研究问题求 解的方法,是人工智能研究的又一核心问题。内容包括 早期搜索推理技术,如图搜索策略和消解原理;以及高 级搜索推理技术,如规则演绎系统、产生式系统、系统 组织技术、不确定性推理和非单调推理。
§ 教学重点:图搜索策略、消解原理、规则演绎系统、产 生式系统。
§ 教学难点:启发式搜索、规则双向演绎系统等。 § 教学要求:重点掌握一般图搜索策略和消解原理,掌握
各种搜索方法和产生式系统原理,了解规则演绎系统的 基本原理,对系统组织技术、不确定性推理和非单调推 理等高级推理技术作一般性了解。
《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 计算机系 程志刚2006s2
《人工智能导论》 浙江科技学院 信息学院 计算机系 程志刚2006s2
3.6 产生式系统
§ 定义
• 在基于规则系统中,每个if可能与某断言(assertion)集中 的一个或多个断言匹配,then部分用于规定放入工作内存 的新断言。当then部分用于规定动作时,称这种基于规则 的系统为反应式系统(reaction system)或产生式系统 (production system)。
3.1 图搜索策略
§ 图搜索控制策略
• 一种在图中寻找路径的方法。 • 图中每个节点对应一个状态,每条连线代表一个操作符。
这些节点与连线(状态与操作符)分别由产生式系统的 数据库和规则来标记。初始节点和目标节点分别代表初 始数据库和满足终止条件的数据库。求得把一个数据库 变换为另一数据库的规则序列问题就等价于求得图中的 一条路径问题。
• 从表示目标的谓词或命题出发,使用一组产生式规则证明 事实谓词或命题成立,即首先提出一批假设目标,然后 逐一验证这些假设。

《人工智能》-第三章__确定性推理

《人工智能》-第三章__确定性推理

感”。
15
3.1 推理的基本概念
3.1.1 推理的定义 3.1.2 推理方式及其分类 3.1.3 推理的方向 3.1.4 冲突消解策略
16
3.1.3 推理的方向
正向推理
逆向推理

(反 向 推 理 )



混合推理
双向推理
数据库 知识库
专家
推理机
用户
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3.1.3 推理的方向
1. 正向推理
正向推理(事实驱动推理): 已知事实 → 结论
Powerpoint
人工智能
教材: 蔡自兴等《人工智能及其应用》(第4版) 清华大学出版社,2010. 5
第 3 章 确定性推理方法
❖ 3.1 推理的基本概念 ❖ 3.2 自然演绎推理 ❖ 3.3 谓词公式化为子句集的方法 ❖ 3.4 鲁宾逊归结原理 ❖ 3.5 归结反演 ❖ 3.6 应用归结反演求解问题 ❖ 3.7 盲目搜索 ❖ 3.8 产生式系统 ❖ 3.9 启发式搜索 ❖ 3.10 非单调推理 ❖ 3.11 消解原理
利用逆向推理中得到的信息进行正向推理,以推出更多的结论。
24
25
26
3.1.3 推理的方向
4. 双向推理
双向推理:正向推理与逆向推理同时进行,且在推理过 程中的某一步骤上“碰头”的一种推理。
中间结论
已知事实 正向推理 证
反向推理 假设目标 据
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3.1 推理的基本概念
3.1.1 推理的定义 3.1.2 推理方式及其分类 3.1.3 推理的方向 3.1.4 冲突消解策略
P(x) Q(x), P(x, f (x)) Q(x, g(x))
❖ 空子句(NIL):不包含任何文字的子句。

人工智能第三章

人工智能第三章
(3)’’’ W3 已合一
σ3= {a/z,f(a)/x,g(y)/u} 便是F1和F2的mgu。 算法的第(4)步,当不存在vk或不存在tk或出现差异
集为{x,f(x)},都会导致不可合一。此时,算法 返回失败。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
第21页,共80页。
最一般合一(mgu)
谓词逻辑的归结方法和命题逻辑基本相同,但 在进行归结之前,应采用最一般合一方法对待归 结的一对子句进行置换。然后再判断是否可以进 行归结。
则SG 与 S1 U S2 U S3 U …U Sn在不可满足的 意义上是一致的。即SG 不可满足 <=> S1 U S2 U S3 U …U Sn不可满足。
可以对一个复杂的谓词公式分而治之。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
第10页,共80页。
求取子句集例(1)
例:对所有的x,y,z来说,如果y是x的父亲,z又是y的父
第12页,共80页。
置换与合一
• 一阶谓词逻辑得归结比命题逻辑的归 结要复杂的多,其中一个原因就是谓 词逻辑公式中含有个体变量与函数。
• 如P(x) ∨ Q(y)与~P(a) ∨ R(z)
• 所以要考虑置换与合一。即对变量作
适当的替换。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
第13页,共80页。
置换
量词消去原则: • 存在量词。将该量词约束的变量用任意
常量(a,b等)或任意变量的函数( f(x),g(y)等)代替。 • 左边有任意量词的存在量词,消去时该 变量改写成为任意量词的函数;如没有 ,改写成为常量。 • 任意量词。简单地省略掉该量词。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
第2页,共80页。

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

人工智能第三章归结推理方法

人工智能第三章归结推理方法

Y
失败退出
成功退出
逆向推理的流程图
22
逆向推理




对上例,采用逆向推理,其推理过程如下: 推理开始前,综合数据库和假设集均为空。 推理开始后,先将初始证据A和目标C分别 放入综合数据库和假设集,然后从假设集中取 出一个假设C,查找C是否为综合数据库中的 已知事实,回答为“N”。 再检查C是否能被知识库中的知识所导出, 发现C可由r1 导出,于是r1 被放入可用知识集。 由于知识库中只有r1可用,故可用知识集中仅 含r1。
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正向推理


正向推理是从已知事实出发、正向使用推理规 则,亦称为数据驱动推理或前向链推理。 算法描述 (1) 把用户提供的初始证据放入综合数据库; (2) 检查综合数据库中是否包含了问题的解, 若已包含,则求解结束,并成功推出;否则执 行下一步; (3) 检查知识库中是否有可用知识,若有,形 成当前可用知识集,执行下一步;否则转(5)。
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推理的控制策略

推理过程不仅依赖于所用的推方法,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。


控制策略的分类:由于智能系统的推理过程一 般表现为一种搜索过程,因此,推理的控制策 略可分为推理策略和搜索策略。
推理策略:主要解决推理方向、冲突消解等问 题,如推理方向控制策略、求解策略、限制策 略、冲突消解策略等
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正向推理

正向推理的主要优点
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。 正向推理的主要缺点

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。

人工智能第三章_搜索策略-1

人工智能第三章_搜索策略-1
❖搜索什么
搜索什么通常指的就是目标。
❖在哪里搜索
在哪里搜索就是“搜索空间”。搜索空间通常 是指一系列状态的汇集,因此称为状态空间。
和通常的搜索空间不同,人工智能中大多数问题的状 态空间在问题求解之前不是全部知道的。
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所以,人工智能中的搜索可以分成两个 阶段:
状态空间的生成阶段 在该状态空间中对所求问题状态的搜索
(1)初始状态集合:定义了初始 的环境。
(2)操作符集合:把一个问题从 一个状态变换为另一个状态的 动作集合。
(3)目标检测函数:用来确定一 个状态是不是目标。
(4)路径费用函数:对每条路径 赋予一定费用的函数。
其中,初 始状态集 合和操作 符集合定 义了问题 的搜索空
间。
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➢ 在人工智能中,搜索问题一般包括两个重 要的问题:
分析:通过引入一个三维变量将问题表示出来。设 三维变量为:Q=[q1,q2,q3],式中qi (i=1,2,3)=1表 示钱币为正面,qi (i=1,2,3)=0表示钱币为反面。 则三个钱币可能出现的状态有8种组合: Q0=(0,0,0),Q1=(0,0,1),Q2=(0,1,0),Q3=(0,1,1),Q4= (1,0,0),Q5=(1,0,1), Q6=(1,1,0), Q7=(1,1,1)。 即初始状态为Q5,目标状态为Q0或Q7,要求步数为3。
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钱币问题的状态空间图
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状态空间搜索
——1.状态空间及其搜索的表示
(2)状态空间表示的经典例子“传教士和野人问题” ★
问题的描述:
N个传教士带领N个野人划船过河; 3个安全约束条件:

人工智能第三章归结推理方法

人工智能第三章归结推理方法

人工智能第三章归结推理方法
第三章主要讨论归结推理方法,归结推理方法是人工智能领域中的一种重要技术。

归结推理是一种推理过程,它从一个给定的知识库出发,将给定的输入推断,得出想要的结果。

归结推理是一种推断过程,它把已有的规则和数据应用到新的数据中,来解决新问题。

归结推理可以从三个层面来分析:
1.处理模型
在归结推理中,首先要建立一个处理模型,这个模型是一种结构,它描述了归结推理的步骤,以及归结推理过程中用到的数据和知识。

2.知识表示
归结推理过程是基于知识库,而知识的表示是归结推理中最重要的环节。

知识的表示是一种在计算机中存储、表示和管理数据的方法,它决定了归结推理过程中的正确性和性能。

3.推理机制
推理机制是归结推理过程中,根据已有的输入,对知识进行推理以及解决问题的一种机制。

它可以把归结推理分为计算环节和决策环节,从而实现和可靠的知识表示,实现更精确的推理过程。

基于上述三个层面,归结推理方法可以有效的解决知识表示、理解和存储问题,实现可靠的推理过程,从而解决复杂的问题。

人工智能第3章参考答案

人工智能第3章参考答案

第3章确定性推理部分参考答案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}。

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。

再消去存在量词,即用Skolem函数f(x)替换y得:(∀x)(P(x, f(x))∨Q(x, f(x))∨R(x, f(x)))此公式已为Skolem标准型。

人工智能导论第3章 机器学习

人工智能导论第3章 机器学习

机器学习方法
监督学习
分类
回归
非监督学习
聚类
降维
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强化学习
深度学习也成为机器学习的新领域。
机器学习方法
机器学习是建立在数据建模基础上的,因此,数据是进行机器 学习的基础。可以把所有数据的集合称为数据集(dataset),其 中每条记录称为一个“样本”,在面对一个新样本时,可以根据样本 的不同属性对样本进行相应的分类。为了学习到这一模型,相关 研究者提出了不同的策略,这些不同的策略就构成了机器学习的 方法,常见的有监督学习,非监督学习,强化学习以及最近兴起 的深度学习。
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繁荣时期
20世纪80年代―至今,机器学习达到了一个繁荣时期。由于这 一时期互联网大数据以及硬件GPU的出现,使得机器学习脱离了 瓶颈期。机器学习开始爆炸式发展,开始成为了一门独立热门学 科并且被应用到各个领域。各种机器学习算法不断涌现,而利用 深层次神经网络的深度学习也得到进一步发展。同时,机器学习 的蓬勃发展还促进了其他分支的出现,例如模式识别,数据挖掘, 生物信息学和自动驾驶等等。
通常的做法是计算所有成绩的总分来衡量学生成绩的好坏,但 是总会存在一些特殊的学生,比如表中总分为482的三位学生,总 分相同,各科成绩差别很大,那如何去区分评价总分相同的学生的 学习表现呢?这时可以引入方差的概念,即计算每一个学生成绩的 方差,方差的大小可以表明学生各科成绩的波动。因此可以使用一 个二维数据(总分,方差)来替代原来的六维数据(数学,物理, 化学,语文,历史,英语)来衡量一个学生的学习表现。
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财富
有钱
工作
没钱
人品
自食其力者
啃老族
外貌
不见

人工智能第三章243.pptx

人工智能第三章243.pptx
G的字句集可以分解成几个单独处理。
有 SG = S1 U S2 U S3 U …U Sn 则SG 与 S1 U S2 U S3 U …U Sn在不可满足得意义 上是一致的。 即SG 不可满足 <=> S1 U S2 U S3 U …U Sn不可满足
( x )( P(x) ∧ Q) <=> ( x ) P(x) ∧ Q
( x )( P(x) → Q) <=> ( x ) P(x) → Q ( x )(Q → P(x) ) <=>Q → ( x ) P(x)
3.2 谓词逻辑基础
3.3 谓词逻辑归结原理
SKOLEM标准形
前束范式 定义:说公式A是一个前束范式,如果A中 的一切量词都位于该公式的最左边(不含否 定词),且这些量词的辖域都延伸到公式的 末端。
3.2 谓词逻辑基础
一阶逻辑 公式及其解释
个体常量:a,b,c 个体变量:x,y,z 谓词符号:P,Q,R
量词符号: ,
3.2 谓词逻辑基础
量词否定等值式:
~( x ) P(x) <=> ( y ) ~ P(y) ~( x ) P(x) <=> ( y ) ~ P(y)
量词分配等值式:
注意:谓词公式G的SKOLEM标准形同G并 不等值。
例:将下式化为Skolem标准形:
~(x)(y)P(a, x, y) →(x)(~(y)Q(y, b)→R(x))
解:第一步,消去→号,得: ~(~(x)(y)P(a, x, y)) ∨(x) (~~(y)Q(y, b)∨R(x))
第二步,~深入到量词内部,得: (x)(y)P(a, x, y) ∨(x) ((y)Q(y, b)∨R(x))

人工智能第3章谓词逻辑与归结原理

人工智能第3章谓词逻辑与归结原理

人工智能第3章谓词逻辑与归结原理
1、谓词逻辑是什么?
谓词逻辑(Predicate Logic)是一种通用的符号化语言,用来表达
和分析各种谓词命题(Propositional Statements)的逻辑关系。

它可以
用来表达抽象概念和客观真理,并以精确的形式描述这些概念和真理。


词逻辑最重要的功能是,它能够发现和解决各种类型的逻辑问题,这在人
工智能中显得尤为重要。

2、归结原理是什么?
归结原理是一种认识论。

它提出的基本原则是,如果要获得B给定A,应当给出一个充分陈述,即必须提供一系列真实可信的参数,以及由此产
生B的能力证明,在这种情况下A必须是正确的。

因此,归结原理会被用
来推理。

例如,通过归结原理,如果一个具体的概念被认为是正确的,那
么人们可以得出结论,即所有概念的结果也是正确的。

人工智能概论人工智能第三章

人工智能概论人工智能第三章

谓词归结原理基础

小王是个工程师。
8是个自然数。
我去买花。
小丽和小华是朋友。
其中,“小王”、“工程师”、“我”、“花”、“8”、 “小丽”、“小华”都是个体词;而“是个工程师”、 “是个自然数”、“去买”、“是朋友”都是谓词。
显然,前两个谓词表示的是事物的性质,第三个谓词 “去买”表示的一个动作也表示了主、宾两个个体词的 关系,最后一个谓词“是朋友”表示两个个体词之间的 关系。
命题逻辑
命题逻辑基础: 定义: 合取式:p与q,记做p Λ q 析取式:p或q,记做p ∨ q 蕴含式:如果p则q,记做p → q
等价式:p当且仅当q,记做p <=> q 。。。。。。
命题逻辑基础
定义:
若A无成假赋值,则称A为重言式或永真式; 若A无成真赋值,则称A为矛盾式或永假式; 若A至少有一个成真赋值,则称A为可满足的; 析取范式:仅由有限个简单合取式组成的析取
子句集 S:S = {P, P∨Q, ~P∨Q}
命题逻辑的归结法
归结式
消除互补对,求新子句→得到归结式。 如子句:C1, C2, 归结式:R(C1, C2) = C1ΛC2
注意:C1ΛC2 → R(C1, C2) , 反之不一定成 立。
命题逻辑的归结法
归结过程
将命题写成合取范式 求出子句集 对子句集使用归结推理规则 归结式作为新子句参加归结 归结式为空子句□ ,S是不可满足的(矛盾),原命题成立。
命题变元。
命题表示公式
将陈述句转化成命题公式。
如:设“下雨”为p,“骑车上班”为q 1.“只要不下雨,我骑自行车上班”。~p
是 q的充分条件,因而,可得命题公式: ~p → q

人工智能第三章知识与知识表示

人工智能第三章知识与知识表示
第3章 知识与知识表示
人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识 的过程,知识是智能的基础。为了使计算机具有 智能,使它能模拟人类的智能行为,就必须使它 具有知识。但知识是需要用适当的模式表示出来 才能存储到计算机中去的,因此关于知识的表示 问题就成为人工智能中一个十分重要的研究课题。
第3章 知识与知识表示
第3章 知识与知识表示
第3章 知识与知识表示
第3章 知识与知识表示
第3章 知识与知识表示
二、一阶谓词逻辑表示法的特点
第3章 知识与知识表示
第3章 知识与知识表示 3.3 产生式表示法
“产生式”这一术语是由美国数学家波斯特(E.POST) 在1943年首先提出来的,他根据串代替规则提出了一 种称为波斯特机的计算机模型,模型中的每条规则称 为一个产生式。 1972年纽厄尔和西蒙在研究人类知识模型中开发了基 于规则的产生式系统。
第3章 知识与知识表示
一般来说,在选择知识表示方法时,应从以下几个方面进行考虑: 1 .充分表示领域知识 确定一个知识表示模式时,首先应该考虑的是它能否充分地表示 我们所要解决的问题所在领域的知识。为此,需要深入地了解领 域知识的特点以及每一种表示模式的特征,以便做到“对症下 药”。例如,在医疗诊断领域中,其知识一般具有经验性、因果 性的特点,适合于用产生式表示法进行表示;而在设计类(如机 械产品设计)领域中,由于一个部件一般由多个子部件组成,部 件与子部件既有相同的属性又有不同的属性,即它们既有共性又 有个性,因而在进行知识表示时,应该把这个特点反映出来,此 时单用产生式模式来表示就不能反映出知识间的这种结构关系, 这就需要把框架表示法与产生式表示法结合起来。
第3章 知识与知识表示 3.2 一阶谓词逻辑表示法
一、表示知识的方法

人工智能第三章

人工智能第三章
通常搜索策略的主要任务是确定选取规则的方式和方法。 选取规则的基本方式有两种:
①不考虑给定问题所具有的特定知识。 ②考虑问题领域可应用的知识。 选取规则的方法为使用匹配。
1.规则的匹配 匹配方式有三种:
(1)索引匹配 对全局数据库GD加索引,再通过映射函数找出相应的规则。
(2)变量匹配 如:符号积分,使用规则:∫udv→uv-∫vdu,而系统实际求积分时, 要查找GD中∫xdy的形式,要求x与u,y与v匹配。
(2)关联规则间关系的表示 在知识库(规则库)中某些规则常按牟中国特征组织起 来放在一起,形成某种结构。这样既便于规则库的维护 管理也便于规则的使用。
(a)规则按参数分类 (b)规则的网状结构
3.3.3 产生式系统的推理方式
1.正向推理 从已知事实出发,通过规则库求的结论。正向推理称为
数据驱动方式,也称作自底向上的方式。推理过程是: (1)规则集中规则的前件与数据库中的事实进行匹配,得
这样一个三元组的图形表示为: R
A→B
3.4.2 二元语义网络的表示
二元语义网络可以用来表示一些涉及变元的简单事实, 其实质还是一个三元组;(R,x,y)。
3.4.3
多元语义网络的表示
语义网络是一种网络结构。从本质上讲,结点之间的连 接是二元关系。如果我们要表示的事实是多元关系,必 须见多元关系转化为二元关系,然后用语义网络表示出 来。必要是还需要在语义网络中增加一些中间结点。具 体来说,多元关系R(x1,x2, …, xn)总可以转成 R(x11,x12) ∧R(x21,x22) ∧…∧R(xn1,xn2)
3.4.5 语义网络的推理过程
1.继承 把对事物的描述从概念结点或类结点传递到实例结点中 去。在语义网络中,有三种继承过程:值继承、如果需 要继承和默认继承。
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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。
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2/21/2020
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*
13
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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.
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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
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。
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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。
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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
人工智能原理
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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*。
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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。
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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
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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
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)
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Hale Waihona Puke 2/21/2020A*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。
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。
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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,
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。
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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,
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(下面用反证法证明t 在最佳解路上)
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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(n’)≤f*(s) 此时,算法A*选择n而没有选择n’,必有: f(n)≤ f(n’)≤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’)
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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’)
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