猴子拿香蕉逻辑谓词

猴子摘香蕉实验报告记录(含代码)

猴子摘香蕉实验报告记录(含代码)————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：华中科技大学《人工智能与模式识别》实验报告院系：电子与信息工程系班级：姓名：同组人：指导老师：电话：邮箱：日期：2013年12月24日一、实验内容利用一阶谓词逻辑求解猴子摘香蕉问题：房内有一个猴子，一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置如图所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子搬到香蕉下面，然后再爬到箱子上。

请定义必要的谓词，列出问题的初始化状态（即下图所示状态），目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。

（附加：从初始状态到目标状态的谓词演算过程。

）二、实验平台VC6.0三、实验分析1. 定义描述环境状态的谓词。

AT(x,w)：x在t处，个体域：xϵ{monkey}，wϵ{a,b,c,box}；HOLD(x,t)：x手中拿着t，个体域：tϵ{box,banana}；EMPTY(x)：x手中是空的；ON(t,y)：t在y处，个体域：yϵ{b,c,ceiling}；CLEAR(y)：y上是空的；BOX(u)：u是箱子，个体域：uϵ{box}；BANANA(v)：v是香蕉，个体域：vϵ{banana}；2. 使用谓词、连结词、量词来表示环境状态。

问题的初始状态可表示为：S o：AT(monkey,a)˄EMPTY(monkey)˄ON(box,c)˄ON(banana,ceiling)˄CLEAR(b)˄BOX(box)˄BANANA(banana)要达到的目标状态为：S g：AT(monkey,box)˄HOLD(monkey,banana)˄ON(box,b)˄CLEAR(ceiling)˄CLEAR(c)˄BOX(box)˄BANANA(banana)3. 从初始状态到目标状态的转化, 猴子需要完成一系列操作, 定义操作类谓词表示其动作。

猴子摘香蕉实验报告

实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现一、实验目的利用一阶谓词逻辑求解猴子摘香蕉问题并通过编程来实现二、编程环境本文主要编译环境是Windows 10 Visual Studio 2015 在Ubuntu 12.0 用gcc编译来演示问题的另外几种状态的解法三、问题描述房内有一个猴子，一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置如图所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子搬到香蕉下面，然后再爬到箱子上。

请定义必要的谓词，列出问题的初始化状态（即下图所示状态），目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。

四、解决方案1.定义描述环境状态的谓词。

AT(x,y)：x在y处，个体域：xϵ{monkey, box,banana }，yϵ{a,b,c}；HAND(s)：猴子手中拿着s，个体域：sϵ{box,banana}；ONBOX(monkey)：猴子在箱子上；2.使用谓词、连结词、量词来表示环境状态。

问题的初始状态可表示为：S o：A T(monkey,a)˄ ~HAND(s)˄AT(box,c) ˄ ~ONBOX(monkey) ˄AT(banana,b)要达到的目标状态为：S g：AT(box,b) ˄ ONBOX(monkey) ˄ HAND(banana)˄AT(monkey,b) ˄AT(banana,b)3.从初始状态到目标状态的转化, 猴子需要完成一系列操作, 定义操作类谓词表示其动作。

go(m,n)：猴子从m走到n处，个体域：m,nϵ{a,b,c}；movebox(m,n)：猴子把箱子从m 处移动到n 处，个体域：m,n ϵ{a,b,c}；onbox(m)：猴子在m 处爬上箱子，个体域：m ϵ{a,b,c}；catch(banana):猴子摘到香蕉；这3个操作也可分别用条件和动作来表示。

条件直接用谓词公式表示，是为完成相应操作所必须具备的条件；当条件中的事实使其均为真时，则可激活操作规则，于是可执行该规则中的动作部分。

【2024版】人工智能导论复习

可编辑修改精选全文完整版《人工智能导论》期末复习一、题型：填空题、简答题、计算题、论述题二、复习重点：第一章：1．什么是人工智能？人工智能的三种观点分别是什么？2．实现人工智能的技术路线是哪四种？3．人工智能要研究的三个主要问题是什么？4．人工智能有哪些主要研究领域？第二章：1．什么是知识？何谓知识表示？2．用谓词逻辑表示法表示猴子摘香蕉问题。

3．产生式系统推理机的推理形式有哪三种？4．产生式系统一般由哪三个基本部分组成？5．用语义网络表示：“苹果树枝繁叶茂，上结了很多苹果，有大的，也有小的，有红的，也有绿的” 。

6．用与 / 或树方法表示三阶Hanoi 塔问题。

第三章：1．推理的含义是什么？2．应用归结原理求解下列问题：任何兄弟都有同一个父亲， John 和Peter 是兄弟，且 John 的父亲是 David ，问 Peter 的父亲是谁？第四章：1．可信度方法：例 4.1 ，例 4.22．主观 Bayes 方法：例 4.8 ，例 4.93．证据理论中描述证据和结论的不确定性采用哪两个函数度量？第五章：1．什么叫搜索？搜索的两层含义是什么？2．用全局最佳优先搜索方法求解以下八数码问题。

3．用代价树的深度优先搜索求解下面的推销员旅行问题。

第六章：1．什么是机器学习？机器学习研究的目标是什么？研究机器学习的意义何在？2．机器学习有哪些主要学习策略？3．机器学习系统的基本模型包含哪四个基本环节？4．实例学习的含义是什么？它包含哪两个空间模型？对规则空间进行搜索的方法有几种？第七章：1．什么是自然语言理解？自然语言理解过程有哪些层次？各层次的功能如何？2．对汉语语料库加工的方法是什么？汉语自动分词的方法有哪些？其难点何在？第八章：1．什么是专家系统？它有哪些基本特点？一般专家系统由哪些基本部分构成？2．知识获取的主要任务是什么？3．有哪几类专家系统开发工具？各有什么特点？第九章：1．解答 B-P 学习算法的流程图，并说明其优缺点。

猴子拿香蕉逻辑谓词

房内有一只猴子、一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置关系如图所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子推到香蕉下面，然后再爬到箱子上。

请定义必要的谓词，写出问题的初始状态（即图示的状态）、目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。

定义谓词AT(x,y)：x在y位置上BOX(y)：箱子在y的位置。

OVER（x）：x被挂在天花板上EMPTY(x)：x手中是空的HOLD(x, z)：x拿着zON(x,w)：x在w的上面NOT_on(x,w) ：x在w的上面BAN(y)：香蕉在y的位置猴子的位置为:a香蕉位置为：b箱子的位置为：c问题的初始状态：AT(monkey, a)∧BOX(c)∧BAN(b)∧OVER（b）∧EMPTY(monkey)∧NOT_on(monkey, box)问题的目标状态是：AT(monkey, b)∧BOX(b)∧BAN(b)∧HOLD(monkey, banana)∧ONmonkey, box)操作：GOTO(x, y)：从x处走到y处。

PUSH(x, y)：把箱子从x处推倒y处。

CLIMB(x)：在x处爬上箱子。

GET(x)：在x处得到香蕉。

操作对应的条件与动作如下：GOTO(x, y)条件：AT(monkey, x)∧NOT_on(monkey, box)动作：删除：AT(monkey, x)添加：AT(monkey, y)PUSH(x, y)条件：AT(monkey, x)∧BOX(x)∧NOT_on(monkey, box)动作：删除：AT(monkey, x)∧BOX(x)添加：AT(monkey, y)∧BOX(y)CLIMB(x)条件：AT(monkey, x)∧BOX(x) ∧NOT_on(monkey, box) 动作：删除：NOT_on(monkey, box)添加：ON(monkey, box)GET(x)条件：AT(monkey, x)∧BOX(x)∧ON(monkey, box)动作：删除：EMPTY(monkey)添加：HOLD(monkey, banana)。

第3章基于谓词逻辑的机器推理4

第三章基于谓词逻辑的机器推理
然后把上述各语句翻译为谓词公式： (1) x(R(x)→L(x)) (2) x(D(x)→乛L(x)) (3) x(D(x)∧I(x)) (4) x(I(x)∧乛R(x)) 已知条件
第三章基于谓词逻辑的机器推理
求题设与结论否定的标准型，得 (1)乛R(x)∨L(x) (2)乛D(y)∨乛L(y)
Kills ( Jack , Tuna ) False

Kills ( Jack , Tuna )

False
第三章基于谓词逻辑的机器推理
例设已知： (1)能阅读者是识字的； (2)海豚不识字； (3)有些海豚是很聪明的。试证明：有些聪明者并不能阅读。首先，定义如下谓词： R(x)：x能阅读。I(x)：x是聪明的。 L(x)：x识字。D(x)：x是海豚。
B: Dog（y） Owns(x,y) Animallover(x)
16
第三章基于谓词逻辑的机器推理
3. 2 归结演绎推理
x Animallover(x) y Animal (y) ¬ Kills(x,y) x, y {¬[Animallover(x) Animal (y) ]¬Kills(x,y)} ¬Animallover(x) ¬ Animal (y) ¬ Kills(x,y) }
C:Animallover(x) Animal (y) Kills(x,y) False D: Kills(Jack,Tuna) Kills(Tom,Tuna)
E: Cat(Tuna)
F: Cat(x) Animal (x)
17
第三章基于谓词逻辑的机器推理
3. 2 归结演绎推理

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。

青岛科技大学2016-2017-1人工智能期末考试题

一、谓词逻辑证明1、设有前提：（1）凡是大学生都学过计算机；（2）小王是大学生。

试问：小王学过计算机吗？解：令S（x）：x是大学生M（x）：x学过计算机；a：小王上面命题用谓词公式表示为：我们进行形式推理：[前提]aSM)2(a)()([(1) US]S)3(a)([前提])4(aM()[(2) (3) I3]M(a),即小王学过计算机。

2、用谓词公式表示下述命题。

已知前提：（1）自然数都是大于零的整数。

（2）所有整数不是偶数就是奇数。

（3）偶数除以2是整数。

结论：所有自然数不是奇数就是一半为整数的数。

化F1 ? F2 ? F3 ? ?G的子句集。

F1: ?x (N(x)?GZ(x) ? I(x))F2: ?x (I(x)?(E(x) ?O(x)))F3: ? x (E(x) ? I(s(x)))G: ?x (N(x)?(I(s(x)) ?O(x)))解：F1 ? F2 ? F3 ? ?G的子句集为（1）?N(x) ? GZ(x)（2）?N(y) ? I(y)（3）?I(z) ? E(z) ?O(z)（4）?E(u) ? I(s(u))（5）N(a)（6）?O(a)（7）?I(s(a)3、设已知：（1）能阅读者是识字的；（2）海豚不识字；（3）有些海豚是很聪明的。

试证明：有些聪明者并不能阅读。

证首先定义如下谓词：R(x):x能阅读。

L(x):x能识字。

I(x):x是聪明的。

D(x):x是海豚。

将上述各语句翻译成谓词公式：(1) (?x)(R(x)?L(x))(2) (?x)(D(x)??L(x)) 已知条件(3) (?x) (D(x) ? I(x))(4) (?x) (I(x) ? ? R(x)) 需证结论用归结反演法来证明，求题设与结论否定的子句集，得：(1) ? R(x) ? L(x)(2) ? D(y) ? ?L(y) （改名）(3) D(a)(4) I(a)(5) ? I(z) ? R(z)归结得：(6)R(a) [(5), (4),{a/z}](7)L(a) [(6), (1),{a/x}](8)?D(a) [(7), (2),{a/y}](9)Nil [(8), (3)]二、框架语义网络显示1、试实现一个“大学教师”的框架，大学教师类属于教师，包括以下属性：学历（学士、硕士、博士）、专业（计算机、电子、自动化、……）、职称（助教、讲师、副教授、教授）解：框架名：<大学教师>?类属：<教师>?学历：(学士、硕士、博士)?专业：(计算机、电子、自动化、….. )??职称：(助教、讲师、副教授、教授)?2、【虚拟新华社3月16日电】昨日，沙尘暴袭击韩国汉城，机场与高速公路被迫关闭，造成的损失不详。

知识表示-人工智能导论

如果：黄金价格低于500 且价格正在上涨（+）
那么：购买黄金
16
3.1.2 知识的种类
形式
知识
严密性与可靠性
确定性
显隐
理
经
确不
式式
论
验
定确
知知
知
知
性定
识识
识
识
知知
识识
确切性
确切描述知识
不确切描述知识
17
3.1.3 知识的特性＊相对正确性＊不确定性＊可表示性＊可利用性
40
例3：
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。
定义谓词：LIKE(x, y): x喜欢y。
定义个体：x：人
meihua:梅花 juhua:菊花表示为： (x)L ( I(K x,m Ee)i )h (y u )L (aI(K y,jE uh ))ua (z)L ( I(K z,m Ee)ih Lu I(K za ,jE uh ))ua
3.1 知识与知识表示
主
3.2 一阶谓词逻辑表示法
要
3.3 产生式表示法
内
3.4 语义网络表示法
容 3.5 框架表示法
22
3.2 一阶谓词逻辑表示法
一阶谓词逻辑表示法是一种重要的知识表示方法，它以数理逻辑为基础，是到目前为止能够表达人类思维活动规律的一种最精确的形式语言。
23
3.2.1 谓词、函数、量词（参见教材95页）
知识是由特定领域的描述、关系
和过程组成的。
• Hayes-roth 知识是事实、信念和启发式规则。
• 知识库观点
知识是某领域中所涉及的各有关

猴子拿香蕉逻辑谓词

房内有一只猴子、一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置关系如图所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子推到香蕉下面，然后再爬到箱子上。

请定义必要的谓词，写出问题的初始状态（即图示的状态）、目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。

定义谓词AT(x,y)：x在y位置上BOX(y)：箱子在y的位置。

OVER（x）：x被挂在天花板上EMPTY(x)：x手中是空的HOLD(x, z)：x拿着zON (x,w)：x在w的上面NOT_on (x,w) ：x在w的上面BAN(y)：香蕉在y的位置猴子的位置为: a香蕉位置为：b箱子的位置为：c问题的初始状态：AT(monkey, a)∧BOX(c)∧BAN(b)∧OVER（b）∧EMPTY(monkey)∧NOT_on (monkey, box)问题的目标状态是：AT(monkey, b)∧BOX(b)∧BAN(b)∧HOLD(monkey, banana)∧ONmonkey, box)操作：GOTO(x, y)：从x处走到y处。

PUSH(x, y)：把箱子从x处推倒y处。

CLIMB(x)：在x处爬上箱子。

GET(x)：在x处得到香蕉。

操作对应的条件与动作如下：GOTO(x, y)条件：AT(monkey, x)∧NOT_on (monkey, box)动作：删除：AT(monkey, x)添加：AT(monkey, y)PUSH(x, y)条件：AT(monkey, x)∧BOX(x)∧NOT_on (monkey, box)动作：删除：AT(monkey, x)∧BOX(x)添加：AT(monkey, y)∧BOX(y)CLIMB(x)条件：AT(monkey, x)∧BOX(x) ∧NOT_on (monkey, box) 动作：删除：NOT_on (monkey, box)添加：ON (monkey, box)GET(x)条件：AT(monkey, x)∧BOX(x)∧ON (monkey, box)动作：删除：EMPTY(monkey)添加：HOLD(monkey, banana)。

人工智能教程习题及答案第2章习题参考解答

第二章知识表示习题参考解答2.3 练习题2.1 什么是知识?它有哪些特性?有哪几种分类方法?2.2 何谓知识表示? 陈述性知识表示法与过程性知识表示法的区别是什么?2.3 在选择知识的表示方法时，应该考虑哪些主要因素?2.4 一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识?它有哪些特点?2.5 请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。

2.6 设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来：（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。

（2）他每天下午都去玩足球。

（3）太原市的夏天既干燥又炎热。

（4）所有人都有饭吃。

（5）喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。

（6）要想出国留学，必须通过外语考试。

2.7 房内有一只猴子、一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置关系如图2. 11所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子推到香蕉下面，然后再爬到箱子上。

请定义必要的谓词，写出问题的初始状态（即图2.16所示的状态）、目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。

图2.11 猴子摘香蕉问题2.8 对习题2.7中的猴子摘香蕉问题，利用一阶谓词逻辑表述一个行动规划，使问题从初始状态变化到目标状态。

2.9 产生式的基本形式是什么？它与谓词逻辑中的蕴含式有什么共同处及不同处？2.10 何谓产生式系统？它由哪几部分组成？2.11 产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？在产生式推理过程中，如果发生策略冲突，如何解决？2.12 设有下列八数码难题：在一个3×3的方框内放有8个编号的小方块，紧邻空位的小方块可以移入到空位上，通过平移小方块可将某一布局变换为另一布局（如图2.12所示）。

请用产生式规则表示移动小方块的操作。

2831231684754765S0S g图2.12 习题2.12的图图2.13 习题2.13的图2.13 推销员旅行问题：设有五个相互可直达且距离已知的城市A、B、C、D、E，如图2.13所示，推销员从城市A出发，去其它四城市各旅行一次，最后再回到城市A，请找出一条最短的旅行路线。

4.2-一阶谓词逻辑表示

谓词的真值是T和F，函数的值（无真值）是D中的元素
谓词可独立存在，函数只能作为谓词的个体
一阶谓词逻辑表示的逻辑基础
连词：
连词
¬ ： “非”或者“否定”。表示对其后面的命题的否定
∨ ：“析取”。表示所连结的两个命题之间具有“或”的关系
∧：“合取”。表示所连结的两个命题之间具有“与”的关系。
Dn {( x1, x2 , , xn ) | x1, x2 , , xn D}
则称P是一个n元谓词，记为P(x1,x2,…,xn)，其中，x1,x2,…,xn为个体，可以是个体常量、变元和函数。
例如：GREATER(x,6)
x大于6
TEACHER(father(Wang Hong)) 王宏的父亲是一位教师
R(x，y)中的x和所有的y都是自由变元
变元的换名：
谓词公式中的变元可以换名。但需注意：
第一：对约束变元，必须把同名的约束变元都统一换成另外一个相同的名
字，且不能与辖域内的自由变元同名。
例，对( xP(x，y))，可把约束变元x换成z，得到公式( z)P(z，y)。第二：对辖域内的自由变元，不能改成与约束变元相同的名字。
(3) 若A,B是合式公式，则A∨B，A∧B，A→B，A↔B也都是合式公式；
(4) 若A是合式公式，x是项，则( x)A(x)和( x)A(x)都是合式公式。例如，¬P(x,y)∨Q(y)，( x)(A(x)→B(x))，都是合式公式。
连词的优先级
¬,∧,∨→,↔
一阶谓词逻辑表示的逻辑基础
谓词逻辑表示的应用(例1）
机器人移盒子问题(3/7)
描述操作的谓词
条件部分：用来说明执行该操作必须具备的先决条件
可用谓词公式来表示

猴子吃香蕉逻辑题

猴子吃香蕉逻辑题
猴子吃香蕉逻辑题是一种常见的逻辑推理问题，以下是一道经典的猴子吃香蕉问题：
有五只猴子在一个笼子里，笼子里有一串香蕉。

猴子们都非常饿，但是香蕉只有一根。

如果猴子们都去抢香蕉，那么它们会互相打斗，最终可能导致所有猴子都无法吃到香蕉。

为了避免这种情况，猴子们决定采用一种公平的方法来分配香蕉。

它们采用了一种顺序制度，即第一个猴子拿到香蕉后，必须等待一段时间，然后第二个猴子才能去拿香蕉，以此类推。

如果第一个猴子等待的时间是1 分钟，第二个猴子等待的时间是2 分钟，第三个猴子等待的时间是3 分钟，第四个猴子等待的时间是4 分钟，第五个猴子等待的时间是5 分钟，那么请问第一个猴子拿到香蕉后，第五个猴子需要等待多长时间才能拿到香蕉？
答案是15 分钟。

因为第一个猴子拿到香蕉后需要等待1 分钟，然后第二个猴子才能去拿香蕉，第二个猴子拿到香蕉后需要等待2 分钟，然后第三个猴子才能去拿香蕉，以此类推，第五个猴子拿到香蕉需要等待的时间是1+2+3+4+5=15 分钟。

人工智能实验报告大全：猴子摘香蕉问题的VC编程实现等八次

⼈⼯智能实验报告⼤全：猴⼦摘⾹蕉问题的VC编程实现等⼋次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：学号：⽇期：2017-3-810:15-12:00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#includeunsignedint i;void Monkey_Go_Box(unsignedchar x, unsignedchar 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(){unsignedchar 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。

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。

人工智能教程习题及答案第2章习题参考解答

第二章知识表示习题参考解答2.3 练习题2.1 什么是知识?它有哪些特性?有哪几种分类方法?2.2 何谓知识表示? 陈述性知识表示法与过程性知识表示法的区别是什么?2.3 在选择知识的表示方法时，应该考虑哪些主要因素?2.4 一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识?它有哪些特点?2.5 请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。

2.6 设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来：（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。

（2）他每天下午都去玩足球。

（3）太原市的夏天既干燥又炎热。

（4）所有人都有饭吃。

（5）喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。

（6）要想出国留学，必须通过外语考试。

2.7 房内有一只猴子、一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置关系如图2. 11所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子推到香蕉下面，然后再爬到箱子上。

请定义必要的谓词，写出问题的初始状态（即图2.16所示的状态）、目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。

图2.11 猴子摘香蕉问题2.8 对习题2.7中的猴子摘香蕉问题，利用一阶谓词逻辑表述一个行动规划，使问题从初始状态变化到目标状态。

2.9 产生式的基本形式是什么？它与谓词逻辑中的蕴含式有什么共同处及不同处？2.10 何谓产生式系统？它由哪几部分组成？2.11 产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？在产生式推理过程中，如果发生策略冲突，如何解决？2.12 设有下列八数码难题：在一个3×3的方框内放有8个编号的小方块，紧邻空位的小方块可以移入到空位上，通过平移小方块可将某一布局变换为另一布局（如图2.12所示）。

请用产生式规则表示移动小方块的操作。

2831231684754765S0S g图2.12 习题2.12的图图2.13 习题2.13的图2.13 推销员旅行问题：设有五个相互可直达且距离已知的城市A、B、C、D、E，如图2.13所示，推销员从城市A出发，去其它四城市各旅行一次，最后再回到城市A，请找出一条最短的旅行路线。

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 。

人工智能复习题

人工智能复习题1.猴子香蕉问题已知一串香蕉挂在天花板上，猴子直接去拿是够不到的，但猴子可以走动且可以搬着梯子走动，也可以爬上梯子来达到吃香蕉的目的。

用谓词逻辑描述该问题，并求得该问题的目标状态（猴子吃到香蕉列）。

首先引入谓词P(x,y,z,s)表示猴子位于x处，香蕉位于y 处，梯子位于z处，相应的状态为s。

或说猴子在x 处，香蕉在y 处，梯子在z处，而状态又为s时，谓词P(x,y,z,s)方为真。

R(s)表示s状态下猴子吃到香蕉。

ANS(s)表示形式谓词，只是为求得回答的动作序列而虚设的。

其次引入状态转移函数。

Walk (y,z,s)表示原状态s下，在walk作用下猴子从y走到z 处所建立的一个新状态。

Carry(y,z,s)表示原状态s 下，在Carry 作用下猴子搬着梯子从y 走到z 处建立的一个新状态。

Climb(s) 表示原状态s下，在Climb作用下猴子爬上梯子所建立的一个新状态。

设初始状态为S0,猴子位于a,香蕉位于b ,梯子位于c。

问题可描述如下：：(x)(y)(z)(s)(P(x,y,z,s)→P(z,y,z,walk(x,z,s)))(猴子走到梯子处) ：～P(x,y,z,s)∨(P(z,y,z,walk(x,z,s))：(x)(y)(s)(P(x,y,x,s)→P(y,y,y,carry(x,y,s)))(猴子搬着梯子到y) ：～P(x,y,x,s)∨P(y,y,y,carry(x,y,s))：(s)(P(b,b,b,s)→R(climb(s)))(猴子爬上梯子吃到香蕉)：～P(b,b,b,s)∨R(climb(x)))：P(a,b,c,s0)：P(a,b,c,s0)B：(s)R(s)S～B：～R(s)∨ANS(s)其中ANS(s)是人为附加的，在推理过程中ANS(s)的变量s 同R(s)的变量将作同样的变换，当证明结束时，ANS(s)中变量s便给出所要求的整个动作序列。

子句集S={,,,,S～B}2.对所有的x,y,z来说，如果y是x的父亲，z又是y的父亲，则z 是x的祖父。

猴子拿香蕉逻辑谓词

猴子摘香蕉实验报告记录(含代码)

猴子摘香蕉实验报告

【2024版】人工智能导论复习

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