人工智能(AI)及其应用-搜索推理技术
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– 初始节点————初始数据库； – 目标节点————目标数据库； – 状态图的一条路径问题————求得把一个数据库变换为另一 数据库的规则序列问题。
• 图搜索过程（GraphSearch）
7
3.1 图搜索策略
图搜索的一般过程如下：
• 1）建立一个只含有起始节点S的搜索图G，把S放到一个 叫做OPEN 的未扩展节点表中。 • 2）建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表，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 • 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)。
• 提出：盲目搜索与启发式搜索。
11
3.2
盲目搜索
• 盲目搜索又叫做无信息搜索，一般只适用于求解比较 简单的问题。
– 特点：不需重排OPEN表； – 种类：宽度优先、深度优先、等代价搜索等。
3.2.1 宽度优先搜索（Breadth-first）
定义：
以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方法。
(2)
OPEN CLOSED
10
3.1 图搜索策略
图搜索的生成结果：
– 搜索图（G） – 搜索树（T）
• 修正算法：
– 一次只生成一个后继节点；
• 思考：
– – – – （1）结果路径的形成中，为什么其节点顺序是明确的？ （2）OPEN表中的节点具有什么特点？ （3）CLOSED表中的节点具有什么特点？ （4）对OPEN表节点的排序有何意义？
是 是否有后继节点 成功 为目标节点？ 否 图3.2 宽度优先算法框图
思考：与原始算法比较异同，宽度优先的体现？
15
3.2 盲目搜索
• 例子 八数码难题（8-puzzle problem）
2 1 8 3 4 1 8 2 3 4
7 6
5
7 6
5
（初始状态）
（目标状态）
规定：将牌移入空格的顺序为：从空格左边 开始顺时针旋转。不许斜向移动，也不返回 先辈节点。从图可见，要扩展26个节点，共 生成46个节点之后才求得解（目标节点）。
9
开始
Байду номын сангаас
3.1 图搜索策略
(1) (3)
把S放入OPEN表
(4)
是 OPEN表为空表？ 失败 否 把第一个节点(n)从OPEN表移至CLOSED表
(5) (6) (7)
n为目标节点吗？
是
成功
否 把n的后继节点放入OPEN表的 末端，提供返回节点n的指针
(7) (9) (8)
(1)
修改指针方向
重排OPEN表 图3.1 图搜索过程框图 宽度优先
人工智能
搜索推理技术
问题：知识表示有那些方法？知识表示的目的是
什么？构建智能系统的关键是什么？
3.1 图搜索策略 3.2 盲目搜索 3.3 启发式搜索 3.4 消解原理 3.5 规则演绎系统
3.6 产生式系统 3.7 系统组织技术 3.8 不确定性推理 3.9 非单调推理 3.10 小结
2
3.1 图搜索策略
特点：
一种高代价搜索，但若有解存在，则必能找到它。
12
宽度优先搜索示意图
S
L M N F
13
O F P F Q F
3.2 盲目搜索
宽度优先搜索算法：
• 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的扩展节点表中。 • 4）扩展节点n。如果没有后继节点，则转向上述第(2)步。
8
3.1 图搜索策略
• 6）扩展节点n，同时生成不是n的祖先的那些后继节点的 集合M。把M的这些成员作为n的后继节点添入图G中。 • 7）对那些未曾在G中出现过的M成员设置一个通向n的指 针。把M的这些成员加进OPEN表。对已经在OPEN或 CLOSED表上的每一个M成员，确定是否需更改通到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。
猴子和香蕉问题的状态空间图
提问：人工搜索求解的解答？
5
3.1 图搜索策略
猴子和香蕉问题自动演示：
•
香蕉
Ha!Ha!
箱子
猴子
思考：计算机的搜索策略？
6
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; – 每条连线对应一个操作符。
• 用产生式系统的数据库和规则来标记：
• 算符：
– Goto（U），
• （W，0，Y，z） – Pushbox（V）， • （W，0，W，z） – Climbbox， • （W，0，W，z） – Grasp， • （ c ， 1， c， 0）
goto（U）
（U，0，Y，z） （V，0，V，z） （ W ， 1， W ， z ）
pushbox（V）
• 思考：状态空间法的基本特点？基本推理方法？其 求解结果是什么？简单回顾实例：猴子与香蕉。
3
3.1 图搜索策略
• 用一个四元表列（W，x，Y，z）表示这个问题状态
– 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
• 5）把n的所有后继节点放到OPEN表的末端，并提供从这些后 继节点回到n的指针。
• 6）如果n的任一个后继节点是个目标节点，则找到一个解答， 成功退出；否则转向第(2)步。
14
3.2 盲目搜索 开始
把S放入OPEN表
OPEN表为空表？
是
失败
否 把第一个节点(n)从OPEN表移至CLOSED表 扩展n，把n的后继节点放入OPEN 表的末端，提供返回节点n的指针
climbbox
grasp
（ c ， 1， c， 1）
4
3.1 图搜索策略
goto（U）
（ a ， 0 ， b， 0 ） goto（U） （ U ， 0 ， b， 0 ）
U=b, pushbox（V） U=b，climbbox pushbox（V） V≠c，climbbox （ V， 0， V， 0） V=c，climbbox （c，1，c，0） goto（U） （ U， 0， V， 0） goto（U） （c，1，c，1） 目标状态 (b，1，b，0)
• 图搜索过程（GraphSearch）
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3.1 图搜索策略
图搜索的一般过程如下：
• 1）建立一个只含有起始节点S的搜索图G，把S放到一个 叫做OPEN 的未扩展节点表中。 • 2）建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表，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 • 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)。
• 提出：盲目搜索与启发式搜索。
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3.2
盲目搜索
• 盲目搜索又叫做无信息搜索，一般只适用于求解比较 简单的问题。
– 特点：不需重排OPEN表； – 种类：宽度优先、深度优先、等代价搜索等。
3.2.1 宽度优先搜索（Breadth-first）
定义：
以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方法。
(2)
OPEN CLOSED
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3.1 图搜索策略
图搜索的生成结果：
– 搜索图（G） – 搜索树（T）
• 修正算法：
– 一次只生成一个后继节点；
• 思考：
– – – – （1）结果路径的形成中，为什么其节点顺序是明确的？ （2）OPEN表中的节点具有什么特点？ （3）CLOSED表中的节点具有什么特点？ （4）对OPEN表节点的排序有何意义？
是 是否有后继节点 成功 为目标节点？ 否 图3.2 宽度优先算法框图
思考：与原始算法比较异同，宽度优先的体现？
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3.2 盲目搜索
• 例子 八数码难题（8-puzzle problem）
2 1 8 3 4 1 8 2 3 4
7 6
5
7 6
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（初始状态）
（目标状态）
规定：将牌移入空格的顺序为：从空格左边 开始顺时针旋转。不许斜向移动，也不返回 先辈节点。从图可见，要扩展26个节点，共 生成46个节点之后才求得解（目标节点）。
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开始
Байду номын сангаас
3.1 图搜索策略
(1) (3)
把S放入OPEN表
(4)
是 OPEN表为空表？ 失败 否 把第一个节点(n)从OPEN表移至CLOSED表
(5) (6) (7)
n为目标节点吗？
是
成功
否 把n的后继节点放入OPEN表的 末端，提供返回节点n的指针
(7) (9) (8)
(1)
修改指针方向
重排OPEN表 图3.1 图搜索过程框图 宽度优先
人工智能
搜索推理技术
问题：知识表示有那些方法？知识表示的目的是
什么？构建智能系统的关键是什么？
3.1 图搜索策略 3.2 盲目搜索 3.3 启发式搜索 3.4 消解原理 3.5 规则演绎系统
3.6 产生式系统 3.7 系统组织技术 3.8 不确定性推理 3.9 非单调推理 3.10 小结
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3.1 图搜索策略
特点：
一种高代价搜索，但若有解存在，则必能找到它。
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宽度优先搜索示意图
S
L M N F
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O F P F Q F
3.2 盲目搜索
宽度优先搜索算法：
• 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的扩展节点表中。 • 4）扩展节点n。如果没有后继节点，则转向上述第(2)步。
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3.1 图搜索策略
• 6）扩展节点n，同时生成不是n的祖先的那些后继节点的 集合M。把M的这些成员作为n的后继节点添入图G中。 • 7）对那些未曾在G中出现过的M成员设置一个通向n的指 针。把M的这些成员加进OPEN表。对已经在OPEN或 CLOSED表上的每一个M成员，确定是否需更改通到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。
猴子和香蕉问题的状态空间图
提问：人工搜索求解的解答？
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3.1 图搜索策略
猴子和香蕉问题自动演示：
•
香蕉
Ha!Ha!
箱子
猴子
思考：计算机的搜索策略？
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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; – 每条连线对应一个操作符。
• 用产生式系统的数据库和规则来标记：
• 算符：
– Goto（U），
• （W，0，Y，z） – Pushbox（V）， • （W，0，W，z） – Climbbox， • （W，0，W，z） – Grasp， • （ c ， 1， c， 0）
goto（U）
（U，0，Y，z） （V，0，V，z） （ W ， 1， W ， z ）
pushbox（V）
• 思考：状态空间法的基本特点？基本推理方法？其 求解结果是什么？简单回顾实例：猴子与香蕉。
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3.1 图搜索策略
• 用一个四元表列（W，x，Y，z）表示这个问题状态
– 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
• 5）把n的所有后继节点放到OPEN表的末端，并提供从这些后 继节点回到n的指针。
• 6）如果n的任一个后继节点是个目标节点，则找到一个解答， 成功退出；否则转向第(2)步。
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3.2 盲目搜索 开始
把S放入OPEN表
OPEN表为空表？
是
失败
否 把第一个节点(n)从OPEN表移至CLOSED表 扩展n，把n的后继节点放入OPEN 表的末端，提供返回节点n的指针
climbbox
grasp
（ c ， 1， c， 1）
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3.1 图搜索策略
goto（U）
（ a ， 0 ， b， 0 ） goto（U） （ U ， 0 ， b， 0 ）
U=b, pushbox（V） U=b，climbbox pushbox（V） V≠c，climbbox （ V， 0， V， 0） V=c，climbbox （c，1，c，0） goto（U） （ U， 0， V， 0） goto（U） （c，1，c，1） 目标状态 (b，1，b，0)