人工智能与专家系统GIS

–路径耗散函数—每条路径都有一个数值化的 耗散值，反映了性能度量/求解问题的代价
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问题的解
问题的解就是初始状态到目标状态的路径
–解的优劣由路径耗散函数量度(代价)
–最优解就是路径耗散函数值最小的路 径
上述解题过程把解决一个问题的过程描述出来， 称之为解题知识的过程性表示
–过程性知识与陈述性知识相对
搜索过程解题的特点—没有直接的方法(公式)
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可以求解，而是一步一步的探索 人工智能与专家系统GIS
状态空间
数据基：代表了所要解决的问题，有初始状态， 可能有目标状态也可能没有
状态空间：在解题过程中的每一时刻，数据基 都处于一定的状态，数据基所有可能状态的集 合称为状态空间
12 453 678
*
15 432 678
152 438 67
*1 2 3 45 678
412 53
678
*1
5
432
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152
438
6
7
End
*
123
412
412
135
4
5
5
3
653
4
2
9
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678
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八数码问题形式化
初始状态
–初始状态向量—规定向量中各分量对 应的位置，各位置上的初始数字
（1）从初始或目的状态出发，并将它作为当前状态； （2）扫描操作算子集，运用操作算子得到新的状态，
并建立指向其父节点的指针； （3）检查新状态是否满足结束状态，如果满足，则得
到解，给出解答路径；否则将新状态作为当前状态， 返回第（2）步再进行搜索。
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③ 搜索方向
● 从初始状态出发的正向搜索，也称为数据驱动； ● 从目的状态出发的逆向搜索，也称为目的驱动； ● 从初始状态出发作正向搜索，同时又从目的状态
出发作逆向搜索，直到两条路径在中间的某处汇 合为止，这称为双向搜索； ● 在不具有对特定问题的任何有关信息的条件下， 按固定的步骤进行搜索，这是盲目搜索。
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④ 研究和选用搜索算法的原则
有限搜索还是无限搜索？
若搜索空间有限，则任何一种穷举算法均能完 成任务。 搜索空间是静态的还是动态生成的？ 在人工智能中，搜索的对象(常称状态)是在搜 索过程中逐步生成的，需将搜索对象的生成和 评估的代价计算在内。对于一般搜索，搜索空 间基本是静态的，或表或数组或数据库。 已知目标还是未知目标？ 只要目标还是也要路径？路径是解题过程中应 用的操作序列。
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问题与问题的解
问题可以形式化地定义为4个组成部分
–智能体的初始状态(即搜索的开始)
–后继函数—智能体采取的可能行动的描述， 通常为<行动，后继状态> / 初始状态和后 继函数隐含地定义了问题的状态空间 / 状
态空间中的一条路径是通过行动序列连接起
来的一个状态序列
–目标测试—检查给定的状态是不是目标
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–互联网搜索 人工智能与专家系统GIS
八数码游戏
八数码游戏：1-8数字(棋子)/9个方格(棋盘格)/1个空格 可用如下形式的规则来表示数字通过空格进行移动：
<a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9>→<b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8,b9> 共24条规则=4角*2+4边*3+1中间*4 搜索顺序举例：
利用已有的知识一步步地摸索求解，这种 问题求解过程就是搜索。
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① 搜索的基本问题
● 搜索过程是否一定能找到解； ● 搜索过程是否终止运行或是否会陷入死循环； ● 当搜索过程找到一个解时，是否为最佳解； ● 搜索过程的时间与空间复杂性如何。
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② 搜索的主要过程
第五章 问题求解策略
5.1 搜索基本原理 5.2 图搜索策略 5.3 盲目搜索 5.4 启发式搜索
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搜索与问题求解
问题求解过程是搜索答案(目标)的过程 / 所以 问题求解技术也叫搜索技术—通过对状态空间 的搜索而求解问题的技术
–问题求解智能体是一种基于目标的智 能体
–在寻找到达目标的过程中，当智能体 面对多个未知的选项时，首先检验各 个不同的导致已知评价的状态的可能 行动序列，然后选择最佳序列—这个 过程就是搜索
有向图：若把每个状态看成一个节点，则整个 状态空间是一个有向图 / 该图不一定全连通， 即从某些状态不一定能到达另外一些状态
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问题的可解性
可解的：在每个连通部分，每个弧代表一个运
算符，将状态改变 / 如果从代表初始状态的节
点出发，有一条路径通向目标状态，则称此目
标状态所代表的问题在当前初始状态下是可解
(1)优先移动行数小的棋子(数字) (2)同一行中优先移动列数大的棋子
约束规则：不使离开既定位置的数字数增加
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八数码游戏的搜索树
既定位置=终态
来自百度文库
B e gin
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6
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*
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研究和选用搜索算法的原则
状态空间搜索还是问题空间搜索？ 在解题过程中的每一时刻，所要解决的问题均 处于一定的状态，搜索过程只是将一个状态变 成另一个状态(如，一盘棋局变成另一盘棋局)， 则称为状态空间搜索。 若搜索的对象是问题，搜索的原则是把一个复 杂的问题化为一组比较简单的子问题(如把一个 复杂的下棋策略分为几个子策略)，则称为问题 空间搜索。
后继函数
–移动规则—按照某条规则移动数字， 将得到的新向量
目标测试
–新向量是否是目标状态(也是向量形式)
路径耗散函数
–每次移动代价为1
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5.1 搜索基本原理
● 问题求解的基本方法有：搜索法、归约 法、归结法、推理法和产生式等。
● 搜索技术是人工智能的核心技术之一。 ● 对于无成熟方法可用的问题求解，只能
的
搜索空间：在解题过程中达到过的所有状态的
集合，称为搜索空间
–不同于状态空间，搜索空间只是其中
一部分
–状态空间和搜索空间都属于过程性知
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识表示
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问题实例
玩具问题
–八数码游戏(九宫图)
–河内塔
–八皇后问题
–真空吸尘器世界
现实问题
–旅行商问题
–超大规模集成电路的布局
–自动装配排序/蛋白质设计