人工智能课程设计报告.pdf

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人工智能课程设计
报告




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2020 年 5 月 29 日
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课 程:人工智能课程设计报告
班 级:
姓 名:
学 号:
指导教师:赵曼


11 月
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人工智能课程设计报告
课程背景
人工智能(Artificial Intelligence), 英文缩写为AI 。它是研究、开发用于模
拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科
学。 人工智能是计算机科学的一个分支 ,它企图了解智能的实质 ,并生产出一种新
的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语
言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。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,能够设想,未来人工智能带来的科技产品,将
会是人类智慧的”容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,
但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学 ,从事这项工作的人必须懂得计算机知识 ,
心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学 ,它由不同的领域组成,如机器学
习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一
些一般需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种”
复杂工作”的理解是不同的。
人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大
尖端技术之一 (空间技术、能源技术、人工智能 )。也被认为是二十一世纪三大尖
端技术 (基因工程、纳米科学、人工智能 )之一。这是因为近三十年来它获得了迅
速的发展 ,在很多学科领域都获得了广泛应用 ,并取得了丰硕的成果 ,人工智能已逐
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步成为一个独立的分支 ,无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推
理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智
能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、
心理学、哲学和语言学等学科。能够说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,
其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理
论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思
维观点看,人工智能不但限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工
智能的突破性的发展 ,数学常被认为是多种学科的基础科学 ,数学也进入语言、思
维领域 ,人工智能学科也必须借用数学工具 ,数学不但在标准逻辑、模糊数学等范
围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。













题目二:n 皇后问题


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分别用回溯法 (递归)、GA 算法和 CSP 的最小冲突法求解 n 皇后问题。
即如何能够在 n×n 的国际象棋棋盘上放置n 个皇后,使得任何一个皇后都无
法直接吃掉其它的皇后?为了达到此目的,任两个皇后都不能处于同一条横行、
纵行或斜线上。
要求:
ⅰ. 输入 n,并用运行时间比较几种算法在相同规模的问题时的求解效率 ,并列表给
出结果。
ⅱ. 比较同一算法在n 不相同时的运行时间,分析算法的时间复杂性,并列表给出
结果。
如八皇后问题的一个解




1) 回溯法(递归)
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回溯法解题的一般步骤编辑
(1)针对所给问题,定义问题的解空间 ;
(2)确定易于搜索的解空间结构 ;
(3)以深度优先方式搜索解空间 ,并在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索。
引入一个整型一维数组 col[]来存放最终结果 ,col[i] 就表示在棋盘第 i列、col[i] 行有
一个皇后 ,为了使程序再找完了全部解后回到最初位置 ,设定col[0]的初值为0,即当
回溯到第0列时,说明以求得全部解,结束程序运行。为了方便算法的实现 ,引入三
个整型数组来表示当前列在三个方向上的状态 :
a[] a[i]=0 表示第i行上还没有皇后;
b[] b[i]=0 表示第i列反斜线/上没有皇后;
c[] c[i]=0 表示第i列正斜线 上没有皇后。
棋盘中同一反斜线 /上的方格的行号与列号相同;同一正斜线 上的方格的行号与
列号之差均相同,这就是判断斜线的依据。
初始时,所有行和斜线上都没有皇后,从第1列的第1行配置第一个皇后开始 ,在第m
列,col[m] 行放置了一个合理的皇后,准备考察第m+1 列时 ,在数组 a[],b[] 和c[] 中为
第m列,col[m] 行的位置设定有皇后的标志 ;当从第m列回溯到 m-1 列时 ,并准备调整
第m-1 列的皇后配置时,清除在数组a[],b[] 和c[]对应位置的值都为1来确定。

2)遗传算法
遗传算法的基本运算过程如下 :
a)初始化 :设置进化代数计数器 t=0,设置最大进化代数 T, 随机生成 M个个体作为初
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始群体 P(0) 。
b)个体评价:计算群体 P(t) 中各个个体的适应度。
遗传算法
遗传算法
c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下
一代或经过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中
个体的适应度评估基础上的。
d)交叉运算:将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
e)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的
基因值作变动。
群体P(t) 经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体 P(t+1) 。
f)终止条件判断 :若t=T, 则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解
输出,终止计算。

3)csp最小冲突法
(1)初始化N个皇后的一个放置 ,允许有冲突
(2)考虑某一行的某个皇后 ,她可能与x个皇后冲突,然后看看将这个皇后移动到这
一行的哪个空位能使得与其冲突的皇后个数最少 ,就移动到那里。(也能够考虑列 ,
是等价的)
(3)不断执行(2),直到没有冲突为止