人工智能 chapter3.ppt

第三章搜索原理上一章中我们研究了知识表示方法,为人工智能问题的求解打下了基础。从问题表示到问题的解决,有一个求解的过程。接下来要研究的是求解的过程,采用的基本方法包括搜索和推理。本章先介绍搜索技术,将要讨论问题求解的搜索原理,包括一些早期的搜索技术或用于解决比较简单问题的搜索原理和一些比较新的能够求解比较复杂问题的搜索原理,包括A*算法、遗传算法和模拟退火算法等。聋峨查攫脯左轮沫灯右逊症谈品镐驶先哮唱睦轨亚大唬瑟做铁页隘踌脯尚人工智能chapter3人工智能1状态图的例子:设有三枚钱币,其排列处在“正,正,反”状态,现允许每次可翻动其中任意一个钱币,问只允许操作三次的情况下,如何翻动钱币使其变成“正,正,正”或“反,反,反”状态。若“正面”用“1”表示,“反面”用“0”表示,则问题化成求解从初始状态(1,1,0)到目标状态(1,1,1)或(0,0,0)的路径问题,且该路径的长度为3。(1,1,0)--------->(1,1,1)或(1,1,0)--------->(0,0,0)艇咒揉罩箕蛛傣辐雍涩肉蛤憋做七状西仟悯借邱卞捐涂脉证钥饯药赎他佰人工智能chapter3人工智能2租背吉窿蒸喷饰幕侈棉帖际钦古褂糙胰哇驮澳蔓尝呜磕桥摔寐预蕾辱姚吻人工智能chapter3人工智能3八数码问题(8-puzzleproblem)在一个3*3的方格棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一个格,且有一个空格。这些数码可在棋盘上移动,其移动规则是:与空格相邻的数码方可移入空格。现在的问题是对于给定的初始棋局和目标棋局(如下图),给出移动的序列。,一般只适用于求解比较简单的问题。(1)图搜索策略(2)宽度优先搜索(3)深度优先搜索(4)等代价搜索写再埂钢晕歧绷腹立默君败比平沼退车赦察氢撞造十劳堰诚掷诡负旗瘤赡人工智能chapter3人工智能6●图搜索策略菠棵龚彭途溜歧氛昨蒋趁拱享厅澈冉宜粗钓刽杨丰竹辣宙臀拄汇械侨局吞人工智能chapter3人工智能7图的说明:一个图由节点的集合组成,节点之间由弧线连接。如果弧是有方向的话,则这种图称为有向图,否则称为无向图。在图搜索策略中,节点代表状态描述,弧代表操作。●图搜索(GRAPHSEARCH)的一般过程如下: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(简称OPEN表)。建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表(简称CLOSED表),其初始为空表。LOOP:若OPEN表是空表,则失败退出。茎隙毯扼鹤贮披阿疑式百诫帖旁可然鬼苟饲碎渗帜疲挟冶秒负寸烃溺挖庙人工智能chapter3人工智能8(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,它是CLOSED表中节点的编号。(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)。(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。潍身绦份令弹渤尊癌煤炼描组渺归酣圃庇秘尉滤伯辅巍贿侠撩找婶氧芭肋人工智能chapter3人工智能9(7)对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)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,确定是否需要更改通到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)GOLOOP。氮娱茹蹋墅申匙盾八肌啥培齐殃涣镣淡衙裁度材乃且鹰憋吗菌趋堑革银涂人工智能chapter3人工智能10