第 04 章 搜索策略 人工智能课件
第四章搜索策略
4.1问题求解的形式化表示
4.2状态空间的盲目搜索策略
4.2.1广度优先搜索
4.2.2深度优先搜索
4.2.3有界深度优先搜索
4.2.4代价树的广度优先搜索
4.2.5代价树的深度优先搜索
4.3状态空间的启发式搜索策略
4.3.1局部择优搜索
4.3.2全局择优搜索
4.3.3图的有序搜索
4.3.4A*算法
4.4与或树搜索
4.4.1与或树
4.4.2与或树搜索
4.5博弈树搜索
作业
第四章搜索策略
2.状态空间与状态空间搜索。
状态空间：三元组〈S，F，G〉
①S：初始状态集合。
②F：一组合法的状态转换操作
③G：目标状态集合。
状态空间搜索
●状态：可用任何数据结构或知识表示法表示，常用一组变量的有序集表示：
s k = ( s
k1
, s
k2
, ……, s
kn
)
●状态空间搜索：从某个初始状态S o开始，按一定的策略选用操作，进行状态变换，直到产生任一目标状态S
G
例2．分水问题：
给定两个水杯，一个容量为4升，另一个为3升，两者均无刻度，另外有一个水管可用来给水杯加水。
假设可随时将水杯中的水倒掉，可将一个杯中的水倒入另一个杯子。
问：如何在4升水杯中恰好装2升水？
●状态描述：二元组（x,y）
x=0，1，2，3，4，（4升水杯中当前水量）y=0，1，2，3
●初态：（0，0）
●目标态：（2，y）
状态转换规则：
①、将4升水杯装满水
②、将3升水杯装满水
③、将4升水杯中的水全部倒掉
④、将3升水杯中的水全部倒掉
⑤、将3升水杯中的水倒入4升水杯中，直到加满为止
⑥、将4升水杯中的水倒入3升水杯中，直到加满为止
⑦、将3升水杯中水全部倒入4升水杯中
⑧、将4升水杯中水全部倒入3升水杯中
规则描述：
①、将4升水杯装满水
：IF x＜4 THEN x=4 R
1
②、将3升水杯装满水
：
R
2
③、将4升水杯中的水全部倒掉
：IF x＞0 THEN x=0 R
3
④、将3升水杯中的水全部倒掉
：
R
4
规则描述：
⑤、将3升水杯中的水倒入4升水杯中，直到加满为止
：IF x＜4 ∧y＞0 ∧x+y≥4 THEN y=y -(4-x)，R
5
x=4
⑥、将4升水杯中的水倒入3升水杯中，直到加满为止
：
R
6
⑦、将3升水杯中水全部倒入4升水杯中
：IF x＜4 ∧y＞0 ∧x+y≤4 THEN x=x+y，
R
7
y=0
⑧、将4升水杯中水全部倒入3升水杯中
：
R
8
广度优先搜索示例
深度优先搜索
令：
到结点x的代价。
g(x):表示从S
c(x,y):表示从父结点x，到子结点y的代价。则有：
g(y)=g(x)+c(x,y)
（1）OPEN = { S
0}; g(S
)=0; CLOSED = { };
（2）If null ( OPEN ) then return fail;
（3）n = first(OPEN); 将n加入CLOSED表；（4）if goal(n) then return success;
（5）若结点n不可扩展，转（2）；
（6）扩展结点n，将所有非祖先子结点放到OPEN 表的尾部，并给每个子结点置上父指针;
对任一子结点m，计算g(m)=g(n)+c(n,m)；
将OPEN表中结点按g值排序，然后转（2）；
代价树的广度优先搜索
●与OPEN、CLOSED中结点相同的（非祖先）重复子结点，对应通向同一个结点的多条路径
●发现重复结点，意味着找到一条到达该节点的新路径，如果边的代价是单位代价，则新路径一定比老路径长，所以直接舍弃。
●现在由于边的代价不再是单位代价，重复子结点一般对应长度不同的路径，所以不再直接舍弃。
发现重复结点，意味着找到一条到达该节点的新路径
A N
B B1A N
B B1
S0
代价树的广度优先搜索
代价树的深度优先搜索
（1）OPEN={S
};CLOSED={};
（2）if null(OPEN)then return fail;（3）n=first(OPEN);将n加入CLOSED表；（4）if goal(n)then return success;
（5）若结点n不可扩展，转（2）；
（6）扩展结点n，将其非祖先子结点按生成代价从小到大的顺序，放在OPEN表的首部，
并给每个子结点置上父指针，然后转（2）
4.3.2 全局择优搜索
基本思想：
据有关知识、经验，对当前所有可能的搜索路径的端结点进行评估，判断其通向最佳解的可能性，然后找出最有希望的端结点
进一步扩展。
4.3.2 全局择优搜索
（1）OPEN = { S
0}; CLOSED = { }; 计算f(S
);
（2）if null(OPEN)then return fail;
（3）n=first(OPEN);将n加入CLOSED表；（4）if goal(n)then return success;
（5）若结点n不可扩展，转（2）；
（6）扩展结点n，用估价函数f(x)计算每个非祖先子结点的估值，并给每个子结点置上父指针，
放到OPEN表中，然后对OPEN表中全部结点
按估价值从小到大的顺序排序。
（7）转（2）
4.3.3 图的有序搜索
改进方法：
●在搜索过程中，每当产生一个新结点newN时，需要将结点newN与已经产生的所有结点进行比较，如果存在一个结点oldN，与newN完全相同，则说明找到了一条通向oldN的新路径。
●若新路径更短，则修改oldN的父指针，指向新的父结点，否则维持原状。
●最后将newN舍弃。
4.3.3 图的有序搜索
结点n中内容：
n
状态描述
状态估值
父指针
后继结点表
图的有序搜索
（1）OPEN={S
};CLOSED={};
计算f(S
);
（2）if null(OPEN)then return fail;（3）n=first(OPEN);将n加入CLOSED表；（4）if goal(n)then return success;（5）若结点n不可扩展，转（2）；
《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第3章
第三章搜索推理技术 3-1什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么? 图搜索的一般过程如下： (1) 建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S)，把S放到未扩展节点表中（OPEN表）中。 (2) 建立一个已扩展节点表（CLOSED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，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，生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。将M添入图G中。 (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，并将它们加进OPEN表。 对已经在OPEN或CLOSED表上的每个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) GO LOOP。 重排OPEN表意味着，在第(6)步中，将优先扩展哪个节点，不同的排序标准对应着不同的搜索策略。 重排的原则当视具体需求而定，不同的原则对应着不同的搜索策略，如果想尽快地找到一个解，则应当将最有可能达到目标节点的那些节点排在OPEN表的前面部分，如果想找到代价最小的解，则应当按代价从小到大的顺序重排OPEN表。 3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。
人工智能算法综述
人工智能算法综述 人工智能算法大概包括五大搜索技术，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，如遗传算法和模拟退火算法等。 1、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。包括图搜索策略，宽度优先搜索和深度优先搜素。 1、图搜索（GRAPH SERCH）策略是一种在图中寻找路径的方法。在有关图的表示方法中，节点对应于状态，而连线对应于操作符。 2、如果搜素是以接近其实节点的程度依次扩展节点的，那么这种搜素就叫做宽度优先搜素（breadth-first search 。 3、深度优先搜索属于图算法的一种,英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次。 二、启发式搜索 盲目搜索的不足之处是效率低，耗费过多的时间和空间。启发信息是进行搜索技术所需要的一些有关具体问题的特性的信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。 启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。 3、博弈树搜索 诸如下棋、打牌、竞技、战争等一类竞争性智能活动称为博弈。博弈有很多种，我们讨论最简单的"二人零和、全信息、非偶然"博弈，其特征如下： (1 对垒的MAX、MIN双方轮流采取行动，博弈的结果只有三种情况：MAX方胜，MIN方败；MIN方胜，MAX方败；和局。 (2 在对垒过程中，任何一方都了解当前的格局及过去的历史。
人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案
第二章知识表示方法 2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点? 答：状态空间法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法：从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增的建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。 问题规约法：已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合：这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。问题规约的实质：从目标（要解决的问题）出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。 谓词逻辑法：采用谓词合式公式和一阶谓词算法。要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。 语义网络法：是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链组成。节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多元关系，扩展后可以表示更复杂的问题 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去? 用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，由于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况： 1. nC=0 2. nC=3 3. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3) 用d i(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。当i为偶数时，dC,dY同时为非负数，表示船驶向对岸，i为奇数时，dC, dY同时为非正数，表示船驶回岸边。
人工智能[第五章状态空间搜索策略]山东大学期末考试知识点复习
第五章状态空间搜索策略 搜索是人工智能的一个基本问题，是推理不可分割的一部分。搜索是求解问 题的一种方法，是根据问题的实际情况，按照一定的策略或规则，从知识库中寻找可利用的知识，从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义：一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线；另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1．1 盲目搜索策略 1．状态空间图的搜索策略 为了利用搜索的方法求解问题，首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下，不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一 种用“状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S ，F， S g )。 利用搜索方法求解问题的基本思想是：首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态，选择一适当的算符作用于当前状态，生成一组后继状态(或称后继节点)，然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有，则说明搜索成功，从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解；若没有，则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态，重复上述过程，直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。 算法5．1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S 0的搜索图G，把S 放入OPEN表中。 ②建立CLOSED表，且置为空表。 ③判断OPEN表是否为空表，若为空，则问题无解，退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点，把它从OPEN表移出，并放入CLOSED表中，
将此节点记为节点n。 ⑤考察节点n是否为目标节点，若是，则问题有解，并成功退出。问题的解 的这条路径得到。 即可从图G中沿着指针从n到S ⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点，并将它们记作集合M，将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点，设置一个指向父节点(即节点n)的指针，并把这些节点加入OPEN 表中；对于已在G中出现过的M中的那些节点，确定是否需要修改指向父节点(n 节点)的指针；对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点，确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2．宽度优先搜索策略 宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是，从初始节点开始，逐层对节点进行依次扩展，并考察它是否为目标节点，在对下层节点进行扩展(或搜索)之前，必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中，未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是：先进入的节点排在前面，后进入的节点排在后面(即将扩展得到的后继节点放于OPEN表的末端)。 宽度优先搜索的盲目性较大，搜索效率低，这是它的缺点。但宽度优先搜索策略是完备的，即只要问题有解，用宽度优先搜索总可以找到它的解。 3．深度优先搜索 深度优先搜索也是一种盲目搜索策略，其基本思想是：首先扩展最新产生的 开始，在其后继节点中选择一个节点，对其进(即最深的)节点，即从初始节点S 行考察，若它不是目标节点，则对该节点进行扩展，并再从它的后继节点中选择
web搜索引擎基于人工智能的应用
web搜索引擎基于人工智能的应用班级：计算机应用２班姓名：邢朝阳学号：07120547 目前，Internet上的搜索引擎大致可分为3种类型：（1）基于人工建立的搜索引擎，如Yahoo。它是利用大量的人力浏览Internet页面，将其编制成HTML 文件，对其进行分类，并按某种次序加以排列组合，使用户通过索引进行查阅。其优点是比较精确，缺点是编辑人员难以跟上Internet海量信息的更替步伐，建立的搜索索引覆盖面也受到限制。（2）基于搜索引擎即软件Robot自动在Internet 上搜寻数据资源，并自动建立索引，如AltaVista、Lycos、Excitd等。这种方法速度快，自动生成的索引覆盖面广，但精确度差，人们往往要花很大的精力从庞杂的反馈中过滤出所需的信息。（3）元搜索引擎，如MetaCrawler。它实际上是一种本身不具备搜索引擎，而依靠其他原始引擎的索引或搜索接口来完成其搜索任务的引擎。尽管目前的搜索引擎给人们搜寻信息资源带来了很大的便利，但是从信息资源的覆盖面、检索精度、检索结果的可视化、可维护性等诸多方面看来，其效果远不能令人满意。 知识发现近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术，帮助人们从庞大的目标数据集合中抽取出可信的、新颖的、有效的并被人们理解的知识模式，以满足人们不同的应用需要。本文提出的web搜索引擎框架就是以知识发现为基础的，它具有如下特点： （１）通过综合多个搜索引擎的结果，扩大了信息资源覆盖面； （２）对各个搜索引擎返回的结果进行知识发现“再加工”，大大地提高了检索质量； （３）对用户提交的查询，通过分析影响性能的时间因素和经验因素，优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索，从而充分利用信息资源； （４）不需要维护庞大的数据库，开发者可以将主要精力放在查询请求的分发和返回结果的处理上。 一、系统结构 基于知识发现的web搜索引擎系统框架主要由用户接口Agent、变换调度管理模块、web文档搜集模块、知识发现模块及各web搜索引擎所组成。 （１）用户接口Agent。在搜索引擎系统中，用户接口在用户与信息资源之间起着桥梁作用。由于Internet信息资源的大容量、动态性和复杂性，传统的人机交互方式显得无能为力。基于Agent的用户接口被认为是解决人机交互问题的一个突破口，它为用户提供可视化接口，将用户的请求转化为专用语言传递给变换管理模块，并将知识发现所处理的文档展示给用户。在用户看来，用户接口Agent 是一个半自主的应用程序，一方面，它了解用户的需求 和爱好，能够代表用户智能地完成某个任务，并具有学习和适应能力；另一方面，它受用户的控制，用户可以观察它的活动状态，也可以临时性地暂停或恢复其活动，甚至将它永久性地撤消。 （２）变换调度管理模块。接受来自用户接口Agent的用户查询请求，将其变换为各个搜索引擎所能识别的格式，并利用中介索引信息，对用户提交的查询，通过分析影响性能的时间因素（最佳查询时间）和经验因素（即某一个搜索引擎搜索某一类信息最佳），优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索。此外，可根
人工智能及其应用实验指导书
《人工智能及其应用》 实验指导书 工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月
前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；3.A*算法求解8数码问题实验；4.A*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有：实验目的、实验容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的容。 由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月
目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (4) 实验二模糊推理系统实验 (7) 实验三A*算法实验I (12) 实验四A*算法实验II (15) 实验五遗传算法实验I (17) 实验六遗传算法实验II (22) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (25) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (29)
实验教学大纲 一、学时：16学时，一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境：PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验容学 时 类型教学 要求 1 产生式系统应用VC++ 设计知识库，实现系统识别或 分类等。 2 设计课 2 模糊推理系统应 用Matlab 1）设计洗衣机的模糊控制器； 2）设计两车追赶的模糊控制 器。 2 验证课 3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2 综合课4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2 综合课5 遗传算法应用I Matlab 1）求某一函数的最小值； 2）求某一函数的最大值。 2 验证课6 遗传算法应用II VC++ 设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2 综合课 7 基于神经网络的 模式识别Matlab 1）基于BP神经网络的数字识 别设计； 2）基于离散Hopfiel神经网络 的联想记忆设计。 2 验证课 8 基于神经网络的 优化计算VC++ 设计与实现求解TSP问题的连 续Hopfield神经网络。 2 综合课 四、实验成绩评定 实验课成绩单独按五分制评定。凡实验成绩不及格者，该门课程就不及格。学生的实验成绩应以平时考查为主，一般应占课程总成绩的50%，其平时成绩又要以实验实际操作的优劣作为主要考核依据。对于实验课成绩，无论采取何种方
人工智能启发式图搜索算法
启发式图搜索算法 摘要：启发式搜索策略概述和有序搜索。启发式搜索弥补盲目搜索的不足，提高搜索效率。一种方法用于排列待扩展节点的顺序，即选择最有希望的节点加以扩展，那么，搜索效率将会大为提高。进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息。 关键词：启发式搜索；估价函数；有序搜索；A*算法； 正文： 启发式图搜索的意义因为无信息图搜索算法的效率低，耗费过多的计算空间与时间，这是组合爆炸的一种表现形式。所以引入了启发式图搜索算法。 启发式图搜索算法就是进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息，把此种信息叫做启发信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。关于图搜索的启发式搜索算法就叫做启发式图搜索算法。 启发式图搜索策略：假设初始状态、算符和目标状态的定义都是完全确定的，然后决定一个搜索空间。因此，问题就在于如何有效地搜索这个给定空间。 启发信息按其用途可分为下列3种： (1) 用于决定要扩展的下一个节点，以免像在宽度优先或深度优先搜索中那样盲目地扩展。 (2) 在扩展一个节点的过程中，用于决定要生成哪一个或哪几个后继节点，以免盲目地同时生成所有可能的节点。 (3) 用于决定某些应该从搜索树中抛弃或修剪的节点。 启发信息的状态空间搜索算法，即决定哪个是下一步要扩展的节点。这种搜索总是选择“最有希望”的节点作为下一个被扩展的节点。这种搜索叫做有序搜索(ordered search)。有关具体问题领域的信息常常可以用来简化搜索。一个比较灵活(但代价也较大)的利用启发信息的方法是应用某些准则来重新排列每一步OPEN表中所有节点的顺序。然后，搜索就可能沿着某个被认为是最有希望的边缘区段向外扩展。应用这种排序过程，需要某些估算节点“希望”的量度，这种量度叫做估价函数(evalution function)。所谓的估价函数就是为获得某些节点“希望”的启发信息，提供一个评定侯选扩展节点的方法，以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。f(n)——表示节点n的估价函数值建立估价函数的一般方法：试图确定一个处在最佳路径上的节点的概率；提出任意节点与目标集之间的距离量度或差别量度；或者在棋盘式的博弈和难题中根据棋局的某些特点来决定棋局的得分数。这些特点被认为与向目标节点前进一步的希望程度有关。 有序搜索应用某个算法(例如等代价算法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点。这种搜索方法叫做有序搜索(ordered search)或最佳优先搜索 (best-first search)，而其算法就叫做有序搜索算法或最佳优先算法。尼尔逊曾提出一个有序搜索的基本算法。估价函数f是这样确定的：一个节点的希望程序越大，其f值就越小。被选为扩展的节点，是估价函数最小的节点。选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点，即总是选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点。 有序状态空间搜索算法 (1) 把起始节点S放到OPEN表中，计算f(S)并把其值与节点S联系起来。 (2) 如果OPEN是个空表，则失败退出，无解。 (3) 从OPEN表中选择一个f值最小的节点i。结果有几个节点合格，当其中有一个为目标节点时，则选择此目标节点，否则就选择其中任一个节点作为节点i。
人工智能及其应用-概论
《人工智能及其应用》 教学讲义 第一章人工智能概论
第一章人工智能概论 一、人工智能的基本概念 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）这一术语是1956年在美国的Dartmouth大学召开的世界第一次AI会议上由麻省理工学院的青年数学教师John McCarthy提议而使用的。AI这一学科至今已有50多年的历史，在国际上已确认AI是当代高科技的核心之一。 AI是一个广义词，各有说法，很难给出准确的定义或一般性的定义。其基本含义是： AI是用机器（计算机或智能机）来模仿人类的智能行为。 AI也叫机器智能，是研究如何使机器具有认识问题与解决问题的能力，研究如何使机器具有感知功能（如视、听、嗅）、思维功能（如分析、综合、计算、推理、联想、判断、规划、决策）、行为功能（如说、写、画）及学习、记忆等功能。 所以，如果一个计算机系统具有某种学习能力，能够对有关问题给出正确的答案，而使用的方法与人类相似，还能解释系统的智能活动，那么，这种计算机系统便认为具有某种智能。 人工智能用计算机技术的概念和方法对智能进行研究，因此，它从根本上提供了一个全新的理论基础。作为一门学科，人工智能的目的是了解使智能得以实现的原理；作为一门技术，它的最终目的是设计出完全与人类智能相媲美的智能计算机系统。 到目前为止，计算机作为一种最有效的信息处理工具，人们已片刻离不开它。但是，与人脑相比，计算机的智能在许多方面还不及婴幼儿。如果计算机具有一定的智能，能够模拟人类的智能活动，成为人脑的延伸，那么计算机对人类的贡献和作用将产生不可估量的影响，人类将步入智能机器人的时代。 尽管科学家们尚未达到这个目的，但在使计算机更加智能化方面已经取得了很大的进展，许多AI 计算机系统在不少领域实际上已超出了高水平的人类技艺，如计算机可以下出极高水平的象棋，用来诊断某种疾病，用来发现数学概念。 AI是使技术适应于人类的钥匙，是自动化技术向智能技术方向发展的关键，也是揭示人类智能和人脑奥秘的有力工具。 二、人工智能的研究内容 要了解人工智能的研究内容，必须先搞清楚什么是人类的智能。“智能”词源来自拉丁语Legere，字面意思是采集、收集和汇集，并由此进行选择。而Intellegere意思是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。 因此，人工智能的研究内容应包括三个方面： 1．知识表达(Knowledge Representation)： ——研究如何在机器中表示知识，使知识形式化、模型化，用以建立合适的符号逻辑系统。 2．知识获取(Knowledge Acquisition)： ——研究机器如何从各种知识源获取知识。 3．知识处理(Knowledge Inference)或问题求解(Peoblem Solving)： ——运用存贮于机器中的知识进行相应知识处理，并推出结论。
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
浅谈人工智能中的启发式搜索策略浅谈人工智能中的启发式搜索策略关键词:人工智能;启发式搜索;估价函数摘要:人工智能所要解决的问题大部分是非结构化或结构不良的问题,启发式搜索可以极大提高效率。讲述了搜索策略中的启发式搜索,对它的原理进行讲解,前景进行了展望。 盲目搜索即是按预定的控制策略进行搜索[1],这种搜索具有盲目性,效率不高,不便于复杂问题的求解。为解决此类问题,人们提出启发式搜索策略,即在搜索中加入与问题有关的启发式信息,用以指导搜索朝着最有希望的方向前进,加速问题求解的效率并找到最优解。一、启发式搜索策略的发展历史40年代:由于实际需要,提出了启发式算法,具有快速有效的特点。50年代:启发式搜索逐步繁荣,其中贪婪算法和局部搜索得到人们的关注。60年代:反思阶段,人们发现以前提出的启发式算法速度很快,但是解的质量不稳定,而且对大规模的问题仍然无能为力。70年代:计算复杂性理论的提出。人们发现贪婪算法和局部搜索算法速度快,但解不好的原因是得到的解没有全局最优性。Holland的遗传算法的出现再次引发了人们研究启发式算法的兴趣。80年代以后,模拟退火算法,人工神经网络,禁忌搜索等新式算法相继出现。二、启发式搜索策略的工作原理盲目式搜索求解的过程中,节点的扩展次序是随意的,且没有利用已解决问题的特性,为此需要扩展的节点数会非常
大。启发式搜索则克服了上述缺点,它利用搜索过程中的有用信息优化搜索。一一般搜索过程基本思想[2]:把初始结点作为当前状态,选择适用的算符对其进行操作,生成一组子状态,然后检查目标状态是否在其中出现。若出现,则搜索成功,否则从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态。重复上述过程,直到目标状态出现或者不再有可供操作的状态和算符时为止。在给出具体过程之前,首先介绍两个数据结构――OPEN表和CLOSED表。OPEN表用于存放刚生成的节点。CLOSED表用于存放将要扩展或者已经扩展的节点。搜索的一般过程如下: 1.把初始节点S0放入OPEN表,并建立目前只包含S0的图,记为G。 2.检查OPEN表是否为空,若为空则问题无解,退出。 3.把OPEN表的第一个节点取出放入到CLOSED 表,并记该节点为节点n。 4.考察节点n是否为目标节点。若是,则求得了问题的解,退出。 5.扩展节点n,生成一组子节点。把其中不是节点n先辈的那些子节点记作集合M,并把这些子节点作为节点n的子节点加入到G中。 6.针对M中子节点的不同情况,分别进行如下处理:①对于那些未曾在G中出现过的M成员设置一个指向父节点即节点n 的指针,并把他们放入OPEN表中;②对于那些先前已在G中出现过的M成员,确定是否需要修改指向父节点的指针; ③对于那些先前已在G中出现并且已经扩展了M的成员,确定是否需要修改其后继节点指向父节点的指针。7.按某种搜索策略对OPEN表中的节点进行排序。8.转向2步。由以上介绍可知,问题的求解过程实际上就是搜索过程,问题的求解的状态空间
第 04 章 搜索策略 人工智能课件
第四章搜索策略 4.1问题求解的形式化表示 4.2状态空间的盲目搜索策略 4.2.1广度优先搜索 4.2.2深度优先搜索 4.2.3有界深度优先搜索 4.2.4代价树的广度优先搜索 4.2.5代价树的深度优先搜索 4.3状态空间的启发式搜索策略 4.3.1局部择优搜索 4.3.2全局择优搜索 4.3.3图的有序搜索 4.3.4A*算法 4.4与或树搜索 4.4.1与或树 4.4.2与或树搜索 4.5博弈树搜索 作业
第四章搜索策略 2.状态空间与状态空间搜索。 状态空间：三元组〈S，F，G〉 ①S：初始状态集合。 ②F：一组合法的状态转换操作 ③G：目标状态集合。
状态空间搜索 ●状态：可用任何数据结构或知识表示法表示，常用一组变量的有序集表示： s k = ( s k1 , s k2 , ……, s kn ) ●状态空间搜索：从某个初始状态S o开始，按一定的策略选用操作，进行状态变换，直到产生任一目标状态S G
例2．分水问题： 给定两个水杯，一个容量为4升，另一个为3升，两者均无刻度，另外有一个水管可用来给水杯加水。 假设可随时将水杯中的水倒掉，可将一个杯中的水倒入另一个杯子。 问：如何在4升水杯中恰好装2升水？
●状态描述：二元组（x,y） x=0，1，2，3，4，（4升水杯中当前水量）y=0，1，2，3 ●初态：（0，0） ●目标态：（2，y）
状态转换规则： ①、将4升水杯装满水 ②、将3升水杯装满水 ③、将4升水杯中的水全部倒掉 ④、将3升水杯中的水全部倒掉 ⑤、将3升水杯中的水倒入4升水杯中，直到加满为止 ⑥、将4升水杯中的水倒入3升水杯中，直到加满为止 ⑦、将3升水杯中水全部倒入4升水杯中 ⑧、将4升水杯中水全部倒入3升水杯中
AI人工智能的几种常用算法概念
一、粒子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉(Crossover) 和变异(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法;粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性. 粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价
人工智能检索报告
人工智能的现状与发展的检索报告 作者：陈吉 学院：计算机学院 学号：2009302530040 目录 一：检索课题名称：人工智能的现状与发展 二：课题分析：“人工智能的现状与发展“ 三：检索工具：维普 四：检索策略 五：检索过程 六：检索结果 七：电子图书数字图书馆 一：检索课题名称：人工智能的现状与发展 二：课题分析：“人工智能的现状与发展“ 关键词：人工智能Artificial intelligence 现状status 发展development 其中主要关键词为：“人工智能” 三：检索工具： 维普 万方 Cambridge Science Abstracts 百度 Google 武汉大学博硕士学位论文数据库 万方学术会议论文全文数据库
中国数字图书馆电子图书 四：检索策略： 主要使用题名途径和关键词途径 方式一：检索方法：题名途径 检索式：人工智能的现状与发展 方式二：检索方式：关键字途径 检索式：“人工智能”*（现状+发展） 备注：方式一主要用于收索引擎 方式二可用于收索引擎和数据库 五：检索过程 选题确定为“人工智能的现状与发展”，我们主要关注的是人工智能这一主体， 因此将：“人工智能“定为主要关键词。而“现状”与“发展“是关注的两个方面，定为次要关键词.在检索过程中，发现在学位论文，会议论文，季电子图书中，使用关键字“人工智能”*（现状+发展）检索的结果几乎没有，于是将关键字调整为人工智能。 六：检索结果 一、利用搜索引擎进行收索 1：在百度，使用检索式：人工智能的现状与发展 结果：
；选用1 条。 【题目】人工智能的现状及今后发展趋势展望 【作者】杨状元林建中 【刊名】《科技信息》2009年04期 2：在google，使用检索式：人工智能的现状与发展结果：
人工智能算法简介
人工智能算法简介 如果你想学习人工智能算法，那么你的准备知识应该包括一些编程知识，线性代数和对概率的理解．然而今天我们的主题不在这里，我们要给大家简要介绍人工智能的能做什么事情．人工智能的范围非常广泛,从人工智能的历史，搜索算法的建立，设计游戏,解决游戏难题，到限制条件问题都值得学习.机器学习算法是人工智能里的核心．人工智能可广泛应用在自然语言处理，机器人学，机器视觉，语音分析，量化交易等等领域. 用Python 语言编程来解决人工智能问题是一个值得学习的技术．下面分别介绍一下各种常见算法． 最基本的算法就是搜索．有许多中搜索方法可以使用比如盲目搜索（uninformed search) ,提示性搜索(又叫启发性搜索）, 对抗搜索(游戏)等．第二类话题就是马科夫决策过程和强化学习. 它们有一系列的应用，如自然语言处理，机器人，机器视觉等.现在我们一一讨论人工智能里的各个话题． 先来看理性智能代理机.我们研究人工智能的目的是设计智能的代理，它们可以感知其环境并且作用到环境上，从而实现其目标或者任务．一个代理可以视为一个函数F(x), 该函数从感知到的环境映射到一个作用在环境上的动作. 理性代理机，就是做正确的事情的代理．何为正确的事呢？就是代理机的表现达到最优，即所谓性能度量(performance measure)最大化．人工智能(AI)在给定的计算条件下，使得性能度量达到最大化．这就是AI 的目的．要使得性能度量最大，可以从硬件和软件两方面优化改进，我们这里只讨论软件方面． 搜索代理 search agents可以帮助我们从已知点出发找到目标点．典型的例子是走迷宫，从某个给定起点和终点，找出一条路线使得我们能从起点到达终点.代理会思考为了达到目的该如何做． 代理要做的就是定义出到达目标点的动作或动作序列（路径）.一条路径会有不同的代价和深度（此处指的是通过该路径找到的解在搜索树中的深度）.最常见搜索方法可分为有两大类. 盲目搜索并不用某领域的知识，它包括的技术有广度优先搜索，深度优先搜索，均匀代价搜索等．启发式搜索运用了一些如何更快地到达目标的经验法则或启发式信息，这类搜索法包括贪婪搜索法, A*搜索法, 等等.搜索算法的例子包括八皇后问题．八皇后问题是指，我们在64个格子的国际象棋棋盘上适当地放置８个皇后，使得它们横向，纵向，对角向都不＂共线＂． 这就是要从约百万亿种可能的状态中，搜索出满足以上约束条件的状态来．另一个典型的搜索算法的例子就是路线搜索．给定包含一些城市的地图，地图可以用图结构来表示：城市用结点表示，城市之间的可能的路线用线表
人工智能--启发式搜索
人工智能 -----启发式搜索 一．问题背景 人工智能的宗旨是寻找一种有效的方式把智能的问题求解、规划和通信技巧应用到更广泛的实际问题中，集中于不存在算法解的问题，这也是为什么启发式搜索是一种主要的AI问题求解技术的原因。对于人工智能系统而言，问题可能状态的数量随搜索的深入呈现指数或阶乘增长，为了明智地找出正解，将沿最有希望的路径穿越空间来降低这种复杂性，这便是启发式求解。把没有希望的状态及这些状态的后代排除，这样便可以克服组合爆炸，找到可接受的解。 二．基本简介 启发式求解对问题求解过程中下一步要采取的措施的一种精明猜测，是建立于强大的知识库的由经验总结出的求解方式。简单的启发可以排除搜索空间的绝大部分。启发式搜索由两部分组成：启发度量及是有这个度量进行空间搜索的算法。下面介绍两种算法 1.爬山法 爬山策略在搜索中现扩展当前状态，然后再评估它的“孩子”。而后选择“最佳的”孩子做进一步扩展；而且过程中既不保留它的兄弟姐妹，也不保留它的双亲。因为这种策略不保存任何历史记录，所以它不具有从失败中恢复的能力。 图1 使用3层预判的爬山方法遇到的局部最大化问题
爬山策略的一个主要问题是容易陷入局部最大值。如果这种策略达到了一个比其他任何孩子都好的状态，它便停止。因此为了提高性能，需要局部改进评估多项式。 2.最佳优先搜索算法 最佳优先搜索算法使用了优先级队列，使得从诸如陷入局部优先等情况中恢复成为可能，从而使启发式搜索更加灵活。 最佳优先搜索算法使用列表来维护状态：用open列表来记录搜索的当前状态，用close列表记录已经访问过的状态。在这种算法中新加的一步是对open 中的状态进行排序，排序的依据是对状态与目标“接近程度”的某种启发性估计。 最佳优先搜索算法总是选择最有希望的状态做进一步扩展。然而由于他正在使用的启发可能被证明是错误的，所以它并不抛弃所有状态而是把他们维护在open中。一旦发现启发将搜索引导到一条证明不正确的路径，那么算法会从open 中取出一些以前产生的“次优先”的状态，从而把搜索的焦点转移到空间的另一部分。 以8格拼图游戏为例进行启发式搜索： 图2 游戏目标 构造一个评估函数f，它是两个分量的和： f(n)=g(n)+h(n) 其中：g(n)是从任意状态n到起始状态的实际路径长度，h(n)是对状态n到目标距离的启发性估计（在此表示错位的牌数） 目前该游戏h=4；
人工智能的搜索方式什么是搜索
人工智能的搜索方式什么是搜索 搜索是人工智能领域的一个重要问题。它类似于传统计算机程序中的查找，但远比查找复杂得多。传统程序一般解决的问题都是结构化的，结构良好的问题算法简单而容易实现。但人工智能所要解决的问题大部分是非结构化或结构不良的问题，对这样的问题很难找到成熟的求解算法，而只能是一步步地摸索前进。就像是甲、乙两个不同的网络，甲网络中的某一台计算机A要想找到乙网络中的数据。乙网络位于广域网中，A的目标就是要找到乙网络（实际上就是找到甲主路由器的IP），但是A不知道目标的具体位置，只能试探着去找。像这样摸索着前进，不断搜索前进方向的过程称为搜索。从理论上讲，只要乙不犯规(不会关闭设备)，A终究是会找到乙的（当然这必须是在甲、乙本来是可以互通的基础上）。当然，A找到乙所需的时间是无法预测的。如果A以前就访问过乙网络上的某台主机，在找的过程中，可以得到路由器中更新的路由表的支持，很快会找对了方向，可能花费的时间就会少些。相反，也有可能A找遍了所有的地方，最后才找到乙(极端情况)。搜索，通常可分为盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索是按预定的控制策略进行，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。这在复杂网络中的路由选择会经常用到。广域网中的动态路由协议，为了学习相邻路由器的路由，为了确定最短路径，总是主动地去搜索相邻的路由设备。由于路由选择总是按预先规定的方式进行，未能考虑到环形结构或不可到达情况，因此效率不高，具有盲目性，往往会因此占去不少的网络带宽。启发式搜索是在搜索过程中根据问题的特点，加入一些具有启发性的信息，如从上一级路由器中找到相应的路由表来确定下一步搜索的路线，加速问题的求解过程。显然，启发式搜索的效率比盲目搜索要高，但由于启发式搜索需要与网络本身特性有关的信息，而这对非常复杂的网络是比较困难的，因此盲目搜索在目前的应用中仍然占据着统治地位。而盲目搜索中最行之有效、应用最广泛的搜索策略就是：宽度优先搜索和深度优先搜索。这两种搜索方法在很多人工智能的资料中都有介绍，关于算法也给出了简单的设计思路。这里只对简单应用及体会做简单介绍。宽度优先搜索，又称为广度优先搜索，是一种逐层次搜索的方法。在第n层的节点没有全部扩展并考察之前，不对第n+1层的节点进行扩展。设V1为起始节点，则搜索的顺序为：V1V2V3V4V5V6V7 Flash5中Action Script功能非常强大，其实它涉及到的最主要的问题就是动作怎么通过指定路径或一个大概的方式去完成动作的结果。利用此算法可以很好地解决这个问题。打红警，玩帝国时，指挥坦克或炮车去指定位置，计算机控制坦克通过此算法找到最短路径行进只需要将屏幕分成多个区间并编成号码，实际上从源地址到目标地址就是找到到达目标地址的一串区间号码。这样问题就可以程序化了。至于具体的设计流程和源程序这里就不多讲了。Dijkstra 单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。实际上网络上许多协议和应用程序都会用到类似的思想。例如，生成树协议中，为了确定生成树的树根。它要确定每一台交换机的树值并不断地更新结果。象使用网络下载某个软件时，它的每个线程都会去找目标地址，来确定到达的路径。因为宽度优先搜索是针对非结构化或结构不良的问题，所以只要碰到类似的情况只是将具体条件转化一下，就可以应用此算法了。
搜索技术在人工智能领域的实际应用
搜索技术在人工智能领域的实际应用 摘要：介绍了搜索引擎的分类、工作原理,并具体分析了搜索引擎的体系结构,包括信息的搜集系统、索引系统以及查询接口。基于现在人工智能技术的迅速发展,对于在搜索引擎中运用的人工智能技术进行了研究,且着重分析了搜索引擎重要模块: Robot的智能化、智能代理技术以及查询接口的智能化,有力地描述了搜索引擎发展的智能化方向与方法,对智能型搜索引擎所面临的挑战以及未来发展进行了展望。 关键字：人工智能；搜索技术；应用； Thepractical application of search technology in artificial intelligence field Liao Yongqi （institution of Mechanical Engineering and shanghai institution of technology and shanghai）Abstracts：The classification and operating principles of the search engine are introduced in this paper,and its systematic structure is analyzed concretely, including the systems of collection and index andthe input of inquiries. The application ofArtificial Intelligence(AI) technology to search engine isstudied, especially the intelligentization of the importantmodules of the search engine such asRobot,agents, and the input of inquires, and the direction and means of the intelligentization are described.The future development of the intelligent search engine and the challenges are also discussed. Key Words:Artificial intelligence; search technology; application; 0引言 随着Internet的发展,网络已经是信息发布和传输的重要方式,Web已经发展成为拥有几亿页面的分布式信息空间,而且仍以每120～240d翻一倍的速度增加。虽然Internet上蕴藏着巨大的信息资源,但是要从这个信息海洋中准确快速地找到并获得自己所需的信息,往往比较困难。为了解决这个问题,人们开发了各种检索工具,以期望能提供这种信息服务。随着各种技术的日渐成熟,网络搜索引擎开始迅速发展起来。网络搜索引擎是以一定的策略在互联网中搜集和发现信息,并对信息进行理解、提取、组织和处理,为用户提供检索服务,从而起到信息导航的作用。 1搜索引擎技术 1. 1搜索引擎的分类 1. 1. 1目录式搜索引擎 目录式搜索引擎的特点是以人工方式或半自动方式搜集信息,编辑人员在访问了某个Web站点后形成信息摘要,并根据站点的内容和性质将其归为一个预先分好的类别,把站点的
《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第5章
第五章机器学习 7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习? 按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机。 现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。 7-2 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。 环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。 影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。更具体地说是信息的质量。 7-3 试解释机械学习的模式。机械学习有哪些重要问题需要加以研究? 机械学习是最简单的机器学习方法。机械学习就是记忆，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理。是最基本的学习过程。任何学习系统都必须记住它们获取的知识。在机械学习系统中，知识的获取是以较为稳定和直接的方式进行的，不需要系统进行过多的加工。 要研究的问题： (1) 存储组织信息 只有当检索一个项目的时间比重新计算一个项目的时间短时，机械学习才有意义，检索的越
快，其意义也就越大。因此，采用适当的存储方式，使检索速度尽可能地快，是机械学习中的重要问题。 (2) 环境的稳定性与存储信息的适用性问题 机械学习基础的一个重要假定是在某一时刻存储的信息必须适用于后来的情况 (3) 存储与计算之间的权衡 如果检索一个数据比重新计算一个数据所花的时间还要多，那么机械学习就失去了意义。 7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。 归纳是一种从个别到一般，从部分到整体的推理行为。 归纳学习的一般模式为： 给定：观察陈述(事实)F，假定的初始归纳断言(可能为空)，及背景知识 求：归纳断言(假设)H，能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述，并满足背景知识。 学习方法 (1) 示例学习 它属于有师学习，是通过从环境中取得若干与某概念有关的例子，经归纳得出一般性概念的一种学习方法。示例学习就是要从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的一般性知识，它将覆盖所有的正例并排除所有反例。 (2) 观察发现学习 它属于无师学习，其目标是确定一个定律或理论的一般性描述，刻画观察集，指定某类对象的性质。它分为观察学习与机器发现两种，前者用于对事例进行聚类，形成概念描述，后者用于发现规律，产生定律或规则。 7-5 什么是类比学习？其推理和学习过程为何？ 类比是一种很有用和很有效的推理方法，它能清晰，简洁地描述对象间的相似性，是人类认识世界的一种重要方法。 类比推理的目的是从源域S中，选出与目标域T最近似的问题及其求解方法，解决当前问题，或者建立起目标域中已有命题间的联系，形成新知识。 类比学习就是通过类比，即通过对相似事物加以比较所进行的一种学习。 类比推理过程如下： (1) 回忆与联想