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人工智能搜索推理技术

人工智能不确定性推理部分参考答案教学提纲

人工智能不确定性推理部分参考答案

不确定性推理部分参考答案 1．设有如下一组推理规则: r1: IF E1 THEN E2 (0.6) r2: IF E2 AND E3 THEN E4 (0.7) r3: IF E4 THEN H (0.8) r4: IF E5 THEN H (0.9) 且已知CF(E1)=0.5, CF(E3)=0.6, CF(E5)=0.7。求CF(H)=? 解：(1) 先由r1求CF(E2) CF(E2)=0.6 × max{0,CF(E1)} =0.6 × max{0,0.5}=0.3 (2) 再由r2求CF(E4) CF(E4)=0.7 × max{0, min{CF(E2 ), CF(E3 )}} =0.7 × max{0, min{0.3, 0.6}}=0.21 (3) 再由r3求CF1(H) CF1(H)= 0.8 × max{0,CF(E4)} =0.8 × max{0, 0.21)}=0.168 (4) 再由r4求CF2(H) CF2(H)= 0.9 ×max{0,CF(E5)} =0.9 ×max{0, 0.7)}=0.63 (5) 最后对CF1(H )和CF2(H)进行合成，求出CF(H) CF(H)= CF1(H)+CF2(H)+ CF1(H) × CF2(H) =0.692

(整理)人工智能-模糊推理.

目录引言 1不確定性與模糊逻辑 1.1古典逻辑 1.2 模糊逻辑 1.2.1 一维隶属函数参数值 1.2.2 二维隶属函数参数值 2 模糊关系 2.1 模糊关系的定义 2.2 模糊关系的表示 3 模糊集合 3.1 模糊集合的概念 3.2 模糊集合的表示 3.3 模糊集合的运算性质 4 模糊逻辑 5 简单遗传算法 6 模糊遗传算法 7 关于模糊遗传算法的新方法

引言模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题。一、不確定性與模糊逻辑 ? 妻子： Do you love me ? ? 丈夫： Yes .(布林逻辑) ? 妻子： How much ? (模糊逻辑) 布林逻辑(Boolean Logic)：二值，布林逻辑：{真，假} {0，1}；模糊逻辑(Fuzzy Logic)：多值，模糊逻辑：部分为真(部分为假)，而不是非真即假。模糊逻辑取消了二值之间非此即彼的对立，用隶属度表示二值间的过度状态（1---完全属于这个集合；0---完全不属于这个集合）。 1.1 古典逻辑对于任意一个集合A ，论域中的任何一个元素x ，或者属于A ，或者不属于A ，集合A 也可以由其特征函数定义： 1.2 模糊逻辑论域上的元素可以“部分地属于”集合A 。一个元素属于集合A 的程度称为隶属度，模糊集合可用隶属度函数定义。 1.2.1 一维隶属函数参数化 1) 三角形隶属函数：（如图1.1） 1,()0,A x A f x x A ∈?=???

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

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； The practical 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

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

关于人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势单选题 1.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别我的答案：A√答对 3.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（10.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日

D.2019年1月31日我的答案：B√答对 4.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（10.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片我的答案：B√答对多选题 1.计算机视觉或机器视觉就是研究用计算机来模拟人类视觉或灵长类动物视觉的一门科学，由图像数据来产生视野环境内有用符号描述的过程，主要研究内容包括（）。（10.0分）） A.图像获取 B.图像处理 C.图像分析 D.图像识别我的答案：ABCD√答对 2.机器学习的相关算法包括（）。（10.0分）） A.轨迹跟踪

B.决策树 C.数据挖掘 D.K 近邻算法我的答案：BCD √答对判断题 1.决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。（10.0分）我的答案：错误 √答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分）我的答案：正确 √答对 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（10.0分）我的答案：正确 √答对 4.增强现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。（10.0分）我的答案：错误 √答对 1、最困难的事就是认识自己。20.10.1110.11.202010:2110:21:21Oct -2010:21 2、自知之明是最难得的知识。二〇二〇年十月十一日2020年10月11日星期日 3、越是无能的人，越喜欢挑剔别人。10:2110.11.202010:2110.11.202010:2110:21:2110.11.202010:2110.11.2020 4、与肝胆人共事，无字句处读书。10.11.202010.11.202010:2110:2110:21:2110:21:21 5、三军可夺帅也。Sunday, October 11, 2020October 20Sunday, October 11, 202010/11/2020 6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。10时21分10时21分11-Oct -2010.11.2020 7、人生就是学校。20.10.1120.10.1120.10.11。2020年10月11日星期日二〇二〇年十月十一日亲爱的用户：烟雨江南，画屏如展。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，感谢你的阅读。

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--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。

人工智能知识推理 7-1 概述

Artificial Intelligence Overview

Contents ?7.1.1 Data, Information, Knowledge and Wisdom ?7.1.2 Explicit and Tacit Knowledge ?7.1.3 Knowledge Types ?7.1.4 Knowledge Base and Knowledge Base System ?7.1.5 Knowledge Engineering (KE) ?7.1.6 Knowledge-based Engineering (KBE) Artificial Intelligence 2

Data, Information, Knowledge and Wisdom 数据、信息、知识与智慧7.1. Overview Data 数据 The measures and representations of the world. 世界的计量和表征。 As fact, signal, or symbol.表现为事实、信号、或者符号。 Information 信息 Produced by assigning meaning to data. 对数据赋予含义而生成。 Structural vs. functional, subjective vs. objective. 结构与功能的，主观与客观的。 Knowledge 知识 Defined with reference to information. 对信息进行加工而确立。 As processed, procedural, or propositional. 表现为加工的、过程的或者命题的。 Wisdom 智慧 The experience to make decisions and judgments. 作出决定和判断的经验。 As “know-why”, “know-how”, or “why do”. 表现为“知因”、“知然”、或“因何”。 Artificial Intelligence::Reasoning::Reasoning by Knowledge3

人工智能搜索策略部分参考答案

搜索策略部分参考答案 1 有一农夫带一条狼，一只羊和一框青菜与从河的左岸乘船倒右岸，但受到下列条件的限制： (1) 船太小，农夫每次只能带一样东西过河； (2)如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃菜。请设计一个过河方案，使得农夫、浪、羊都能不受损失的过河，画出相应的状态空间图。题示：(1) 用四元组（农夫，狼，羊，菜）表示状态，其中每个元素都为0或1，用0表示在左岸，用1表示在右岸。 (2) 把每次过河的一种安排作为一种操作，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。解：第一步，定义问题的描述形式用四元组S=（f，w，s，v）表示问题状态，其中，f，w，s和v分别表示农夫，狼，羊和青菜是否在左岸，它们都可以取1或0，取1表示在左岸，取0表示在右岸。第二步，用所定义的问题状态表示方式，把所有可能的问题状态表示出来，包括问题的初始状态和目标状态。由于状态变量有4个，每个状态变量都有2种取值，因此有以下16种可能的状态：S0=(1,1,1,1)，S1=(1,1,1,0)，S2=(1,1,0,1)，S3=(1,1,0,0) S4=(1,0,1,1)，S5=(1,0,1,0)，S6=(1,0,0,1)，S7=(1,0,0,0) S8=(0,1,1,1)，S9=(0,1,1,0)，S10=(0,1,0,1)，S11=(0,1,0,0) S12=(0,0,1,1)，S13=(0,0,1,0)，S14=(0,0,0,1)，S15=(0,0,0,0) 其中，状态S3，S6，S7，S8，S9，S12是不合法状态，S0和S15分别是初始状态和目标状态。第三步，定义操作，即用于状态变换的算符组F 由于每次过河船上都必须有农夫，且除农夫外船上只能载狼，羊和菜中的一种，故算符定义如下： L(i)表示农夫从左岸将第i样东西送到右岸（i=1表示狼，i=2表示羊，i=3表示菜，i=0表示船上除农夫外不载任何东西）。由于农夫必须在船上，故对农夫的表示省略。 R (i)表示农夫从右岸将第i样东西带到左岸（i=1表示狼，i=2表示羊，i=3表示菜，i=0表示船上除农夫外不载任何东西）。同样，对农夫的表示省略。这样，所定义的算符组F可以有以下8种算符： L (0)，L (1)，L (2)，L (3) R(0)，R(1)，R (2)，R (3) 第四步，根据上述定义的状态和操作进行求解。该问题求解过程的状态空间图如下：

人工智能确定性推理部分参考答案

确定性推理部分参考答案 1 判断下列公式是否为可合一，若可合一，则求出其最一般合一。 (1) P(a, b), P(x, y) (2) P(f(x), b), P(y, z) (3) P(f(x), y), P(y, f(b)) (4) P(f(y), y, x), P(x, f(a), f(b)) (5) P(x, y), P(y, x) 解：(1) 可合一，其最一般和一为：σ={a/x, b/y}。 (2) 可合一，其最一般和一为：σ={y/f(x), b/z}。 (3) 可合一，其最一般和一为：σ={ f(b)/y, b/x}。 (4) 不可合一。 (5) 可合一，其最一般和一为：σ={ y/x}。 2 把下列谓词公式化成子句集： (1)(?x)(?y)(P(x, y)∧Q(x, y)) (2)(?x)(?y)(P(x, y)→Q(x, y)) (3)(?x)(?y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y))) (4)(?x) (?y) (?z)(P(x, y)→Q(x, y)∨R(x, z)) 解：(1) 由于(?x)(?y)(P(x, y)∧Q(x, y))已经是Skolem标准型，且P(x, y)∧Q(x, y)已经是合取范式，所以可直接消去全称量词、合取词，得 { P(x, y), Q(x, y)} 再进行变元换名得子句集： S={ P(x, y), Q(u, v)} (2) 对谓词公式(?x)(?y)(P(x, y)→Q(x, y))，先消去连接词“→”得： (?x)(?y)(P(x, y)∨Q(x, y)) 此公式已为Skolem标准型。再消去全称量词得子句集： S={P(x, y)∨Q(x, y)} (3) 对谓词公式(?x)(?y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y)))，先消去连接词“→”得： (?x)(?y)(P(x, y)∨(Q(x, y)∨R(x, y))) 此公式已为前束范式。再消去存在量词，即用Skolem函数f(x)替换y得： (?x)(P(x, f(x))∨Q(x, f(x))∨R(x, f(x))) 此公式已为Skolem标准型。最后消去全称量词得子句集： S={P(x, f(x))∨Q(x, f(x))∨R(x, f(x))} (4) 对谓词(?x) (?y) (?z)(P(x, y)→Q(x, y)∨R(x, z))，先消去连接词“→”得： (?x) (?y) (?z)(P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, z)) 再消去存在量词，即用Skolem函数f(x)替换y得： (?x) (?y) (P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, f(x,y))) 此公式已为Skolem标准型。最后消去全称量词得子句集： S={P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, f(x,y))}

人工智能基于搜索引擎的应用

人工智能论文题目：搜索引擎基于人工智能的应用院（系）：计算机科学与工程学院专业：计算机科学与技术班级： 100602 学生：张春东学号： 100602122 指导教师：王全 2012年 12月

搜索引擎基于人工智能的应用作者姓名：张春东学号：100602122 摘要：搜索引擎包括图片搜索引擎、全文索引、目录索引等，其发展历史可分为五个阶段，目前企业搜索引擎和网站运营搜索引擎运用范围较广。在搜索引擎的未来发展中，呈现出个性化，多元化，智能化，移动化，社区化等多个趋势。通常指的是收集了因特网上几千万到几十亿个网页并对网页中的每一个词（即关键词）进行索引，建立索引数据库的全文搜索引擎。当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低，依次排列，方便用户查找。如何更加快捷、准确地查找到用户所需的网络信息资源，是各大搜索引擎服务提供商和计算机网络研究人员的研究热点。作为计算机专业的学生，搜索引擎技术对我们有很大的诱惑力，了解搜索引擎的发展现状、原理和技术手段，从算法的角度来认识搜索引擎，是我们必须掌握的知识之一。文章概述了搜索引擎的出现与发展，原理与技术。关键词：搜索引擎、搜索算法、技术、蜘蛛、爬虫、索引、索引数据库 1.引言在互联网发展初期，网站相对较少，信息查找比较容易。然而伴随互联网爆炸性的发展，普通网络用户想找到所需的资料简直如同大海捞针，这时为满足大众信息检索需求的专业搜索网站便应运而生了。近几年，随着网络的不断发展和壮大，搜索引擎越来越成为人们生活中重要的一部分，找资料、查地图、听音乐，只有想不到的，没有搜索不到的。中国十年多来互联网的不断发展,造就出1.3亿的网民，搜索引擎也出现空前的火热。在互联网出现的初期，雅虎、新浪、网易等大型门户网站拥有着绝对多的浏览量，原因在于当初的大部分网站在技术上无法与门户网站相媲美，多数质量较差，内容不丰富，所以大型门户网站优秀的网页设计风格，大量的信息及时更新赢得了用户的认可，创造了第一次互联网的高峰。然而随之近年来网络技术的普及与应用，建立一个专业的网站已经不存在太多的技术门槛。于是看好互联网前景的网站纷纷涌现在我们的面前。相对比而言在某些领域中，大型门户网站的页面风格反而不如一些中小型网站的界面漂亮，同时各种分类的行业网站也慢慢的兴起，使得搜索引擎越来越成为人们生活中必不可少的实用工具。

人工智能实验报告-图搜索策略

人工智能第一次实验报告图搜索策略班级：姓名：学号：一、实验目的 1. 加深对各种图搜索策略概念的理解； 2. 进一步了解启发式搜索、α-β剪枝等概念； 3. 比较并分析图搜索策略的实质，通过实验理解启发式搜索的意义。二、实验要求以九宫问题/八数码问题为例，以某种搜索策略编程演示其搜索过程，最好能采用全局择优搜索，其中的启发式函数自己设计；三、实验算法 1.有解和无解如何判定？答：计算两种状态的逆序值，若两者奇偶性相同则可达，不然两个状态不可达。下面是判断的调用函数： int panduan(struct point x,struct point y)//判断是否有解 { int i,j,no=0,a[9],b[9],temp1,temp2,num1=0,num2=0; for(i=0;i<3;i++) for(j=0;j<3;j++) { a[no]=x.path[i][j]; b[no]=y.path[i][j]; no++; } for(i=0;i<9;i++) { temp1=0;temp2=0; for(j=i+1;j<9;j++) { if(a[j]

return 1; else return 0; } 2.启发式函数如何设定？答：比较当前状态和目标状态不同位的个数，数值越小的越接近，因此优先扩展，当为0是表示打到目标： int decide(struct point *x) //h函数&判断函数 { int i,j; int no=0; //no是数字不同的个数 for(i=0;i<3;i++) for(j=0;j<3;j++) //循环比较 if(x->path[i][j]!=end.path[i][j]) no++; return no; } 3.open表和close表如何实现？答：以结构体存储open表和close表， struct point { int step;//step用于存储相异的元素 int path[3][3]; struct point *next; }start,end; struct point *open[362880]; struct point *closed[362880]; 4.关键的函数有哪些？ ①．该函数实现空格的上移： struct point up(struct point *b,int x,int y) { point newone=*b;char a; if(x>=0&&x<=2&&y>=0&&y<=2) { a=newone.path[x][y]; newone.path[x][y]=newone.path[x-1][y]; newone.path[x-1][y]=a; } return newone; } ②．该函数用于将open表中数据排序： void paixu() { int i,a=optail; struct point *x;