广工人工智能2014复习大纲

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1、人工智能复习大纲人工智能复习大纲马少平，朱小燕编著马少平，朱小燕编著课程重点章节介绍课程重点章节介绍 本教材共分本教材共分7章，其中第章，其中第0章，第章，第1.21.4章，章，第第2章，第章，第3.23.4章，第章，第4.14.4章，第章，第6.16.6章，第章，第7.4为重点章节。为重点章节。本课程重点和难点内容简介本课程重点和难点内容简介 第第0章章人工智能的定义，人工智能三种主要学派人工智能的定义，人工智能三种主要学派及其主要观点，人工智能的应用领域及其主要观点，人工智能的应用领域人工智能的定义人工智能的定义定义定义1 智能思考机器智能思考机器能够像人一样进行一些与心智能力相关的思能够

2、像人一样进行一些与心智能力相关的思维活动。维活动。定义定义2 智能行动机器智能行动机器能够像人一样执行某些需要智能才能完成的能够像人一样执行某些需要智能才能完成的功能。功能。目前人工智能的主要学派目前人工智能的主要学派 符号主义符号主义 认为人工智能源于数理逻辑。认为人工智能源于数理逻辑。 连接主义连接主义 认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。究。 行为主义行为主义 认为人工智能源于控制论。认为人工智能源于控制论。 符号主义符号主义 认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此，能够用计算

3、机来模拟人物理符号系统，因此，能够用计算机来模拟人的智能行为，即用计算机的符号操作来模拟人的智能行为，即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。的认知过程。 认为人工智能的研究方法应为功能模拟方法。认为人工智能的研究方法应为功能模拟方法。通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，然后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。然后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。 连接主义连接主义 认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程。它对物理符号系统假设持反对意见，认过程。它对物理符号系统假设持反对意见，认为人脑不同于电脑，并提出

4、联结主义的大脑工为人脑不同于电脑，并提出联结主义的大脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式。作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式。 认为人工智能的研究方法应为结构模拟方法。认为人工智能的研究方法应为结构模拟方法。通过分析人脑的生理结构和工作机理通过分析人脑的生理结构和工作机理 ，然后用，然后用计算机模拟这些结构与机理，实现人工智能。计算机模拟这些结构与机理，实现人工智能。 行为主义行为主义 认为智能取决于感知和行为，取决于对外界复认为智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是知识表示和推理，提出杂环境的适应，而不是知识表示和推理，提出智能行为的智能行为的“感知动作感知动作”

5、模式。模式。 认为人工智能的研究方法应采用行为模拟方法，认为人工智能的研究方法应采用行为模拟方法，模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性（自寻优，自适应，自学习），强调（自寻优，自适应，自学习），强调“现场现场AI”。第第1章章 搜索问题搜索问题 图搜索的一般技术图搜索的一般技术 回溯策略；无信息图搜索技术，包括回溯策略；无信息图搜索技术，包括深度优先、宽度优先搜索；启发式图搜索深度优先、宽度优先搜索；启发式图搜索技术，包括爬山法、分支界限法、动态规技术，包括爬山法、分支界限法、动态规划法划法(均一代价法均一代价法)、最佳优先搜索、最佳优先搜索、A*算法算

6、法等的计算。等的计算。图搜索技术的分类图搜索技术的分类盲目搜索盲目搜索未使用启发性信息未使用启发性信息搜索过程无须对搜索过程无须对OPEN表进行重排，如：宽表进行重排，如：宽度优先搜索、深度优先搜索。度优先搜索、深度优先搜索。启发式搜索启发式搜索使用了启发信息使用了启发信息搜索过程需要对搜索过程需要对OPEN表重排，如：爬山法、表重排，如：爬山法、分支界限法、动态规划法分支界限法、动态规划法(均一代价法均一代价法)、最、最佳优先搜索法、佳优先搜索法、A*算法等。算法等。宽度优先搜索与深度优先搜宽度优先搜索与深度优先搜索的主要区别索的主要区别 每次新生成节点时，宽度优先搜索总是将每次新生成节点时

7、，宽度优先搜索总是将其插入其插入OPEN表的末尾，而深度优先搜索总表的末尾，而深度优先搜索总是将其插入到是将其插入到OPEN表的前头。表的前头。爬山法爬山法 爬山法是一种局部搜索方法，通过评价当爬山法是一种局部搜索方法，通过评价当前节点的各个前节点的各个子节点与目标的距离子节点与目标的距离h(n)，然后优先选取距离最短的子节点，作为下然后优先选取距离最短的子节点，作为下一步搜索的方向。一步搜索的方向。分支界限法分支界限法 分支界限法则评价分支界限法则评价初始点初始点到当前节点的各到当前节点的各个个子节点的耗散值子节点的耗散值g(n)，然后按照，然后按照最小耗费最小耗费优先优先的方式，选择下一步

8、搜索的子节点。的方式，选择下一步搜索的子节点。 缺点：要存储很多分支结点的界限和对应缺点：要存储很多分支结点的界限和对应的耗费矩阵，花费很多内存空间。的耗费矩阵，花费很多内存空间。 动态规划法动态规划法 在分支界限法得出的各种可能的局部解在分支界限法得出的各种可能的局部解中，根据最小耗散值原则，中，根据最小耗散值原则，舍弃舍弃那些肯那些肯定不能得到最优解的定不能得到最优解的局部解局部解，以节约存，以节约存储空间，提高搜索效率。储空间，提高搜索效率。最佳优先搜索算法最佳优先搜索算法 是是“爬山法爬山法”的推广，但它是对的推广，但它是对OPENOPEN表表中中所有节点所有节点的的h(n)进行重排，

9、因此是一进行重排，因此是一种全局寻优法。种全局寻优法。A算法算法A A算法对当前节点算法对当前节点n n的评价函数的评价函数f(n)分为两分为两部分：部分：从初始点到从初始点到n的耗散值的耗散值g(n)从从n到达目标点的距离值到达目标点的距离值h(n)。 f(n)=g(n)+h(n)A A* *算法算法 在在A算法中，如果满足条件：算法中，如果满足条件：h(n)h*(n)， g*(n) g(n)则则A算法称为算法称为A*算法。算法。 即即 f*(n)=g*(n)+h*(n) 对右图所示的状态空间对右图所示的状态空间图进行：图进行：1) 1)深度优先搜索深度优先搜索; ;2)2)宽度优先搜索；宽

10、度优先搜索；3)3)动态规划动态规划( (均一代价均一代价) )搜搜索；索；4) 4) 最佳优先搜索；最佳优先搜索；5) A5) A* *搜索。搜索。其中其中A A为起始节点，为起始节点，E E为目为目标节点，各节点的启发值标节点，各节点的启发值表示在括号内。表示在括号内。FGHECADB42348243385(15)(14)(10)(2)(11)(9)(5)(0)1) 1) 深度优先搜索算法深度优先搜索算法FGHEAB1234CD搜索出的路径为：搜索出的路径为： ABCDE5OPEN:B,HCLOSED:AOPEN:C,HCLOSED:A,BOPEN:D, G,HCLOSED:A,B,COP

11、EN:E, F,G, HCLOSED:A,B,C,DOPEN:F,G, HCLOSED:A,B,C,D2) 2) 宽度优先搜索算法宽度优先搜索算法FGHEAB1234CD567搜索到的路径为：搜索到的路径为：ABC DE8OPEN:B,HCLOSED:AOPEN:H,CCLOSED:A,BOPEN:C,GCLOSED:A,B,HOPEN:G,DCLOSED:A,B,H,COPEN:D,FCLOSED:A,B,H,C,GOPEN:F,ECLOSED:A,B,H,C,G,DOPEN:ECLOSED:A,B,H,C,G,D,FOPEN:CLOSED:A,B,H,C,G,D,F3) 3) 动态规划动态