第二章-1 问题求

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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 1 人工智能
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 2 教学内容 与教材 的组织区别: 问题求解及相关搜索算 法–第四章 逻辑系统实现技术 - 第二、三章 产生式系统 - 第二、十章 语义网、框架系统 -第二章 机器学习 -第七章
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 3 人工智能 ( 问题求解基本原理及搜索技术 )
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 4 本章重点内容 : ± AI问题求解算法与传统问题求解算法的区别; ± 两种典型的问题求解方法: ² 状态空间法, ² 问题空间法; ± 问题求解中两种典型的搜索策略: ² 盲目搜索策略(深度优先、宽度优先、代价树), ² 启发式搜索策略(A算法、 A*算法、 AO*算法); ± 博弈问题求解及其搜索技术: ² 有界深度搜索策略, ² 极大极小原则, ² 博弈树的α-β剪枝。
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 5 问题求解基本原理 ± 问题求解:在给定条件下,寻求能解决某一类问题且能在有 限步骤内完成的算法。 ± 问题求解特征: ² 传统软件 : ① 求解的问题是能够用数学精确描述的良结构 的问题(如,解方程); ② 计算机执行的繁杂的统计计算任 务一般不能看成是人工智能活动。 ² AI 软件 :① 求解的是不可直接用数学模型描述的所谓不良 结构问题(如,几何证明、求不定积分、逻辑演算等),通 常需要采用弱方法 进行搜索求解;② AI 程序中符号的内涵不 仅局限于数值计算和数据处理中的一般数据信息,应表现人 类进行推理所需要的各种知识。
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 6 问题求解基本原理 问题求解的基本方法 二、搜
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室 Slide 7 问题求解基本原理 ± 问题求解方法: ² 基于状态空间的问题求解方法 ² 基于问题空间的问题求解方法 ² 基于博弈搜索的问题求解方法
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