人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案

原始文档来自 蔡自 兴 老师的人工智能课件 _) 请勿用于任何商业用途！ 、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 Si(表示第 i 次渡河后，河对岸的状态， 示传教士的数目， 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. 2. 3. nC=0 (当 等于 0 或 3) 用 di(示渡河过程中，对岸状态的变化， 示，第 i 次渡河后，对岸传教士数目的变化， 示，第 i 次渡河后，对岸野人数目的变化。当 i 为偶数时， dC,时为非负数，表示船驶向对岸， i 为奇数时， 时为非正数，表示船驶回岸边。 原始文档来自 蔡自 兴 老师的人工智能课件 _) 请勿用于任何商业用途！ (0, 0)，目标状态为 , 3)，用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。 在此，用图求法该问题，令横坐标为 纵坐标为 行状态为空心点表示，每次可以在格子上，沿对 角线移动一格，也可以沿坐标轴方向移动 1 格，或沿坐标轴方向移动 2 格。第奇数次数状态转移，沿右方，上方，或右上方移动，第偶数次数状态转移，沿左方，下方，或左下方移动。 从 (0,0)开始，依次沿箭头方向改变状态，经过 11 步之后，即可以到达目标状态 (3,3)，相应的渡河方案为： ,1)-1,0)-,2)-,-,0)-1,-,0)-,-,2)-1,0)-,1) 2利用图 状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市 A 开始，访问其他城市不多于一次，并返回 A。选择一个状态表示，表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。 7 10 7 10 13 9 6 6 5 10 B E D A C 图 nC 3 1 3 2 0 原始文档来自 蔡自 兴 老师的人工智能课件 _) 请勿用于任何商业用途！ 。单独的 R、 可分别用 R、 或 1/ 来计算，这个事实用作本原问题。后继算符应以复合并联和串联阻抗 的规则为基础。 图 定，用原来的与后继算法用来表达并联关系，用原来的或后继算法用来表达串联关系 原始文档来自 蔡自 兴 老师的人工智能课件 _) 请勿用于任何商业用途！ ，并画出求解该问题的与或图。 用四元数列 (来表示状态，其中 示 A 盘落在第 柱子上， 示B 盘落在第 柱子上， 示 C 盘落在第 柱子上， 示 D 盘落在第 柱子上。 初始状态为 1111，目标状态为 3333 Z 2 21 31 2 211 2 4 4 3 始文档来自 蔡自 兴 老师的人工智能课件 _) 请勿用于任何商业用途！ ，按从上往下的顺序，依次处理每一个叶结点，搬动圆盘，问题得解。 2把下列句子变换成子句形式： (1) ( x) P(x) P(x) (2) x y(On(x,y) x,y) (3) x y z(x,y) y,z) x,z) (4) ( x) P(x)（ y） p(y) p(f(x,y) ( y) Q(x,y) P(y) (1) (x) P(x)P(x) 11113333 11112221 22212223 22233333 1111331133113321 33212221 22231123 11231133 11333333 111121112111231123113311332113211321122112212221222332233223312331231123113321332133233323333333原始文档来自 蔡自 兴 老师的人工智能课件 _) 请勿用于任何商业用途！ (x) P(x) (x) P(x) (x) 最后子句为 P(x) (x) (2) (x) (y) On(x,y)x,y) (x) (y) On(x,y) x,y) On(x,y) x,y) 最后子句为 On(x,y) x,y) (3) (x) (y) (z) x,y) y,z) x,z) (命题联结词之优先级如下 :否定合取析取蕴涵等价 ) (x) (y) (z) x,y) y,z) x,z) x,y) y,z) x,z) 最后子句为 x,y), y,z) x,z) (4) (x) P(x) (y) p(y)p(f(x,y) y) Q(x,y) P(y) (x) P(x) (y) p(y) OR p(f(x,y) y) Q(x,y) (y) (x) P(x) (x) p(y) p(f(x,y) y) Q(x,y) P(y) (x) P(x) (w) p(y) p(f(w,y) v) Q(x,v) P(v) P(A) p(y) p(f(B,y) Q(A,C) P(C) P(A) p(y) p(f(B,y) (A,C) p(y) p(f(B,y) P(C) P(A) p(y), p(f(B,y) (A,C) p(y), p(f(B,y) P(C) 最后子句为 P(A) 原始文档来自 蔡自 兴 老师的人工智能课件 _) 请勿用于任何商业用途！ p(x), p(f(B,x) (A,C) p(y), p(f(B,y) P(C) 2用谓词演算公式表示下列英文句子 (多用而不是省用不同谓词和项。例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子。 ) A is if it a if by a 先定义基本的谓词 x) x is x,y) x y x) x MP(x) x is a MN(x) x is a 面的句子 可以表达为 (任意 x) (存在 t) (存在 y) y) 合取 y,t) 合取 t) 合取 x) 合取 x,t) x) 2下列语句表示成语义网络描述： (1) (2) a (3) EC in a (1) (2) (3) 始文档来自 蔡自 兴 老师的人工智能课件 _) 请勿用于任何商业用途！ ，请你编写一个去电影院看电影的剧本。 (1) 开场条件 (a) 顾客想看电影 (b) 顾客在足够的钱 (2) 角色 顾客，售票员，检票员，放映员 (3) 道具 钱，电影票 (4) 场景 场景 1 购票 (a) 顾客来到售票处 (b) 售票员把票给顾客 (c) 顾客把钱给售票员 (d) 顾客走向电影院门 场景 2 检票 (a) 顾客把电影票给检票员 (b) 检票员检票 (c) 检票员把电影票还给顾客 (d) 顾客进入电影院 场景 3 等待 (a) 顾客找到自己的座位 (b) 顾客坐在自己座位一等待电影开始 场景 4 观看电影 始文