人工智能概念简介(2)
发布时间:2021-06-05
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足的,从而原否定式也是不可满足的,进而说明原公式是永真的。
求解
1.先为待求解的问题找一个合适的求证目标谓词;2.再增配(以析取形式)一个辅助谓词,该谓词的变元必须与对应目标谓词中的变元完全一致;3.进行归结;4.当归结是刚好只剩下辅助谓词时,辅助谓词中原变元位置上的项就是所求的结果。 9,简要说明各种归结策略。
删除策略:及早删除无用子句,以避免无效归结,缩小搜索规模;并尽量使归结式朝“小”的方向发展。从而尽早导出空子句。删除策略是完备的。
支持集策略:尽量避免在可满足的子句集中做归结,因为从中导不出空子句。而求
证公式的前提通常是一致的,所以支持集策略要求归结时从目标公式否定的子句出发进行归结。支持集策略实际是一种目标制导的反向推理。支持集策略是完备的。
线性归结策略:线性归结策略是完备的,高效的。可与许多别的策略相兼容。 输入归结策略:是一种自底而上的归结策略。输入归结策略是不完备的。输入归结策略常同线性归结策略结合,构成线性输入归结策略。也可以与支持集策略相结合。 单元归结策略:单元归结的思想是用单元子句归结可以使归结式含有较少的文字,因而有利于逼近空子句。单元归结策略是不完备的,但效率高。
祖先过滤型策略:是线性输入策略的改进。是完备的
10,说明与或图的在知识表示中的两种应用
与或图一般表示问题的变换过程,就是从原问题出发,运用某些规则不断的进行问
题的分解(得到与分支)和变换(得到或分支),而得到一个与或图,与或图的节点一般代表问题,整个图就表示问题空间。
11,博弈问题状态空间图的特点是什么,为什么?
博弈树的特点 n 博弈的初始格局是初始节点。 n 在博弈树中,“或”节点和“与”节点是逐层交替出现的。自己一方扩展的节
点之间是“或”关系,对方扩展的节点之间是“与”关系。双方轮流地扩展节点。 n 所有自己一方获胜的终局都是本原问题,相应的节点是可解节点;所有使对方获胜的终局都是不可解节点。
12,博弈问题求解有哪些方法,简述其过程。
极小极大分析法的基本思想
设博弈的双方中一方为A,另一方为B。然后为其中的一方(例如A)寻找一个最优行动方案。
为了找到当前的最优行动方案,需要对各个可能的方案所产生的后果进行比较。 为计算得分,需要根据问题的特性信息定义一个估价函数,用来估算当前博弈树端节点的得分。这时估算出来的得分为静态估值。
当端节点的估值计算出来后,再推算出父节点的得分,推算的方法是:
对“或”节点,选其子节点中一个最大的得分作为父节点的得分,这是为了使自己在可供选择的方案中选一个对自己最有利的方案;
对“与”节点,选其子节点中一个最小的得分作为父节点的得分,这是为了立足于最坏的情况。这样计算出的父节点的得分称为倒推值。
如果一个行动方案能获得较大的倒推值,则它就是当前最好的行动方案。 α-ß剪枝技术。基本思想为:
对于一个与节点MIN,若能估计出其倒推值的上确界β,并且这个β值不大于MIN的父节点(一定是或节点)的估计倒推值的下确界α,即α≥β,则就不必再扩展该MIN
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