人工智能习题&答案-第3章-搜索推理技术

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1、第三章搜索推理技术3-1什么是图搜索过程?其中,重排OPEN表意味着什么,重排的原则是什么?图搜索的一般过程如下:(1)建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S),把S放到未扩展节点表中(OPEN表)中。(2)建立一个已扩展节点表(CLOSED表),其初始为空表。(3)LOOP:若OPEN表是空表,则失败退出。(4)选择OPEN表上的第一个节点,把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点为节点n,它是CLOSED表中节点的编号(5)若n为一目标节点,则有解并成功退出。此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径而得到的(指针将在第7步中设置)(6)扩展节点n,生

2、成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。将M添入图G中。(7)对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M成员设置一个通向n的指针,并将它们加进OPEN表。对已经在OPEN或CLOSED表上的每个M成员,确定是否需要更改通到n的指针方向。对已在CLOSED表上的每个M成员,确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。(8)按某一任意方式或按某个探试值,重排OPEN表。(9)GOLOOP。重排OPEN表意味着,在第(6)步中,将优先扩展哪个节点,不同的排序标准对应着不同的搜索策略。重排的原则当视具体需求而定,不同的原则对应着不同

3、的搜索策略,如果想尽快地找到一个解,则应当将最有可能达到目标节点的那些节点排在OPEN表的前面部分,如果想找到代价最小的解,则应当按代价从小到大的顺序重排OPEN表。3-2试举例比较各种搜索方法的效率。原始文档来自蔡自兴老师的《人工智能》课件http://netclass.csu.edu.cn/jpkc2003/rengongzhineng/rengongzhineng/kechengxiti.htm仅用于学习交流^_)^请勿用于任何商业用途!Contactme:http://hi.baidu.com/xxAI原始文档来自蔡自兴老师的《人工智能》课件http://n

4、etclass.csu.edu.cn/jpkc2003/rengongzhineng/rengongzhineng/kechengxiti.htm仅用于学习交流^_)^请勿用于任何商业用途!Contactme:http://hi.baidu.com/xxAI宽度优先搜索(1)把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点,则求得一个解答)。(2)如果OPEN是个空表,则没有解,失败退出;否则继续。(3)把第一个节点(节点n)从OPEN表移出,并把它放入CLOSED扩展节点表中。(4)扩展节点n。如果没有后继节点,则转向上述第(2)步。(5)把n的所有后继节点

5、放到OPEN表的末端,并提供从这些后继节点回到n的指针。(6)如果n的任一个后继节点是个目标节点,则找到一个解答,成功退出;否则转向第(2)步。原始文档来自蔡自兴老师的《人工智能》课件http://netclass.csu.edu.cn/jpkc2003/rengongzhineng/rengongzhineng/kechengxiti.htm仅用于学习交流^_)^请勿用于任何商业用途!Contactme:http://hi.baidu.com/xxAI有界深度优先搜索(1)把起始节点S放到未扩展节点OPEN表中。如果此节点为一目标节点,则得到一个解。(2)如果OP

6、EN为一空表,则失败退出。(3)把第一个节点(节点n)从OPEN表移到CLOSED表。(4)如果节点n的深度等于最大深度,则转向(2)。(5)扩展节点n,产生其全部后裔,并把它们放入OPEN表的前头。如果没有后裔,则转向(2)。(6)如果后继节点中有任一个为目标节点,则求得一个解,成功退出;否则,转向(2)。原始文档来自蔡自兴老师的《人工智能》课件http://netclass.csu.edu.cn/jpkc2003/rengongzhineng/rengongzhineng/kechengxiti.htm仅用于学习交流^_)^请勿用于任何商业用途!Contactm

7、e:http://hi.baidu.com/xxAI等代价搜索方法以g(i)的递增顺序扩展其节点,其算法如下:(1)把起始节点S放到未扩展节点表OPEN中。如果此起始节点为一目标节点,则求得一个解;否则令g(S)=0。(2)如果OPEN是个空表,则没有解而失败退出。(3)从OPEN表中选择一个节点i,使其g(i)为最小。如果有几个节点都合格,那么就要选择一个目标节点作为节点i(要是有目标节点的话);否则,就从中选一个作为节点i。把节点i从OPEN表移至扩展节点表CLOSED中。(4)如果节点i为目标节点,则求得一个解。(5)扩展节点i。如果没有后继节点,则转向第

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