人工智能导论(本科生) 复习大纲 -参考答案

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1、目录绪论..................................................................................................................................................1搜索技术...........................................................................................................................................1遗传

2、算法...........................................................................................................................................8谓词逻辑...........................................................................................................................................8结构化知识表示....

3、.........................................................................................................................12绪论1、什么是人工智能？答：人工智能又称机器智能，是用计算机模拟或实现的智能；(人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学)2、什么是符号智能与计算智能？并举例说明。答：符号智能是模拟闹智能的人工智能，是以符号形式的知识和信息为基础，主要通过逻辑推理，运用知识进行问题求解。如搜索技术、专家系统、定

4、理证明等；计算智能是模拟群智能的人工智能，以数值数据为基础，主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。搜索技术1.状态图是由什么组成的？答：状态图是由节点与有向边组成；2.简述图搜索的方式和策略。答：搜索方式：线式搜索和树式搜索；搜索策略：盲目搜索和启发式搜索；3.阐述图搜索策略中OPEN表与CLOSED表的作用。答：OPEN表用来保存当前待考察的节点，并按照某种排列，来控制搜索的方向和顺序；CLOSED表用来记录搜索过程中已考察过的节点，保存全局搜索信息，并可根据节点返回指针得到搜索解路径。4.简述广度优先策略与深度优先策略的不同点。答：广度优先搜索是始终在同一级节点中考查，当同一级节点

5、考查完毕，才考查下一级节点。因此，是自顶向下一层一层逐渐搜索的，属于横向搜索策略，其搜索是完备的，得到的解为最优解；深度优先搜索是在搜索树的每一层始终只扩展一个子节点，不断向纵深前进，直到不能再前进时，才从当前节点返回到上一级节点，沿另一方向又继续前进。因此，是从树根开始一枝一枝逐渐搜索的，属于纵向搜索策略，其搜索是不完备的，得到的解不一定为最优解。5.什么是启发式搜索？并以八数码难题为例，说明其原理。答：启发式搜索是利用问题拥有的启发信息来引导搜索，达到减少搜索范围，降低问题复杂度的目的。对于八数码难题，可以利用不在位将牌数或者与目标距离信息来作为启发函数，可以加快搜索目标的步数。6.

6、简述启发函数的单调性判别。答：设m是n的子节点，t为目标节点，当h(n)‐h(m) ≤ C(n,m),h(t)=0成立时，则可称启发函数h是单调的。7.分别用深度优先搜索方法、宽度优先算法、启发式搜索算法求解下图所示八数码难题。2812316384754765初始状态目标状态答：略设定启发式函数h(n)为当前节点“不在位”的将牌数；对于空格，有向左、向上、向下，向右的启发式规则；（根据启发函数定义以及启发式规则使用顺序的不同，答案不唯一）128g=0163h=7754f=76228g=1283g=1163h=716h=6754f=8754f=779328g=2268g=2283g=228

7、3g=2163h=613h=716h=6164h=5754f=8754f=9754f=875f=748128g=3283g=323g=3283g=3283g=363h=516h=6186h=6156h=6164h=4754f=8754f=9754f=974f=975f=75128g=4128g=4283g=4283g=4763h=663h=5164h=514h=354f=10754f=975f=9765f=71011283g=523