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1、ARTIFICIALINTELLIGENCE人工智能原理及其应用GOYAL@990.NET2001.9第三章 确定性推理一、推理的基本概念定义推理：已知事实结论知识推理是指在计算机或智能机器中，在知识表达的基础上，利用形式化的知识模型，进行机器思维求解问题，实现状态转移的智能操作序列。策略第三章 确定性推理基本问题：推理的方法和控制的策略推理方法及分类根据知识表示方式分类“图搜索”方法如：状态空间法、与或图“逻辑论证”方法如：谓词逻辑等推理算法与推理步骤算法：完备性如宽度优先步骤：不完备如深度优先启发式与非启发式启发性知识：即解决问题的策略、技巧、窍门等实践经验和知识。例：瞎子爬山第三章 确
2、定性推理按逻辑基础演绎推理：一般到个别三段论归纳推理：个别到一般完全归纳、不完全归纳枚举归纳、类比归纳等默认（缺省）推理：知识不完备按知识的确定性确定性推理：知识和结论都是精确的非确定性推理第三章 确定性推理按推理过程的单调性单调推理非单调推理：加入新知识会否定原来推出的结论，使推理过程回退控制策略及分类推理的控制策略：指如何使用领域知识使推理过程尽快达到目标的策略。推理策略：推理方向控制策略、求解策略、限制策略、冲突消解策略搜索策略（第五章）：推理线路、推理效果、推理效率第三章 确定性推理正向推理知识库、综合数据库、推理机正向推理的过程（图3-1）优点：直观。适合于诊断、监控、设计、预测等
3、领域。缺点；推理无明确目标，效率较低。逆向推理逆向推理的过程（图3-2）优点：目标明确，效率较高缺点：情况不明时，选择假设目标的盲目性比较大，可能多次提出假设，降低系统效率第三章 确定性推理混合推理方法先正后逆（图3-3）先逆后正（图3-4）双向（图3-5）适用场合事实不够充分正向推理推出的结论可性度不高希望得到更多结论第三章 确定性推理冲突消解策略基本思想：对可用知识排序特殊知识优先新鲜知识优先差异性大的知识优先领域特点优先上下文关系优先前提条件少者优先第三章 确定性推理二、推理的逻辑基础基本概念谓词公式的解释对所包含的常量、函数、谓词赋值谓词公式的永真性与可满足性非空个体域上的任一解释（
4、在D上永真）；任何非空个体域（永真）谓词公式的等价性与永真蕴含性在D上等价与等价P＜﹦＞Q,永真蕴含P﹦＞Q常用的等价式、永真蕴含式（牢记）第三章 确定性推理谓词公式的范式前束范式：前缀＋母式置换与合一已知：W1(A),(x)(W1(x)→W2(x))结论：W2(A)置换：在表达式中用置换项置换变量。{t1/x1,t2/x2,…,tn/xn,}量词串无量词公式第三章 确定性推理置换的例置换的合成(Ls1)s2=L(s1s2)置换一般不可交换s1s2≠s2s1例：表达式P(x,g(y),c)置换s1={f(y)/x,z/y}s2={a/x,b/y,y/z}Ps1=P(f(z),g(z),c)P
5、s2=P(a,g(b),c)Ps1s2=P(f(b),g(b),c)s1s2={f(b)/x,b/y,y/z}Ps2s1=P(a,g(b),c)s2s1={a/x,b/y}第三章 确定性推理合一：寻找项对变量的置换，以使表达式一致。{P[g(x),f(y),B],P[h(x),f(B),B]}不可合一尽管s={A/x,B/y}是{P[x,f(y),B],P[x,f(B),B]}的一个合一者，但是最简单的合一者是g={B/y}最一般(通用)合一者(mgu)：置换最少的变量以使表达式一致。分歧集：例：F={P(x,y,z),P(x,f(a),h(b))}的分歧集D1={y,f(a)}D2={z,
6、h(b)}第三章 确定性推理合一算法(p89)例：F={P(a,x,f(g(y))),P(z,h(z,u),f(u))}第三章 确定性推理三、自然演绎推理已知事实结论注意肯定前件、否定后件的错误例3.8：定义谓词：Prog(x)Like(x,y)Lang(x)事实：Prog(x)→Like(Wang,x)(x)(Lang(x)→Prog(x))Lang(C)结论：Like(Wang,C)经典逻辑推理规则第三章 确定性推理四、归结演绎推理（Robinson消解原理）对前提P，结论Q，证明P→Q永真P→Q与﹁P∨Q等价只需证明﹁（﹁P∨Q）即P∧﹁Q不可满足。第三章 确定性推理子句集概念文字：原
7、子谓词公式及其否定子句：任何文字的析取式空子句NIL：永假、不可满足化为子句集消去蕴涵和等价符号减少否定符号的辖域对变量标准化，保证每个量词有其唯一的哑元消去存在量词skolem函数第三章 确定性推理化为前束形前缀（全称量词串）＋母式（元量词公式）把母式化为合取范式消去全称量词消去连词符号更换变量名称第三章 确定性推理例（x）{P(x)→{(y)[P(y)→P(f(x,y))]∧﹁(y)[Q(x,y)→P(y
