人工智能原理及其应用考题总结.docx

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人工智能原理及其应用考题总结

人工智能各章小结及习题解答

第一部分绪论

习题解答:

1.什么是人工智能?

发展过程中经历了哪些阶段?

解:

人工智能是计算机科学的一个重要分支,也是一门正在发展中的综合性前沿学科,它是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的,目前正处于发展阶段尚未形成完整体系。

发展过程中经历的阶段有:

第一阶段（40年代中~50年代末）神经元网络时代

第二阶段（50年代中~60年代中）通用方法时代

第三阶段（60年代中~80年代初）知识工程时代

第四阶段（80年代中~90年代初）新的神经元网络时代

第五阶段（90年代初~现在）海量信息处理与网络时代

2.人工智能研究的基本内容是什么?

解:

基本内容是:

搜索技术、知识表示、规划方法、机器学习、认知科学、自然语言理解与机器翻译、专家系统与知识工程、定理证明、博弈、机器人、数据挖掘与知识发现、多Agent系统、复杂系统、足球机器人、人机交互技术等。

3.人工智能主要有哪几大研究学派?

解:

（1）符号主义学派:

由心理学途径产生,符号主义认为人工智能起源于数理逻辑,人类认识（智能）的基本元素是符号,而智能行为则是符号运算的结果。

（2）连接主义学派:

由生理学途径产生,连接主义又称为仿生学派,认为人工智能的基本元素是神经元,智能产生于大量神经元的并行分布式联结之中,而智能行为则是联结计算的结果。

（3）行为主义学派:

由生物演化途径产生,行为主义认为人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知和行为,取决于对外界复杂环境的适应,而不是表示和推理。

4.人工智能有哪些主要的研究领域?

解:

（1）问题求解

（2）逻辑推理与定理证明

（3）自然语言理解

（4）自动程序设计

（5）专家系统

（6）机器学习

（7）神经网络

（8）机器人学

（9）模式识别

（10）机器视觉

（11）智能控制

（12）智能检索

（13）智能调度与指挥

（14）分布式人工智能与Agent

（15）计算智能与进化计算

（16）数据挖掘与知识发现

（17）人工生命

（18）系统与语言工具

第2部分知识与知识表示

本章小结:

习题解答:

1设有如下问题:

（1）有五个相互可直达且距离已知的城市A、B、C、D、E,如图所示;

（2）某人从A地出发,去其它四个城市各参观一次后回到A;

（3）找一条最短的旅行路线

请用产生式规则表示旅行过程。

解:

①综合数据库（x）

（x）中x可以是一个字母,也可以是一个字符串。

②初始状态（A）

③目标状态（Ax1x2x3x4A）

④规则集:

r1:

IFL（S）=5THENGOTO（A）

r2:

IFL（S）<5THENGOTO（B）

r3:

IFL（S）<5THENGOTO（C）

r4:

IFL（S）<5THENGOTO（D）r5:

IFL（S）<5THENGOTO（E）

其中L（S）为走过的城市数,GOTO（x）为走向城市x⑤路线如下图所示:

最短旅行路线为:

A->C->D->E->B->A总距离为5+6+8+10+7=36

2神州大学和东方大学两校篮球队在东方大学进行一场比赛,结局的比分是85:

89,用语义网络表示。

（A）

（AB）

（AC）（AD）

（AE）

（ACB）

（ACD）（ACE）（ACDB）

（ACDE）

（ACDEB）

（ACDEBA）

7

510

10

7

69

10

8

107

起始目标

第3部分推理

本章小结:

习题解答:

1张某被盗,公安局派出五个侦察员去调查。

研究案情时,侦察员A说“赵与钱中至少有一人作案”;侦察员B说“钱与孙中至少有一人作案”;侦察员C说“孙与李中至少有一人作案”;侦察员D说“赵与孙中至少有一人与此案无关”;侦察员E说“钱与李中至少有一人与此案无关”。

如果这五个侦察员的话都是可信的,试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。

解:

第一步:

将5位侦察员的话表示成谓词公式,为此先定义谓词。

设谓词P（x）表示是作案者,所以根据题意:

A:

P（zhao）∨P（qian）B:

P（qian）∨P（sun）

C:

P（sun）∨P（li）D:

﹁P（zhao）∨﹁P（sun）

E:

﹁P（qian）∨﹁P（li）

以上每个侦察员的话都是一个子句。

第二步:

将待求解的问题表示成谓词。

设y是盗窃犯,则问题的谓词公式为P（y）,将其否定并与ANSWER（y）做析取:

﹁P（y）∨ANSWER（y）

第三步:

求前提条件及﹁P（y）∨ANSWER（y）的子句集,并将各子句列表如下:

（1）P（zhao）∨P（qian）

（2）P（qian）∨P（sun）

（3）P（sun）∨P（li）

（4）﹁P（zhao）∨﹁P（sun）

（5）﹁P（qian）∨﹁P（li）

（6）﹁P（y）∨ANSWER（y）

第四步:

应用归结原理进行推理。

（7）P（qian）∨﹁P（sun）

（1）与（4）归结（8）P（zhao）∨﹁P（li）

（1）与（5）归结（9）P（qian）∨﹁P（zhao）

（2）与（4）归结（10）P（sun）∨﹁P（li）

（2）与（5）归结（11）﹁P（zhao）∨P（li）（3）与（4）归结（12）P（sun）∨﹁P（qian）（3）与（5）归结（13）P（qian）

（2）与（7）归结（14）P（sun）

（2）与（12）归结

（15）ANSWER（qian）（6）与（13）归结,σ={qian/y}（16）ANSWER（sun）（6）与（14）归结,σ={sun/y}所以,本题的盗窃犯是两个人:

钱和孙。

2任何兄弟都有同一个父亲,John和Peter是兄弟,且John的父亲是David,问Peter的父亲是谁?

解:

第一步:

将已知条件用谓词公式表示出来,并化成子句集。

那么,要先定义谓词。

（1）定义谓词:

设Father（x,y）表示x是y的父亲。

设Brother（x,y）表示x和y是兄弟。

（2）将已知事实用谓词公式表示出来:

F1:

任何兄弟都有同一个父亲。

（x）（y）（z）（Brother（x,y）∧Father（z,x）→Father（z,y））F2:

John和Peter是兄弟。

Brother（John,Peter）F3:

John的父亲是David。

Father（David,John）

（3）将它们化成子句集,得

S1={﹁Brother（x,y）∨﹁Father（z,x）∨Father（z,y）,Brother（John,Peter）,Father（David,John）}

第二步:

把问题用谓词公式表示出来,并将其否定与谓词ANSWER做析取。

设Peter的父亲是u,则有:

Father（u,Peter）将其否定与ANSWER做析取,得

G:

﹁Father（u,Peter）∨ANSWER（u）

第三步:

将上述公式G化为子句集S2,并将S1和S2合并到S。

S2={﹁Father（u,Peter）∨ANSWER（u）}S=S1∪S2

将S中各子句列出如下:

（1）﹁Brother（x,y）∨﹁Father（z,x）∨Father（z,y）

（2）Brother（John,Peter）（3）Father（David,John）

（4）﹁Father（u,Peter）∨ANSWER（u）第四步:

应用归结原理进行归结。

（5）﹁Brother（John,y）∨Father（David,y）

（1）与（3）归结,σ={David/z,John/x}

∀∀∀

（6）﹁Brother（John,Peter）∨ANSWER（David）

（4）与（5）归结,σ={David/u,Peter/y}

（7）ANSWER（David）

（2）与（6）归结

第五步:

得到了归结式ANSWER（David）,答案即在其中,所以u=David,即Peter

的父亲是David。

第4部分搜索策略

本章小结:

博弈问题:

极大极小分析法:

计算出端节点的估值,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。

α-β剪枝技术:

对于一个“与”节点来说,它取当前子节点中的最小倒推值作为它倒推值的上界,称此值为β值。

对于一个“或”节点来说,它取当前子节点中的最大倒推值作为它倒推值的下界,称

此值为α值。

其一般规律为:

（1）任何“或”节点x的α值如果不能降低其父节点的β值,则对节点x以下的分枝可停止搜索,并使x的倒推值为α。

这种剪枝成为β剪枝。

（2）任何“与”节点x的β值如果不能升高其父节点的α值,则对节点x以下的分枝可停止搜索,并使x的倒推值为β。

这种剪枝成为α剪枝。

习题解答:

1图4-1是五城市间的交通路线图,A城市是出发地,E城市是目的地,两城市间的交通

费用（代价）如图中数字所示。

求从A到E的最小费用交通路线。

图4-1

解:

先将交通图转换为代价树,如图4-2所示。

若用g（x）表示从初始节点s0到节点x的代价,用c（x1,x2）表示从父节点x1到子节点x2的代价,则有:

g（x2）=g（x1）+c（x1,x2）

图4-2

方法一:

代价树的广度优先搜索

（扩展节点n,将其子节点放入open表中,计算各子节点的代价,并按各节点的代价对open表中全部节点按从小到大的顺序进行排序（队列））

步骤如下:

图4-3-1

图4-3-2

图4-3-3

图4-3-4

图4-3-5

所以,最优路径为A->C->D->E

方法二:

代价树的深度优先搜索（不一定是最优解）

（扩展节点n,将其子节点按代价从小到大的顺序放到open表的首部（栈））步骤如下:

E为目标节点,E2->D1->C1->A所以路径为A->C->D->E

图4-4-3

虽然D1的代价大于B1的代价,但按照代价树的深度优先搜索策略,要对D1进行扩展,放入closed表中（若按代价树的广度优先搜索,要对B1、D1排序,先扩展B1）

注:

该题代价树的深度优先搜索与代价树的广度优先搜索的结果相同,但这只是巧合。

一般情况下,这两种方法得到的结果不一定相同。

另外,由于代价树的深度优先搜索有可能进入无穷分支的路径,因此它是不完备的。

2如下图4-5所示,分别用代价树的广度优先搜索策略和代价树的深度优先搜索策略,求A到E的最短费用路径。

解:

先将其化成代价树,如图4-6:

（1）代价树的广度优先搜索,步骤如下:

图4-7-1

E为目标节点,路径为A->C->E,代价为15。

（2）代价树的深度优先搜索,步骤如下:

虽然C1代价低于D1,但按照代价树的深度优先搜索策略,对D1进行扩展,放入closed表中,因为B1扩展的节点为D1,而C1是A节点扩展得到的。

E出栈,为目标节点,结束。

故解路径为A->B->D->E,代价为17,不是最优解。

图4-7-3图4-8-2图4-8-1

注:

深度优先搜索是不完备的,即使问题有解,也不一定能求得解。

得到的解也不一定是最优解（因为是局部优先搜索）。

3下图是五城市间的交通费用图,若从西安出发,要求把每个城市都访问一遍,最后到达广州,请找一条最优路线。

边上的数字是两城市间的交通费用。

解:

先画出代价树:

图4-10

按代价树的广度优先搜索即可得出最优路线,步骤如下:

图4-11-1

图4-11-2

图4-11-3

图4-11-4

故由此得出最优路线为A->B1->D2->C4->E12

即A->B->D->C->E,交通费用为375。

4设有如图所示的一棵与/或树,请分别用与/或树的广度优先搜索及与/或树的深度优先搜索求出解树。

解:

（1）与/或树的广度优先搜索

先扩展节点A,得到节点B和C,再扩展节点B,得节点t1、t2,因为t1、t2为可解节点,故节点B可解,从而可节点A可解。

（2）与/或树的深度优先搜索

先扩展节点A,得到节点B和C,再扩展节点C,得节点D和t5,t5为可解节点,再扩展节D

得节点t3、t4,因为t3、t4为可解节点,故节点D可解,因为节点D和t5可解,故节点C可解,从而可节点A可解。

所以求得解树为:

t3t4

t3t4

5设有如图所示的与/或树,请分别按和代价法及最大代价法求解树代价。

（1）按和代价法:

h（B）=7,h（C）=3,h（A）=7+3+5+6=21

（2）按最大代价法:

h（B）=5,h（C）=2,h（A）=5+5=10