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人工智能作业一.doc

1、作业一1. 对于下列活动,分别给出任务环境的PEAS描述,并按照2.3.2节列出的性质进行分析:(a) 在互联网购买AI旧书Performance MeasureEnvironmentActuatorsSensors购买的旧书性价比高,搜索快速(货比三家),付款的安全性,好的交互功能(与卖家或其他买家沟通)互联网,卖家,其他买家购书平台(终端),计算机AI旧书价位比对系统(b) 对着墙壁练网球Performance MeasureEnvironmentActuatorsSensors动作准确度,反应迅速,动作连贯性,力度控制的精确度,对球落点控制的精确度训练场地,其他训练者,场地管理人员机械臂

2、,球拍压力传感器,视觉传感器(判断球落点)(c) 在一次拍卖中对一个物体投标Performance MeasureEnvironmentActuatorsSensors对物体价值评估的准确性,反应迅速,制定投标价格的合理性被投标物体,其他竞投者,拍卖现场计算器(统计、计算),机械臂(用于投标)听觉传感器(感知其他竞投着报价),语音传感器(自己报价)2. 先建立一个完整的搜索树,起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态的距离,然后用以下方法表示如何进行搜索。图一首先,我们画出图一对应的完整的搜索树(按节点字母从小到大顺序依次画出):(a).深度优先:我们知道深度优先搜索是无信息搜

3、索,按照编程的习惯,下图中深度优先搜索的顺序是按照节点的A-G的排序进行的(b).广度优先:我们知道一般的广度优先搜索也是无信息搜索,按照编程的习惯,下图中广度优先搜索的顺序同样是是按照节点的A-G的排序进行的(c).爬山法:对于爬山法我们需要了解的是,它是简单的循环过程,不断向最优方向移动。该算法不需要维护搜索树,当前的节点的数据结构只需要记录当前状态和目标函数值。此外,爬山法不会考虑与当前状态不相邻的状态。从S出发,与S邻近最佳的状态为B,依次往下,一旦找到目标状态则算法终止,这也就是为什么爬山法容易陷入局部最优。(d).最佳优先:最佳优先算法的结点是基于评价函数f(n)去扩展的,评估价值

4、最低的结点首先选择进行扩展。最佳优先算法和一致代价搜索算法实现类似,不同的是最佳优先是根据f值而不是根据g值对优先级队列排队。3. 图二是一棵部分展开的搜索树,其中树的边记录了对应的单步代价,叶子节点标注了到达目标结点的启发式函数的代价值,假定当前状态位于结点A。图二(a) 用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。注意必须要有完整的计算过程,同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录:1. 贪婪最佳优先搜索:首先,贪婪最佳优先算法是试图扩展离目标最近的节点,它只用到启发信息,也就是f(n)=h(n)。如图,h(B)是未知的,但是根据三角不等式,我们可以知道7=h(B)=13。因此,

5、先扩展C结点。2. 一致代价搜索一致性代价搜索扩展的是路径消耗最小的结点。所以一致代价搜索接下来扩展结点的顺序为BDEFGHC3. A*树搜索A*搜索对结点的评估结合了g(n),即到达此结点已经花费的代价,和h(n),从该结点到目标结点所花的代价:f(n)=g(n)+h(n)。由于都是从A结点开始扩展,所以对于下一步可扩展的结点的f(D)=18,f(C)=21, 10=f(B)=16。因此,当先扩展B结点,否则先扩展D结点。(b) 讨论以上三种算法的完备性和最优性。贪婪最佳优先搜索试图扩展离目标最近的结点,理由是这样可以很快找到解。贪婪最佳优先搜索于深度优先搜索类似,即使是有限状态空间,他也是

6、不完备的,容易陷入死胡同或者导致死循环;一致代价搜索按结点的最优路径顺序扩展结点,这是对任何单步代价函数都是最优的算法,它不再扩展深度最浅的结点。一致代价搜索与宽度优先搜索类似,是完备的;A*搜索是完备的,此外,A*算法对于任何给定的一致的启发函数都是效率最优的。4. 给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态,证明如果h是一致的,那么它是可采纳的。一致性(单调性)的定义:如果对于每个结点n和通过任意行动a生成的n的每个后继结点n,从结点n到达目标的估计代价不大于从n到n单步的代价与从n到达目标的估计代价之和:h(n)=c(n,a,n)+h(n)可采纳性的定义:f(n)=g(n)+h(n)可采纳行要求f(n)永远不会超过结点n的解的实际代价证明:真实代价:f(n)=g(n)+c(n,a1,n1)+ c(n1,a2,n2)+ c(n2,a3,n3)+ c(nm,a(m+1),G)评估代价: f(n)=g(n)+h(n)即证明 f(n)=f(n)根据一致性的定义,有f(n)=g(n)+h(n)= g(n)+ c(n,a1,n1)+h(n1) = g(n)+ c(n,a1,n1)+ c(n1,a2,n2)+h(n2) =. = g(n)+c(n,a1,n1)+ c(n1,a2,n2)+ c(n2,a3,n3)+ c(nm,a(m+1),G)+h(G) =f(n)证毕

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