人工智能简略复习大纲58.pptx

人工智能-复习大纲课程简介课程重点章节介绍本课程重点和难点内容简介人工智能的定义目前人工智能的主要学派第1章搜索问题图搜索的一般过程图搜索技术的分类盲目搜索深度优先搜索宽度优先搜索宽度优先搜索与深度优先搜索的主要区别宽度优先搜索与深度优先搜索的其他区别:启发式图搜索爬山法登山法算法步骤：分支界限法具有动态规划原理的分支界限法耗散值的概念及应用最佳优先搜索算法A算法f(n)——节点n的估价函数；g(n)——从初始节点S到n节点的实际代价；h(n)——从n到目标节点Sg最佳路径的估计代价。这里h(n)体现了搜索的启发信息，因为g(n)是已知的。如果说详细点，g(n)代表了搜索的宽度优先趋势。但是当h(n)g(n)时，可以省略g(n),而提高效率。g(n)的计算方法：h(n)的计算方法：A*算法的定义：对右图所示的状态空间图进行：1)深度优先搜索;2)宽度优先搜索；3)均一(等)代价搜索；4)最佳优先搜索；5)A*搜索。其中A为起始节点，E为目标节点，各节点的启发值表示在括号内。1)深度优先搜索算法2)宽度优先搜索算法3)均一(等)代价搜索算法4)最佳优先搜索算法5)A*算法第2章与或图搜索问题与或图表示的问题k-连接符的定义解图耗散值的计算能解节点不能解节点AO*算法AO*算法举例极小极大搜索过程极大极小法的评估函数极小极大过程-剪枝法的引入MAX节点的评估下限值MIN节点的评估上限值-剪枝0第3章谓词逻辑与归结原理第4章知识表示第5章不确定性推理方法第6章机器学习第7章高级搜索