中大AI课件:智能代理搜索理解与例解
在中大AI课程的第二讲(Lecture 02.pptx)中,主要讨论了智能代理及其在问题解决中的应用,特别是通过搜索算法来寻找解决方案的过程。本节的核心知识点包括: 1. 智能代理 (Intelligent Agent): 智能代理是一种能够感知环境、理解任务并采取行动以达成目标的软件或机器。它具有一定的自主性和学习能力,通常用于模拟人类决策或执行复杂任务。 2. 搜索问题 (Search Problem): 定义为在状态空间(State Space)中找到从初始状态到目标状态的路径。在这个例子中,初始状态包含船的位置,如{(CSDF,)},目标状态表示船到达指定位置,如{(,CSDF)}。状态之间的转移通过successor function(后继函数),例如从(CSDF,)可以转移到(CD,SF)。 3. 成本函数 (Cost Function): 在有权重的情况下,搜索算法会考虑每一步的成本,如每个动作花费1单位时间或资源。 4. 水壶问题 (Water Jugs Problem) 作为搜索算法的一个实例,探讨如何通过填充和倒空水壶来实现目标水量。在这个问题中,状态空间是一个有向图,可能产生大量未展开的状态,搜索策略需要选择下一个最有可能接近目标的状态进行扩展。 5. 无信息搜索 (Uninformed Search): 这种搜索策略仅依赖于目标测试和后继函数,而不考虑非目标状态的优劣。这意味着搜索过程是盲目且不依赖任何额外信息的,比如启发式函数。 6. 启发式搜索 (Informed Search): 相比无信息搜索,启发式搜索利用额外的信息来评估状态的价值,帮助选择更高效路径。这通常通过估算状态到目标状态的距离或其他相关度量来实现。 总结来说,Lecture 02.pptx介绍了智能代理在搜索问题中的基本概念,包括如何定义状态、动作和成本,以及无信息搜索与启发式搜索之间的区别。通过水壶问题的实例,学生可以更好地理解这些概念在实际问题中的应用。
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