搜索方法与贝叶斯网络实例：过河规则与节点状态计算

本资源是一份关于人工智能原理的试题，主要涉及以下几个知识点： 1. **搜索方法与过河规则设计**: 题目要求设计一种过河策略来确保三名警察和三名犯人安全过河，同时避免出现警察数量少于犯人的情况。这涉及到搜索算法的应用，可能需要考虑不同的状态转移规则，例如先考虑警察安全，优先让警察渡河，然后根据剩余人数决定下一步行动。过河规则应该明确列出每一步的决策逻辑，并可能通过搜索图的形式展示。 2. **似然加权采样算法**: 该部分要求在给定事件A=T的情况下，应用似然加权采样算法计算节点状态和权重w。具体步骤包括确定每个节点的状态，根据给定条件概率表更新状态向量，并计算每个节点的权重值。最后，解释W向量的结果含义，即每个节点被采样的概率。同样的过程在A=F时也需要重复。 3. **马尔科夫覆盖与贝叶斯网络**: 要找出查询节点C的马尔科夫覆盖，即那些能够影响C状态的节点。这些节点按照字母顺序列出。对于给定的两个贝叶斯网络节点状态向量，需要应用吉布斯采样算法进行一次采样，更新非证据变量的状态，并记录N向量的变化。 4. **贝叶斯网络条件概率表分析**: 题目给出了一个多连通贝叶斯网络，涉及证据节点F和查询节点C。当F的状态已知为T时，要求分析在不同条件下其他节点的状态变化。这可能涉及条件概率的计算和网络推理，以及如何在给定特定证据时更新网络的概率分布。 5. **启发函数在八数码问题中的应用**: 在八数码问题中，启发函数f(x)包含搜索树的深度和估计错误数字个数。学生需要绘制搜索树并计算每个扩展节点的f值，这是一个典型的搜索问题，需要根据启发式信息指导搜索过程。 6. **框架结构和语义网络表示**: 提供了命题句子的框架结构和语义网络表示任务，考察学生如何用这两种形式表达复杂的逻辑关系。 这份试题着重考察了学生在人工智能领域的搜索算法、贝叶斯网络推理、启发式搜索、概率模型理解和表示等方面的知识和技能。