人工智能期末复习重点：归结原理与搜索算法

"人工智能期末考试复习资料，包含老师上课强调的重点知识，涵盖复合代换、最一般合一、谓词公式化为字句集等概念，以及归结原理、归结反演、可信度方法等核心算法，同时涉及状态空间搜索策略如宽度优先和深度优先算法，启发式搜索、解树代价计算、博弈树分析、遗传算法，以及人工神经网络和专家系统的基本组成和工作原理。" 在人工智能期末考试复习中，你需要掌握以下几个关键知识点： 1. **复合代换**：这是逻辑推理中的一个基础操作，涉及到将公式中的某个子句替换为等价的表达式，以简化或证明原公式的性质。 2. **最一般合一**：在谓词逻辑中，最一般合一（Most General Unifier, MGU）是指一个使得两个谓词公式相等的代换，这个代换是所有可能代换中最通用的，不依赖于特定实例。 3. **谓词公式化为字句集**：这是一个过程，通过消除量词和联接词，将复杂的谓词公式转换成一组不包含量词的子句，便于进行推理和证明。 4. **归结原理**：这是证明理论中的基础工具，分为命题逻辑和谓词逻辑两种形式。它允许我们通过结合矛盾子句（也称为归结子句）来推导出任何公式，从而进行证明。 5. **归结反演**：在归结过程中，通过逆向应用归结规则，可以推出原始子句，这对于理解推理过程和构建证明是重要的。 6. **可信度方法**：这通常用于模糊逻辑或不确定推理中，通过对证据的可信度进行量化，来处理不确定或模糊的信息。 7. **状态空间的搜索方法**：包括宽度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。BFS保证找到最优解，而DFS适用于解决记忆限制的问题。 8. **启发式搜索**：在状态空间搜索中，启发式函数用于指导搜索方向，目标是找到最优路径，例如A*算法。 9. **解树的代价**：在搜索算法中，评估解的代价对于选择最佳路径至关重要。 10. **博弈树极大极小分析法**：在游戏理论中，这种方法用于预测对手的策略并找出最优决策，通过考虑所有可能的分支和结果。 11. **遗传算法**：这是一种基于生物进化原理的优化方法，通过模拟自然选择和遗传来寻找问题的解决方案。 12. **专家系统**：这些系统利用领域专家的知识进行推理和决策，主要由知识库（存储规则和事实）和推理机（执行推理过程）组成。 13. **人工神经网络**：模拟生物神经元网络的计算模型，通过学习和训练处理复杂的数据和模式识别任务。 以上知识点涵盖了人工智能的多个子领域，包括逻辑推理、搜索算法、决策制定、知识表示和机器学习，是全面复习人工智能课程的基础。