人工智能导论复习：搜索技术与启发式算法解析

"人工智能导论（研究生）复习大纲参考答案" 这篇复习大纲涵盖了人工智能的基础概念和关键算法，包括绪论、搜索技术、遗传算法、谓词逻辑以及结构化知识表示等内容。以下是详细的知识点解析： 1. **绪论** - **人工智能定义**：人工智能（AI）是研究如何制造智能机器或系统，以模拟人类智能活动能力的科学。它旨在通过计算机实现智能，即让机器理解和执行人类的智力任务。 - **符号智能与计算智能**：符号智能强调基于符号的知识处理，如逻辑推理、专家系统和定理证明。计算智能则侧重于数值计算，如神经网络和进化计算，模拟群体智能。 2. **搜索技术** - **状态图**：由节点和有向边构成，用于表示问题的状态空间。 - **搜索方式**：分为线式搜索（如深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS）和树式搜索。 - **搜索策略**：包括盲目搜索（如深度优先、广度优先）和启发式搜索（如A*搜索），其中启发式搜索利用问题的特定信息优化搜索路径。 - **OPEN表与CLOSED表**：在图搜索中，OPEN表存储待考察节点，按一定策略决定搜索顺序；CLOSED表记录已考察节点，用于避免重复搜索和构建解路径。 3. **广度优先搜索与深度优先搜索** - **广度优先搜索**：从根节点开始，逐层搜索直至找到解，适用于寻找最优解。 - **深度优先搜索**：深入探索每个分支，直至无法前进再回溯，可能不找到最优解，但适用于解决深度有限的问题。 4. **启发式搜索** - **启发式搜索**：结合问题的先验知识来指导搜索，减少搜索空间，提高效率。例如，在八数码难题中，启发函数可以是与目标状态的汉明距离或错位计数。 - **启发函数的单调性**：如果启发函数满足h(n) - h(m) ≤ C(n, m)，且h(t) = 0，那么它是单调的，有助于保证搜索的有效性。 5. **八数码难题** - 八数码难题是一种典型的搜索问题，目标是通过最少的移动次数将初始状态转换为目标状态。 - 解决方法包括深度优先搜索、广度优先搜索和启发式搜索（如A*搜索）。具体步骤涉及节点生成、启发函数应用和路径成本计算。 6. **谓词逻辑与结构化知识表示** - **谓词逻辑**：一种形式逻辑系统，用于表达复杂的事实和关系，是人工智能中表示知识的重要工具。 - **结构化知识表示**：通过框架、语义网络、规则库等方式，将知识结构化，便于计算机理解和处理。 复习这些知识点对于理解人工智能的基本原理和方法至关重要，特别是对于研究生级别的学习，深入理解并掌握这些概念和技术是进一步研究和应用AI的基础。