吉林大学欧阳丹彤教授人工智能课件：第三章回溯策略与图搜索

吉林大学计算机学院研究生人工智能课程的第三章深入探讨了产生式系统的搜索策略，特别是回溯策略，这一部分主要讲解了图搜索算法及其启发式方法。欧阳丹彤老师在课程中详细介绍了无信息图搜索以及完备信息计算费用的概念，包括费用控制规则应用和产生式系统整体的费用计算。 回溯策略是解决决策问题的重要手段，其中最核心的算法——回溯算法BACKTRACK被重点讲解。该算法涉及多个关键变量和数据结构，如状态变量DATA和RDATA，表变量RULES和PATH，常量NIL表示空表，以及重要的谓词如TERM、DEADEND和NULL。TERM用于判断是否达到终点，DEADEND则确定某个状态是否无法继续扩展，NULL用于检查表是否为空。 BACKTRACK算法通过递归实现，包括检查终止条件、判断死胡同、排序可用规则、执行规则并回溯等步骤。在实现过程中，算法可能会遇到两个问题：一是死胡同定义不当导致无限产生无效状态；二是可能产生冗余状态导致循环。针对这些问题，欧阳丹彤老师提出了解决方案，比如设定搜索深度界限（BOUND）来限制递归深度，以及通过状态描述表DATALIST记录并避免重复生成无效状态。 总结来说，吉林大学计算机学院研究生人工智能课程的第三章内容涵盖了产生式系统中的基础理论和实践技巧，特别是对回溯策略的理解和应用，这对于研究和开发人工智能系统中的搜索和推理算法具有重要意义。通过学习这部分内容，学生能够掌握如何设计有效的搜索策略，处理复杂的决策问题，并理解如何避免搜索过程中的常见问题。