北京理工《人工智能》研究生期末考卷解析：A*搜索、Q-学习与决策树应用

本资源是一份北京理工大学《人工智能》研究生期末考试试卷，包含了多个与人工智能核心概念相关的题目，旨在检验学生对AI理论和应用的理解与实践能力。以下是各题目的知识点概述： 1. **A*搜索与GridWorld问题**: - A*搜索是一种启发式搜索算法，用于解决路径规划问题。题目要求学生使用A*算法在给定的GridWorld环境中找到从起点到终点的最短路径。 - 学生需构建搜索图，标注节点的启发函数值（h值，估计从当前节点到目标节点的代价）和估价函数值（f值，包括h值加上从起点到当前节点的实际代价），并展示节点按照f值递减的扩展顺序。 2. **逻辑推理与ResolutionRefutation方法**: - 通过公司招聘条件的逻辑关系，学生需要应用ResolutionRefutation推理方法来证明公司一定录取C。这涉及演绎逻辑和规则推理，展示了AI中的知识表示和推理技术。 3. **神经网络与决策树表示布尔函数**: - 学生被要求使用Single-layerPerceptron（单层感知器）和DecisionTree来表示逻辑函数C = (A异或B)且 (A与非B)，展示了人工智能中符号逻辑与连接主义方法的结合。 4. **决策树生成**: - 通过给定的数据集，学生需利用MaximumInformationGain准则（最大信息增益）来构建DecisionTree，这是一个关键的机器学习任务，涉及到特征选择和模型简化，以优化决策过程。 5. **贝叶斯网络与概率推理**: - 图形部分可能包含一个贝叶斯网络模型，要求学生分析给定的条件概率和先验知识，进行概率推理和分类任务，这是统计学习和不确定性建模的基础。 这份试卷全面涵盖了人工智能的不同分支，如搜索算法、逻辑推理、机器学习和概率模型，旨在评估学生的理论知识掌握和实际问题解决能力。解答这些问题不仅需要扎实的理论基础，还需要灵活运用所学知识和技能。