人工智能实验：知识表示与搜索策略

"该资源是关于人工智能课程的实验大纲，主要涵盖知识表示和搜索策略两个实验，旨在让学生通过实际操作理解和应用AI的基本概念。实验基于Berkeley大学的AI课程内容，提供相关代码和支持文件，学生需分组完成，提交代码和独立的实验报告。" 在“人工智能——实验大纲1.21”中，实验分为两大部分，分别是“知识表示”和“搜索策略”。这两个部分是人工智能领域的核心内容。 实验1——知识表示： 这部分实验要求学生运用在课程中学到的知识表示方法，如产生式系统、框架系统和语义网络等，解决猴子摘香蕉问题。这是一个经典的AI问题，需要考虑状态空间和动作序列规划。学生需要设计一种算法，让猴子能够在不同状态间移动，利用箱子作为工具去摘取香蕉。实验过程中鼓励学生查阅相关文献，提前编写和调试代码。 实验2——搜索策略： 这一实验聚焦于搜索算法的应用，例如A*搜索、宽度优先搜索等，通过编写一系列吃豆人程序来解决具体任务。吃豆人问题不仅要求达到特定位置，还需要考虑到路径的有效性和避开障碍物。学生需要在给定的环境中实现这些搜索策略，并确保它们能在复杂的迷宫中有效地找到目标并吃到豆子。参考的代码和文件如search.py、searchAgents.py等将帮助学生理解并实现这些算法。 实验的整体要求包括团队协作、代码编写、现场评估和独立报告撰写。每组的代码需现场演示，每个成员都要提交个人报告，报告内容应包含问题描述、问题形式化、解决方案原理、算法介绍、伪代码、实验环境与结果分析、总结讨论以及参考文献。实验报告的篇幅限制在20页以内，且需在指定时间内提交至新技术楼901房间。 通过这两个实验，学生将深入理解人工智能中的知识表示和搜索策略，培养问题解决能力和编程实践能力，同时锻炼团队合作和学术诚信。实验的实践性有助于理论知识与实际应用的结合，增强学生的AI技术掌握。