人工智能实验：知识表示与搜索策略

"这是一个关于人工智能的实验要求，涵盖了知识表示和搜索策略两个方面的实验内容，旨在让学生通过实践理解和应用人工智能的基本概念和技术。实验分为小组进行，每个小组需要提交代码和独立的实验报告，实验报告应包括问题描述、解决方案、算法介绍、实验结果与总结等部分。" 实验要求详细说明： 本次人工智能实验主要分为两个部分，第一部分是知识表示，第二部分是搜索策略。实验以小组形式进行，每组不超过6人，每位成员都需要积极参与并提交各自的实验报告，以展示个人的理解和贡献。 1. 知识表示实验： 实验内容涉及产生式系统、框架系统、语义网络等知识表示方法。学生需要运用这些方法解决猴子摘香蕉问题。在这个问题中，猴子需要在特定状态下通过移动和攀爬来取得香蕉。鼓励学生探索不同的知识表示方法，甚至可以尝试其他创新性的表示方式。他们应该提前编写源代码，并进行调试，以确保其有效性。 2. 搜索策略实验： 这一部分要求学生使用第四章中的搜索算法（但不限于课程内容）来编写一系列的吃豆人程序，解决包括到达指定位置、有效吃豆等任务。参考网站http://ai.berkeley.edu/search.html提供了更多实验背景信息。学生们需要编辑search.py和searchAgents.py文件，同时可以参考其他支持文件进行编程。 实验报告应包含以下要素： - 简介/问题描述：清晰地陈述所解决的问题及其背景。 - 问题的形式化描述：将问题转化为适合算法处理的形式。 - 解决方案介绍：阐述所采用的方法和理论依据。 - 算法介绍：详细说明所使用的搜索算法，包括伪代码。 - 算法实现：描述实现算法的具体步骤和环境配置。 - 实验结果：展示实验结果，包括中间输出和最终结果，可能需要图形化展示。 - 总结及讨论：对实验过程的反思，以及实验带来的启示。 - 参考文献：引用所有参考的资料和文献。 实验时间安排在第6至9周，实验地点在格物楼，第7周开始验收，第9周结束前完成现场评分。实验报告需在11月19日5点前提交到新技术楼901房间，一份报告包含三个实验的内容，不超过20页。 这个实验旨在让学生深入理解人工智能的基础，如知识表示和搜索策略，并通过实际操作提升他们的编程和问题解决能力。