知识表示方法-状态空间法.ppt

知识表示方法
--状态空间法
用计算机技术解决实际问题的一般思路:
实际
问题
问题表达
知识表达
数学建模
求解的方法
或者算法
结果的解释
例:求侧面积为150平方米的体积最大的长方体?
设长、宽、高分别为 x, y, z
侧面积为:2(xy + yz + xz)
体积为:xyz
数学模型
max xyz
. 2(xy + yz + xz)=150
x
y
z
利用最优化技术中的算法,可以得到结果:
x = y = z =
解释:长、宽、高都等于5米时,体积最大
说明:在计算数学的课程中,主要关心求解的具体算法
在人工智能中,重点关注两个方面的内容:
①问题的表示(知识的表示):即要找到问题的一种合适的表示方法
在人工智能中,我们要涉及到:
状态空间法
问题归约法
谓词逻辑法
样本向量法
②问题的求解:从问题表示方法出发,找到一个合理的办法来求解
在人工智能中,常有的方法有:
搜索法
推理法
计算方法
状态空间法
在日常的一些智力游戏(八数码、走八卦阵、走迷宫等)中,我们采用的策略:试着向前走,如果走不通,则往后退,不停地试、试、试,直到成功
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类似地,在人工智能中,一种最基本的求解方法就是试探搜索法,即,通过在某个可能的解空间(例如,所有可能的走法)中寻找一个解
这种基于解空间的问题表示和求解方法就是状态空间法,其基础是状态和算符(算子)
1. 问题状态描述
状态:
描述某一类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q0 ,q1 ,…, qn的有序集合
例:描述在坐的同学
变量可以有:
年级
班级
姓名
性别
学号
……
根据要解决的问题、从中选择最少的一组变量
例:
区分哪一个班:年级、班级
区分哪一位同学:姓名、性别、学号