人工智能-一种现代的方法（第3版）——Chapter 3—通过搜索进行问题求解

受到一名大佬的启发，向大佬学习使用写博客的方式进行人工智能原理的学习，这是第一篇，希望能坚持下去，最后，向大佬致敬@dale丶无双

3.0 — 绪论

3.1&3.2 — 问题求解Agent -&-问题实例

1. 问题形式化：一个问题用5个部分进行形式化描述，以罗马尼亚案例为例说明

1.1 — 初始状态： In（Arad）
1.2 — 行动：ACTIONS(s)，即，给定一个状态s，ACTIONS(s)返回状态s下可以执行的动作的集合，例如状态s为 *In（Arad），ACTIONS(s)返回的行动为
1.3 — 转移模型：RESULT(s，a)，在状态s下，执行a动作后，达到的状态。也会使用后继状态表示从一给定状态出发，通过单步行动，可以达到的状态集合。例如

初始状态、行动和转移模型定义了问题的状态空间，即，从初始状态可以达到的所有状态的集合。罗马尼亚地图就可以解释为一个状态空间图，结点表示状态，结点之间的弧表示行动。状态空间中的一条路径指的是通过行动连接起来的一个状态序列。
1.4 — 目标测试：确定给定的状态是不是目标状态。有时，目标状态是一个显示集合（？什么是显示），测试只需要简单的检查给定状态是否在目标状态集合中。对罗马尼亚案例来说，目标状态集为：，有时候，目标状态不是一个显式可枚举的目标状态集合，而是具备某些特定抽象属性的状态。例如，国际象棋中，目标状态是指被将死的状态，即，对方国王在己方国王攻击得无路可逃必死无疑。
1.5 — 路径耗散：路径耗散函数为每条路径赋一个耗散值，即，边加权，罗马尼亚案例中，路径耗散可以是用公里数表示的路径长度。采用行动a从状态s走到状态s’所需要的单步耗散用c(s, a, s’)。

问题的解是从初始状态到目标状态的一组行动序列。解的质量由路径耗散函数衡量，路径耗散值最小的即为最优解

**2. 罗马尼亚案例的PEAS**

2.1 可观察的—Agent总是知道当前状态，Agent在罗马尼亚开车，每到达一个城市发现标识，表明该城市。
2.2 离散的 — 在任一给定状态，可选的行动是有限的，在罗马尼亚游玩时，每个城市只与其他一小部分城市相邻（应该是说与有限个城市相邻的意思，但是这个和离散有什么关系）。
2.3 已知的 — Agent知道每个行动达到的状态（因为有 地图）
2.4 确定的 — 每个行动的额结果只有一个

3. 真空吸尘器世界的问题形式化

4. 八数码问题的问题形式化

5. 八皇后问题
这类问题的形式化分为两类：

5.1— 增量形式化：从空状态开始，每次添加一个皇后道状态中。其形式化如下：
此时，这种形式化需要考察个可能序列，如果，禁止把一个皇后放到可能被攻击的格子里，这样的形式化更好，

此时，状态空间降到了2057
5.2— 完整状态形式化：8个皇后都在棋盘上，并且不断移动

无论哪种情况，都不需要考虑路径消耗，只需考虑最终状态。

3.3—通过搜索求解

未完待续

人工智能-一种现代的方法-chapter3-通过搜索进行问题求解相关推荐

人工智能提纲式汇总+简要分析可用于复习《人工智能——一种现代的方法》
文章目录人工智能第一章什么是AI 第二章智能Agent 理性AI的任务环境的规范描述第三章通过搜索进行问题求解 1.搜索树 BFS 宽度优先搜索 UCS 一致代价搜索 DFS 深度优先算法 ...
NO.74——《人工智能·一种现代方法》通过搜索进行问题求解学习笔记
问题求解Agent 如何将问题形式化?(以罗马尼亚案例为例) 初始状态:In(Arad) 行动:ACTIONS(s),即,给定一个状态s,ACTIONS(s)返回状态s下可以执行的动作的集合.例如状态 ...
人工智能-一种现代的方法全文总览
一总览全文这本书分为八部分. 第一部分,人工智能,提供AI企业的看法基于智能代理的思想 - 系统可以决定要做什么,然后再做. 第二部分问题解决,集中于决定在需要考虑前进步骤时要做什么的方法 ...
Python的数据分析中超参数调优方法：网格搜索
[小白从小学Python.C.Java] [Python全国计算机等级考试] [Python数据分析考试必会题] ● 标题与摘要 Python的数据分析中超参数调优方法:网格搜索 ● 选择题以下说 ...
AI（人工智能：一种现代的方法）学习之：无信息搜索（uninformed search）算法——广度优先搜索、深度优先搜索、Uniform-cost search
文章目录参考搜索算法深度优先搜索 depth-first search 性能分析完整性 complete 最优性 optimal 时间复杂度空间复杂度广度优先搜索 breadth-firs ...
人工智能一种现代方法第14章概论推理
文章目录贝叶斯网络贝叶斯网络是什么一种构造贝叶斯网络的方法条件分布的有效表示贝叶斯网络的精确推理推理任务通过枚举进行推理变量消元算法(避免重复计算) 贝叶斯网络的近似推理直接采样似 ...
人工智能一种现代方法第10章经典的规划问题（classical planning）
文章目录规划问题定义(PDDL)为一个搜索问题状态空间搜索规划算法前向状态空间搜索后向相关状态搜索规划的启发式资源分享本文旨在讲明: 1)规划问题定义(PDDL)为一个搜索问题 2)前向 ...
人工智能一种现代方法第11章现实世界的规划与行动
文章目录时间.调度和资源车间调度问题忽略资源约束的时间调度问题:关键路径方法有资源约束的时间调度问题分层规划搜索原语解搜索抽象解非确定性问题的规划无传感器规划应急规划资源分享本 ...
人工智能一种现代方法第5章对抗搜索
文章目录博弈博弈中的优化决策 Minmax算法(极小极大算法) 多人博弈时的最优决策 α-β剪枝(重点) 不完美的实时决策评估函数截断搜索向前剪枝资源分享博弈对抗搜索:竞争环境中每个A ...

人工智能-一种现代的方法-chapter3-通过搜索进行问题求解

人工智能-一种现代的方法（第3版）——Chapter 3—通过搜索进行问题求解

3.0 — 绪论

3.1&3.2 — 问题求解Agent -&-问题实例

3.3—通过搜索求解

未完待续

人工智能-一种现代的方法-chapter3-通过搜索进行问题求解相关推荐

最新文章

热门文章