人工智能习题集和各章小结.docx
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人工智能习题集和各章小结
人工智能各章小结及习题解答
第一部分绪论
习题解答：
1．什么是人工智能？
发展过程中经历了哪些阶段？
解：
人工智能是计算机科学的一个重要分支，也是一门正在发展中的综合性前沿学科，它是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的，目前正处于发展阶段尚未形成完整体系。
发展过程中经历的阶段有：
第一阶段（40年代中～50年代末）神经元网络时代
第二阶段（50年代中～60年代中）通用方法时代
第三阶段（60年代中～80年代初）知识工程时代
第四阶段（80年代中～90年代初）新的神经元网络时代
第五阶段（90年代初～现在）海量信息处理与网络时代
2．人工智能研究的基本内容是什么？
解：
基本内容是：
搜索技术、知识表示、规划方法、机器学习、认知科学、自然语言理解与机器翻译、专家系统与知识工程、定理证明、博弈、机器人、数据挖掘与知识发现、多Agent系统、复杂系统、足球机器人、人机交互技术等。
3．人工智能主要有哪几大研究学派？
解：
（１）符号主义学派：
由心理学途径产生，符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人 类认识（智能）的基本元素是符号，而智能行为则是符号运算的结果。
（２）连接主义学派：
由生理学途径产生，连接主义又称为仿生学派，认为人工智能的基本元素是神经元，智能产生于大量神经元的并行分布式联结之中，而智能行为则是联结计算的结果。
（３）行为主义学派：
由生物演化途径产生，行为主义认为人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是表示和推理。
４．人工智能有哪些主要的研究领域？
解：
（１）问题求解
（２）逻辑推理与定理证明
（３）自然语言理解
（４）自动程序设计
（５）专家系统
（６）机器学习
（７）神经网络
（８）机器人学
（９）模式识别
（１０）机器视觉
（１１）智能控制
（１２）智能检索
（１３）智能调度与指挥
（１４）分布式人工智能与Ａｇｅｎｔ
（１５）计算智能与进化计算
（１６）数据挖掘与知识发现
（１７）人工生命
（１８）系统与语言工具
第2部分知识与知识表示
本章小结：
习题解答：
1设有如下问题：
（1）有五个相互可直达且距离已知的城市A、B、C、D、E，如图所示；
（2）某人从A地出发，去其它四个城市各参观一次后回到A;
（3）找一条最短的旅行路线
请用产生式规则表示旅行过程。
解：
综合数据库（x）
（x）中x可以是一个字母，也可以是一个字符串。
初始状态（A）
目标状态（Ax1x2x3x4A）
规则集：
r1:
IFL（S）=5THENGOTO（A）
r2:
IFL（S）<5THENGOTO（B）
r3:
IFL（S）<5THENGOTO（C）
r4:
IFL（S）<5THENGOTO（D）
r5:
IFL（S）<5THENGOTO（E）
其中L（S）为走过的城市数，GOTO（x）为走向城市x
路线如下图所示:
最短旅行路线为：
A->C->D->E->B->A
总距离为5+6+8+10+7=36
2神州大学和东方大学两校篮球队在东方大学进行一场比赛，结局的比分是85：
89，用语义网络表示。
第3部分推理
本章小结：
自然演绎推理
习题解答：
1张某被盗，公安局派出五个侦察员去调查。
研究案情时，侦察员A说“赵与钱中至少有一人作案”；侦察员B说“钱与孙中至少有一人作案”；侦察员C说“孙与李中至少有一人作案”；侦察员D说“赵与孙中至少有一人与此案无关”；侦察员E说“钱与李中至少有一人与此案无关”。
如果这五个侦察员的话都是可信的，试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。
解：
第一步：
将5位侦察员的话表示成谓词公式，为此先定义谓词。
设谓词P（x）表示是作案者，所以根据题意：
A:
P（zhao）∨P（qian）B:
P（qian）∨P（sun）
C:
P（sun）∨P（li）D:
﹁P（zhao）∨﹁P（sun）
E:
﹁P（qian）∨﹁P（li）
以上每个侦察员的话都是一个子句。
第二步：
将待求解的问题表示成谓词。
设y是盗窃犯，则问题的谓词公式为P（y），将其否定并与ANSWER（y）做析取：
﹁P（y）∨ANSWER（y）
第三步：
求前提条件及﹁P（y）∨ANSWER（y）的子句集，并将各子句列表如下：
（1）P（zhao）∨P（qian）
（2）P（qian）∨P（sun）
（3）P（sun）∨P（li）
（4）﹁P（zhao）∨﹁P（sun）
（5）﹁P（qian）∨﹁P（li）
（6）﹁P（y）∨ANSWER（y）
第四步：
应用归结原理进行推理。
（7）P（qian）∨﹁P（sun）
（1）与（4）归结
（8）P（zhao）∨﹁P（li）
（1）与（5）归结
（9）P（qian）∨﹁P（zhao）
（2）与（4）归结
（10）P（sun）∨﹁P（li）
（2）与（5）归结
（11）﹁P（zhao）∨P（li）（3）与（4）归结
（12）P（sun）∨﹁P（qian）（3）与（5）归结
（13）P（qian）
（2）与（7）归结
（14）P（sun）
（2）与（12）归结
（15）ANSWER（qian）（6）与（13）归结，σ={qian/y}
（16）ANSWER（sun）（6）与（14）归结,σ={sun/y}
所以，本题的盗窃犯是两个人：
钱和孙。
2任何兄弟都有同一个父亲，John和Peter是兄弟，且John的父亲是David，问Peter的父亲是谁？
解：
第一步：
将已知条件用谓词公式表示出来，并化成子句集。
那么，要先定义谓词。
（1）定义谓词：
设Father（x,y）表示x是y的父亲。
设Brother（x,y）表示x和y是兄弟。
（2）将已知事实用谓词公式表示出来：
F1:
任何兄弟都有同一个父亲。
（x）（y）（z）（Brother（x,y）∧Father（z,x）→Father（z,y））
F2:
John和Peter是兄弟。
Brother（John,Peter）
F3:
John的父亲是David。
Father（David,John）
（3）将它们化成子句集，得
S1={﹁Brother（x,y）∨﹁Father（z,x）∨Father（z,y）,Brother（John,Peter）,Father（David,John）}
第二步：
把问题用谓词公式表示出来，并将其否定与谓词ANSWER做析取。
设Peter的父亲是u，则有：
Father（u,Peter）
将其否定与ANSWER做析取，得
G:
﹁Father（u,Peter）∨ANSWER（u）
第三步：
将上述公式G化为子句集S2，并将S1和S2合并到S。
S2={﹁Father（u,Peter）∨ANSWER（u）}
S=S1∪S2
将S中各子句列出如下：
（1）﹁Brother（x,y）∨﹁Father（z,x）∨Father（z,y）
（2）Brother（John,Peter）
（3）Father（David,John）
（4）﹁Father（u,Peter）∨ANSWER（u）
第四步：
应用归结原理进行归结。
（5）﹁Brother（John,y）∨Father（David,y）
（1）与（3）归结，σ={David/z,John/x}
（6）﹁Brother（John,Peter）∨ANSWER（David）
（4）与（5）归结，σ={David/u,Peter/y}
（7）ANSWER（David）
（2）与（6）归结
第五步：
得到了归结式ANSWER（David），答案即在其中，所以u=David,即Peter的父亲是David。
第4部分搜索策略
本章小结：
博弈问题：
极大极小分析法：
计算出端节点的估值，再推算出父节点的得分。
推算的方法是：
对“或”节点，选其子节点中一个最大的得分作为父节点的得分，这是为了使自己在可供选择的方案中选一个对自己最有利的方案；对“与”节点，选其子节点中一个最小的得分作为父节点的得分，这是为了立足于最坏的情况。
这样计算出的父节点的得分称为倒推值。
α-β剪枝技术：
对于一个“与”节点来说，它取当前子节点中的最小倒推值作为它倒推值的上界，称此值为
β值。
对于一个“或”节点来说，它取当前子节点中的最大倒推值作为它倒推值的下界，称此值为α值。
其一般规律为:
（1）任何“或”节点x的α值如果不能降低其父节点的β值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并使x的倒推值为α。
这种剪枝成为β剪枝。
（2）任何“与”节点x的β值如果不能升高其父节点的α值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并使x的倒推值为β。
这种剪枝成为α剪枝。
习题解答:
1图4-1是五城市间的交通路线图，A城市是出发地，E城市是目的地，两城市间的交通费用（代价）如图中数字所示。
求从A到E的最小费用交通路线。
图4-1
解：
先将交通图转换为代价树，如图4-2所示。
若用g（x）表示从初始节点s0到节点x的代价，用c（x1,x2）表示从父节点x1到子节点x2的代价，则有：
g（x2）=g（x1）+c（x1,x2）
方法一：
代价树的广度优先搜索
（扩展节点ｎ，将其子节点放入open表中，计算各子节点的代价，并按各节点的代价对open表中全部节点按从小到大的顺序进行排序（队列））
步骤如下：
图4-3-1
图4-3-2
图4-3-3
图4-3-4
图4-3-5
所以，最优路径为A->C->D->E
方法二：
代价树的深度优先搜索（不一定是最优解）
（扩展节点ｎ，将其子节点按代价从小到大的顺序放到open表的首部（栈））
步骤如下：
虽然D1的代价大于B1的代价，但按照代价树的深度优先搜索策略，要对D1进行扩展，放入closed表中（若按代价树的广度优先搜索，要对B1、D1排序，先扩展B1）
E为目标节点，E2->D1->C1->A
所以路径为A->Ｃ->Ｄ->Ｅ
注：
该题代价树的深度优先搜索与代价树的广度优先搜索的结果相同，但这只是巧合。
一般情况下，这两种方法得到的结果不一定相同。
另外，由于代价树的深度优先搜索有可能进入无穷分支的路径，因此它是不完备的。
２ 如下图４-5所示，分别用代价树的广度优先搜索策略和代价树的深度优先搜索策略，
求A到E的最短费用路径。
解：
先将其化成代价树,如图4-6：
（1）代价树的广度优先搜索,步骤如下：
图4-7-1
图4-7-2
5
图4-7-3
E为目标节点，路径为A->C->E，代价为15。
（2）代价树的深度优先搜索,步骤如下：
图4-8-2
图4-8-1
虽然C1代价低于D1，但按照代价树的深度优先搜索策略，对D1进行扩展，放入closed表中，因为B1扩展的节点为D1，而C1是A节点扩展得到的。
E出栈，为目标节点，结束。
故解路径为A->B->D->E,代价为17，不是最优解。
注：
深度优先搜索是不完备的，即使问题有解，也不一定能求得解。
得到的解也不一定是最优解（因为是局部优先搜索）。
3下图是五城市间的交通费用图，若从西安出发，要求把每个城市都访问一遍，最后到达广州，请找一条最优路线。
边上的数字是两城市间的交通费用。
解：
先画出代价树：
按代价树的广度优先搜索即可得出最优路线，步骤如下：
故由此得出最优路线为A->B1->D2->C4->E12
即A->B->D->C->E，交通费用为375。
4设有如图所示的一棵与/或树，请分别用与/或树的广度优先搜索及与/或树的深度优先搜索求出解树。
解：
（1）与/或树的广度优先搜索
先扩展节点A,得到节点B和C，再扩展节点B,得节点t1、t2，因为t1、t2为可解节点，故节点B可解，从而可节点A可解。
所以求得解树为：
（2）与/或树的深度优先搜索
先扩展节点A,得到节点B和C,再扩展节点C,得节点D和t5,t5为可解节点，再扩展节D，得节点t3、t4，因为t3、t4为可解节点，故节点D可解，因为节点D和t5可解，故节点C可解，从而可节点A可解。
所以求得解树为：
5设有如图所示的与/或树，请分别按和代价法及最大代价法求解树代价。
（1）按和代价法：
h（B）=7,h（C）=3,h（A）=7+3+5+6=21
（2）按最大代价法：
h（B）=5,h（C）=2,h（A）=5+5=10
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