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1. 状態空間表現
問題解決技術には主に 2 つの側面があります。
- 問題表現
- 解法
状態空間法
- 州
- オペレーター
- 状態空間法
1.1 問題のステータスの説明
意味
- State : 特定の種類の異なるものの違いを説明するために導入された一連の最小変数 q0、q1、...、qn の順序付きコレクション。
- オペレーター: 問題がある状態から別の状態に変化する手段は、オペレーターまたはオペレーターと呼ばれます。
- 問題の状態空間: は、問題のすべての可能な状態とそれらの関係を表すグラフであり、3 つの状態 (S、F、G) という 3 つの記述のセットを含みます。
1.2 状態図法
有向グラフ
パス
コスト
グラフ表示の説明
グラフの暗黙的な説明
1.3 状態空間表現の例
1.3.1 8 桁のパズル
3×3 のチェス盤には 8 つのチェスの駒があり、それぞれに 1 から 8 までの番号が付けられています。ボード上にもスペースがあり、そのスペースに隣接する駒をそのスペースに移動できます。
チェス盤を初期状態から最終目標状態に変更するには?
1.3.2 男の子の名前
遺伝学教授
彼女の新しい男の子に名前を付けたい
D、N、A の文字だけを使用
可能性 (状態) を書き留めて検索
D、DN、DNNA、NA、AND、DNAN など
演算子: 既にあるの末尾に文字を追加既知の状態
(i) 既存の文字列に「D」を追加
(ii) 既存の文字列に「N」を追加
(iii) 既存の文字列に「A」を追加
初期状態は空の文字列
目標テスト
状態を調べる男の子の名前の本で
良い解決策: DAN
問題D、N、A の
3 文字以下の文字列はいくつありますか? この方法で、文字 D、N、および Aを含むすべての男の子の名前を確実に見つけることができますか? 回答長さ 3 の文字列の場合、最初の文字 (D、N、A) に 3 つの選択肢、2 番目に 3 つの選択肢、3番目に 3 つの選択肢があります。したがって、3 3 3 = 27 の可能な3 文字の名前があり、D、N、および A が含まれます。同様に、 3*3 = 9 の可能な 2 文字の名前と 3 つの可能な 1文字の名前があります。すべての可能性を合計すると、27 + 9 + 3 = 39 通りの名前が得られます。はい、最終的にはすべての名前が列挙されます。
1.3.3 宣教師と野人の問題
3 人の宣教師 M と 3 人の野蛮人 C が川を渡っており、2 人を乗せることができるボートは 1 隻しかありません。宣教師たちは危険にさらされます.あなたは川を渡る安全な方法を思いつくことができませんか?
状態を定義するには？
意味のある状態はいくつありますか?
どのような操作が可能で、
操作の実行条件とアクションは何ですか?
状態: ある瞬間の問題の「位置」と「状況」.
問題に関係する要因に応じて、一般にベクトル形式で表現され、各ビットは要因を表します
2. 問題軽減方法
問題削減表現のコンポーネント:
最初の問題の説明;
問題をサブ問題に変換する演算子のセット;
基本的な問題の説明のセット。
問題削減の本質：
ターゲット（解決すべき問題）から始まり、逆推論、サブ問題とサブ問題のサブ問題を確立し、最終的に最初の問題を通常の原始問題のセットに削減する.
2.1 ファンタ問題
2.2 AND OR グラフ
2.2.1 および図、または図、およびまたは図
解決不可能なノードの一般的な定義
- 子孫のない非ターミナル ノードは、解決不可能なノードです。
- すべての子孫は解決不可能な非終端ノードであり、包含ノードまたは後続ノードです。
- 解決できないのは、この非終端ノードです。
- 子孫には、解決不可能で後続ノードを含む非ターミナル ノードが少なくとも 1 つあり、この非ターミナル ノードは解決できません。
AND OR グラフ形成規則
- 各ノードは質問または一連の質問に対応します
- 末端の葉ノードは原始問題に対応
- 演算子を使用して問題をサブ問題のセットに変換する
- 同じサブ問題の AND ノードを接続線で接続します
2.3 ステップ:
- AND またはグラフの各ノードは、解決すべき単一の問題または一連の問題を表し、開始ノードは元の問題に対応します。
- 元の問題に対応するノードはターミナル リーフ ノードと呼ばれ、子孫はありません。
- 問題をサブ問題のセットに変換し、有向アークで後続のノードを指します。
- 共通の親ノードを共有するすべてのアークを、ノードの子孫と小さなアークで接続します。
- 1 つの演算子のみが問題に適用される場合、サブ問題のセットを表す中間ノードまたはノードは省略できます。
答え：
3.述語論理法
述語とは
原子命题中刻画个体的性质或个体间关系的成分
- 述語ロジックは形式言語です
- これまでのところ、人間の思考活動の法則を表現できる最も正確な言語です
- 自然言語に近く、コンピュータに保存して処理するのに便利
- 知識を表現するための人工知能の最初のアプリケーション
- 物事の状態、属性、概念などを表現するのに適しており、物事間の明確な因果関係を表現するためにも使用できます。
3.1 述語式
項 (項)
a. 定数は項
b. 変数は項
c. f が n 項関数記号で、t1,t2,…,tn が項の場合、f(t1,t2,…,tn ) も項d. すべての項目は
規則 (a)(b)© によって生成される
Atom (原子式)
です. P が n-ary 述語記号であり、t1,t2,…,tn が項目である場合、P (t1,t2,…, tn) は原子式または原子述語式であり、他の式は原子式ではありません. その値は、
対応するステートメントが定義域内で真の場合に真 T になり、それ以外の場合は偽 F になります.
例
