1. 人工智能从狭义的概念上来讲，人工智能是计算机科学中涉及研究，设计和应用智能机器的一个分支，是智能计算机系统的研究。从广义上来讲，人工智能是指人类智能行为规律、智能理论方面的研究。
2. 图灵试验
当一个人与一个封闭房间里的人或者机器交谈，如果他不能分辨自己问题的回答是计算机还是人给出，则称该机器是具有智能的。以往该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工智能领域的科学家开始对此试验提出异议。反对封闭式的，机器完全自主的智能。提出与外界交流的，人机交互的智能。
3. 归结原理又称为消解原理。该原理是一种基于逻辑的、采用反证法的推理方法。由于其理论上的完备性，归结原理成为机器定理证明的主要方法。
4. 命题描述事实、事物的状态、关系等性质的文字串，取值为真或假（表示是否成立）的句子。
5. 范式范式是公式的标准形式，公式往往需要变换为同它等价的范式，以便对它们作一般性的处理。
6. 前束范式
A 是一个前束范式，如果A 中的一切量词都位于该公式的最左边（不含否定词），且这些量词的辖域都延伸到公式的末端。
7.Skolem 标准形
前束范式中消去所有的存在量词，则称这种形式的谓词公式为Skolem 标准形。
8.文字
不含任何连接词的谓词公式。
9.子句
一些文字的析取（谓词的和）。
10.子句集
所有子句的集合。
11.一阶逻辑
谓词中不再含有谓词的逻辑关系式。
12.个体词
表示主语的词。
13. 谓词
刻画个体性质或个体之间关系的词。
14. 量词
表示数量的词。15. 置换
可以简单的理解为是在一个谓词公式中用置换项去置换变量。置换是形如{t1/x1, t2/x2, …，
tn/xn}
的有限集合。其中，x1, x2,…，xn是互不相同的变量，t1, t2, …，tn 是不同于xi的项（常量、变量、函数）；ti/xi表示用ti置换xi，并且要求ti与xi不能相同，而且xi不能循环地出现在另一个ti中。16. 归类
设有两个子句C和D,若有置换b使得C b D
成立，则称子句C把子句D归类。
17.支撑集
设有不可满足子句集S的子集T,如果S-T是可满足的，则T是支持集。
18.公式G永真
对于G的所有解释，G都为真。
19.公式G永假(矛盾)
没有一个解释使G 为真。
20.可满足
若A至少有一个成真赋值，则称A为可满足的。
21.不可满足
若A一个成真赋值都没有，则称A为不可满足的。
22.完全语义树
S的语义树是完全的，如果对该语义树的所有叶结点N来说，l(N)包含了S的原子集A={A1，A2,…}
中的所有元素Ai或~ Ai，i=1…n。
23.失败结点
当(由上)延伸到点N时，l(N)已表明了S的某子句的某个基例为假。但N以前尚不能判断这事实。
就称N为失败结点。
24.封闭语义树
如果S的完全语义树的每个分枝上都有一个失败结点，就称它是一棵封闭语义树。
25.不确定性推理
建立在不确定性知识和证据的基础上的推理。
26.Bayes 定理
设事件A i，A，A，…，A中任意两个事件都不相容，则对任何事件B有下式成立：
上式称为Bayes 公式
27. 全概率公式
这是Bayes 定理的另一种形式。
28. 贝叶斯网
由一个有向无环图（DAG及描述顶点之间的概率表组成。其中每个顶点对应一个随机变量。这个图表达了分布的一系列有条件独立属性：在给定了父节点的状态后，每个变量与它在图中的非继承节点在概率上是独立的。该图抓住了概率分布的定性结构，并被开发来做高效推理和决策。
29. 知识
很难给出明确的定义，只能从不同侧面加以理解，不同的人有不同的理解：
Feigenbaum :知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。
Bernstein ：知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。
Hayes-roth :知识是事实、信念和启发式规则。
从知识库的观点看，知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。
30.表示观
对于"什么是表示"这一基本问题的不同理解和采用的方法论。
31.计算效率
不同于以前的多用计算复杂性来衡量一种智能系统的方法, 而采用计算困难度来衡量。
32. 逻辑表示法
逻辑是一种重要的知识表示方法。使用逻辑法表示知识，须将以自然语言描述的知识，通过引入谓词、函数加以形式描述，获得有关的逻辑公式，进而以机器内码表示。
33.知识库由规则库和数据库组成。规则库是产生式规则的集合，数据库存放输入事实、外部数据库输入的事实以及中间结果和最后结果。
34.推理机是一个程序，控制协同规则库与数据库的运行，包含了推理方式和控制策略。推理方式有正向推理、反向推理和双向推理。
35. 产生式系统把一组产生式放在一起，让它们互相配合，协同工作，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用，以这种方式求得问题的解决，这样的系统就叫做产生式系统。
36.与或图
各个事实之间的逻辑关系图。
37.正向推理是从已知事实出发，通过规则库求得结论。或称数据驱动方式为Bottom-up 。
38.反向推理从目标出发，反向使用规则，求得已知事实，或称目标驱动方式也称自顶向下( Top-down)。
39.双向推理
既自顶向下(Top-down)又自底向上(bottom-down )直至之间环节两个方向底结果相符便成功结束。显然，这种推理方式的推理网络较小，效率也较高。
40.语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。结点：代表实体，表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件、动作等；弧：代表语义关系，表示它所连接的两个实体之间的语义联系。
41. 框架是由若干结点和关系(统称为槽)构成的网络，是语义网络一般化的形式，与后者没有本质的差别。
框架是表示某一类情景的结构化的一种数据结构，框架的最顶层是固定的一类事物，基于概念的抽象程度表现出自上而下的分层结构。框架由框架名和一些槽组成，每个槽有槽值，槽值就代表信息。
42. 对象是由一组数据和与该组数据相关的操作构成的实体。在面向对象表示中类和类继承是一组重要概念。
类由一组变量和一组操作组成，它描述了一组具有相同属性和操作的对象。每一个对象都属于某一类，每个对象都可由相关的类生成，换言之，对象是类的实例。一个类可以通过继承拥有另一类的全部变量和操作，继承是面向对象表示法的主要推理形式。同时，由于一个事物的描述都集中在一个类中，又体现了类的封装性。继承和封装是面向对象的两大特点。
43. 学习
是人类具有的一种重要智能行为。按照人工智能大师西蒙( Simon, 1983)的观点，学习就是系统在不
断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或相类似的任务时，会比现在做得更好或效率更高。西蒙对学习给出的定义本身，就说明了学习的重要作用。
44.符号处理技术
基于符号演算的知识推理和知识学习技术。
45.信息水平信息的一般性程度，也就是适用范围的广泛性。这里的一般性程度是相对执行环节的要求而言的。高
水平信息比较抽象，适用于更广泛的问题。该种信息需要具体化才能够成为知识；低水平信息比较具体，是特殊的实例，只适用于个别的问题，需要归纳才能够成为知识。
46. 信息的质量信息的正确性、是否是适当的选择和合理的组织。
47.记忆学习也称死记硬背学习或机械学习。这种学习方法不要求系统具有对复杂问题求解的能力，也就是没有推
理技能，系统的学习方法就是直接记录问题有关的信息，然后检索并利用这些存储的信息来解决问题。
48.传授学习即通过对计算机指点教授进行的学习方法。系统中已有一些通过某种方式得到的知识，传授学习就是
通过人机对话，把用户一般性意见或建议具体化，或者协助用户补充和修改原有的知识库。系统把这些建议看成为要达到的目标，并通过规划求解出可直接执行的过程，因此系统要求具有推理的能力。学习使得系统性能有所改变（增强），或者是具有了新的能力。
49.演绎学习是基于演绎推理的一种学习。演绎推理是一种保真变换，即若前提为真时推出的结论也为真。在演绎
学习中，学习系统由给定的知识进行演绎的保真推理，并存储有用的结论
50.类比学习就是寻找和利用事物间的可类比的关系，从已有的知识推导出未知的知识。
51.实例学习也称示例学习，是目前机器学习方法中最成熟的方法之一。它是一种归纳学习，是从若干实例（包括
正例和反例）归纳出一般概念或规则的学习方法。
52.发现学习则是系统直接从环境中归纳总结出规律性知识的一种学习方法。即发现学习是指机器获取知识无须外
部拥有该知识的实体的帮助，甚至蕴含在客观规律中的这类知识至今尚未被人所知，因此发现学习也是一种归纳学习，而且是一种高级的学习过程。它要求系统具有复杂的问题求解能力。
53. 变型空间法是一种数据驱动的基于实例学习的空间搜索方法。这种方法对规则和实例都采用同一种表示形式。初始的假设规则集H 包括满足第一个示教例子和全部规则。在得到下一个示教例子时，对集合H 进行一般化或特殊化处理，最后使集合H 收敛为仅含要求的规则。
54. 单个概念的学习是提供给系统一个概念的若干正例和若干反例，系统由此构成规则空间，并可得到在这个规则空间中的一个概念。这个概念应包含所有的正例，但不包含任何反例。
55.神经元神经细胞，高级动物脑组织的基本单元。
56.神经网络
神经网络（Neural Network , NN）指由大量神经元互连而成的网络。
57.人工神经元网络采用物理可实现的模型来模仿人脑神经细胞的结构和功能的系统。
58.神经网络技术主要各种人工神经网络模型及其学习算法的研究与应用技术，这一领域是当前人工智能研究的一个
十
分活跃，且很有前途的分支领域。
59.前馈型网络
信号由输入层到输出层单向传输。每层的神经元仅与前层的神经元相连接，只接受前层传输来的信息。
60.反馈型全互联网络
反馈型全互联网络是所有神经元之间都相互联接的网络，如Hopfiled和Boltgmann网络都是这种类型。61.网络规模
主要是指神经网络的结构参数，如多层网络层的数目，各层结点数。
62.感知器
是由美国学者F. Rosenblatt 于1957 年提出的，它是一个由最简单的线性阈值元件组成的单层（或多层）神经元的神经网络。
63. 神经网络学习神经网络的学习过程就是神经网络参数的设定过程。一个神经元网络结构确定之后，需要对一系列
参
数（权重、阈值等）进行有效的设定。这个过程叫做学习或训练过程，此时的方法叫学习算法。
64. BP 学习算法
是一个依据梯度下降理论的很有效的算法，许多问题都可由它来解决。BP算法将一组样本的分类问题
转变为一个系统非线性优化问题，采用优化中最普遍的梯度下降法，用迭代运算求解神经元之间的联结权值，加入隐层节点使优化问题的可调参数数目增加，从而可得到更精确的解。
65.反馈网络所有节点（神经元）都是具有同等的地位，没有层次差别。它们之间都可相互连接，同时也可以向自己反馈信号。所以反馈网络可以用一个完美的图来表示。
66.Hopfield 神经网络各个神经元之间是全互联的，即各个神经元之间是相互、双向连结的。这种连结方式使得网络中每个神经元的输出均反馈到同一层的其它神经元的输入上。这样网络如果设置得当，在没有外部输入的情况下也能进入稳定状态。
67.模式识别是神经网络最有应用前景的领域之一。模式识别是六十年代兴起的新兴科学分支，其主要研究内容是用计算机模拟生物、人的感知（感觉），对模式信息，如图像、文字、语音等，进行识别和分类。模式识别是个跨领域的科学研究分支，不仅仅涉及计算机科学的信息处理技术，而且涉及数学、心理学及人类的感觉与思维规律的探索。
68.自然语言是指人类语言集团的本族语，如汉语、英语、日语等，以及人类用与交流的非发声语言，如手语、旗语
小论知识与知识表示方法 摘要： 知识是人们在生产生活中经常使用的词汇，知识表示的过程是用一些约定的符号把知识编码成计算机可以接受的数据形式。知识的表示方法例如一阶谓词逻辑表示法，产生式表示法，语义网络表示法，框架表示法和过程规则表示法等等。目前，产生式表示法已经成了人工智能中应用最多的一种知识表示模式，尤其是在专家系统方面，产生式的基本形式P→Q 或者 IF P THEN QP是产生式的前提，也称为前件，它给出了该产生式可否使用的先决条件，由事实的逻辑组合来构成；Q是一组结论或操作，也称为产生式的后件，它指出当前题P 满足时，应该推出的结论或应该执行的动作。 关键字：知识；知识表示；产生式表示法 引言： 知识和知识表示方法是人们生活中必不可少的一部分，知识表示能力是指知识表示方法能否正确、有效地将推理所需要的各种知识表示出来，这是对知识表示方法的最为重要的要求。因为产生式表示方
法的自然性，有效性，一致性获得了所有人的肯定，成为构造专家系统的第一选择的知识表示方法。 正文： 1、知识 1.1知识的定义 知识是经过筛选和整理的信息，是对事物运动变化规律的表述，是人类对客观世界一种较为准确、全面的认识和理解。 1.2知识的特性 1）真假性及其相对性 2）不确定性 3）矛盾性或相容性 4）可表示性与可利用性 1.3知识的分类 1）叙述型知识，有关系统状态、环境、条件和问题的概念、定义和事实的知识。 2）过程型知识，有关系统变化、问题求解过程的操作、演算和运动的知识。 3）控制型知识，有关如何选择相应的操作、演算和行动的比较、判断、管理和决策的知识。 2、知识表示方法——产生式表示方法 “产生式”由美国数学家波斯特（E.POST）在1943年首先提出，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每
人工智能复习重点 一、选择题。(30分) 1、人工智能英文：Artificial Intelligence（注意不是Rengongzhineng!!） 2、任课老师的名字：郑波尽邮箱：zhengbojin@https://www.doczj.com/doc/4018494508.html, 3、据说还会考亚里士多德的功绩……(你们自己去网上查查，老师说是常识来着) 4、可能会出选择题的几个点：黄帝的“指南车”、诸葛亮的“木牛流马”、亚里士多德的形 式逻辑、布莱尼茨的关于数理逻辑的思想、“机器人”一词的来源。 5、AI（人工智能）的本质问题：研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能 活动的能力，以延伸人们智能的科学。 6、研究对象：模拟人类智能 7、研究目标:研究看上去具有人类智能的系统,解决需要人类智能才能解决的问题 二、简答题。 1、图灵测试：三个重点 （1）一个测试者，一个受试者，一台机器 （2）所有交流信息无泄漏 （3）如果提问者区分两者的正确率小于50%,则可以认为机器具有智能 2、希尔勒的中文屋子： 一个对中文一窍不通的，以英语作母语的人被关闭在一只有两个通口的封闭房间中。房间里有一本中英翻译手册。房外的人不断向房间内递进用中文写成的问题。房内的人便按照手册的说明，用中文回答出问题，并将答案递出房间。 （希尔勒中文屋子的实验表明用图灵测试来定义智慧还是远远不够充分的） 3、人工智能的思想流派： （1）基于符号处理的符号主义(Symbolism) 人类思维的基本单元是符号，思维过程是对符号的处理过程，自然语言也是用符号表示的 理论基础: 物理符号系统假设和有限合理性原理. 物理符号系统假设:物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件 有限合理性原理:人类行为表现出有限的合理性 （2）以人工神经网络为代表的连接主义(Connectionism) 人工神经网络是典型代表，其理论基础是脑模型。人工神经网络具有良好的自学习,自适应和自组织能力,以及大规模并行,分布式信息存储和处理的特点.可以处理不确定性问题. （3）以演化计算为代表的演化主义(Evolutionism) 模拟自然界的生物演化过程入手,以解决智能系统如何从环境中进行学习的问题. 理论基础为达尔文的进化论。 （4）以多智能体系统为代表的行为主义(Actionism) 在没有对简单的智能系统有清楚的了解和大量的实践以前，不可能准确地理解构造更为复杂的人类智能的方法。从简单的系统开始，逐步构造出更为复杂的系统理论基础为控制论Cybernetics 。 三、程序题 1、倒水问题（14分） 一个10升的桶里有10升水，现有3升和4升两个空桶，如何得到5升的水？用程序实现。
实验报告 一、实验问题 八数码问题求解 二、实验软件 VC6.0 编程语言或其它编程语言 三、实验目的 1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程； 2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 四、实验数据及步骤 （一、）实验内容 八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 2 8 3 1 2 3 1 4 8 4 7 6 5 7 6 5 (a) 初始状态(b) 目标状态 图1 八数码问题示意图 （二、）基本数据结构分析和实现 1.结点状态 我采用了struct Node数据类型 typedef struct _Node{
int digit[ROW][COL]; int dist; // distance between one state and the destination一 个表和目的表的距离 int dep; // the depth of node深度 // So the comment function = dist + dep.估价函数值 int index; // point to the location of parent父节点的位置 } Node; 2.发生器函数 定义的发生器函数由以下的四种操作组成： (1)将当前状态的空格上移 Node node_up; Assign(node_up, index);//向上扩展的节点 int dist_up = MAXDISTANCE; (2)将当前状态的空格下移 Node node_down; Assign(node_down, index);//向下扩展的节点 int dist_down = MAXDISTANCE; (3)将当前状态的空格左移 Node node_left; Assign(node_left, index);//向左扩展的节点 int dist_left = MAXDISTANCE; (4)将当前状态的空格右移 Node node_right; Assign(node_right, index);//向右扩展的节点 int dist_right = MAXDISTANCE; 通过定义结点状态和发生器函数，就解决了8数码问题的隐式图的生成问题。接下来就是搜索了。 3.图的搜索策略 经过分析，8数码问题中可采用的搜速策略共有：1.广度优先搜索、2.深度优先搜索、2.有界深度优先搜索、4.最好优先搜索、5.局部择优搜索，一共五种。其中，广度优先搜索法是可采纳的，有界深度优先搜索法是不完备的，最好优先和局部择优搜索法是启发式搜索法。 实验时,采用了广度(宽度)优先搜索来实现。 （三、）广度(宽度)优先搜索原理 1. 状态空间盲目搜索——宽度优先搜索 其基本思想是，从初始节点开始，向下逐层对节点进形依次扩展，并考察它是否为目标节点，再对下层节点进行扩展（或搜索）之前，必须完成对当层的所有节点的扩展。再搜索过程中，未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是：先进入的节点排在前面，后进入的节点排在后面。其搜索过程如图（1）所示。
人工智能的核心技术是什么？ 《人工智能标准化白皮书（2018）》 1 机器学习 机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。 （1）根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。 监督学习 监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射，最典型的监督学习算法包括回归和分类。监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签精确度越高，样本越具有代表性，学习模型的准确度越高。监督学习在自然语言处理、信息检索、文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。 无监督学习 无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律，最典型的非监督学习算法包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。无监督学习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度，还可以避免正、负样本偏移引起的分类错误问题。主要用于经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，例如组织大型计算机集群、社交网络分析、市场分割、天文数据分析等。 强化学习 强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。由于外部环境提供的信息很少，强化学习系统必须靠自身的经历进行学习。强化学习的目标是学习从环境状态到行为的映射，使得智能体选择的行为能够获得环境最大的奖赏，使得外部环境对学习系统在某种意义下的评价为最佳。其在机器人控制、无人驾驶、下棋、工业控制等领域获得成功应用。 （2）根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。 传统机器学习 传统机器学习从一些观测（训练）样本出发，试图发现不能通过原理分析获得的规律，实现对未来数据行为或趋势的准确预测。相关算法包括逻辑回归、隐马尔科夫方法、支持向
个人精品文档资料
一、判断题(每题 2 分)
1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收 集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最 终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。
正确
错误
2.农业社会的显著特征是以个人为个人提供基础服务为基础。 正确
错误
3.尽管中国 2015 年全面实施“二孩”政策，但对于人口老龄化的发展趋势是没 有根本改变的。
正确
错误
4.受尊重需求是马斯洛的需求层次理论中的最高层次。 正确
错误
5.养老服务链的形成可以直接使得老年服务商有针对性的布局服务网，提高效 率。
正确
错误
6.在老人生活中安装监控摄像头只是为了能更好的保障老人安全，不会影响日 常独立生活。
正确
错误
7.智慧养老若想实现自身价值，就必须将风险和预警服务结合起来。
欢迎大家下载学习
1
个人精品文档资料
正确 错误 8.当前社会中，最为突出的大数据环境是物联网。 正确 错误 9.日常生活中，我们的一举一动都在制造数据。 正确 错误 10.云计算提供的支撑技术，有效地解决了大数据的分析、研发的问题。 正确 错误 11.以大数据来促进我们健康管理的个性化和多元化。 正确 错误 12.医疗大数据主要来源于制药企业、临床数据、社保基金利用率和患者的数据。 正确 错误 13.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与 管理医疗社保基金。 正确 错误 14.人工智能在国际关系方面提出了新要求和挑战。
欢迎大家下载学习
2
基于人工智能的状态空间搜索策略研究 ——八数码问题求解 （一）实验软件 TC2.0 或VC6.0编程语言或其它编程语言 （二）实验目的 1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程； 2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 （三）需要的预备知识 1. 熟悉TC 2.0或VC6.0 编程语言或者其它编程语言； 2. 熟悉状态空间的宽度优先搜索、深度优先搜索和启发式搜索算法； 3. 熟悉计算机语言对常用数据结构如链表、队列等的描述应用； 4. 熟悉计算机常用人机接口设计。 （四）实验数据及步骤 1. 实验内容 八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 图1 八数码问题示意图 请任选一种盲目搜索算法（深度优先搜索或宽度优先搜索）或任选一种启发式搜索方法（A 算法或A* 算法）编程求解八数码问题（初始状态任选），并对实验结果进行分析，得出合理的结论。 2. 实验步骤 （1）分析算法基本原理和基本流程； 程序采用宽度优先搜索算法，基本流程如下：
（2）确定对问题描述的基本数据结构，如Open表和Closed表等；
（3）编写算符运算、目标比较等函数； （4）编写输入、输出接口； （5）全部模块联调； （6）撰写实验报告。 （五）实验报告要求 所撰写的实验报告必须包含以下内容： 1. 算法基本原理和流程框图； 2. 基本数据结构分析和实现； 3. 编写程序的各个子模块，按模块编写文档，含每个模块的建立时间、功能、输入输出参数意义和与其它模块联系等； 4. 程序运行结果，含使用的搜索算法及搜索路径等； 5. 实验结果分析； 6. 结论； 7. 提供全部源程序及软件的可执行程序。 附：实验报告格式 一、实验问题 二、实验目的 三、实验原理 四、程序框图 五、实验结果及分析 六、结论
人工智能词汇表 (技术文章) 阿天发表于:04-12-08 20:42 1，AI: AI是人工智能英文单词Artificial Intelligence的缩写。 2，人工智能: 人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 3，产生式系统: 产生式系统是Post于1943年提出的一种计算形式体系里所使用的术语，主要是使用类似于文法的规则，对符号串作替换运算。到了60年代产生式系统成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础，并用它来建立人类认识的模型。到现在产生式系统已发展成为人工智能系统中最典型最普遍的一种结构，例如目前大多数的专家系统都采用产生式系统的结构来建造。产生式系统由综合数据库、一组产生式规则（规则集）和一个控制系统（控制策略）三部分组成，称为产生式系统的三要素。 4，产生式系统的三要素: 产生式系统的三要素是综合数据库、一组产生式规则（规则集）和一个控制系统（控制策略）。 5，产生式规则: 产生式规则是知识表示的一种形式，其形式如下： IF <前件> THEN <后件> 其中规则的<前件>表达的是该条规则所要满足的条件，规则的<后件>表示的是该规则所得出的结论，或者动作。规则表达的可以是与待求解的问题有关的客观规律方面的知识，也可以是对求解问题有帮助的策略方面的知识。 6，八数码游戏（八数码问题）: 八数码游戏（八数码问题）描述为：在3×3组成的九宫格棋盘上，摆有八个将牌，每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。 7，传教士和野人问题（M-C问题）: 传教士和野人问题描述为：有N个传教士和N个野人来到河边准备渡河，河岸有一条船，每次至多可供k人乘渡。问传教士为了安全起见，应如何规划摆渡方案，使得任何时刻，在河的两岸以及船上的野人数目总是不超过传教士的数目（允许在河的某一岸或者在船上只有野人而没有传教士）。 8，路径:
《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 修（制）订人： 修（制）订日期：2009年2月 审核人： 审核日期： 审定人： 审定日期： 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） …… ………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………
学生实验报告 实验课名称：人工智能 实验名称: 八数码 专业名称：计算机科学与技术 班级： 学号： 学生姓名： 教师姓名： 2010 年10 月20日 一．实验内容 用OPEN表和CLOSED表解决搜索问题。 二．实验题目 采用启发式算法（如A*算法）求解八数码问题。 三．实验要求 1.必须使用OPEN表和CLOSED表。 2.明确给出问题描述。系统初始状态。目标状态和启发式函数。 3.除了初始状态以外，至少搜索四层。 4.给出解路径（解图）。 四．实验过程 ①问题：初始状态到目标状态是否可解如何判断？ 答：实验过程自己给出的初始状态使用A*算法求解，并不是所有的初始状态都可解到达目标状态。因为八数码问题其实是0~9的一个排列，而排列有奇排列和偶排列，从奇排列不能转化为偶排列或者相反。例如：函数f(s)表示s前比s 小的数字的数目（s 则当f(a8)+f(a7)+……+f(a1)为偶数时才能重排成，所以嘛,上面那个有解的. ②问题描述： 在3X3的九宫格棋盘上，摆有8个将牌，每一个将牌都刻有1~8数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断地改变将牌的布局。这种游戏的求解的问题是：给定一种处
世的将牌布局或结构和一个目标的布局，问如何移动将牌，实现从从初始状态到目标状态的转变。 下面给出初始状态和目标状态： 初始状态：Array 目标状态： 评价函数f(n)形式为：f(n)=g(n)+h(n),其中g(n)是节点所处的深度， h(n)是启发式函数，这里启发式函数h(n)表示“不在位”的将牌个数，这时f(n) 注意：移动规则为左-→上→右→下。 ③搜索过程： 因此可得解路径：S(4)→B(4)→D(5)→E(5)→I(5)→K(5)→L(5). ④得到OPEN表和CLOSED表 OPEN表
人工智能作业八数码问题
一、题目 八数码问题： 初始状态图：目标状态图： 二、算符与状态空间 算符：左、上、右、下 状态空间： 状态：A=(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8) 初始状态：S0=(0,4,1,5,2,8,3,6,7); 目标状态：Sg=(0,1,7,5,2,8,3,6,4)。
三、搜索树 22 求解: 四、Open 表，Closed 表 Open 表： Closed 表：
五、程序代码 /* 3_13.pro eight puzzle */ trace DOMAINS state=st(in,in,in,in,in,in,in,in,in) in=integer DATABASE-mydatabase open(state,integer) closed(integer,state,integer) res(state) mark(state) fail_ PREDICATES solve search(state,state) result searching step4(integer,state) step56(integer,state) equal(state,state) repeat resulting(integer) rule(state,state) GOAL solve. CLAUSES solve:-search(st(0,4,1,5,2,8,3,6,7),st(0,1,7,5,2,8,3,6,4)),result. search(Begin,End):-retractall(_,mydatabase), assert(closed(0,Begin,0)),assert(open(Begin,0)),
人工智能专业重要词汇表 1、A开头的词汇： Artificial General Intelligence/AGI通用人工智能 Artificial Intelligence/AI人工智能 Association analysis关联分析 Attention mechanism注意力机制 Attribute conditional independence assumption属性条件独立性假设Attribute space属性空间 Attribute value属性值 Autoencoder自编码器 Automatic speech recognition自动语音识别 Automatic summarization自动摘要 Average gradient平均梯度 Average-Pooling平均池化 Accumulated error backpropagation累积误差逆传播 Activation Function激活函数 Adaptive Resonance Theory/ART自适应谐振理论 Addictive model加性学习 Adversarial Networks对抗网络 Affine Layer仿射层 Affinity matrix亲和矩阵 Agent代理/ 智能体 Algorithm算法 Alpha-beta pruningα-β剪枝 Anomaly detection异常检测 Approximation近似 Area Under ROC Curve／AUC R oc 曲线下面积 2、B开头的词汇 Backpropagation Through Time通过时间的反向传播Backpropagation/BP反向传播 Base learner基学习器 Base learning algorithm基学习算法 Batch Normalization/BN批量归一化 Bayes decision rule贝叶斯判定准则 Bayes Model Averaging／BMA贝叶斯模型平均 Bayes optimal classifier贝叶斯最优分类器 Bayesian decision theory贝叶斯决策论 Bayesian network贝叶斯网络
第1章概述 1、重点掌握人工智能的几种定义。 2、掌握目前人工智能的三个主要学派及其认知观。 3、一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。 人工智能的三大学派及其认知观： (1)符号主义：认为人工智能起源于数理逻辑。 (2)连接主义：认为人工智能起源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。 (3)行为主义：认为人工智能起源于控制论。 第2章确定性知识系统 ?重点掌握用谓词逻辑法、产生式表示、语义网络法、框架表示法来描述问题，解决 问题； ?重点掌握归结演绎推理方法 谓词逻辑法 ?一阶谓词逻辑表示法适于表示确定性的知识。它具有自然性、精确性、严密性及易实现等特点。 ?用一阶谓词逻辑法表示知识的步骤如下： （1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义。 （2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。 （3）根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符号将各个谓词连接起来，形成谓词公式。例1：设有下列事实性知识： ?张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢编程序。 ?李晓鹏比他父亲长得高。 请用谓词公式表示这些知识。 （1）定义谓词及个体。 Computer(x):x是计算机系的学生。 Like(x,y):x喜欢y。 Higher(x,y):x比y长得高。 这里涉及的个体有：张晓辉(zhangxh),编程序(programming), 李晓鹏(lixp)，以及函数father(lixp)表示李晓鹏的父亲。 ?第二步：将这些个体代入谓词中，得到 Computer(zhangxh) ?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) ?第三步：根据语义，用逻辑联结词将它们联结起来，就得到了表示上述知识的谓词 公式。 Computer(zhangxh)∧?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) 例2：设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）人人爱劳动。 （2）自然数都是大于零的整数。 （3）西安市的夏天既干燥又炎热。 （4）喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。 （5）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 （6）他每天下午都去打篮球。
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2012 —2013 学年第 1 学期） 课程名称：人工智能开课实验室：信自楼442 2012 年10月 24日 一、上机目的及内容 1.上机内容 用确定性推理算法求解教材65-66页介绍的八数码难题。 2.上机目的 （1）复习程序设计和数据结构课程的相关知识，实现课程间的平滑过渡； （2）掌握并实现在小规模状态空间中进行图搜索的方法； （3）理解并掌握图搜索的技术要点。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） （1）设计并实现程序，求解出正确的解答路径； （2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析； （3）对一般图搜索的技术要点和技术难点进行评述性分析。 问题描述： 在3×3组成的九宫格棋盘上，摆有八个将牌，每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以 不断改变将牌的布局。这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状 态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。 初始状态：8个数字将牌和空格在九宫格棋盘上的所有格局组成了问题的状态空间。其中，状态空间中的任一种状态都可以作为初始状态。 后继函数： 通过移动空格（上、下、左、右）和周围的任一棋子一次，到达新的合法状态。 目标测试： 比较当前状态和目标状态的格局是否一致。 路径消耗： 每一步的耗散值为1，因此整个路径的耗散值是从起始状态到目标状态的棋子移动的总步数。
三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及VISUAL C++6.0软件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 数据结构 static int target[9]={1,2,3,8,0,4,7,6,5}; 全局静态变量，表示目标状态class eight_num { private: int num[9]; 定义八数码的初始状态 int not_in_position_num; 定义不在正确位置八数码的个数 int deapth; 定义了搜索的深度 int eva_function; 评价函数的值，每次选取最小的进行扩展public:
人工智能及其在智能家居领域的应用实践 在百度里输入智能两个字，我们可以得到智能手机、智能手环、智能眼镜等词汇就映入眼中，但智能究竟是什么？人工智能又是什么？人工智能与我们的生活有什么联系呢？我想就这三个话题谈谈我的 一些认识和了解。 百度百科对“智能”下的定义是：从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智慧的结果就产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称“智能”，将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智力和能力的表现。 智能及智能的本质是古今中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索和研究的问题，但至今仍然没有完全了解，以致智能的发生与物质的本质、宇宙的起源、生命的本质一起被列为自然界四大奥秘。近些年来，随着脑科学、神经心理学等研究的进展，人们对人脑的结构和功能有了初步认识，但对整个神经系统的内部结构和作用机制，特别是脑的功能原理还没有认识清楚，有待进一步的探索。 至于人工智能，维基百科给出的定义是：人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通电脑实现的智能。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能
完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。所谓的智能手机、智能手环、智能眼镜等等，以目前的科技水平来看这些物件本身并不会自主思考，也没有人脑一样一系列的复杂思考过程，它们的智能只是在科技领域的术语，可以相对于三十年前的手机手环和眼镜等，现在的设备在信息处理和与人交互方面有了质的飞跃，我想这可能是冠以智能名义的原因吧。人工智能的研究领域很广，主要包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。我们比较熟悉的智能家居，就是人工智能衍化的一个细小分支。 智能家居是在互联网的影响之下物联化体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等）连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，集系统、结构、服务、管理为一体的高效、舒适、安全、便利、环保的居住环境，提供全方位的信息交互功能。帮助家庭与外部保持信息交流畅通，
2019年度人工智能与健康考试答案 1.当前人工智能重点聚焦（）大领域。（分） 2.到（）年，几乎所有的算法都使用了深度学习的方法。（分） 3.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 4.生物特征识别技术不包括（）。（分）
A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 教授Tomaso Poggio明确指出，过去15年人工智能取得的成功，主要是因为（）。（分） A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论 D.机器学习 6.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。（分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 7.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。（分） A.中国 B.日本 C.美国 D.德国 8.我国在语音语义识别领域的领军企业是（）。（分） A.科大讯飞 B.图谱科技 C.阿里巴巴 D.华为
9.（）是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。（分） A.语音交互 B.情感交互 C.体感交互 D.脑机交互 10.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（）。（分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 11.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（分） 年 年 年 年 12.在2017年国务院印发的（）中规定了我国到2030年人工智能发展三步走的部署和设想。（分） A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 C.《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 D.《新一代人工智能发展规划》 13.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有265万人死于（），占死亡人数的28%。（分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故
人工智能上机实验二八数码问题的求解策略1、广度优先算法程序截图： 2、最佳优先算法程序截图：
（接上图） 3、程序代码： ①广度优先算法： (defun init-search (start goal) (declare (special *open*)) (declare (special *closed*)) (declare (special *moves*)) (declare (special *start*)) (declare (special *goal*)) (let (tuple) (setq tuple (cons start '(nil)) ) (setq *open* (list tuple) ) (setq *closed* nil ) (setq *start* start) (setq *goal* goal) (setq *moves* '(blank-left blank-up blank-right blank-down)) (breadth-first-search))) (defun breadth-first-search () (declare (special *open*)) (declare (special *closed*)) (declare (special *goal*)) (declare (special *moves*)) (let (state tuple children path) (cond ((null *open*) 'FAIL!) (t (setq tuple (car *open*) ) (setq state (car tuple) ) (setq *open* (cdr *open*) ) (setq *closed* (cons tuple *closed*)) (cond ((equal state *goal*) (setq path (get-path-from *goal*)) (setq path (reverse path)) (print-path path)
关于人工智能的英文 随着科学技术近年来突飞猛进的发展，计算机及相关智能化应用在各个领域中占据了越来越重要的地位下面是为你整理的关于人工智能的英文，供大家阅览! 人工智能英文版作文篇一don’t rely too much on computers nowadays, a large number of people are becoming increasingly dependent on their pc. they might use such computer software as qq or fetion to stay in touch with their family and friends. they may surf the internet to find useful information for them or to help their work done. anyway, reasons for relying on computers are uncountable. however, relying excessively on computers can bring about lots of problems. first and for most, computers can make people lazy. computers are faster than human in calculation, more capable in getting things done all at one time. once a person has such an assistant, he or she can be addicted to getting helped. thus, when they run into problems, instead of thinking by themselves and trying their best to figure things out, the lazy version of them may just turn to
实验一：八数码游戏问题 一、八数码游戏问题简介 九宫排字问题（又称八数码问题）是人工智能当中有名的难题之一。问题是在3×3方格盘上，放有八个数码，剩下第九个为空，每一空格其上下左右的数码可移至空格。 问题给定初始位置和目标位置，要求通过一系列的数码移动，将初始位置转化为目标位置。 （a）初始状态（b）目标状态 图八数码游戏 二、实验目的 1.熟悉人工智能系统中的问题求解过程； 2.熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 3.熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 三、实验的思路 八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 例如：
图1 八数码问题示意图 1.启发函数设定 由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零，因此可以把数码不同的位置个数作为标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息，利用这个信息来扩展节点的选择，减少搜索范围，提高搜索速度。 2.搜索过程：（搜索采用广度搜索方式，利用待处理队列辅助，逐层搜索（跳过劣质节点）） a、把初始数码组压入队列； b、从队列中取出一个数码组节点； c、扩展子节点，即从上下左右四个方向移动空格，生成相应子节点： d、对子节点数码组作评估，是否为优越节点，即其评估值是否小于等于其父节点加一，是则将其压入队，否则抛弃。 e、判断压入队的子节点数码组（优越点）的评估值，为零则表示搜索完成，
2016 人工智能复习重点 题型：选择、填空、简答、推理、计算。各20分 主要内容： AI三大学派、 AI应用领域、 图灵测试、 谓词逻辑表示法 语义网络表示法 产生式表示法 与或树，解树，可解节点的含义及解释、 归结\子句、置换、合一 状态空间\产生式系统 盲目搜索、启发式搜索(求解城市最短路径相关例题要着重看) 演绎推理和归结推理 可信度算法和bayse算法 ID3算法 【第一章绪论】 1、三大学派及其对人工智能发展历史的不同看法 符号主义：认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。 联结主义：认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 行为主义：认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看做新一代的“控制论动物”，是一个基于感知－动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。 2.人工智能的研究及应用领域 人工智能研究及应用领域很多，主要研究领域包括问题求解、机器学习、专家系统、模式识别、自动定理证明、自然语言理解等。 问题求解：人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序，它包含问题的表示、分解、搜索与归约等。 机器学习：学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段；机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径；机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。学习是一个有特定目的的知识获取过程，其内部表现为新知识结构的不断建立和修改，而外部表现为性能的改善。 专家系统：一般地说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。发展
八数码问题 （一）问题描述 在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可以在棋盘上移动，其移动规则是：与空格相邻的数码方格可以移入空格。现在的问题是：对于指定的初始棋局和目标棋局，给出数码的移动序列。该问题称八数码难题或者重排九宫问题。 （二）问题分析 八数码问题是个典型的状态图搜索问题。搜索方式有两种基本的方式，即树式搜索和线式搜索。搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。盲目搜索就是无“向导”的搜索，启发式搜索就是有“向导”的搜索。 1、启发式搜索 由于时间和空间资源的限制，穷举法只能解决一些状态空间很小的简单问题，而对于那些大状态空间的问题，穷举法就不能胜任，往往会导致“组合爆炸”。所以引入启发式搜索策略。启发式搜索就是利用启发性信息进行制导的搜索。它有利于快速找到问题的解。 由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零。所以，这个数码不同的位置个数便是标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息，利用这个信息就可以指导搜索。即可以利用启发信息来扩展节点的选择，减少搜索范围，提高搜索速度。 启发函数设定。对于八数码问题，可以利用棋局差距作为一个度量。搜索过程中，差距会逐渐减少，最终为零，为零即搜索完成，得到目标棋局。 （三）数据结构与算法设计 该搜索为一个搜索树。为了简化问题，搜索树节点设计如下： struct Chess//棋盘 {
int cell[N][N];//数码数组 int Value;//评估值 Direction BelockDirec;//所屏蔽方向 struct Chess * Parent;//父节点 }; int cell[N][N]; 数码数组：记录棋局数码摆放状态。 int Value; 评估值：记录与目标棋局差距的度量值。 Direction BelockDirec; 所屏蔽方向：一个屏蔽方向，防止回推。 Direction ：enum Direction{None,Up,Down,Left,Right};//方向枚举 struct Chess * Parent; 父节点：指向父亲节点。 下一步可以通过启发搜索算法构造搜索树。 1、局部搜索树样例：