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人工智能——与或图的搜索

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-05-01

  顶点连接;而对于超图来讲,人们定义它的边(这里叫超边,hyperedge)可以和

  对于超图而言,还有一个k-均匀超图的概念(k-uniform hypergraph)。它指超图的每个边连接的顶点个数都是相同的,即为个数k。所以2-均匀超图就是我们传统意义上的图,3-均匀超图就是一个三元组的集合,以此类推。

  若非终节点有“或”子节点时,当且仅当其子节点至少有一能解时,该非终节点才能解。

  若非终节点有“与”子节点时,当且仅当其子节点均能解时,该非终节点才能解。

  若非终节点有“或”子节点,当且仅当所有子节点均不能解时,该非终节点才不能解。

  若非终节点有“与”子节点时,当至少有一个子节点不能解时,该非终节点才能解。

  其中(1,1,1)表示CBA三个环都套在第一个杆上,我们的目标是将CBA都移动到第三个杆上,即变为(3,3,3)

  两个过程:1、图生成过程,即扩展节点         2、计算耗散值的过程

  3、零和,即对一方有利的棋,对另一方肯定是不利的,不存在对双方均有利或无利的棋

  Grundy博弈是一个分钱币的游戏。有 一堆数目为N的钱币,由两位选手轮流进行分堆,要求每个选手每次只把其中某一堆分成数目不等的两小堆。例如,选手甲把N分成两堆后,轮到选手乙就可以挑其中一堆来分,如此进行下去,直到有一位选手无法把钱币再分成不相等的两堆时就得认输。

  Grundy博弈是取石子的游戏。有 一堆数目为N(=15)的石子,由两位选手轮流进行选取,要求每个选手每次只能选取1、或2、或3个石子、拾取最后一个石子的为胜者。设计一种获胜策略。

  评估的目的:对后面的状态提前进行考虑,并且以各种状态的评估值为基础作出最好的走棋选择。

  评估的方法:用评价函数对棋局进行评估。赢的评估值设为+∞,输的评估值设为-∞,平局的评估值设为0。

  反复进行这种选取,就可以得到双方各个节点的评估值。这种确定棋步的方法,称为极小极大搜索法。

  设有一个摆放三个子的棋盘残局,如下图所示,〇和╳在结束前有三步棋可以走,而且设走第一步的是╳ 。这时存在着三个空格A,B,C,用博弈树搜索算法判断应该把棋子放到哪一格内。

  所以,对于棋盘残局中的╳来说,最好的选择,是将╳放在C的位置上,这时可以导致平局局面。

  在极小极中,必须求出所有终端节点的评估值,当预先考虑的棋步比较多时,计算量会大大增加。为了提高搜索的效率,引入了通过对评估值的上下限进行估计,从而减少需进行评估的节点范围的α-β剪支法。

  作为正方出现的MAX节点,假设它的MIN子节点有N个,那么当它的第一个MIN子节点的评估值为α时,则对于其它的子节点,如果有高过的,就取那最高的值作为该MAX节点的评估值;如果没有,则该MAX节点的评估值为α。

  作为反方出现的MIN节点,假设它的MAX子节点有N个,那么当它的第一个MAX子节点的评估值为β时,则对于其它子节点,如果有低于的,就取那个低于的值作为该MIN节点的评估值;如果没有,则该MIN节点的评估值取β

  设MAX节点的下限为α,则其所有的MIN子节点中,其评估值的β上限小于等于α的节点,其以下部分的搜索都可以停止了,即对这部分节点进行了α剪支。

  设MIN节点的上限为β,则其所有的MAX子节点中,其评估值的α下限大于等于β的节点,其以下部分的搜索都可以停止了,即对这部分节点进行了β剪支。

  使用-剪支技术,当不满足剪支条件(即)时或值比值大不了多少或极相近时,这时也可以进行剪支,以便有条件把搜索集中到会带来更大效果的其他路径上,这就是中止对效益不大的一些子树的搜索,以提高搜索效率。

  不严格限制搜索的深度。当到达深度限制时,如出现博弈格局有可能发生较大变化时,则应多搜索几层,使格局进入较稳定状态后再中止,这样可使倒推值计算的结果比较合理,避免考虑不充分产生的影响,这是等候状态平稳后中止搜索的方法。

  当算法给出所选的走步后,不要马上停止搜索,而是在原先估计可能的路径上再往前搜索几步,再次检验会不会出现意外,这是一种增添辅助搜索的方法。

  对某些博弈的开局阶段和残局阶段,往往总结了一些固定的对弈模式,因此可以利用这些知识编好走步表,以便在开局和结局时使用查表法。只是在进入中盘阶段后,再调用其他有效的搜索算法,来选择最优的走步。

  第二章知识表示方法教学内容:本章讨论知识表示的各种方法,是人工智能课程三大内容(知识表示、知识推理、知识应用)之一,也是学习人工智能其他内容的基础。教学重点:状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网...博文来自:GarfieldEr007的专栏

  搜索分为深度搜索和广度搜索两种。(BFSamp;DFS)深度搜索一般依靠递归来实现,广度搜索一般依靠队列来实现。像迷宫问题,寻路问题,n皇后问题便是最为典型的搜索问题。树是不完全线性结构而图...博文来自:jinyu_mobao的博客

  hypergraph是一种广义上的图,它的边可以连接任意数量的定点。[维基百科](。超图是一个集合组H...博文来自:hy_jz的博客

  人工智能中的常用搜索策略人工智能中的搜索策略大体分为两种:无信息搜索和有信息搜索。无信息搜索是指我们不知道接下来要搜索的...博文来自:zdy0_2004的专栏

  用于图匹配和对象发现的与或图挖掘[声明:文章中公式较多,此编辑器不能识别公式,在编辑过程中公式图片丢失,故公式还请参考英文文献MiningAnd-OrGraphsforGraphMatchingand...博文来自:guifeng93的博客

  年10月26日,科学期刊《Science》上刊发了知名人工智能创业公司Vicarious的一项最新...博文来自:yunxinan的专栏

  数据结构书上有3种方式存图这样的结构,今天讲一下什么情况用什么方式。 1,当图中点的个数一般不大于3000个左右时,可以用邻接矩阵来存图,邻接矩阵就是一个2维数组map【i】【j】。比如i顶点到j顶点...博文来自:know_heng的博客

  一、引言图搜索技术时人工智能中的核心技术之一,并且在其他场合也有着非常广泛的应用。这里的图称为状态图,指由节点和有向(带权)边所做成的网络,每个节点即状态。按照搜索的方式不同,图搜索一般分为树式搜索和...博文来自:求知若渴,虚心若愚

  目录目录1人工智能——图搜索2一.数据驱动和目标驱动搜索2二.盲目搜索21.回溯搜索22.宽度优先搜索23.深度优先搜索34. 等代价搜索45. 与或图搜索4三. 启发式搜索51. 估价函数f(n)5...博文来自:beiger的专栏

  按位与运算符(&)参加运算的两个数据,按二进制位进行“与”运算。运算规则:0  0   1    1      即:两位同时为“1”,结果才为“1”,否则为0例...博文来自:xiaopihaierletian的博客

  问题一:JAVA中&&和&、和(短路与和逻辑与、短路或和逻辑或)的区别?首先名称是不同的&&逻辑与||逻辑或它们都是逻辑运算符&按位与|按位或它们都是位运算符if(a==1&...博文来自:Solo_two的博客

  人工智能之搜索方法根据问题实际情况,不断寻找可利用的知识,构造一条代价最小的推理路线,使问题得以解决的过程称为搜索。搜索类型按是否使用启发式信息:盲目搜索、启发式搜索按问题的表示方式:状态空间搜索、与...博文来自:知行_那片天

  本ppt详细的讲解了启发式搜索算法、与或图的搜索算法、博弈树的搜索、局部搜索与最优化、联机搜索智能体和未知环境、约束满足问题等下载

  1、图挖掘近年来,图挖掘作为,数据挖掘的重要组成部分引起了社会各界的极大关注。图挖掘(GraphMining)是指利用图模型从海量数据中发现和提起有用知识和信息的过程。通过图挖掘所获取的知识和信息已广...博文来自:的博客

  VISIO中带宽的调整。。。我点了取消组合后,显示“由于形状保护和或图层设置的问题,无法完全执行此命令2013-05-2112:14匿名  分类:百度产品  浏览888次2013-05-2113:...博文来自:Jacky的专栏

  1 状态图搜索 2 状态图搜索问题求解 3 与或图搜索 4 与或图搜索问题求解 5 博弈树搜索下载

  博弈算法实现的简单五子棋,使用极大极小搜索,alpha-beta剪枝,java图形界面。...博文来自:方品

  博弈树搜索在下图中,第一层节点表示开始局面,我方先走,第二层节点表示我方可走的三个位置,第三层节点表示对于我方的每一种走法对手的各种走法,下方数字代表了对每个局面的评价值。这里的评价值都是相对于我方来...博文来自:启人zhr的博客

  零和博弈概念二人利益对立完备信息博弈过程,在我们分析表达中就是对一个过程进行按规定双方交替操作,每次操作即搜索时选择对自己有利的情况(获益选最大,损失选最小),借助的数据结构自然是树。博弈树中每一层是...博文来自:渣渣

  剪枝是必须的上一篇讲了极大极小值搜索,其实单纯的极大极小值搜索算法并没有实际意义。可以做一个简单的计算,平均一步考虑50种可能性的话,思考到第四层,那么搜索的节点数就是50^4=6250000,在我的...博文来自:言川的博客

  摘要本文会讲清楚:1)启发式函数是什么?启发式搜索又是什么?2)介绍贪婪最佳优先搜索和A*搜索3)可采纳性,一致性,准确性,松弛问题。以及如何设计可采纳的启发函数。前言我认为自己不能再简单的罗列一些知...博文来自:the Blog of Dale无双

  最近做一个项目,由于数据分别放在不同的文件夹中,对大量数据文件“打开-复制-粘贴”,觉得很费事,于是就写了对基于Matlab的文件夹遍历。文价夹遍历有两种方式,即层次遍历和深度遍历。个人比较倾向用...博文来自:GeorgeGuo

  LogisticRegression可以说是机器学习的入门算法。不过,你真的有把握能够把LR从头到脚讲一遍吗?你会现场建模,数学推导?你知道它的正则化的作用?你能讲清楚它跟MaxEnt最大熵模型的关系...博文来自:AutoVision (by 仙道菜)

  汉诺塔问题是学编程语言常接触到的一个递归的问题,其实对于递归,除了二叉树的遍历我常使用之外,其他的时候真的是很少想到递归。不过这种思想还是蛮有用的。复习《人工智能》的与或图部分时,看到了三盘Hanoi...博文来自:lxy15329的专栏

  斐波那契累加求前n项和写一个斐波那契求和的算法,第一反应太简单了,递归一下就求出来了常规的方法:...博文来自:DR的专栏

  斐波那契数列指的是这样一个数列:1、1、2、3、5、8、13、21、……这个数列从第三项开始,每一项都等于前两项之和。它的通项公式为:(见下图)(又叫“比内公式”,是用无理数表示有理数的一个范例。...博文来自:junfriends的专栏

  //逻辑或和短路或的区别://逻辑或:一个为真,则为真 //短路或:一个为真,则为真 //当第一个式子成立时有区别;逻辑或仍然会执行后面的,短路或则不会  证明思路:先满足第一个式子成立,即(y...博文来自:zlcmanong的博客

  无信息搜索算法:指算法除了问题定义本身没有任何其他信息;有信息搜索算法:可以利用给定的知识引导更有效地找到解。3.1问题求解Agent1)问题形式化:在给定目标下确定需要考虑哪些行动和状态的过程;2)...博文来自:qiaojian0004的博客

  &&逻辑与也叫做短路与因为只要当前项为假,它就不往后判断了,直接认为表达式为假||逻辑或也叫做短路或因为只要当前项为真,它也不往后判断了,直接认为表达式为真...博文来自:websph的专栏

  图是算法中是树的拓展,树是从上xian博文来自:KangRoger的专栏

  对下图所示的博弈树,以优先生成左边节点顺序来进行α-β搜索,试在博弈树上给出何处发生剪枝的标记,并标明属于α剪枝还是β剪枝标号代表操作的时间顺序,题目要求优先生成左边结点,所以遍历顺序为左1-&...博文来自:⊙-→棒棒糖ing .____`

  本文摘自人民邮电出版社《人工智能(第2版)》12401871.ht…在本章中,我们从在人工智能中经常遇到的最重要的问题之一——搜索开始学习。我们的目标是介绍在AI中用于求解问题...博文来自:weixin_34220963的博客

  原文地址:因为需要用,所以才翻译了这个文档。但总归赖于英语水平很有限,翻译出来的中文有可能...博文来自:ymj7150697的专栏

  一、背景    一直以来,应用的流畅度都关乎着用户的体验性,而体验性好的产品自然而然会受到更多用户的欢迎,所以对于广大的工程师来说,界面的卡顿优化一直是Android应用性能优化的重要一环。而当前应用...博文来自:u012874222的博客

  ubuntu桌位大众化的linux系统大家最熟悉不过,但是ubuntu的server版本也相当出色。作为习惯使用英文系统的人难免会遇到中文不支持情况,桌面版安装语言包非常方便,可是如果只能ssh远程连...博文来自:SweetTool的专栏

  最近正好又用到 DM368 开发板,就将之前做的编解码的项目总结一下。话说一年多没碰,之前做的笔记全忘记是个什么鬼了。还好整理了一下出图像了。不过再看看做的这个东西,真是够渣的,只能作为参考了。项目效...博文来自:不积跬步,无以至千里

  不久之前,开始学习深度学习,这个时候发现用CPU计算的Keras框架性能明显不够用了,但当时随便弄了一下没能成功实现GPU加速。于是后来一次重装系统,从头详细地重现这个过程。Python环境搭建要搭建...博文来自:qilixuening的博客

  采用EasyUI 1.4.x 版本,默认default风格,异步加载页面,多Tab页展示,使用JSON文件模拟从后台动态获取数据。...博文来自:般若

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  weixin_41719861:超弧的度上,我们普通说的图应该是超弧都为1的图吧?判断不能解节点时也有一个错误

  weixin_44723172:你好!不知道博主还在这个论坛上没有,想求博主推荐一篇有关分形的外文文献(入门级的、4000词左右)

  :[reply]Sun7_She[/reply] 很感谢博主QAQ,其实传统的就是输入数据集是一个二维的数组而非像图像一样那种高维的数组...因为在matlab上面没跑成功,所以不知道GAN可不可以~~

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