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文档简介

1、人工智能教学大纲执笔人：朱福喜英文名称：Advanced Artificial Intelligence先行课程：离散数学、程序设计、数据结构后续课程：无总学时数：36学时教学对象：本科生、硕士研究生教学内容：第一部分 搜索篇第一章 用搜索求解问题的基本原理 （2）1.1 搜索求解问题的基本思路 1.2实现搜索过程的三大要素 1.3 如何通过搜索求解问题 第二章 搜索的基本策略 （1）2.1 盲目的搜索方法 2.2 启发式搜索 2.3随机搜索 第三章 图搜索策略 （4）3.1 或图搜索策略 3.2 与/或图搜索 第四章 博弈与搜索 （3）4.1 博弈与对策 4.2 极小极大搜索算法 4.3 -

2、剪枝算法 第5章 演化搜索算法 （2）（略讲)5.1 遗传算法的基本概念5.2 免疫算法第六章 群集智能算法 （2）6.1群集智能算法的研究背景6.2群集智能的基本算法介绍6.3 集智系统介绍 第七章 记忆型搜索算法（4）7.1 禁忌搜索算法7.2 和声搜索算法第八章 基于Agent的搜索 （2）8.1 DAI概述 8.2分布式问题求解8.3 Agent的定义8.4 Agent的分类8.5 Agent通信 8.6 移动Agent 8.7 移动Agent平台的介绍 第二部分 推理篇第9章 谓词逻辑的归结原理及其应用（6）9.1 命题演算的归结9.2 谓词演算的归结9.3 归结原理（重点）9.4

3、应用实例第10章 进一步的推理方法 （4）10.1 Dempster-Shater（D-S）证据理论10.2 不确定性推理10.3 MYCIN系统的推理模型10.4模糊推理1 模糊集论与模糊逻辑2Fuzzy聚类分析第11章 专家系统 （3）11.1 专家系统的知识表达方法11.2 专家系统的知识推理方法11.3 专家系统开发工具与环境 第12章 次协调逻辑与自动推理 （3）12.1 次协调逻辑的含义 12.2 注解谓词演算 12.3 基于APC的SLDa-推导和SLDa-反驳12.4 注解逻辑的归结原理12.5 应用实例 12.6 控制策略 实验内容及要求：应用实例开发考核方式：课堂练习与讨论、论文报告。教 材：人工智能原理；朱福

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