人工智能原理知识表示教学课件_第1页
人工智能原理知识表示教学课件_第2页
人工智能原理知识表示教学课件_第3页
人工智能原理知识表示教学课件_第4页
人工智能原理知识表示教学课件_第5页
已阅读5页，还剩78页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

人工智能原理第2章搜索技术(下)第2章搜索技术本章内容2.1搜索与问题求解22无信息搜索策略23启发式搜索策略24局部搜索算法p>→2.5约束满足问题2.6博弈搜索参考书目附录A算法可采纳性的证明第2章搜索技术24局部搜索算法24.1局部搜索与最优化242爬山法搜索24.3模拟退火搜索244局部剪枝搜索24.5遗传算法第2章搜索技术局部搜索算法前面的搜索算法都是保留搜索路径的,到达目标的路径就是问题的解—然而许多问题中到达目标的路径是无关紧要的与系统地搜索状态空间(保留各种路径)相对,不关心路径的搜索算法就是局部搜索算法·局部搜索从一个单独的当前状态出发,通常只移动到相邻状态典型情况下搜索的路径不保留第2章搜索技术局部搜索算法的应用集成电路设计工厂场地布局车间作业调度°自动程序设计电信网络优化车辆寻径文件夹管理(《《第2章搜索技术2.4.1局部搜索与最优化问题局部搜索算法的优点·只使用很少的内存(通常是一个常数·经常能在不适合系统化算法的很大或无限的状态空间中找到合理的解最优化问题—根据一个目标函数找到最佳状态/只有目标函数,而不考虑(没有)“目标测试”和“路径耗散”局部搜索算法适用于最优化问题第2章搜索技术状态空间地形图(2在状态图中,既有“位置”(用状态表示)又有“高度”(用耗散值或目标函数值表小如果高度对应于耗散值,则目标是找到全局最小值,即图中最低点如果高度对应于目标函数,则目标是找到全局最大值,即图中最高峰如果存在解,则完备的局部搜索算法能够找到解·而最优的局部搜索算法能够找到全局最大或最小值第2章搜索技术局部搜索算法本节简要介绍以下4种局部搜索算法介绍其算法思想爬山法搜索模拟退火搜索局部剪枝搜索遗传算法从搜索的角度看遗传算法也是搜索假设空间的一种方法(学习问题归结为搜索问题)—生成后继假设的方式第2章搜索技术2.4.2爬山法搜索爬山法(Chill-climbing)就是向值增加的方向持续移动一登高过程/如果相邻状态中没有比它更高的值,则算法结束于顶峰·爬山法搜索算法思想(1)令初始状态S为当前状态(2)若当前状态已经达标,则算法运行结束,搜索成功(3)若存在一个动作可以作用于当前状态以产生一个新状态,使新状态的估计值优于当前状态的估计

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论