人工智能概论习题答案第5章 智慧树题库-人工智能概论-搜索技术 涂飞_第1页
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文档简介

[单选题]1、下列关于搜索技术描述错误的是（D）A.搜索技术是人工智能的重要组成部分，也是早期人工智能主要基础技术之一B.搜索策略可分为盲目搜索策略和启发式搜索策略C.启发式搜索算法的关键是确定合适的启发函数D.博弈搜索和其他搜索最大的不同是其搜索的时间消耗更大[单选题]2、下列有关状态空间描述错误的是（A）A.在执行搜索时必须先生成完整的状态空间B.状态空间代表了搜索过程中可能遇到的各种状态C.通常可以用图表示状态空间D.状态空间中可能存在多个目标结点[单选题]3、下列关于启发式搜索正确的是（B）A.启发式搜索算法中，下级结点与目标结点的相似度越高则越应被优先搜索B.在八数码问题中，若定义启发函数的值为所有错牌与其正确位置的直线距离之和，则该算法为A*算法C.深度优先搜索是一种启发式搜索算法D.启发式搜索算法不必考虑从初始结点搜索到当备选结点的代价[单选题]4、下列关于博弈搜索正确的是（D）A.通常启发式搜索算法可以直接应用于博弈搜索B.极大极小博弈搜索算法可直接用于国际象棋C.AlphaGo使用α-β剪枝算法战胜了人类围棋冠军D.“深蓝”计算机主要采用α-β剪枝算法[多选题]5、如果问题存在最优解，则下列算法中肯定能搜索到最优解的是（AB）A.深度优先搜索B.广度优先搜索C.有界深度优先搜索D.启发式搜索[多选题]6、用A算法求解带障碍最短路径问题（如下图），下列哪些启发函数可保证算法是A*（ABC）A.出发点到目标点的直线距离B.忽略所有障碍，先从垂直方向出发到目标点经过的方格数C.忽略所有障碍，先从水平方向出发到目标点经过的方格数D.以出发点和目标点为顶点确定的矩形包含的方格数[多选题]7、下列关于极大极小博弈算法的描述正确的是（ABD）A.MAX方和MIN都按照对各自最有利的方式行棋B.在对结点打分时，通常从下级结点开始用反推的方式计算上级结点的分值C.使用极大极小算法进行国际象棋博弈时，必须从最终的棋局结点向前反推D.极大极小算法通常和启发式搜索结合解决较复杂的棋类博弈问题[判断题]8、把固定深度和广度优先搜索算法结合起来可以解决同层结点过多的问题（错）[判断题]9、A算法不一定能找到目标结点（对）[判断题]10、α-β剪枝搜索算法是目前博弈搜索算法研究的热点（错）四、简答题(1)答案深度优先：1，2，5，10，6，11，3，7，8，12广度优先：1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12(2)答案1.确定启发函数2.确定代价函数3.计算根结点的代价函数值4.标记根结点为已访问结点5.展开根结点的下级并计算其代价函数值6.在所有未访问的结点中选择最小代价函数值的结点标

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