资源描述：
《人工智能化与应用(蔡自兴)课后答案解析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、第二章知识表示方法2-1状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点?答：状态空间法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法：从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增的建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。问题规约法：已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合：这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。问题规约的实质：从目标（要解决的问题）出发逆向推理，建立子问题以及子问题的
2、子问题，直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。谓词逻辑法：采用谓词合式公式和一阶谓词算法。要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。语义网络法：是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链组成。节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多元关系，扩展后可以表示更复杂的问题2-2设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船
3、从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用Si(nC,nY)表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，由于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况：1.nC=02.nC=33.nC=nY>=0(当nC不等于0或3)用di(dC,dY)表示渡河
4、过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。当i为偶数时，dC,dY同时为非负数，表示船驶向对岸，i为奇数时，dC,dY同时为非正数，表示船驶回岸边。初始状态为S0(0,0)，目标状态为S0(3,3)，用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。在此，用图求法该问题，令横坐标为nY,纵坐标为nC，可行状态为空心点表示，每次可以在格子上，沿对角线移动一格，也可以沿坐标轴方向移动1格，或沿坐标轴方向移动2格。第奇数次数状态转移，沿右方，上方，或右上方移动，第偶数
5、次数状态转移，沿左方，下方，或左下方移动。1nCnY231320从(0,0)开始，依次沿箭头方向改变状态，经过11步之后，即可以到达目标状态(3,3)，相应的渡河方案为：d1(1,1)--àd2(-1,0)--àd3(0,2)--àd4(0,-1)--àd5(2,0)--àd6(-1,-1)--àd7(2,0)--àd8(0,-1)--àd9(0,2)--àd10(-1,0)--àd11(1,1)2-3利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A开始，访问其他城市不多于一次，并返回A。选择一个状态表
6、示，表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。71071013966510BEDAC图2.32-4试说明怎样把一棵与或解树用来表达图2.28所示的电网络阻抗的计算。单独的R、L或C可分别用R、jωL或1/jωC来计算，这个事实用作本原问题。后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。图2.28约定，用原来的与后继算法用来表达并联关系，用原来的或后继算法用来表达串联关系ZR1Z2Z3Z21Z22Z31Z32R2C1Z211R3C2L2R4L3C4L4C3L12-5试用四
7、元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。用四元数列(nA,nB,nC,nD)来表示状态，其中nA表示A盘落在第nA号柱子上，nB表示B盘落在第nB号柱子上，nC表示C盘落在第nC号柱子上，nD表示D盘落在第nD号柱子上。初始状态为1111，目标状态为33331111à33331111à22212221à22232223à33331111à33113311à33213321à22212223à11231123à11331133à33331111à21112111à23112311à33113321à132
8、11321à12211221à22212223à32233223à31233123à11231133à21332133à23332333à3333如图所示，按从上往下的顺序，依次处理每一个叶结点，搬动圆盘，问题得解。2-6把下列句子变换成子句形式：(1)(x)｛P(x)→P(x)｝(2)xy(On(x,y)→Above(x,y))
