¿La inteligencia artificial busca artículos técnicos?

Los temas centrales de la inteligencia artificial y los conceptos básicos de las funciones de búsqueda heurísticas, presenta la selección de funciones de búsqueda heurísticas para cuatro problemas clásicos y los problemas encontrados en la investigación, y busca soluciones. explorar ideas para resolver problemas. La siguiente es la información relevante que he recopilado, ¡bienvenido a leer! Parte 1

Resumen: expone los problemas centrales de la inteligencia artificial y los conceptos básicos de las funciones de búsqueda heurística, e introduce 4 tipos de funciones de búsqueda heurísticas para Problemas clásicos La elección de la fórmula y los problemas encontrados en la investigación, y resolverlos para explorar ideas para resolver el problema.

Palabras clave: inteligencia artificial; resolución de problemas; función de búsqueda heurística

Número CLC: TP18 Código de identificación del documento: A Número de artículo: 1009-3044200808-10ppp-0c

En un sentido amplio, los problemas de inteligencia artificial pueden considerarse como un proceso de resolución de problemas. Por lo tanto, la resolución de problemas es el problema central de la inteligencia artificial. Generalmente se basa en encontrar una posible solución. solución en el espacio. En el proceso de resolución de problemas, la mayoría de los problemas de la vida real que enfrentan las personas a menudo no tienen algoritmos deterministas y generalmente deben resolverse mediante algoritmos de búsqueda. Un objetivo y un conjunto de métodos para lograrlo se denominan problemas, y la búsqueda es el proceso de estudiar lo que estos métodos pueden hacer. La resolución de problemas generalmente requiere la consideración de dos cuestiones básicas: primero, usar un espacio de estados apropiado para representar el problema y segundo, probar si el estado objetivo aparece en el espacio de estados.

1 ¿Qué es una función de búsqueda heurística?

En inteligencia artificial, existe una gran cantidad de técnicas de resolución de problemas que se basan en la búsqueda. El método heurístico es un método que utiliza información beneficiosa para las características del problema en sí para guiar el proceso de búsqueda. En el proceso de aprendizaje del estudiante, la selección de la función heurística es crucial y determina la eficiencia y el éxito de todo el algoritmo. La búsqueda heurística se utiliza comúnmente para dos tipos diferentes de problemas: 1. impulso hacia adelante y 2. razonamiento hacia atrás. El razonamiento directo se utiliza generalmente para la búsqueda en el espacio de estados. En el razonamiento directo, el razonamiento se realiza en dirección inversa desde un estado inicial predefinido hasta el estado objetivo; el razonamiento hacia atrás se utiliza generalmente en la reducción de problemas. En el razonamiento hacia atrás, el razonamiento se realiza desde un estado objetivo determinado hasta un estado inicial.

La función utilizada para evaluar la importancia de un nodo se llama función de evaluación. La función de evaluación fx se define como la estimación del costo mínimo de ruta entre todas las rutas que comienzan desde el nodo inicial S0 y pasan de manera limitada a través del nodo x hasta el nodo objetivo Sg. Su forma general es:

Entre ellos, gx representa el costo real desde el nodo inicial S0 hasta el nodo x hx representa el costo de evaluación de la ruta óptima desde x hasta el nodo objetivo Sg, que refleja el Heurística del problema La forma de la información debe determinarse de acuerdo con las características del problema, y ​​hx se denomina función heurística. Por tanto, el método heurístico convierte la descripción del estado del problema en una descripción del grado de resolución del problema, que está representado por el valor de la función de evaluación.

2 Función de búsqueda heurística para el juego de bloques deslizantes

La estructura del tablero del juego de bloques deslizantes y la estructura de disposición inicial de una determinada carta de triunfo son las siguientes:

Entre ellos, B representa la carta de triunfo negra, W representa la carta de triunfo blanca y E representa el espacio. Los movimientos prescritos del juego son:

1 Cualquier carta de triunfo se puede mover a un espacio adyacente y su valor de disipación es 1.

2 Cualquier carta de triunfo se puede separar por 1; O otras 2 cartas de triunfo saltan al espacio, y su valor de disipación es igual al número de cartas de triunfo omitidas. El objetivo del juego es hacer que todas las cartas de triunfo blancas estén a la izquierda de las cartas de triunfo negras, con o sin espacios; la izquierda. Para este problema, defina una función heurística hn y proporcione el árbol de búsqueda generado al usar esta función heurística para resolverlo con el algoritmo A. h se puede definir como: h = el número de W en el lado derecho de B

Mucho conocimiento es bueno para resolver problemas. Este conocimiento no necesariamente necesita escribirse en forma de heurística. función y, en muchos casos, puede que no esté claro en forma de función. Según el significado de la pregunta, en el estado objetivo, la suma de los números en un sector es igual a 12, la suma de los números en un sector opuesto es igual a 24 y la suma de los números en un sector sombreado o sector no sombreado es 48.

Para ello, podemos descomponer la meta de manera que la suma de los números de los sectores sombreados sea 48. Esto lo podemos conseguir girando el disco 45º cada vez.

Una vez cumplido el primer objetivo, consideramos el segundo objetivo: la suma de los números en cada sector relativo es 24. Al lograr este objetivo, esperamos no socavar el primer objetivo. Para ello utilizamos un método de rotación de 90o, de modo que la suma digital de los sectores relativos se pueda ajustar sin destruir el primer objetivo. Una vez logrado el segundo objetivo, podemos llegar al objetivo final: la suma de los números del sector es 12. De manera similar, esperamos lograr este objetivo sin destruir los dos primeros objetivos. Para ello utilizamos un método de rotación de 180o. De esta forma, se puede garantizar que los dos primeros objetivos no serán destruidos y se podrá lograr el tercer objetivo.

Después de dicho análisis, encontramos que el problema es mucho más claro. Por supuesto, ¿todo logro del primer y segundo objetivo conducirá también al logro del tercer objetivo? En este caso, es necesario volver a probar otros objetivos primero y segundo cuando se descubre que no se puede lograr el tercer objetivo.

4 Función de búsqueda heurística para el problema del misionero salvaje

Problema del misionero salvaje, n misioneros y n salvajes transportan de un lado del río al otro lado del río, por seguridad. Por razones de seguridad, el número de misioneros en cualquier momento no puede ser menor que el número de salvajes. El ferry transporta k personas cada vez. Para el problema M-C de N=5 y k≤3, encuentre la función heurística correspondiente. Defina h1=M+C-2B, donde M y C son el número de misioneros y salvajes en la margen izquierda del río respectivamente. B=1 significa que el barco está en la margen izquierda, B=0 significa que el barco está en la margen derecha. También puede definir h2=M+C, h1 satisface la condición A*, pero h2 no.

Es muy fácil demostrar que hn=M+C no satisface la condición A*. Sólo es necesario dar un contraejemplo. Por ejemplo, estado 1, 1, 1, hn = M + C = 1 + 1 = 2. De hecho, solo se necesita un ferry para alcanzar el estado objetivo y el valor de disipación de la ruta óptima es 1. Entonces no se cumplen las condiciones para A*.

Demostremos que hn=M+C-2B satisface la condición A*.

Consideramos dos situaciones. Consideremos primero la situación en la que el barco se encuentra en la margen izquierda. Si no se tienen en cuenta las restricciones, es decir, el barco puede transportar a tres personas a la vez desde la margen izquierda a la derecha, y luego una persona puede transportar el barco de regreso. De esta forma, el barco puede transportar a 2 personas a través del río en un solo viaje de ida y vuelta, mientras el barco todavía se encuentra en la margen izquierda. Las últimas tres personas restantes pueden transportarlos a todos de la orilla izquierda a la derecha a la vez. Por lo tanto, sin tener en cuenta las restricciones, es necesario transportar al menos whx04.tif veces. El "-3" en el numerador indica que quedan tres por transportar por última vez. Dividido por "2" porque un viaje de ida y vuelta puede transportar a 2 personas, lo que requiere viajes de ida y vuelta whx05.tif, y el número de "viaje de ida y vuelta" no puede ser un decimal y debe redondearse hacia arriba. Esto está representado por el símbolo whx06.tif. El motivo de multiplicar por “2” es porque un viaje de ida y vuelta equivale a dos ferrys, por lo que hay que multiplicarlo por 2. El último "+1" significa que se necesita un ferry para transportar los tres restantes.

Consideremos nuevamente la situación en la que el barco se encuentra en la margen derecha. También independientemente de las restricciones. El barco está en la margen derecha y se necesita una persona para transportar el barco a la margen izquierda. Por lo tanto, para el estado M, C, 0, el número mínimo de transbordadores requerido es equivalente al número mínimo de transbordadores requerido para el estado M+1, C, 1 o M, C+1, 1 cuando el barco está en el margen izquierda, más el número de viajes en ferry que llevaron el barco de la margen derecha a la margen izquierda por primera vez. Por lo tanto, el número mínimo de ferrys requerido es: M+C+1-2+1. El "+1" en M+C+1 representa a la persona que envió el barco de regreso a la margen izquierda, y el "+1" al final representa un ferry cuando el barco fue enviado a la margen izquierda.

En ambos casos, el barco está en la margen izquierda y el barco está en la margen derecha, el número mínimo de ferries requeridos se expresa mediante una fórmula: M+C-2B. Entre ellos, B = 1 significa que el barco está en la margen izquierda y B = 0 significa que el barco está en la margen derecha. Este es el número mínimo de ferries requerido sin tener en cuenta las restricciones. Por tanto, cuando existen restricciones, el número óptimo de ferries sólo puede ser mayor o igual a este número de ferries. Por tanto, la función heurística h satisface la condición A*.

5 Conclusión

En resumen, existen muchos métodos para la selección de funciones de búsqueda heurística de inteligencia artificial por computadora, tratando de encontrar métodos similares para seleccionar funciones en los problemas, como se puede ver en el artículo. Se ve que no existe. Esa función puede estar en una posición absoluta y se puede aplicar a todos los entornos.

¿Cómo combinar varias ideas para seleccionar funciones de búsqueda heurísticas y encontrar las características y reglas de selección de funciones para cada problema? ¿Todavía hay mucha teoría y práctica que merece un estudio en profundidad en este aspecto?

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