人工智能作业一.doc
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1、作业一1. 对于下列活动,分别给出任务环境的PEAS描述,并按照2.3.2节列出的性质进行分析:(a) 在互联网购买AI旧书Performance MeasureEnvironmentActuatorsSensors购买的旧书性价比高,搜索快速(货比三家),付款的安全性,好的交互功能(与卖家或其他买家沟通)互联网,卖家,其他买家购书平台(终端),计算机AI旧书价位比对系统(b) 对着墙壁练网球Performance MeasureEnvironmentActuatorsSensors动作准确度,反应迅速,动作连贯性,力度控制的精确度,对球落点控制的精确度训练场地,其他训练者,场地管理人员机械臂
2、,球拍压力传感器,视觉传感器(判断球落点)(c) 在一次拍卖中对一个物体投标Performance MeasureEnvironmentActuatorsSensors对物体价值评估的准确性,反应迅速,制定投标价格的合理性被投标物体,其他竞投者,拍卖现场计算器(统计、计算),机械臂(用于投标)听觉传感器(感知其他竞投着报价),语音传感器(自己报价)2. 先建立一个完整的搜索树,起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态的距离,然后用以下方法表示如何进行搜索。图一首先,我们画出图一对应的完整的搜索树(按节点字母从小到大顺序依次画出):(a).深度优先:我们知道深度优先搜索是无信息搜
3、索,按照编程的习惯,下图中深度优先搜索的顺序是按照节点的A-G的排序进行的(b).广度优先:我们知道一般的广度优先搜索也是无信息搜索,按照编程的习惯,下图中广度优先搜索的顺序同样是是按照节点的A-G的排序进行的(c).爬山法:对于爬山法我们需要了解的是,它是简单的循环过程,不断向最优方向移动。该算法不需要维护搜索树,当前的节点的数据结构只需要记录当前状态和目标函数值。此外,爬山法不会考虑与当前状态不相邻的状态。从S出发,与S邻近最佳的状态为B,依次往下,一旦找到目标状态则算法终止,这也就是为什么爬山法容易陷入局部最优。(d).最佳优先:最佳优先算法的结点是基于评价函数f(n)去扩展的,评估价值
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