人工智能——实验要求1

【人工智能——实验要求1】 本实验是针对人工智能领域的一个实践环节，主要分为两个部分：知识表示和搜索策略。实验旨在让参与者通过实际操作理解和掌握人工智能的基本概念和技术。 **实验一：知识表示** 实验内容涉及课程中讲解的知识表示方法，如产生式系统、框架系统和语义网络等。具体问题是猴子摘香蕉问题，要求猴子在特定状态下（猴子在A位置，香蕉在B位置，箱子在C位置）通过移动和攀爬箱子来获取香蕉。参与者需要设计和实现一种解决方案，这可能需要对问题进行形式化的描述，并理解猴子的行为模型。 **知识表示方法：** 1. **产生式系统**：是一种知识库，由一系列条件-动作规则组成，适用于描述复杂的因果关系。 2. **框架系统**：用于表示具有各种属性和值的对象，适合处理复杂实体的描述。 3. **语义网络**：图形结构，节点代表概念，边表示概念之间的关系，便于表达复杂的世界知识。 **实验二：搜索策略** 实验要求使用不同的搜索算法，如宽度优先搜索、深度优先搜索、A*搜索等，来解决吃豆人游戏中的问题。实验提供了基础代码和支持文件，包括`search.py`和`searchAgents.py`，以及参考文件如`pacman.py`。参与者需要实现一个能够找到豆子、规划路径的搜索算法，并能应对不同的游戏布局。 **搜索算法：** 1. **深度优先搜索 (DFS)**：沿着树的深度遍历，直到找到目标或遍历完所有分支。 2. **宽度优先搜索 (BFS)**：按层遍历树，优先考虑较近的节点。 3. **A*搜索**：结合了DFS和BFS，使用启发式函数指导搜索，确保更高效的路径发现。 实验要求实现的通用算法应返回从初始状态到目标状态的操作序列，同时确保操作的合法性。可以利用`util.py`中的数据结构如Stack、Queue和PriorityQueue。 **实验评估与提交：** 实验成果将通过现场程序运行和实验报告两方面进行评估。每个小组提交一份代码，所有成员需参与程序演示，并提交个人的实验报告，禁止抄袭。实验报告应包含问题描述、算法介绍、算法实现、实验结果及总结讨论。报告提交截止时间为第9周实验课结束前，地点为新技术楼901房间。 总结来说，这两个实验旨在深化对人工智能中知识表示和搜索策略的理解，通过实际编程锻炼问题解决能力，提高分析和应用AI技术的技巧。参与实验的学生需要具备扎实的编程基础，同时对人工智能的基本概念有所了解，以便成功完成实验要求。