人工智能知识表示与推理博弈树搜索PPT学习教案.pptx

《人工智能中的知识表示与推理：博弈树搜索》 在人工智能领域，知识表示与推理是核心概念，而博弈树搜索则是解决具有竞争性决策问题的重要方法。博弈，顾名思义，是指两个或多个参与者在一定规则下进行的竞争活动，如棋类游戏。博弈树搜索就是用来解决这类问题的一种策略，通过构建树状结构来模拟所有可能的走法，并进行最优决策的选择。 博弈问题的表达通常以博弈树的形式呈现，每层节点代表一次游戏的回合，每个节点表示当前的棋局状态。博弈树的根节点是游戏的初始状态，而叶子节点则代表游戏的结束状态，包括胜利、失败或平局。博弈树的结构是由两个玩家——MAX（最大化收益者）和MIN（最小化收益者）的决策交替构成的。MAX总是试图最大化其预期的收益，而MIN则相反，尽力最小化MAX的收益。 在博弈树中，与节点和或节点的交替出现体现了MAX和MIN的决策逻辑。对于MAX而言，每一个MIN的决策都是一个与节点，因为MIN会选取对MAX最不利的子节点；相反，MAX的决策节点是或节点，因为它可以选择对其最有利的子节点。这种交替模式确保了博弈树能够准确反映双方的最优策略。 极大极小搜索过程是解决博弈问题的关键步骤。在这个过程中，我们为每个格局（棋局）赋予一个评估函数值，以判断其对MAX的优劣。MAX会尝试扩展那些可能导致最大评估值的子节点，而MIN则会扩展导致最小评估值的子节点。这个过程一直持续到达到预设的搜索深度或时间限制。 然而，在实际应用中，由于可能的格局数量巨大，无法穷尽所有可能性，所以通常采用启发式方法来估计剩余未搜索的节点的价值，例如α-β剪枝法。这种方法能在搜索过程中排除不可能优于已考虑过的走法，从而减少计算量，提高效率。 人工智能中的博弈树搜索结合了知识表示、推理和优化决策，为解决复杂博弈问题提供了一种有效途径。它不仅应用于棋类游戏，还被广泛用于决策制定、机器学习、优化问题等领域，展示了人工智能在处理不确定性和复杂性问题上的强大能力。