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1、、将下面的公式化成Skolem标准型(V x) (V y) P(x,y)f (v y)(Q(x,y) f R(x,y)二、谓词表示法表示修道士和野人渡河问题修道士和野人渡河问题：在河左岸有三个修道士、三个野人河一条船，修 道士要把所有的人都运到河对岸，但是a) 修道士和野人都会划船，但是船一次只能装两个人b) 在两个岸边，野人数目不能超过修道士的数目，否则后者被吃掉 野人完 全服从修道士的任何渡河方案。试图求出一种确保修道士安全的渡河方案。要写 出谓词的定义，功能和变量的个体域。(提示：写出必须的谓词和初始状态，修 道士 cenobite 野人 wildness)解：(1)定义谓词：先定义修道
2、士和野人人数关系的谓词：G(x,y,S):在状态S下x大于yGE(x,y,S):在状态S下x大于或等于y其中，x,y分别代表修道士人数和野人数，他们的个体域均为 0,1,2,3。再定义船所在岸的谓词和修道士不在该岸上的谓词：Boat(z,S):状态S下船在z岸EZ(x,S)：状态S下x等于0,即修道士不在该岸上 其中，z的个体域是L,R，L表示左岸，R表示右岸。 再定义安全性谓词：Safety(z,x,y,S)三(G(x,0,S) AGE(x,y,S) V (EZ(x,S)其中，z,x,y的含义同上。该谓词的含义是：状态S下，在z岸，保证 修道士安全，当且仅当修道士不在该岸上，或者修道士在该岸
3、上，但人数超过野 人数。该谓词同时也描述了相应的状态。再定义描述过河方案的谓词：L-R(x, x1, y, y1,S)： x1个修道士和y1个野人渡船从河的左岸到河的 右岸条件：Safety(L,x-x1,y-y1,S ) A Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S ) A Boa t(L,S)动作：Safety(L,x-x1,y-y1,S ) A Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S ) A Boat(R,S)R-L (x, x1, y, y1,S)： x2个修道士和y2个野人渡船从河的左岸到河的右 岸条件：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S ) A Sa
4、fety(L,x+x2,y+y2,S ) A Boa t(R,S)动作：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S ) A Safety(L,x+x2,y+y2,S ) A Boat(L,S)三、下列子句是否可以合一，如果可以，写出最一般合一置换a) P(x, B, B)和 P(A, y, z)b) P( g( f (v) , g(u)和 P(x , x)c) P( x , f(x)和 P(y, y)d) P(y, y , B)和 P( z, x , z)e) P(f(a) , g(x)和 P(y , y)f) P(a , x , f(g(y)和 P(z , h(z , u) , f(u
5、)四、简答题1. 什么是人工智能？人工智能有哪几个主要学派？AI是普遍的研究领域：和人类智能活动的所有范畴都潜在相关AI的主要学派：(1)符号主义(2)连接主义(3)行为主义2. 什么是博弈问题？它具有哪些特点？博弈是一类具有竞争性的智能活动特点双方的智能活动，任何一方都不能单独控制博弈过程，而是由双方轮流 实施其控制对策的过程3. 简述谓词逻辑归结过程。谓词逻辑归结过程：写出谓词关系公式一用反演法写出谓词表达式一SKOLEM标准形一子句集S -对S中可归结的子句做归结 归结式仍放入S 中，反复归结过程- 得到空子句得证4. 什么是知识？它有哪些特性？知识就是人们对客观事物(包括自然的和人造的
6、)及其规律的认识，知识还 包括人们利用客观规律解决实际问题的方法和策略等。知识：不完全性不一致不确定性相对性5. 什么是机器学习？机器学习有哪些方法？Simon (1983)：学习就是系统中的变化，这种变化使系统比以前更有效地去 做同样的工作。Minsky (1985):学习是在我们头脑中(心里内部)进行有用的变化。学习是一种具有多侧面的现象。学习的过程有：获取新的陈述性知识、通过 教育或实践发展机械技能和认知能力、将新知识组织成为通用化和有效的表达形 式、借助观察和实验发现新的事实和新的理论。机械式学习，直接输入新知识(记忆学习)根据示教学习(传授学习指点学习) 通过类推学习(演绎学习)从例
7、子中学习(归纳学习)类比学习6. 人工智能中什么是知识表示观？有哪些主要的知识表示观？认识论表示观认为表示是对自然世界的表述，表示自身不显示任何智能行为。其唯一的作用就是携带知识。这意味着表示可以独立于启发式来研究。本体论表示观(即表示与推理为一体)；知识工程表示观7. 何谓语义网络？它有哪些基本的语义关系？语义网络是一种通过概念及其语义联系(或语义关系)来表示知识的有向图， 结点和弧必须带有标注。其中有向图的各结点用来表示各种事物、概念、情况、 属性、状态、事件和动作等；结点上的标注用来区分各结点所表示的不同对象， 每个结点可以带有多个属性，以表征其所代表的对象的特性。类属关系；包含关系；属
8、性关系；位置关系；相近关系；时间关系；因果关 系；组成关系；多兀逻辑关系8. 简述a -P过程的剪支规则。如果能边生成节点边对节点估值，并剪去一些没用的分枝，这种技术被称为 a -p剪枝。记极大节点的下界为a，极小节点的上界为0。剪枝的条件：后辈节点的0值W祖先节点的a值时，a剪枝；即极小W极大，a剪枝 后辈节点的a值鼻祖先节点的0值时，0剪枝；即极大鼻极小，0剪枝9. 什么是贝叶斯网络？简述贝叶斯网络的构造过程。贝叶斯网络：一系列变量的联合概率分布的图形表示;一个表示变量之间的相 互依赖关系的数据结构；图论与概率论的结合。构造过程：确定为建立网络模型有关的变量及其解释；建立一个表示条件独 立
9、断言的有向无环图；指派局部概率分布p(xilpai)。其中，pai表示变量xi的父 结点集。或者：选择变量，生成结点；从左至右(从上到下)排列结点；填充网络连 接弧表示结点之间的关系；得到条件概率关系表10. 简述神经网络的优缺点。优点：信息处理的并行性；知识的分布存储；对于系统本身及环境变化的容 错性；学习能力缺点;不适合高精度计算；学习问题没有根本解决，慢；目前没有完整的设 计方法，经验参数太多。五、请用LISP语言写出深度优先算法1, G:=G0(G0=s), OPEN: = (s), CLOSED: = ();2, LOOP: IF OPEN=( ) THEN EXIT (FAIL);
10、3, n :二FIRST(OPEN);4, IF GOAL( n) THEN EXIT (SUCCESS);5, REMOVE( n, OPEN), ADD( n, CLOSED);6, IF DEPTH( n)Dm GO LOOP;7, EXPAND( n) mi, G:=ADD(mi, G);8 IF 目标在mi中 THEN EXIT(SUCCESS);9, ADD(mj, OPEN),并标记mj到n的指针；10, GO LOOP;六、请用LISP语言写出宽度优先算法1, G:=G0(G0=s), OPEN: = (s), CLOSED: = ();2, LOOP: IF OPEN=( )
11、 THEN EXIT (FAIL);3, n :二FIRST(OPEN);4, IF GOAL( n) THEN EXIT (SUCCESS);5, REMOVE( n, OPEN), ADD( n, CLOSED);6, EXPAND(n) mi, G:=ADD(mi, G);7, IF 目标在mi中 THEN EXIT(SUCCESS);8, ADD(OPEN, mj),并标记mj到n的指针；9, GO LOOP;七、请把下列命题用一个语义网络表示出来。 树和草都是植物。 树和草都有叶和根。 水草是草，且生长在水中。 果树是树，且会结果。 梨树是果树中的一种，它会结梨。八、请把下列命题用一
12、个语义网络表示出来。 我椅子的颜色是咖啡色的。 椅子包套是皮革。 椅子是一种家具。 椅子是座位的一部分。 椅子的所有者是X，X是个人。九、用启发式捜索算法A画出如下八数码问题的捜索树，要求在每个牌局的旁边标出对应的评价函数值。八数码问题(Eight-Puzzle)描述如下：在3X3九宫棋盘上，摆有8个将牌，每一个将牌都刻有18数码中的某一个 数码。棋盘中留有一个空格，允许周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动 将牌就可以不断改变将牌布局。这种游戏的求解问题是：给定一种初始的将牌布 局和一个目标的布局，问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。(提 示：用“不在位的将牌数”作为为评价函数)
