第二章树

利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏

利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏南京信息工程大学研究生实验报告 课程名称人工智能与专家系统 实验名称利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏 学生姓名王灿田 学号 20111221332 院系信息与控制学院 专业系统分析与集成 任课教师梅平 2012年6月10日 1利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏 1.α-β搜索过程 在极小极大搜索方法中，由于要先生成指定深度以内的所有节点，其节点数将随着搜索深度的增加承指数增长。这极大地限制了极小极大搜索方法的使用。能否在搜索深度不变的情况下，利用已有的搜索信息减少生成的节点数呢, 设某博弈问题如下图所示，应用极小极大方法进行搜索。假设搜索的顺序为从下到上，从左到右。当计算完a的值为0后，由于b是极大节点，马上就可以知道b的值大于等于0。接下来求c的值。由于c是极小节点，由d的值为-3，知道c 的值小于等于-3。而a和c都是b的子节点，所以即便不扩展节点e，也可以知道b的值一定为0了。所以在这种情况下，没有生成节点e的必要。同样，在知道b 的值为0后，由于k是极小节点，所以立即知道k的值要小于等于0。而通过节点f、g，知道h的值至少为3。这样即便不扩展A所包围的那些节点，也能知道k的值一定为0。所以A包围的那些节点也没有生成的必要，不管这些节点取值如何，

都不影响k的值。如果在搜索的过程中，充分利用这些信息，不就可以少生成很多节点，从而提高搜索的空间利用率吗,α-β过程正是这样一种搜索方法。 图1 MINIMAX过程是把搜索树的生成和格局估值这两个过程分开来进行，即先生成全部搜索树，然后再进行端节点静态估值和倒推值计算，这显然会导致低效率。如图1中，其中一个MIN节点要全部生成A、B、C、D四个节点，然后还要逐个计算其静态估值，最后在求倒推值阶段，才赋给这个MIN节点的倒推值,?。其实，如果生成节点A后，马上进行静态估值，得知f(A),,?之后，就可以断定再生成其余节点及进行静态计算是多余的，可以马上对MIN节点赋倒推值,?，而丝毫不会影响MAX的最好优先走步的选择。这是一种极端的情况，实际上把生成和倒推估值结合起来进行，再根据一定的条件判定，有可能尽早修剪掉一些无用的分枝，同样可获得类似的效果，这就是α-β过程的基本思想。 22.利用α-β搜索过程的一字棋的实例 图2一字棋第一阶段α-β剪枝方法 为了使生成和估值过程紧密结合，采用有界深度优先策略进行搜索，这样当生成达到规定深度的节点时，就立即计算其静态估值函数，而一旦某个非端节点有条件确定其倒推值时就立即计算赋值。从图2中标记的节点生成顺序号(也表示节点编号)看出，生成并计算完第6个节点后，第1个节点倒推值完全确定，可立即赋给倒推值,1。这时对初始节点来说，虽然其他子节点尚未生成，但由于s属极大值层，可以推断其倒推值不会小于,1，我们称极大值层的这个下界值为α，即可以确定s的α,,1。这说明s实际的倒推值决不会比,1更小，还取决于其他后继节点的倒推值，因此继续生成搜索树。当第8个节点生成出来并计算得静态估值为,1后，就可以断定第7个节点的倒推值不可能大于,1，我们称极小值层的这个上界值为β，即可确定节点,的β,,1。有了极小值层的β值，很容易发现若α?β时，

博弈：人类与人工智能

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/fd15272464.html, 博弈：人类与人工智能 作者：刘宗凡 来源：《中国信息技术教育》2017年第19期 自从去年阿尔法狗战胜李世石后，人工智能在科技领域掀起了轩然大波，人工智能仿佛一夜之间就走入了我们的生活，科幻大片中的场景即将出现。 刘宗凡：“机器觉醒”——虚惊一场的“新闻” 关注人工智能的人可能会看到近期的一个新闻：Facebook（脸书）公司的两个AI机器人，是社交网络助手，可以用来进行谈判。可是，据说这两个机器人，突然用我们无法理解的语言进行对话，“吓坏了”的工程师使出了绝招：关电源——就是停止了这个试验项目。于是，各种科技媒体慌了，国内也以类似标题：“Facebook关闭…失控?AI系统因其发展出人类无法理解的语言”进行报道，大有山雨欲来风满楼之势，甚至被当作“人工智能觉醒元年”这样的大事件。右面就是两个机器人的对话情况截图。 对于这些我们完全无法理解的对话，大家纷纷猜测，是机器人为了不让我们知道他们到底聊了什么，而发明的一种新的语言。如果是这样，那就说明机器人有意识地避开人类进行自己的某些“密谋”，让人感到非常恐慌——有自己意识的机器人这么快就出现了？ 还好，很快就有相关技术人员做出了辟谣。真相是，在两个机器人聊天时，工作人员在进行系统设置时，将激励条件忘记设置为英文语法，从而导致机器人出现了语法混乱。Facebook 也没有关闭这个系统，而是重新设定了正确的激励。该研究的首席作者Michael Lewis说：“没有恐慌，项目也没有关闭，我们的目标是建立可以与人交流的机器人。在一些实验中，我们发现他们没有像人们那样使用英语单词，所以我们停止了这些实验，并使用了一些额外的技术来让机器人按照我们的意愿工作。分析奖励功能和改变实验的参数不等同于…拔掉?或…关闭AI?。” 我们在松了一口气的同时，还是要考虑，人工智能，现在发展到什么阶段了？人工智能会和人如何相处？我们该怎样利用人工智能？人工智能真的会威胁到人类吗？ 邱元阳：正本清源——人工智能还处于“石器时代” 实际上，对于人工智能的研究，很多还停留在概念性的初级阶段。新闻上非专业性的报道，常常会给我们一些错觉，以为现在的人工智能已经非常强大了。如果以漫长的人类社会作比喻，人工智能现在仅仅是处于人类社会的“石器时代”。 很多时候，我们需要区分一下普通程序和人工智能。拿聊天机器人来说，看似智能化程度很高，但实际上，那仅仅是程序预设的一些判断及对应策略，并没有智能可言。它既不知道我们在说什么，也不知道它自己在说什么。即使通过了图灵测试，他们也未必具备哪怕微弱的智能。图灵测试本身，还缺乏哲学层面的质疑。

人工智能(博弈算法)

博弈问题—五子棋实验报告 实验目的 1．熟悉和掌握博弈搜索算法的原理 2．了解并学会博弈搜索算法的实质和过程 3．学会使用博弈搜索算法解决问题 实验原理 博弈,对策利害关系相反的双方按一定的规则行动,每一方都为使自己能在斗争中取胜。诸如下棋、打牌等类型的竞争性智能活动，称为博弈石最简单的一种是“二人零和、全信息、非偶然”博弈。博弈的实例有中国象棋、五子棋、国际象棋和围棋等。要提高计算机的下棋水平，就要有效地把多种搜索算法组合起来，进而改进博弈树的搜索效率来找到一步好棋。博弈是启发式搜索的一个重要应用领域,博弈的过程可以用一棵博弈搜索树表示,通过对博弈树进行搜索求取问题的解,搜索策略常采用α-β剪枝技术。在深入研究α-β剪枝技术的基础上,结合五子棋游戏特征,设计了五成/双三、估值函数和α-β剪枝算法相结合的改进博弈树搜索算法,实现了人机智能对弈的五子棋游戏。 实验内容 制作类似于如图所示五子棋系统实验程序。

实验条件 1.Window NT/XP/7及以上的操作系统 2.内存在512M以上 3.CPU在奔腾II以上 实验分析 1.博弈搜索算法特点 ①博弈的初始格局是初始节点 ②在博弈树中，“或”节点和“与”节点是逐层交替出现的。自己一方 扩展的节点之间是“或”关系，对方扩展的节点之间是“与”关系。 双方轮流地扩展节点。 ③所有自己一方获胜的终局都是本原问题，相应的节点是可解节点；所 有使对方获胜的终局都认为是不可解节点。 实验效果图

个人实验小结 通过本次实验，我了解了博弈算法具体的解决问题的过程，熟悉和掌握博弈算法的原理、实质、过程，学会了使用博弈算法解决问题，通过学习博弈搜索算法，增强了我对于机器博弈能力的认识，实验过程中发现问题并解决问题，巩固了所学的知识，通过实验也提高了自己的编程和思维能力，收获很多。

博弈树

博弈树 实现计算机与人对弈，诸如象棋、围棋等双方对垒的游戏，是一件饶有趣味的事情。在这里，我们将讨论实现这种人机完备信息博弈时常用的树型结构及其基本算法。所谓人机完备信息博弈，是指人机对垒，依次轮流走步，而且双方的走步信息完全公开。 为了引起对弈者的兴趣，计算机一方必须尽可能多地知道对方己经走过的棋步和将可能走的棋步。对于编程者来说，要使得计算机能懂得比赛规则并记住当前格局，就得建立恰当的数据结构；要使得计算机能在对弈中选择最可能致胜的走步，就得为之设计一个“聪明”的算法。 博弈树适应了这两个需要，它将对垒的初始格局作为根结点，把所有由初始格局经过合法一步得到的新格局作为其子结点，然后以新格局为根，由此新格局产生的格局为其子结点，依次类推，得到一棵包罗对垒中各种可能格局变化的树，并通过对这棵树的遍历，分析确定计算机的走步。这棵树就是这里所说的博弈树。 [例1]井字棋游戏 问题描述： 从一个空的3*3的棋盘开始，甲乙二人轮流放置棋子到棋盘上未被占据的方格中。如果甲第一个放，他把棋子放在中央方格里；然后轮到乙放，他把棋子放在第一行中间的方格里；于是又轮到甲放，……，如此进行下去，判定胜负的方法是：若某一游戏者若有3枚棋子占据了一横线或一竖线，或一对角线，则该游戏者获胜；若至整个棋盘被占满还没有一方获胜，则为平局。 算法分析： 我们让计算机模拟甲方，称为max选手，与计算机对手的乙方称min选手，上述博弈由这两位选手对垒，双方依次轮流走步。 博弈树以棋盘状态作为结点。开始时空棋盘作为树根，max先放。max选择某个空格放置棋子后的棋盘所有可能状态，都作为根的子结点出现在树的第一层。第二层的结点是min 方走完后的可能棋盘状态，min方从第一层的某个结点出发，选择某个空格放置棋子后的所有可能棋盘状态都作为该结点的子结点出现在第二层。下图的树称作博弈树，树根并不是空棋盘，这棵树的第二层并不是游戏终止时的棋盘状态，我们还可以画出第三层、第四层、……的结点，但在一般情况下，由于计算机存储器大小和运算速度的限制，不能把博弈树构造到游戏终止时的棋盘状态，而只能构造到某一特定的深度。

博弈树的启发式搜索

博弈树的启发式搜索问题 A方、B方必须是完备博弈，它有三个条件： 1、A，B双方轮流博弈。博弈的结果只有三种情况：A胜，B败；A败，B胜；A，B平手。 2、任一方都了解当前的棋局和历史的棋局。 3、任一方都分析当前的棋局，并能作出有利于自己，而不利于对方的策略。 我们描述博弈过程采用与/或树 1、博弈的初始棋局作为初始节点 2、‘或’节点与‘与’节点逐层交替出现。自己一方扩展节点之间是‘或’，对方扩展节 点之间是‘与’。双方轮流扩展。 3、所有能使自己获胜的终局都是本原问题，相应的节点是可解节点。 本问题其实是一个构造博弈树的问题。对给定的棋局，该棋局中A，B方的棋子数相等，并且轮到A方下。这样构成一个初始棋局，称一个状态。当A或B下一个棋子后，又形成一个新的状态。 任何一方都希望自己取得胜利，因此当某一方有多个方案可供选择时，他总是跳最有利于自己而最不利对方的方案。此时我们站在A的立场上看，可供A选择的方案之间是‘或’的关系，可供B的方案之间是‘与’的关系。因为主动权在A上，A必须考虑任何一个可能被B选中的方案。 极大极小分析方法的特点： 1、它是为其中一方寻找一个最优的行动方案的方法 2、为了当前最优的方案，需要对各个方案能产生的后果进行比较，具体地说就是考虑每个方案实施后，对方可能采取的行动，并计算可能的得分 4、为了计算得分，需要根据问题的特性定义一个估价函数，用来计算当前博弈树端节点的 得分，该得分也称静态估值 5、当端节点估值后，再推算父节点的得分，推算方法是对于‘或’节点，选择子节点中最 大的得分作为自己的得分，对于‘与’节点，选择子节点中最小的得分作为自己的得分，父节点得得分也称倒退值 6、若某一个行动方案能获得最大得倒退值，则它就是当前最好得方案 在本问题中，假设棋盘为4*4的矩阵，A方的棋子为1，B方的棋子为－1，空格为0。 我们定义估价函数为：在某一棋局状态，A方棋子可能占满的整行，整列，整斜线总和与B 方棋子可能占满的整行，整列，整斜线总和的差。这儿的可能是指棋局上留出的空格让A 方或B方全摆放它的棋子。显然如果A方的大。它的下棋选择的策略范围就大。 对某个棋局用极大极小分析后，得出A下一步的最佳策略，同时也给出B的最不利A 的策略，这样一直循环，直到棋局上无空格，如果棋局上A已经胜出了。那么就意味着B 如何采取对A最不利的策略，A也能胜出，表明A处于必胜状态。 程序说明： 编写语言：Matlab6.5 主函数：Chess.m

利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏

南京信息工程大学 研究生实验报告 课程名称人工智能与专家系统 实验名称利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏学生姓名王灿田 学号 20111221332 院系信息与控制学院 专业系统分析与集成 任课教师梅平 2012年6月10日

利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏 1.α-β搜索过程 在极小极大搜索方法中，由于要先生成指定深度以内的所有节点，其节点数将随着搜索深度的增加承指数增长。这极大地限制了极小极大搜索方法的使用。能否在搜索深度不变的情况下，利用已有的搜索信息减少生成的节点数呢？ 设某博弈问题如下图所示，应用极小极大方法进行搜索。假设搜索的顺序为从下到上，从左到右。当计算完a的值为0后，由于b是极大节点，马上就可以知道b的值大于等于0。接下来求c的值。由于c是极小节点，由d的值为-3，知道c的值小于等于-3。而a和c都是b的子节点，所以即便不扩展节点e，也可以知道b的值一定为0了。所以在这种情况下，没有生成节点e的必要。同样，在知道b的值为0后，由于k是极小节点，所以立即知道k的值要小于等于0。而通过节点f、g，知道h的值至少为3。这样即便不扩展A所包围的那些节点，也能知道k的值一定为0。所以A包围的那些节点也没有生成的必要，不管这些节点取值如何，都不影响k的值。如果在搜索的过程中，充分利用这些信息，不就可以少生成很多节点，从而提高搜索的空间利用率吗？α-β过程正是这样一种搜索方法。 图1 MINIMAX过程是把搜索树的生成和格局估值这两个过程分开来进行，即先生成全部搜索树，然后再进行端节点静态估值和倒推值计算，这显然会导致低效率。如图1中，其中一个MIN节点要全部生成A、B、C、D四个节点，然后还要逐个计算其静态估值，最后在求倒推值阶段，才赋给这个MIN节点的倒推值－∞。其实，如果生成节点A后，马上进行静态估值，得知f（A）＝－∞之后，就可以断定再生成其余节点及进行静态计算是多余的，可以马上对MIN节点赋倒推值－∞，而丝毫不会影响MAX的最好优先走步的选择。这是一种极端的情况，实际上把生成和倒推估值结合起来进行，再根据一定的条件判定，有可能尽早修剪掉一些无用的分枝，同样可获得类似的效果，这就是α-β过程的基本思想。

第二章部分习题参考答案

6一个猎人要带着一只狼、一只羊、一捆草过河，但是人不在的时候，狼会吃羊、羊会吃草，猎人每次只能带一样东西过河。试用状态空间图求出他们能顺利过河的方案。 解：用四元组（f ，w ，s ，g ）表示状态，其中f 表示猎人，w 表示狼，s 表示羊，g 表示草，其中每个元素都可以为0或1，表示在左案，1表示在 右岸。四元组可表示的状态共有16种，其中合法状态为10种： （0，0，0，0）（0，0，0，1）（0，0，1，0）（0，1，0，0）（0，1，0，1） （1，0，1，0）（1，0，1，1）（1，1，0，1）（1，1，1，0）（1，1，1，1） 初始状态为（0，0，0，0）目标状态为（1，1，1，1） 共有七种操作：从左岸到右岸三种，从右岸到左岸四种 操作符 条件 动作 p 1 f=0，w=0，s 和g 相异 f=1，w=1 p 2 f=0，s=0， f=1，s=1 p 3 f=0，g=0，w 和s 相异 f=1，g=1 q 0 f=1，s 和g 相异，w 和s 相异 f=0 q 1 f=1，w ＝1，s 和g 相异 f=0，w ＝0 q 2 f=1，s ＝1， f=0，s ＝0 q 3 f=1，g ＝1，w 和s 相异 f=0，g ＝0 (0,0,0,0)(1,0,1,0) p 2 q 2 (0,0,1,0)(1,1,1,0)p 1 q 1 (1,0,1,1) (0,0,0,1)q 0 p 3 q 3(0,1,0,0) q 2p 2 (1,1,0,1)p 3 q 3 q 2 p 2 p 2 q 2 (0,1,0,1) (1,1,1,1) p 2 q 2 q 0 方案有两种：p2→ q0 → p3→ q2 → p2 → q0 → p2 p2→ q0 → p1→ q2 → p3→ q0→ p2 8.琴键翻动 （供参考）解：引入一个三元组(q0,q1,q2)来描述总状态，开状态为0，关状态为1，全部可能的状态为 ： Q0=(0,0,0) ; Q1=(0,0,1); Q2=(0,1,0) Q3=(0,1,1) ; Q4=(1,0,0); Q5=(1,0,1) Q6=(1,1,0) ; Q7=(1,1,1)。 翻动琴键的操作抽象为改变上述状态的算子，即F ＝{a, b, c} a:把第一个琴键q0翻转一次 b:把第二个琴键q1翻转一次 c:把第三个琴键q2翻转一次 问题的状态空间为<{Q5},{Q0 Q7}, {a, b, c}> 问题的状态空间图如下页所示：从状态空间图，我们可以找到Q5到Q7为3的两条路径，而找不到Q5到Q0为3的路径，因此，初始状态“关、开、关”连按三次琴键后只会出现“关、关、关”的状态。

《人工智能初步》案例五_启发式搜索与人机博弈

“启发式搜索与人机博弈”的教学设计 浙江师范大学附属中学李永前 一、前言 人工智能是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科，涉及数学、计算机科学、控制论、信息学、心理学等学科，即使在大学里，也是一门深奥难学的学科。因此，在高中阶段开展人工智能教学，相比大学，虽然教学侧重点不同，难度降低，但教学难度还是可想而知的。高中阶段的人工智能课程教学，一旦处理不当，将会使学生失去兴趣，又会成为一门学生不喜欢的枯燥的课程。 因此，我们试图在人工智能的教学过程中，创设一些学生能够接收的、有兴趣的实践活动。通过各种活动，让学生进行思考，并让学生自己得出一些结论。同时，希望学生得出的结论是无固定答案的，能体现学生想象力、创造力的结论。同时将学生的结论发布在网络的论坛上，在师生讨论这些结论的过程中，进一步提升全体学生对人工智能的认识，感受人工智能技术的丰富魅力，增强对信息技术发展前景的向往。下面就“启发式搜索与人机博弈”的两节课，通过上述的设想进行教学设计。 “启发式搜索与人机博弈”教学之前，学生已经学习了穷举式搜索的知识，如宽度优先搜索和深度优先搜索；已经了解了状态空间、状态空间搜索及启发式搜索等概念。在“启发式搜索与人机博弈”的教学中，将通过各种活动，让学生进一步了解启发式搜索的过程，启发式搜索与穷举式搜索的不同之处，并让学生在人机博弈中，如何通过启发式搜索，引入“人”的思维。在“启发式搜索与人机博弈”的任务驱动法中，如何设计学生活动是至关重要的。好的学生活动将激发学生的学习兴趣，活跃学生的思维，因此，在下面的具体的教学设计中，重点给出我们设计的教学活动。抛砖引玉，希望同行们能给出更多更好的学生活动，使人工智能教学在中学里，能优质高效地开展。 二、“启发式搜索与人机博弈”第一节课 教学任务： 任务1：让学生实际操作文曲星等电子字典符带的黑白棋游戏，写出该游戏的规则，并在“玩”的过程中，总结出自己设想的“致胜”法则。 任务2：进入Internet，查找人机博弈的相关资料。 课前准备： ·让学生准备带有黑白棋的电子字典。（或者在网络教室的每一台学生机上，安装黑白棋程序。）·在教师机中，设置“教学资料”只读共享文件夹，存放有表格一和表格二的Word文档。 ·在教师机中，设置“作业上交”完全共享文件夹，学生完成的作业上交至该文件夹中。 教学过程：

生成树协议

常用的生成树协议：STP（Spanning Tree Protocol)由IEEE802.1D定义，RSTP(Rapidly Spanning Tree Protocol)由IEEE802.1W定义，MSTP（Multiple Spanning Tree Protocol)由IEEE802.1S定义。 生成树严格意义上来讲属于应用层的东西，但是是为了解决二层的广播风暴问题，所以也可以看成是二层的东西。 STP STP生成树计算原则： 1.确定环路中的根桥。 根桥由BID（bridge ID)来确定（BID=2字节的网桥优先级+网桥的MAC地址构成，优先级默认为32768），具备最小的BID的交换机成为根桥。 2.确定根端口。 根端口选举原则是确定非根桥到根桥最小开销的端口。（Root path cost).一般情况下，接口带宽越大则开销值越小。 选举原则：a.比较Root Path Cost（根路径开销），越小越优先，一样则 b.端口上行交换机的Bridge ID（桥ID），越小越优先，一样则 c.端口上行端口的Port Identifier，越小越优先（端口标识，端口标识号由1字节优先级+1字节端口号构成） 3.确定指定端口。 为每个网段选出一个指定端口（Designated Port），指定端口为每个网段转发发往根交换机方向的数据，且转发由根交换机方向发往该网段的数据。 选举原则：a.比较Root Path Cost（根路径开销），越小越优先，相同则 b.端口所属Bridge ID，越小越优先，相同则 c.端口的Port ID。 4.确定阻塞端口。 环路中剩下的端口成为阻塞端口（Alternate Port),当指定端口有问题，就启用阻塞端口。 数据的转发路径：由下级非根交换机的指定端口到上级非根交换机的根端口，一直到根交换机的指定端口。（这样就可以避免环路） STP端口状态描述 状态数据帧MAC 生成树计算BPDU 收发Disable No No No No No Blocking No No No Yes No Listening No No Yes Yes Yes

人工智能答案终极版

人工智能复习参考（2015工程硕士） 第1章绪论 1-1.什么是人工智能？它的研究目标是什么？ 人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，又称机器智能（Machine Intelligence，MI），主要研究用人工的方法和技术开发智能机器或智能系统，以模仿、延伸和扩展人的智能、生物智能、自然智能，实现机器的智能行为。 近期目标：人工智能的近期目标是实现机器智能。即先部分地或某种程度地实现机器智能，从而使现有的计算机更灵活好用和更聪明有用。 远期目标：人工智能的远期目标是要制造智能机器。具体讲就是使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力，具有联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题解决问题和发明创造的能力。 1-2.人工智能有哪些研究方法和途径？简单描述它们的特点。 一、传统划分法 1.符号主义：以人脑的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种符号，采用符号推演的方法，宏观上模拟人脑 的推理、联想、学习、计算等功能，实现人工智能。 2.连接主义：不仅要求机器产生的智能和人相同，产生的过程和机理也应该相同。人或某些动物所具有的智能皆 源自于大脑，通过对大脑微观结构的模拟达到对智能的模拟，这是一条很自然的研究人工智能的途径。 3.行为主义：模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自适应，自寻优、自学习、自组织等，以此来研究 和实现人工智能。 二、现代划分法 1.符号智能：是对智能和人工智能持狭义的观点，侧重于研究任何利用计算机软件来模拟人的抽象思维过程，并 把思维过程看成是一个抽象的符号处理过程。 2.计算智能：计算机智能又重新回到依靠数值计算解决问题的轨道上来，它是对符号智能中符号推演的再次否定。 3.群体智能：它认同智能同样可以表现在群体的整体特性上，群体中每个个体的智能虽然很有限，但通过个体之 间的分工协作和相互竞争，可以表现出很高的智能。 1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述6种功能 ：输入符号；输出符号；存储符号；复制符号；建立符号结构；条件性迁移：反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能，这种智能指的是人类所具有的那种智能。把这个假设称为物理符号系统的假设。物理符号系统的假设伴随3个推论， 推论1：既然人具有智能，那么他（她）就一定是个物理符号系统。 推论2：既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。 推论3：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么就能够用计算机来模拟人的活动。 1-4.人工智能的主要研究内容和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？ 研究领域：问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，模式识别，机器视觉，智能控制，智能检索，智能调度与指挥，分布式人工智能与Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现，人工生命，系统与语言工具。 研究热点：专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，模式识别，分布式人工智能与Agent，数据挖掘与知识发现。 1-5.人工智能的发展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况和理解，从经济、社会和文化等方面加以说明？ 1、人工智能对经济的影响：人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益，专家系统就是一个 例子。随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大的推广，产生更大的经济效益。 2、人工智能对社会的影响：劳务就业问题；社会结构变化；思维方式与观念的变化；心理上的威胁；技术失控

围棋在人工智能中的应用博弈树

围棋在人工智能中的应用——博弈树搜索 搜索是人工智能中的一个基本问题，是推理不可分割的一部分，它直接关系到智能系统的性能与效率，尼尔逊把它称为人工智能研究中4个核心问题之一。根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识，从而构造一条代价较小的推理路径，使问题得到解决的过程称之为搜索。搜索分为盲目搜索和启发式搜索H_J。盲目搜索是在预先控制策略中进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。启发式搜索是在搜索过程中引入了与问题有关的启发式信息，以指导搜索的方向，加速问题的求解过程并找到最优解。 1博弈树搜索算法 博弈事件千差万别，但在具体的博弈事件背后都有着共同的特性：二人零和、全信息、非偶然。博弈树是一棵“与或”树，此“与或”树是始终站在某一方的立场上得出的，与或节点交替出现，在博弈事件中，每一个格局可供选择的行动方案都有很多种，因此会生成一个十分庞大的博弈树。 博弈树搜索可以脱离具体的博弈事件，完全在算法的级别上进行研究。博弈树只是实现求解的一部分，在搜索过程中还要注意其它问题，如行为的产生、搜索的方法及搜索的顺序。 估值函数对于一个具体的博弈事件来说是机器求解是否准确的关键，博弈树搜索效率的高低，最后作为行动优劣的取舍都是根据估值函数的结果确定的。在博弈事件中·，估值函数很难确定，它要根据具体情况的不断变化来确定，所以在整个过程中它是需要反复被验证的，权值需要反复修改，最终确定一个最佳值。 1．1极大极小搜索算法 假设有2个博弈者甲和乙(甲为计算机，乙为棋手)，在这个博弈事件中我们要为甲找到最佳的走步。现假设甲方先下，乙方后下，深度为奇数的节点为甲方下了一子之后的局面(即乙方选择下法的局面)，称之为极小节点；深度为偶数的节点为乙方下一子之后的局面(即甲方选择下法的局面)，称为极大节点；博弈树的顶节点深度为0。 一个最佳走步可以由一个极大极小化过程产生，甲方要从搜索树中选择拥有最大值的节点，因此。一个标有“甲”的节点的估计值可以由它的标有“乙”的子节点的最大值确定。另一方面，乙方从叶节点中选择时，由于估计值越小对它越有利，因此必然选取估计值最小的节点(即最负的估计值)，因此，标有“乙”的节点估计值可由它的标有“甲”的子节点的最小值确定。综上所述，可由博弈树的叶节点出发向上一层层倒推，得到上一层的估计值，从而得出根节点的估计值，这样就可以确定从根节点出发的最佳走步，称之为极大极小算法，其伪代码如下： double ji da ji xiao(int depth) { int i； double best，n； if(比赛结束) return evaluation()； if(depth==0) return evaluation()；／*叶节点*／ if(甲方) best=一1 000： else

人工智能习题作业搜索策略I习题答案

第三章 搜索策略课后习题及答案 一、选择题： 1. 启发式搜索中，通常OPEN表上的节点按照它们f函数值的_____顺序排列。 （ D ） A平均值 B 递减 C 最小 D递增 2. 按尼尔逊(Nilsson)提出的有序搜索基本算法指出,一个节点的希望程度大，则f值_____。 （ B ） A 不变化 B 小 C 大 D 为0 3. 如果重排OPEN表是依据f(x)=g(x)+h(x)进行的，则称该过程为_____。（ B ） A A*算法 B A算法 C有序搜索 D启发式搜索 4. 在与或树和与或图中，我们把没有任何父辈节点的节点叫做_____。 （ C ） A 叶节点 B端节点 C根节点 D 起始节点 5. 对于八数码问题： 起始棋局 —> 目标局棋 2 8 3 1 2 3 1 6 4 8 4 7 5 7 6 5 取h(n)=W(n)， W(n)用来计算对应于节点n的数据库中错放的棋子个数。请问需要扩展多少个节点才能到达目标？ （ C ） A 20 B 13 C 6 D 11

6. α-β剪枝技术中，一个MIN节点的β值等于其后继节点当前（ ）的最终倒 推值。 （ A ） A 最小 B 最大 C 平均 D α值 7. α-β剪枝技术中，“或”节点n的α值如果不能降低其父节点的β值，则对节点n以下的分枝可停止搜索，并使节点n的倒推值为α。这种剪枝称为_____。 （ A ） A β剪枝 B α剪枝 C α-β剪枝 D极小极大分析法 8. 宽度优先搜索方法能够保证在搜索树中找到一条通向目标节点的_____途径(如果有路径存在时)。 （ B ） A 可行 B 最短 C 最长 D 解答 9. A*算法是一种_____。 （ ABD ） A 图搜索策略 B 有序搜索算法 C 盲目搜索 D 启发式搜索 10. 应用某个算法(例如等代价算法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点。这种搜索方法的算法就叫做_____。 （ C ） A 盲目搜索 B 深度优先搜索 C 有序搜索算法 D 极小极大分析法 二、 填空题： 1. OPEN表用于存放未扩展的节点，CLOSED表存放_已扩展_的节点。 2. 通常OPEN表记录了节点及其___ 父_节点。

五子棋人工智能人机博弈毕业设计

五子棋人工智能人机博弈毕业设计 目录 第1章引言 (3) §1.1人工智能 (3) §1.2人机博弈和五子棋 (3) §1.3 Visual C++ (4) 第2章需求分析 (5) §2.1使用围要求 (5) §2.2功能要求 (5) §2.3系统平台要求 (5) 第3章人机界面设计 (6) 第4章面向对象分析 (9) §4.1对象设计 (9) §4.2动态模型 (10) §4.3功能模型 (10) 第5章面向对象设计 (12) §5.1类设计 (12) §5.2控制流程 (13) 第6章详细设计及编码 (15) §6.1全局数据 (15) §6.2游戏循环 (15) §6.3界面设计及事件处理 (15) §6.4人类玩家的Think操作 (17) 第7章计算机智能设计 (18) §7.1棋局估值 (18) §7.2极大极小值算法 (19) §7.3 Alpha-beta算法 (22)

§7.4 Alpha-beta算法的窗口效应 (26) §7.5极小窗口搜索/PVS算法 (27) §7.6预估排序和历史启发 (28) §7.7有限围限定 (31) §7.8多核优化 (31) 第8章总结结论 (33) §8.1各算法效率对比 (33) §8.2成果与不足 (34) 参考文献 (35) 致谢 (36)

第1章引言 §1.1人工智能 提到人工智能，可能最著名的便是1997年超级计算机“深蓝”战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫的事，可以说“深蓝”的获胜是人工智能影响力的一个里程碑。 对于什么是人工智能，有很多定义，我认为就是能自动完成人类所能完成的一些思维活动。如果从这个意义上说的话，计算机学科所要解决的所有问题都与人工智能有关。它的发展历史和计算机科学的发展历史是联系在一起的，但也不仅仅局限于计算机科学，也涉及到心理学、哲学、语言学、医学等很多门学科。它所包含的容有：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 §1.2人机博弈和五子棋 人机博弈就是人和计算机下棋，其重点在于计算机如何实现对弈，它是人工智能研究的一个重要分枝，五子棋是一种对弈游戏，本设计的目的就是通过五子棋这种对弈游戏初步探索实现博弈算法，为将来的人工智能研究打下一个基础，其实现方法可以从以下几方面概述： 一、棋盘状态用一种数学模型来表示当前棋局的状态，不同的对弈游戏有不同的表示方法，本设计用五子棋这种游戏来实现，它的棋盘状态比较简单，可以用一个15*15的二维数组表示15*15的棋盘，某棋盘上位置的状态就用该数组中单元的数字表示，比如1表示黑子，0表示白子，-1表示空位。 二、对弈规则每种对弈游戏都有不同的规则，规定了棋子的走法（如象棋）或者能下子的位置以及胜负的判定。五子棋的规则很简单，如果不考虑禁手，任意空位都可以放棋子，只要一方有五个棋子连成一线，则判胜。 三、搜索技术要让计算机在下棋中有智能，搜索技术是至关重要的，简单的说就是让计算机试着某步走法，这一步走了之后，再往后走若干步，按照某种规则给这一步评分，最后，在所有走法中选择一个相对最佳的走法。

第 04 章 搜索策略 人工智能课件

第四章搜索策略 4.1问题求解的形式化表示 4.2状态空间的盲目搜索策略 4.2.1广度优先搜索 4.2.2深度优先搜索 4.2.3有界深度优先搜索 4.2.4代价树的广度优先搜索 4.2.5代价树的深度优先搜索 4.3状态空间的启发式搜索策略 4.3.1局部择优搜索 4.3.2全局择优搜索 4.3.3图的有序搜索 4.3.4A*算法 4.4与或树搜索 4.4.1与或树 4.4.2与或树搜索 4.5博弈树搜索 作业

第四章搜索策略 2.状态空间与状态空间搜索。 状态空间：三元组〈S，F，G〉 ①S：初始状态集合。 ②F：一组合法的状态转换操作 ③G：目标状态集合。

状态空间搜索 ●状态：可用任何数据结构或知识表示法表示，常用一组变量的有序集表示： s k = ( s k1 , s k2 , ……, s kn ) ●状态空间搜索：从某个初始状态S o开始，按一定的策略选用操作，进行状态变换，直到产生任一目标状态S G

例2．分水问题： 给定两个水杯，一个容量为4升，另一个为3升，两者均无刻度，另外有一个水管可用来给水杯加水。 假设可随时将水杯中的水倒掉，可将一个杯中的水倒入另一个杯子。 问：如何在4升水杯中恰好装2升水？

●状态描述：二元组（x,y） x=0，1，2，3，4，（4升水杯中当前水量）y=0，1，2，3 ●初态：（0，0） ●目标态：（2，y）

状态转换规则： ①、将4升水杯装满水 ②、将3升水杯装满水 ③、将4升水杯中的水全部倒掉 ④、将3升水杯中的水全部倒掉 ⑤、将3升水杯中的水倒入4升水杯中，直到加满为止 ⑥、将4升水杯中的水倒入3升水杯中，直到加满为止 ⑦、将3升水杯中水全部倒入4升水杯中 ⑧、将4升水杯中水全部倒入3升水杯中

人工智能答案 第二章

1.树式搜索：a,盲目搜索（穷举式搜索）{ 广度优先深度优先} b,启发式搜索{全局择优、局部择优，分支界限、最近择优、A 算法、A*算法} 线式搜索：a,盲目搜索{随即碰撞、回溯穷举} b,启发式搜索{不回溯、智能回溯} 2.盲目搜索，也就是无导向搜索。在搜索过程中，没有任何背景知识作指导不 考虑任何与解有关的信息，随机的或按预定顺序机械地搜索，并判断是否为所求的解，直到找到解或是证明问题无解为止。盲目搜索效率太低，一般只适用于求解比较简单的问题。 3.启发式搜索，即为有导向的搜索，利用“启发性信息”引导搜索。所谓的启 发性信息就是与问题有关的有利于找到问题解的信息或知识。启发函数，是用来估计搜索树上节点与目标节点接近程度的一种函数，通常即为h(x)。 4. OPEN表：动态数据结构，登记记录当前待考察的节点。 CLOSED表：动态数据结构，记录考察过得节点。 5.深度优先搜索算法的特点是 ①般不能保证找到最优解； ②当深度限制不合理时，可能找不到解，可以将算法改为可变深度限 制； ③法与问题无关，具有通用性； ④于图搜索方法 广度优先搜索算法的特点是 ② 问题有解时，一定能找到解； ②当问题为单位耗散值，并且问题有解时，一定能找到最优解；③效率 低；④方法与问题无关，具有通用性；⑤属于图搜索方法。 6.解：用四元组(f、w、s、g)表示状态， f 代表农夫，w 代表狼，s 代表羊，g 代表菜，其中每个元素都可为0或1，用0表示在左岸，用1表示在右岸。 初始状态S0：(0,0,0,0) 目标状态：(1,1,1,1) 不合法的状态:(1,0,0,*),(1,*,0,0),(0,1,1,*),(0,*,1,1) 操作集F={P1，P2，P3，P4，Q1，Q2，Q3，Q4} 操作符条件动作

实验二：利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏

实验二：利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏 一、实验目的与要求 （1）了解极大极小算法的原理和使用方法，并学会用α-β剪枝来提高算法的效率。 （2）使用C语言平台，编写一个智能井字棋游戏。 （3）结合极大极小算法的使用方法和α-β剪枝，让机器与人对弈时不但有智能的特征，而且计算的效率也比较高。 二、实验原理 一字棋游戏是一个流传已久的传统游戏。游戏由两个人轮流来下，分别用“X”和“O”来代替自身的棋子。棋盘分9个格，双方可以在轮到自己下的时候，可以用棋子占领其中一个空的格子。如果双方中有一方的棋子可以连成一条直线，则这一方判胜，对方判负。当所有的格子都被占领，但双方都无法使棋子连成一条直线的话，则判和棋。 这是一个智能型的一字棋游戏，机器可以模拟人与用户对弈。当轮到机器来下的时候，机器会根据当前棋局的形势，利用极大极小算法算出一个评价值，判断如何下才对自身最有利，同时也是对方来说对不利的，然后下在评价值最高的地方。另外利用α-β剪枝，使机器在搜索评价值的时候不用扩展不必要的结点，从而提高机器计算的效率。 在用户界面方法，用一个3×3的井字格来显示用户与机器下的结果。当要求用户输入数据的时候会有提示信息。用户在下的过程中可以中途按下“0”退出。当用户与计算机分出了胜负后，机器会显示出比赛的结果，并按任意键退出。如果用户在下棋的过程中，输入的是非法字符，机器不会做出反应。 三、实验步骤和过程 1.α-β搜索过程 在极小极大搜索方法中，由于要先生成指定深度以内的所有节点，其节点数将随着搜索深度的增加承指数增长。这极大地限制了极小极大搜索方法的使用。能否在搜索深度不变的情况下，利用已有的搜索信息减少生成的节点数呢？设某博弈问题如下图所示，应用极小极大方法进行搜索 MINIMAX过程是把搜索树的生成和格局估值这两个过程分开来进行，即先生成全部搜索树，然后再进行端节点静态估值和倒推值计算，这显然会导致低效率。如图1中，其中一个MIN节点要全部生成A、B、C、D四个节点，然后还要逐个计算其静态估值，最后在求倒推值阶段，才赋

博弈树

3.3 博弈树搜索 3.3.1 博弈概述 诸如下棋、打牌、竞技、战争等一类竞争性智能活动称为博弈。博弈有很多种，我们讨论最简单的"二人零和、全信息、非偶然"博弈，其特征如下： (1) 对垒的MAX、MIN双方轮流采取行动，博弈的结果只有三种情况：MAX方胜，MIN方败；MIN方胜，MAX方败；和局。 (2) 在对垒过程中，任何一方都了解当前的格局及过去的历史。 (3) 任何一方在采取行动前都要根据当前的实际情况，进行得失分析，选取对自已为最有利而对对方最为不利的对策，不存在掷骰子之类的"碰运气"因素。即双方都是很理智地决定自己的行动。 在博弈过程中，任何一方都希望自己取得胜利。因此，当某一方当前有多个行动方案可供选择时，他总是挑选对自己最为有利而对对方最为不利的那个行动方案。此时，如果我们站在MAX方的立场上，则可供MAX方选择的若干行动方案之间是"或"关系，因为主动权操在MAX方手里，他或者选择这个行动方案，或者选择另一个行动方案，完全由MAX方自已决定。当MAX方选取任一方案走了一步后，MIN方也有若干个可供选择的行动方案，此时这些行动方案对MAX方来说它们之间则是"与"关系，因为这时主动权操在MIN方手里，这些可供选择的行动方案中的任何一个都可能被MIN 方选中，MAX方必须应付每一种情况的发生。 这样，如果站在某一方(如MAX方，即MAX要取胜)，把上述博弈过程用图表示出来，则得到的是一棵"与或树"。描述博弈过程的与或树称为博弈树，它有如下特点： (1) 博弈的初始格局是初始节点。 (2) 在博弈树中，"或"节点和"与"节点是逐层交替出现的。自己一方扩展的节点之间是"或"关系，对方扩展的节点之间是"与"关系。双方轮流地扩展节点。 (3) 所有自己一方获胜的终局都是本原问题，相应的节点是可解节点；所有使对方获胜的终局都认为是不可解节点。 我们假定MAX先走，处于奇数深度级的节点都对应下一步由MAX走，这些节点称为MAX节点，相应地偶数级为MIN节点。 3.3.2 极小极大分析法 在二人博弈问题中，为了从众多可供选择的行动方案中选出一个对自己最为有利的行动方案，就需要对当前的情况以及将要发生的情况进行分析，通过某搜索算法从中选出最优的走步。在博弈问题中，每一个格局可供选择的行动方案都有很多，因此会生成十分庞大的博弈树，如果试图通过直到终局的与或树搜索而得到最好的一步棋是不可能的，比如曾有人估计，西洋跳棋完整的博弈树约有1040个节点。 最常使用的分析方法是极小极大分析法。其基本思想或算法是： (1) 设博弈的双方中一方为MAX，另一方为MIN。然后为其中的一方(例如MAX)寻找一个最优行动方案。 (2) 为了找到当前的最优行动方案，需要对各个可能的方案所产生的后果进行比较,具体地说，就是要考虑每一方案实施后对方可能采取的所有行动，并计算可能的得分。 (3) 为计算得分，需要根据问题的特性信息定义一个估价函数，用来估算当前博弈树端节点的得分。此时估算出来的得分称为静态估值。 (4) 当端节点的估值计算出来后，再推算出父节点的得分，推算的方法是：对“或”节点，选其子节点中一个最大的得分作为父节点的得分，这是为了使自己在可供选择的方案中选一个对自己最有利的方案；对“与”节点，选其子节点中一个最小的得分作为父节点的得分，这是为了立足于最坏的情况。这样计算出的父节点的得分称为倒推值。 (5) 如果一个行动方案能获得较大的倒推值，则它就是当前最好的行动方案。 在博弈问题中，每一个格局可供选择的行动方案都有很多，因此会生成十分庞大的博弈树。试图