XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System启发式
人工智能单元-I 题库...
最佳优先搜索是一般树搜索或图搜索算法的一个实例，其中根据评估函数 f(n) 选择要扩展的节点。选择具有最低评估的节点进行扩展，因为评估衡量了到目标的距离。这可以使用优先级队列来实现，优先级队列是一种数据结构，它将边缘保持在 f 值的升序顺序中。2.1.2. 启发式函数启发式函数或简称启发式函数是一种函数，它根据可用信息在每个分支步骤中对各种搜索算法中的替代方案进行排序，以便决定在搜索期间要遵循哪个分支。最佳优先搜索算法的关键组成部分是启发式函数，用 h(n) 表示：h(n) = 从节点 n 到目标节点的最便宜路径的估计成本。例如，在罗马尼亚，人们可以通过从阿拉德到布加勒斯特的直线距离来估计从阿拉德到布加勒斯特的最便宜路径的成本（图 2.1）。启发式函数是向搜索算法传递附加知识的最常见形式。贪婪最佳优先搜索贪婪最佳优先搜索尝试扩展最接近目标的节点，理由是这可能快速得到解决方案。它使用启发式函数 f(n) = h(n) 来评估节点。以罗马尼亚的路线寻找问题为例，目标是从阿拉德市出发到达布加勒斯特。我们需要知道从各个城市到布加勒斯特的直线距离，如图 2.1 所示。例如，初始状态是 In(Arad) ，直线距离启发式 h SLD (In(Arad)) 为 366。使用直线距离启发式 h SLD ，可以更快地到达目标状态。
新的挑战：利用人工智能实现俄罗斯方块链接
摘要 — 人们已经投入了数十年的研究来开发用于玩国际象棋和围棋等游戏的计算机程序。本文重点介绍一款新游戏俄罗斯方块链接，这是一款仍然缺乏任何科学分析的棋盘游戏。俄罗斯方块链接具有很大的分支因子，阻碍了传统的启发式规划方法。我们探索启发式规划和另外两种方法：强化学习、蒙特卡洛树搜索。我们记录了我们的方法并报告了它们在锦标赛中的相对表现。奇怪的是，启发式方法比规划/学习方法更强大。然而，经验丰富的人类玩家很容易赢得与启发式规划 AI 的大多数比赛。因此，我们推测俄罗斯方块链接比预期的更难。我们将我们的研究结果提供给社区作为改进的挑战。索引术语 — 俄罗斯方块链接、启发式、蒙特卡洛树搜索、强化学习、RL 环境、OpenAI Gym
游戏中的战略教学
众所周知，在所有有限的游戏中，有未耦合的学习启发式方法，导致NASH平衡。玩家为什么要使用这种学习启发式方法？我们表明，在所有有限的游戏中，没有任何未耦合的学习启发式启发式，导致了舞台游戏的纳什均衡，这是玩家有动机采用的动机，这是进化稳定的，或者可以“学习自身”。相反，玩家有动力在战略上教导这样的学习操作人员，以至少确保Stackelberg领导者Payo虫。当仅限于通用游戏，两人游戏，潜在游戏，具有战略性补充或2×2游戏的游戏时，结果仍然完好无损，其中已知学习是“不错的”。更普遍地，它也适用于无耦合的学习启发式方法，导致相关的平衡，可合理的结果，迭代的可接受的结果或最小的路缘集合。如果也考虑了此类以外的某些通用游戏，则可能仅限于“战略性地”游戏失败。
供应链研究研究所的讲座系列
电容的批次大小问题（CLSP）是生产计划中的核心模型，已知是NP-硬化的优化问题。实际上，由于其计算成本较低和滚动计划范围的适用性，因此广泛使用了简单的逐期启发式方法。尽管如此，研究人员在过去30年中主要关注更先进的解决方案方法，这提供了更好的结果，但以显着（100倍和更多）更长的计算时间为代价。但是，在需要对变更或客户订单的立即响应的在线环境中，或者在必须评估多种情况的随机环境中，计算时间变得越来越重要。在本演讲的第一部分中，我们提出了一种使用遗传编程（GP）自动生成专业启发式方法的新颖方法。在计算密集的训练阶段之后，这些启发式方法的表现优于现有方法，同时保持了相同的计算工作。在演讲的第二部分中，我们提出了一般的两步结构启发式（2-SCH），该启发式（2-SCH）对客户订单进行分类，并迭代地将其添加到初步的生产计划中。我们的计算实验表明，2-SCH在没有设置时间的情况下优于CLSP的现有构造启发式方法，以及具有设置时间的CLSP的唯一可用启发式启发式。此外，我们通过将其应用于带有后订单和多级CLSP的CLSP以及在线环境中的单层CLSP来说明2-SCH的多功能性。克里斯蒂安·阿尔梅尔（Christian Almeder）教授是一位敬业的学者，他花了很多年的时间在短期和中期生产和物流计划领域进行研究和开发解决方案。他获得了维也纳理工大学的数学博士学位，随后是维也纳大学的工商管理习惯，目前他是欧洲欧洲大学Piadrina Frankfurt（ODER）的供应链管理教授。他的研究重点是使用各种操作研究技术创建高级计划模型和解决方案算法。
表格编号（12）
算法 • 将启发式搜索应用于示例问题 • 根据启发式值检测解决方案的正确路径。 • 将 A* 应用于示例 • 检测到达目标的最短路径 • 表明 A* 是可接受的 • 根据不同的启发式函数显示信息性效果 • 将最小-最大算法应用于示例博弈树。 • 计算树的不同级别的 alpha beta 值。 • 检测要修剪的分支 • 对一组生产规则应用前向和后向推理。 • 为专家系统构建决策树。 • 对一组命题表达式应用解析。 • 检测 FOL 中的健全性和完整性 • 对一组 FOL 表达式应用解析。 • 区分深度和广度搜索 • 比较盲目搜索和启发式搜索之间的搜索空间 • 分析修剪算法的效果 • 将结果与最小-最大算法的结果进行比较
一种对...中人为因素评估的新方法
航空管理安全系统是基于对情况的测量、评估和分析（应急管理）[10] 的系统合理行为的过程。应急管理是测量系统参数的过程，将其从一种状态转移到另一种状态以实现目标功能，在控制问题的解决中，没有分阶段的方法，也就是说，可能没有解决算法。在这种情况下，启发式方法变得有意义。启发式方法可以理解为在不确定条件下解决问题的方法，与形式化解决方法相反。启发式方法应被视为没有规定性价值，就像使用算法方法的情况一样。启发式算法是一种解决问题的算法，其正确性并未在所有可能的情况下得到证明，但众所周知，它在大多数情况下都能给出相当好的解决方案，即它在数学上并不完全合理，但同时它是一种实用算法。
用于预测 UMLS 语义组分配的两种互补 AI 方法：启发式推理和深度学习
材料和方法：我们使用了来自 2020AA–2022AB UMLS Metathesaurus 连续版本的训练测试数据集。我们的启发式“瀑布”方法采用了 7 种不同的 SG 预测方法。不符合方法的原子被传递给下一种方法。DL 方法为原子名称生成 BioWordVec 和 SapBERT 嵌入，为源词汇表名称生成 BioWordVec 嵌入，为原子源层次结构中倒数第二节点的原子名称生成 BioWordVec 嵌入。我们将 4 个嵌入的连接输入到完全连接的多层神经网络中，该网络的输出层有 15 个节点（每个 SG 一个）。对于这两种方法，我们都开发了方法来估计它们预测的原子 SG 正确的概率。基于这些估计，我们开发了 2 种混合 SG 预测方法，结合了启发式方法和 DL 方法的优势。