XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System极小极大
人工智能简介 - FER - UNIZG
3 (C) 考虑一个双人零和游戏。该游戏的每个状态 s PS 都可以紧凑地编码为 111 到 999 之间的一个 3 位自然数。s 的后继状态定义为可以通过将 s 的每个数字递增 1 而获得的所有状态，例如 succ p 235 q “ t 335 , 245 , 236 u 。但是，包含数字 9 的状态是终止状态，因此没有后继状态，例如 succ p 932 q “ H 。在终止状态下，第一个玩家的收益（MAX）等于第一位和第三位数字之间的差，例如 utility p 932 q “ 9 ´ 2 “ 7。第二个玩家的收益（MIN）是第一个玩家收益的负数。游戏采用两种极小极大算法进行，A 1（MAX 玩家）和 A 2（MIN 玩家）。两种算法都提前两步搜索，也就是说，极小极大算法的深度限制设置为 2。但是，这两个算法使用不同的启发式方法。A 1 使用的启发式方法 h 1 返回 s 中的第一位数字，而 A 2 使用的启发式方法 h 2（从该算法的角度定义）返回 s 中的第三位数字。例如，h 1 p236 q = 2 和 h 2 p236 q = 6（计算以 MAX 为根的游戏树中的极小极大值时，必须对 h 2 的值取反）。让初始游戏状态为 s 0 = 175。算法 A 1（MAX 玩家）将迈出第一步。如果两个玩家都采用极小极大策略，游戏将经历什么样的状态序列？
ME 620 人造基础
课程内容/教学大纲简介：范围；历史、趋势和未来方向。通过搜索解决问题：生产系统和人工智能；图搜索策略：无信息搜索、启发式搜索技术；约束满足问题；随机搜索方法；搜索博弈树：极小极大、Alpha-Beta 剪枝。知识表示和推理：人工智能中的谓词演算：语法和语义、表达力、统一性、解析度；解析度反驳系统；情境演算。不确定性下的推理：不确定性概念；不确定知识和推理、概率；贝叶斯网络。规划：使用状态空间搜索进行规划；规划图；偏序规划。决策：顺序决策问题、最优策略算法。机器学习：从观察中学习：不同形式学习的概述、学习决策树、计算学习理论、统计学习方法、神经网络和联结主义学习。
人工智能与机器学习
评估 ML 算法的性能 UNIT - I：简介：AI 问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和无监督学习，强化 – 学习理论 – 学习可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类
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人工智能与机器学习 [R20A0566] 讲义
提供对各种机器学习算法的理解以及评估 ML 算法性能的方法 UNIT - I：简介：人工智能问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和非监督学习，强化学习 – 学习理论 – 学习的可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类第五单元：无监督学习最近邻模型 – K 均值 – 围绕中心点聚类 – 轮廓 – 层次聚类 – kd 树、聚类树 – 学习有序规则列表 – 学习无序规则。强化学习 – 示例：迷路 – 状态和动作空间
人工智能主题：• Mini-Max 算法 • Alpha-Bet
最小最大算法 Alpha-Beta 剪枝 人工智能中的最小最大算法 最小最大算法是一种递归或回溯算法，用于决策和博弈论。它为玩家提供最佳走法，假设对手也发挥最佳。最小最大算法使用递归来搜索游戏树。 最小最大算法主要用于人工智能中的游戏，如国际象棋、跳棋、井字游戏、围棋和各种双人游戏。该算法计算当前状态的最小最大决策。在这个算法中，两个玩家玩游戏，一个称为 MAX，另一个称为 MIN。两个玩家都进行战斗，因为对手玩家获得最小利益，而他们获得最大利益。游戏的两个玩家都是对方的对手，其中 MAX 将选择最大值，而 MIN 将选择最小值。最小最大算法执行深度优先搜索算法来探索完整的游戏树。极小最大算法一直进行到树的终端节点，然后以递归的方式回溯树。 极小最大算法的工作原理 可以用一个例子轻松描述极小最大算法的工作原理。下面我们举一个代表双人游戏的游戏树的例子。在这个例子中，有两个玩家，一个叫做最大化者，另一个叫做最小化者。最大化者将尝试获得最高可能的分数，而最小化者将尝试获得最低可能的分数。该算法应用 DFS，因此在这个游戏树中，我们必须一直穿过叶子才能到达终端节点。在终端节点，给出了终端值，因此我们将比较这些值并回溯树，直到初始状态发生。 Alpha-beta 剪枝 Alpha-beta 剪枝是极小最大算法的修改版本。它是极小最大算法的一种优化技术。正如我们在极小最大搜索算法中看到的那样，它必须检查的游戏状态数量在树的深度上呈指数增长。由于我们无法消除指数，但可以将其减半。因此，有一种技术可以计算出正确的极小极大决策，而无需检查博弈树的每个节点，这种技术称为剪枝。这涉及两个阈值参数 Alpha 和 beta，用于未来扩展，因此称为 alpha-beta 剪枝。它也被称为 Alpha-Beta 算法。