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人工智能：表示和问题解决
• 用于 CSP 的具有最小冲突启发式的迭代改进算法 • 爬山法（贪婪局部搜索） • 随机游走 • 模拟退火 • 束搜索 • 遗传算法 • 识别局部搜索算法的完整性和最优性 • 比较不同的局部搜索算法以及与
T. Tamilselvi 博士，工程硕士，哲学博士，助理教授，......
使用基于智能混合爬山算法的树构造”，集群计算 - 网络、软件工具和应用杂志，Springer 出版。第 22 卷，第 145-155 页。DOI：10.1007/s10586-018-1959-8（SCI 索引）
人工智能：表示和问题解决
• 用于 CSP 的具有最小冲突启发式的迭代改进算法 • 爬山法（贪婪局部搜索） • 随机游走 • 模拟退火 • 束搜索 • 遗传算法 • 识别局部搜索算法的完整性和最优性 • 比较不同的局部搜索算法以及与
通过逻辑编程来解释人工智能
我们专注于归纳逻辑程序的问题，该程序可以解释由支持向量机 (SVM) 算法学习到的模型。自上而下的顺序覆盖归纳逻辑程序设计 (ILP) 算法（例如 FOIL）使用信息论中的启发式方法进行爬山搜索。这类算法的主要问题是陷入局部最优。然而，在我们的新方法中，数据依赖型爬山搜索被模型依赖型搜索所取代，其中首先训练全局最优的 SVM 模型，然后算法将支持向量作为模型中最具影响力的数据点，并归纳出一个涵盖支持向量和与该支持向量最相似的点的子句。我们的算法没有定义固定的假设搜索空间，而是利用可解释 AI 中针对特定示例的解释器 SHAP 来确定相关特征集。这种方法产生了一种算法，该算法可以捕捉 SVM 模型的底层逻辑，并且在诱导子句数量和分类评估指标方面优于其他 ILP 算法。本文正在考虑在“逻辑编程理论与实践”杂志上发表。
![人工智能 [R20A1205] 讲稿](/simg/g:\will\search\icon\source\3\390a4212208f638772f48a106f00c4c04c54bbcf.png)
人工智能 [R20A1205] 讲稿
通过搜索解决问题 –II：问题解决代理、寻找解决方案、无信息搜索策略：广度优先搜索、均匀成本搜索、深度优先搜索、迭代深化深度优先搜索、双向搜索、有信息（启发式）搜索策略：贪婪最佳优先搜索、A* 搜索、启发式函数、超越传统搜索：爬山搜索、模拟退火搜索、连续空间中的局部搜索。UNIT-II
D-Wave 计算机
1. 一开始旅行者会同时占据多个坐标（量子叠加现象） 2. 随着退火的进行，位于任意给定坐标的概率会平稳变化，在深谷坐标附近概率会增大 3. 量子隧穿让旅行者可以穿过山丘，而不是被迫爬山，从而减少被困在非全局最小值的山谷中的可能性 4. 量子纠缠进一步改善了结果，让旅行者能够发现通往深谷的坐标之间的关联
人工智能期中考试（2006 年秋季）
CS 2710 / ISSP 2160：人工智能期中考试（2006 年秋季）本考试为闭卷考试。考试由三部分组成。每部分都标明了预计所花的时间。如果您花费的时间太多，请跳过此部分继续学习，有时间再回来。第一部分是多项选择题。第二部分是简答题和问题解答题。第三部分是论文。第一部分 - 多项选择题。总共 20 分。15 分钟。圈出最能回答问题的答案。1.下列哪种搜索算法不是知情搜索？a. 贪婪搜索 b. 迭代深化 c. A * d. 爬山搜索 2.下列哪种搜索算法可能将局部最大值与全局最大值混淆？a. 深度优先 b.A * c. 爬山 d. 贪婪搜索 3.最优搜索算法 a. 找到所有解中路径成本最低的解 b. 找到所有解 c. 找到使用最少内存的解 d. 保证在有解时找到解 4.语义网络 a. 是一种基于图的表示，其中节点表示概念，弧表示关系 b. 是一种基于图的表示，其中节点表示关系，弧表示概念 c.将实体表示为一组槽和相关值 d. 是情境演算 5 的子集。本体 a. 将实体表示为一组槽和相关值 b. 是一阶逻辑的子集 c. 是一种推理机制 d. 提供表达知识的词汇表
基于人类因素 - 量化 - 基于OHFAM-and-...
摘要。发生人为因素分析模型是根据人为因素分析和分类系统（HFAC）以及中国民航的实际操作条件和特征来开发中国民航模型，以增强安全信息的分类，分析和利用。此外，要生成一个可以在航空事件分析中提供定量分析支持的模型，建立了基于OHFAM和贝叶斯网络的人为因素分析模型。通过用CH得分功能梳理爬山搜索方法构建的模型是一个贝叶斯网络，它使用三层节点来表示人为因素和事件之间的因果关系。人为因素对航空事件的特定影响程度由模型的条件概率参数表示。它在航空事件分析和推论中很有用。