TAILIEUCHUNG - Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Các chiến lược tìm kiếm - Trường Đại học Thủy Lợi

Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo”, một môn cơ sở chuyên ngành trong chương trình đào tạo cử nhân tin học, ngoài mục đích xây dựng nhiều bài giảng trên một khung chương trình đào tạo, mà còn giúp cho sinh viên có tài liệu học tập phù hợp với hoàn cảnh thực tế của Đại học Thủy Lợi. Nội dung Chương 2b của tài liệu trình bày Giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm. | Các chiến lược tìm kiếm I. Các chiến lược tìm kiếm II. Các chiến lược tìm kiếm mù - Tìm kiếm theo bề rộng tìm kiếm theo độ sâu tìm kiếm theo độ sâu hạn chế tìm kiếm sâu lặp. III. Các chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm - Hàm đánh giá tìm kiếm tốt nhất đầu tiên tìm kiếm leo đồi tìm kiếm A tìm kiếm nhánh cận. IV. Tìm kiếm có đối thủ - Cây trò chơi chiến lược tìm kiếm minimax phương pháp cắt tỉa alpha-beta. 1 I. Các chiến lược tìm kiếm Khi ta biểu diễn một vấn đề cần giải quyết thông qua các trạng thái và các toán tử thì việc tìm lời giải của vấn đề được quy về việc tìm đường đi từ trạng thái ban đầu tới một trạng thái kết thúc Có thể phân các chiến lược tìm kiếm thành hai loại Các chiến lược tìm kiếm mù Các chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm tìm kiếm heuristic . 2 Các chiến lược tìm kiếm Các chiến lược tìm kiếm mù Trong các chiến lược tìm kiếm này không có một sự hướng dẫn nào cho việc tìm kiếm mà ta chỉ phát triển các trạng thái ban đầu cho tới khi gặp một trạng thái đích nào đó. Có hai kỹ thuật tìm kiếm mù đó là tìm kiếm theo bề rộng và tìm kiếm theo độ sâu. Khi sử dụng các chiến lược tìm kiếm mù thì số lượng các trạng thái được phát triển trước khi ta gặp trạng thái đích thường cực kỳ lớn. Do đó các thuật toán tìm kiếm mù kém hiệu quả đòi hỏi rất nhiều không gian và thời gian. 3 Các chiến lược tìm kiếm Các chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm Trong rất nhiều vấn đề chúng ta có thể dựa vào sự hiểu biết của chúng ta về vấn đề dựa vào kinh nghiệm trực giác để đánh giá các trạng thái. Sử dụng sự đánh giá các trạng thái để hướng dẫn sự tìm kiếm trong quá trình phát triển các trạng thái ta sẽ chọn trong số các trạng thái chờ phát triển trạng thái được đánh giá tốt nhất để phát triển. Do đó tốc độ tìm kiếm sẽ nhanh hơn. Các phương pháp tìm kiếm dựa vào sự đánh giá các trạng thái để hướng dẫn sự tìm kiếm gọi chung là các phương pháp tìm kiếm kinh nghiệm. 4 Cây tìm kiếm Quá trình tìm kiếm là quá trình xây dựng cây tìm kiếm. Cây tìm kiếm là cây mà các đỉnh được gắn bởi các trạng thái

• Kỹ thuật lập trình
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo
• Kỹ năng lập trình
• Khoa học về trí não
• Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo
• Công nghệ thông tin
• Kỹ thuật lập trình
• Trí tuệ nhân tạo chương 1
• Tổng quan về trí tuệ nhân tạo
• Nền tảng của trí tuệ nhân tạo
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo chương 1
• Nền tảng trí tuệ nhân tạo
• Định nghĩa trí tuệ nhân tạo
• Thành tự trí tuệ nhân tạo
• Lịch sử trí tuệ nhân tạo
• Thành tựu trí tuệ nhân tạo
• Thách thức trí tuệ nhân tạo
• Cơ sở Trí tuệ nhân tạo‎
• Bài giảng Cơ sở Trí tuệ nhân tạo‎
• Đối tượng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo
• Lĩnh vực áp dụng trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo chương 2
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo chương 2
• Biểu diễn bài toán
• Agen thông minh
• Đặc điểm của trí tuệ nhân tạo
• Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
• Tác nhân thông minh
• Khái niệm Trí tuệ nhân tạo
• Thành tựu của khoa học Trí tuệ nhân tạo
• Xu hướng mới Trí tuệ nhân tạo
• kinh tế chính trị học
• học thuyết kinh tế
• sách kinh tế học
• tài liệu học đại học
• giáo trình trí tuệ nhân tạo
• tài liệu trí tuệ nhân tạo
• đề cương bài giảng
• sách trí tuệ nhân tạo
• xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• ứng dụng trí tuệ nhân tạo
• sản phẩm trí tuệ nhân tạo
• đề cương Trí tuệ Nhân tạo
• lý thuyết Trí tuệ Nhân tạo
• Tri tuệ nhân tạo
• nghiên cứu Tri tuệ nhân tạo
• hệ thống Tri tuệ nhân tạo
• thiết kế Tri tuệ nhân tạo
• tìm hiểu Tri tuệ nhân tạo
• phương pháp giải quyết vấn đề cơ bản
• Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Vai trò trí tuệ nhân tạo
• Tính chất của một thuật toán
• Kỹ thuật tìm kiếm