TAILIEUCHUNG - Giáo trình Trí tuệ Nhân tạo part 2

Chúng ta có thể nghĩ đến quá trình tìm kiếm như quá trình xây dựng cây tìm kiếm. Cây tìm kiếm là cây mà các đỉnh được gắn bởi các trạng thái của không gian trạng thái. Gốc của cây tìm kiếm tương ứng với trạng thái ban đầu. Nếu một đỉnh ứng với trạng thái u, thì các đỉnh con của nó ứng với các trạng thái v kề u. | Chúng ta có thể nghĩ đến quá trình tìm kiếm như quá trình xây dựng cây tìm kiếm. Cây tìm kiếm là cây mà các đỉnh được gắn bởi các trạng thái của không gian trạng thái. Gốc của cây tìm kiếm tương ứng với trạng thái ban đầu. Nếu một đỉnh ứng với trạng thái u thì các đỉnh con của nó ứng với E E a Đổ thị không gian trạng thái b Cây tìm kiêm tương ứng Hình các trạng thái v kề u. Hình là đồ thị biểu diễn một không gian trạng thái với trạng thái ban đầu là A hình là cây tìm kiếm tương ứng với không gian trạng thái đó. Mỗi chiến lược tìm kiếm trong không gian trạng thái tương ứng với một phương pháp xây dựng cây tìm kiếm. Quá trình xây dựng cây bắt đầu từ cây chỉ có một đỉnh là trạng thái ban đầu. Giả sử tới một bước nào đó trong chiến lược tìm kiếm ta đã xây dựng được một cây nào đó các lá của cây tương ứng với các trạng thái chưa được phát triển. Bước tiếp theo phụ thuộc vào chiến lược tìm kiếm mà một đỉnh nào đó trong các lá được chọn để phát triển. Khi phát triển đỉnh đó cây tìm kiếm được mở rộng bằng cách thêm vào các đỉnh con của đỉnh đó. Kỹ thuật tìm kiếm theo bề rộng theo độ sâu tương ứng với phương pháp xây dựng cây tìm kiếm theo bề rộng theo độ sâu . Các chiến lược tìm kiếm mù Trong mục này chúng ta sẽ trình bày hai chiến lược tìm kiếm mù tìm kiếm theo bề rộng và tìm kiếm theo độ sâu. Trong tìm kiếm theo bề rộng tại mỗi bước ta sẽ chọn trạng thái để phát triển là trạng thái được sinh ra trước các trạng thái chờ phát triển khác. Còn trong tìm kiếm theo độ sâu trạng thái được chọn để phát triển là trạng thái được sinh ra sau cùng trong số các trạng thái chờ phát triển. Chúng ta sử dụng danh sách L để lưu các trạng thái đã được sinh ra và chờ được phát triển. Mục tiêu của tìm kiếm trong không gian trạng thái là tìm đường đi từ trạng thái ban đầu tới trạng thái đích do đó ta cần lưu lại vết của đường đi. Ta có thể sử dụng hàm father để lưu lại cha của mỗi đỉnh trên đường đi father v u nếu cha của đỉnh v là u. Tìm kiếm theo bề rộng Thuật toán .

• Kỹ thuật lập trình
• giáo trình Trí tuệ Nhân tạo
• bài giảng Trí tuệ Nhân tạo
• tài liệu Trí tuệ Nhân tạo
• đề cương Trí tuệ Nhân tạo
• lý thuyết Trí tuệ Nhân tạo
• trí tuệ nhân tạo
• phương pháo tư duy
• kỹ năng tư duy
• trí tuệ con người
• tư duy sáng tạo
• kiến thức trí tuệ
• giáo trình
• kinh tế chính trị học
• học thuyết kinh tế
• sách kinh tế học
• tài liệu học đại học
• tổng quan về trí tuệ nhân tạo
• nghiên cứu trí tuệ nhân tạo
• Bài tập trí tuệ nhân tạo
• Giải thuật tìm kiếm
• Tìm kiếm hệ thống
• 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
• Kỹ thuật lập trình
• Khoa học trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo quan tâm
• Không gian trạng thái trí tuệ nhân tạo
• phương pháp giải quyết vấn đề cơ bản
• điều khiển tốc độ động cơ
• trí thông minh nhân tạo
• kỹ thuật công nghệ
• 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
• Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Biểu diễn tri thức
• Trí tuệ nhân tạo hiện đại
• Artificial Intelligence
• Phương pháp tìm kiếm lời giải
• Phương pháp tìm kiếm heuristic
• sản phẩm trí tuệ
• tri thức
• phương pháp biểu diễn tri thức