Tìm kiếm trên không gian trạng thái

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 2 - Không gian trạng thái và tìm kiếm mù, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Giải quyết vấn đề; Không gian trạng thái; Tìm kiếm trên không gian trạng thái; Tìm kiếm theo chiều rộng; Tìm kiếm đều giá; Tìm kiếm theo chiều sâu; Tìm kiếm chiều sâu có giới hạn. Mời các bạn cùng tham khảo!

50p phongtrongkim0906 16-05-2025 1 1   Download

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 1,2,3&4 có nội dung giới thiệu về trí tuệ nhân tạo, phép tính vị từ, cấu trúc và chiến lược dùng cho tìm kiếm trên không gian trạng thái (TK-KGTT), tìm kiếm heuristic. Tham khảo nội dung bài giảng để hiểu rõ hơn về các nội dung trên.

81p hoahue91 21-07-2014 130 21   Download

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" có cấu trúc gồm 7 chương cung cấp cho các bạn sinh viên các kiến thức: Giới thiệu ngành Trí tuệ nhân tạo, logic vị từ, tìm kiếm trên không gian trạng thái, tìm kiếm theo Heuristic, hệ luật sinh, hệ chuyên gia, biểu diển tri thức. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

202p nhansinhaoanh_03 24-10-2015 283 52   Download

Bài 3 của bài giảng Trí tuệ nhân tạo giúp người học biểu diễn được các bài toán trong không gian trạng thái, biết được các chiến lược tìm kiếm, biết cách tìm kiếm trên không gian trạng thái, nắm bắt được cách sử dụng không gian trạng thái để biễu diễn suy luận với phép tính vị từ: đồ thị và/hoặc. Mời các bạn cùng tham khảo.

32p namthangtinhlang_04 15-11-2015 148 10   Download

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligent) gồm các chương: Chương 1 - Giới thiệu, chương 2 - Tìm kiếm trên không gian trạng thái, chương 3 - Tìm kiếm theo Heuristic, chương 4 - Biểu diễn tri thức, chương 5 - Máy học. Mời các bạn cùng theo dõi nội dung chi tiết của bài giảng.

113p lalala06 02-12-2015 386 34   Download

(NB) Bài giảng môn "Trí tuệ nhân tạo" có cấu trúc gồm 9 chương giới thiệu tới người đọc các nội dung: Giới thiệu,  suy luận Logic, tìm kiếm trên không gian trạng thái, tìm kiếm theo Heuristi, hệ luật sinh, hệ chuyên gia, biểu diển tri thức, thuật toán di truyền, mạng nơ ron nhân tạo. Mời các bạn cùng tham khảo.

314p doinhugiobay_05 02-12-2015 478 82   Download

Chương 3 trình bày về "Không gian trạng thái và Các phương pháp tìm kiếm mù". Nội dung cụ thể của chương này gồm có: Khái niệm về “Giải quyết một số vấn đề”, không gian trạng thái, phân loại vấn đề, các chiến lược tìm kiếm trên không gian trạng thái, tìm kiếm trên không gian trạng thái,..

68p thiennga_12 06-03-2018 91 11   Download

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 3 - Phạm Thị Anh Lê cung cấp cho học viên những kiến thức về giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm: tìm kiếm mù, biểu diễn bài toán trong không gian trạng thái, các chiến lược tìm kiếm, tìm kiếm trên không gian trạng thái; sử dụng không gian trạng thái để biễu diễn suy luận với phép tính vị từ: đồ thị và/hoặc (and/or graph);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

32p bachnhuocdong 23-12-2021 33 8   Download

p 01-01-1970   Download

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Tuần 1 - Bài 2) trình bày tổng quan về giải quyết vấn đề, phân loại vấn đề, hệ thống biết giải toán, lời giải của bài toán, mục tiêu của bài toán tìm kiếm trên không gian trạng thái, hệ thống biết lập luận. Mời các bạn cùng tham khảo.

8p lalala06 02-12-2015 79 6   Download

Wolfram Alpha có thể đánh giá một người cao 1,7 m và nặng 70 kg có thừa cân không hoặc liệu trăng có tròn vào tối 4/9 tại thành phố Buenos Aires (Argentina) khi người sử dụng định cầu hôn người yêu. Nó cũng cung cấp thông tin về các loài và giá trị dinh dưỡng của một quả táo hoặc tính toán thời gian dự sinh của một thai nhi. Trong khi Google tổng hợp và liệt kê một loạt trang web liên quan đến câu lệnh tìm kiếm, Wikipedia đưa thông tin dựa trên mỗi từ khóa cụ thể,...

3p bibocumi27 14-01-2013 118 6   Download

Tìm kiếm các mạng lân cận Đây là một chương trình đơn giản cho phép bạn thấy được các thông tin chi tiết về các mạng không dây hoặc các điểm truy cập (AP) lân cận. Bạn sẽ thấy địa chỉ MAC của mỗi AP, SSID, kênh, trạng thái mã hóa, tín hiệu, tạp âm và tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu,… NetStumbler là một chương trình rất hữu dụng khi cài đặt một mạng hoặc một AP mới. Bạn có thể kiểm tra khả năng xuyên nhiễu từ các mạng hay các AP tồn tại gần đó. Bên cạnh...

4p augi15 07-02-2012 84 18   Download

Tìm kiếm heuristic là các phỏng đoán, ước chừng dựa trên kinh nghiệm, trực giác. Các hệ giải quyết AI sử dụng heuristic trong hai tình huống cơ bản:

19p suatuoi_nguyenchat 21-07-2011 103 10   Download

Trong chương 2, chúng ta đã nghiên cứu việc biểu diễn bài toán thông qua các trạng thái và các toán tử. Khi đó việc tìm lời giải của bài toán được quy về việc tìm đường đi trong không gian trạng thái. Trong chương này chúng ta sẽ nghiên cứu một phương pháp luận khác để giải quyết vấn đề, dựa trên việc quy vấn đề về các vấn đề con.

18p pokemon321 25-04-2011 168 19   Download

Khi giải quyết bài toán bằng phương pháp tìm kiếm, trước hết ta phải xác định không gian tìm kiếm bao gồm tất cả các đối tượng trên đó thực hiện việc tìm kiếm. Một phương pháp biểu diễn vấn đề phù hợp là sử dụng các khái niệm trạng thái (state) và toán tử (operator).

12p pokemon321 25-04-2011 150 22   Download

Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ để quản lý tài nguyên trên hệ thống của mình vào mọi lúc mà không chiếm dụng không gian trên màn hình làm việc thì Taskbar Meters sẽ là một lựa chọn hoàn toàn phù hợp. Có nhiều công cụ khác nhau cho phép người dùng quản lý % sử dụng của CPU, RAM hay truy xuất ổ cứng…

3p orionlachocopie 27-03-2011 75 7   Download

Phần này mở rộng khái niệm heuristic cho một số bài toán tìm kiếm khác. Các thuật toán tìm kiếm UCS, tìm kiếm tốt nhất và A* thực hiện chiến lược vét cạn trên không gian tìm kiếm để tìm lời giải. Chiến lược này bảo đảm tìm được đường đi (tối ưu) nhưng phải duyệt nhiều trạng thái, đặc biệt khi bài toán có độ sâu lời giải lớn. Các bài toán dưới đây áp dụng các chiến lược tìm kiếm heuristic (cố gắng đưa ra lời giải tốt tại mỗi bước thực hiện) và không quay lui....

4p thanhuthe7777 05-03-2011 243 89   Download

OPEN là danh sách để lưu các đỉnh đã được sinh ra và chờ phát triển ( chờ duyệt ). CLOSE là danh sách để lưu các đỉnh đã phát triển ( đã duyệt ). NEXT là danh sách để lưu các đỉnh đã được sinh ra nhưng có Depth ( độ sâu ) lớn hơn d. OPEN , NEXT , CLOSE kiểu Stack. U0 là đỉnh ban đầu. Father là danh sách để ghi lại cha của mỗi đỉnh trên đường đi.

5p leethong 27-09-2010 313 93   Download