Xem mẫu
Trí Tuệ Nhân Tạo
Nguyễn Nhật Quang
quangnn-fit@mail.hut.edu.vn
Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông
Năm học 2012-2013
Nội dung môn học:
④Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo
④Tác tử
④Giải quyết vấn đề: Tìm kiếm, Thỏa mãn ràng buộc
④Logic và suy diễn
④Biểu diễn tri thức
④Biểu diễn tri thức không chắc chắn
④Học máy
Trí tuệ nhân tạo
2
Ràng buộc
④Một ràng buộc (constraint) là một quan hệ trên một tập các biến
⑨ Mỗi biến có (gắn với) một tập các giá trị có thể nhận – gọi là miền giá trị (domain)
⑨ Trong môn học này, chúng ta chỉ xét các miền hữu hạn các giá trị rời rạc
④Một ràng buộc có thể được biểu diễn bằng ⑨ Một biểu thức (toán học / logic)
⑨ Một bảng liệt kê các phép gán giá trị phù hợp cho các biến ④Ví dụ về ràng buộc
⑨ Tổng các góc trong một tam giác là 180o ⑨ Độ dài của từ W là 10 ký tự
⑨ X nhỏ hơn Y
⑨ Tuấn có thể tham dự buổi seminar vào thứ 4 sau 14h ⑨ …
Trí tuệ nhân tạo 3
Bài toán thỏa mãn ràng buộc
④Một bài toán thỏa mãn ràng buộc (Constraint Satisfaction Problem – CSP) bao gồm:
⑨ Một tập hữu hạn các biến X
⑨ Miền giá trị (một tập hữu hạn các giá trị) cho mỗi biến D
⑨ Một tập hữu hạn các ràng buộc C
④ Một lời giải (solution) của bài toán thỏa mãn ràng buộc là một phép gán đầy đủ các giá trị của các biến sao cho thỏa mãn tất cả các ràng buộc
④ Một bài toán thỏa mãn ràng buộc thường được biểu diễn bằng một đồ thị (graph)
Ví dụ:
Các biến x1,…,x6. Miền giá trị {0,1}.
Các ràng buộc:
• x1+x2+x6=1 • X1-x3+x4=1 • x4+x5-x6>0 • x2+x5-x6=0
Trí tuệ nhân tạo 4
Ví dụ: Bài toán tô màu bản đồ (1)
④Các biến: WA, NT, Q, NSW, V, SA, T
④Các miền giá trị: green, blue}
Di = {red,
④Các ràng buộc: Các vùng liền kề nhau phải có màu khác nhau
④Ví dụ:
⑨WA ≠ NT
⑨(WA,NT) = {(red,green),
(red,blue), (green,red), (green,blue), (blue,red), (blue,green)}
Trí tuệ nhân tạo 5
...
- tailieumienphi.vn
nguon tai.lieu . vn