《人工智能基础及应用（微课版） 习题及答案 第3章 智能搜索策略.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《人工智能基础及应用（微课版） 习题及答案 第3章 智能搜索策略.docx（3页珍藏版）》请在课桌文档上搜索。
1、习题一、选择题1 .关于“与/或”图表示法的叙述中，正确的是（）A用“AND”和“OR”连续各部分的图形，用来描述各部分的因果关系B用“AND”和“OR”连续各部分的图形，用来描述各部分之间的不确定关系C是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解过程D是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的层次关系2 .在与或树和与或图中，把没有任何父辈节点的节点叫做：A叶节点B端节点C根节点D起始节点3 .启发式搜索中，通常OPEN表上的节点按照它们的估价函数f值的（）顺序排列：A递增B平均值C递减D最小4 .启广度优先搜索方法能够保证在搜索树种找到一条通向目标
2、节点的（）路径（如果有路径存在时）。A可行B最短C最长D解答5 .下列属于遗传算法的基本内容的是（）A图像识别B遗传算子C语音识别D神经调节6 .A*算法是一种（）。A图搜索策略B有序搜索算法C盲目搜索D启发式搜索二、简答题1 .什么是搜索？有哪两大类不同的搜索方法？两者的区别是什么？2 .什么是与树？什么是或树？什么是与/或树？什么是可解节点？什么是解树？3 .何为股价函数？估价函数中，g（n）和h（n）各起什么作用？4 .什么是遗传算法？简述其基本思想和基本结构。5 .常用的适应度函数有哪几种？参考答案一、选择题1. D2.C3.D4.A5.B6.D二、简答题1 .向这种根据世界情况，不断
3、寻找可利用知识，从而构造一条代价最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索。简单地说，搜索就是利用已知条件在(知识)寻求解决问题办法的过程。根据是否采用智能方法，搜索算法分为盲目搜索算法和智能搜索算法。3 .用于估价结点重要性的函数称为估价函数，其一般形式为：/(n)=gQ)+h(n)其中，g()是代价函数，表示从初始结点S。到结点已经实际付出的代价；力()是启发式函数，表示从结点到目标结点Sg的最优路径的估计代价。启发式函数人()体现了问题的启发性信息，其形式要根据问题的特性确定。例如，力()可以是结点到目标结点的距离，也可以是结点处于最优路径上的概率等。4 .进化计算式一种模拟生物进化、自然选择过程与机制求解问题的自组织、自适应人工智能技术。遗传算法就是进化计算的典型.遗传算法的核心思想认为，生物进化过程是从简单到复杂、从低级到高级的古城，其木身是一个自然的、并行的、稳健的优化过程，优化的而目标是对环境的自适应性。生物种群通过“优胜劣汰”及遗传变异来达到进化(优化)的目的。遗传算法用模拟生物和人类进化的方法来求解复杂问题。它从初始种群出发，采用“优胜劣汰，适者生存”的自然法则选择个体,并通过杂交、变异来产生新一代种群，如此逐代进化，直到满足目标为止。5 .原始适应度函数和标准适应度函数、加速适应度函数。
