博士入学考试:2005年人工智能原

博士入学考试:2005年人工智能原

一、简要回答下列问题
1、人工智能的主要研究领域有哪些？
2、产生式系统由哪几部分组成？各部分的作用是什么？
3、产生式系统的控制策略有哪几种方式？
4、什么是深度优先搜索？什么是宽度优先搜索？
5、什么叫启发信息？它是如何使用的？
6、影响A算法启发能力的要素有哪些？
7、搜索方法的启发能力有哪几种基本的度量方法？
8、什么是从子句集S推出子句C的归结演绎？
9、什么是可交换产生式系统？
10、在归结演绎中，什么叫最一般的合一替换？

二、试述可分解产生式系统的基本过程。

三、已知八数码难题的初始状态和目标状态为：
1 2 3
8  4
7 6 5
2 8 3
1 6 4
7 5

设估价函数：f(n)=d(n)+W(n) ，其中d(n)是节点n在搜索树中的深度，W(n)是节点n中“不在位”数码的个数。画出使用此函数A算法解题的搜索树，在树上标明各节点的估价函数值及选择扩展节点的次序。

四、已知与/或图，其中n0是初始节点，{n7, n8}是目标节点集，h是启发函数，并假定k-连接符的费用是k。请用AO*算法求解其最优解图。
n n0 n1 n2 n3 n4 n5 n6 n7 n8
h(n) 0 2 4 4 1 1 2 0 0