人工智能实验报告

人工智能实验报告.docx文档名称:人工智能实验报告.docx格式:docx 大小:0.06MB 总页数:14 展开↓更多功能 免费预览本文档(全文)下载敬告:本站不保证该用户上传的文档完整性,不预览、不比对内容而直接下载产生的反悔… 展开↓文档介绍:“人工智能”实验报告专业智能科学与技术班级学号姓名日期:2015.实验一搜索策略一实验内容熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程;比较不同算法的性能。
2. 修改八数码问题或路径规划问题的源程序,改变其启发函数定义,观察结果的变化,分析原因。
3. 熟悉和掌握各种搜索策略的思想,掌握A*算法的定义、估价函数和算法过程,理解求解流程和搜索顺序。
二实验思路1.分别以各种搜索算法为例演示搜索过程,分析各种算法中的OPEN表CLOSE表的生成过程,分析估价函数对搜索算法的影响,分析某种启发式搜索算法的特点。
进入演示系统后,选择搜索策略演示程序,可从多种不同搜索算法选择装载相

人工智能产生式系统实验报告

内容来自用户:依然是雪heart
实验报告【实验名称】______________产生式系统_______________________【实验目的】1.理解产生式系统的结构原理与实际应用。
2.掌握产生式规则表示及规则库组建的实现方法。
3.熟悉和掌握产生式系统的运行机制,掌握基于规则推理的基本方法。
【实验原理】产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统,这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对。
在产生式系统中,论域的知识分为两部分:用事实表示静态知识;用产生式规则表示推理过程和行为。
【实验内容】1.自己建造产生式系统(包括规则库和事实库),然后进行推理,即可以自己输入任何的事实,并基于原有的规则和输入的事实进行推理。
2.建造动物识别系统,能根据输入的动物特征判断是那种动物或给出相应的回答。
3.算法设计首先建立事实库事实库是在程序的开始直接输入的,用户根据需要选择,即要求用户先输入特征个数,然后输入动物的特征,进行识别。
如果未识别出来,则可以重新选择,或者退出。
动物的特征如下:1有奶2有毛发3有羽毛4会飞5生蛋6有爪7有犬齿8目盯前方9吃肉10有蹄11反刍食物12黄褐色13黑色条纹14黑色斑点15长腿16长脖子17暗斑点18白色19不会飞20黑白色21会游泳22善飞23不怕风浪R5:下面是程序运行的结果:for(i=0;i<num;i++){{

求一个关于人工智能的小实验

人工智能第二次实验报告1.实验题目:遗传算法的设计与实现2.实验目的:通过人工智能课程的学习,熟悉遗传算法的简单应用。
3.实验内容用遗传算法求解f (x) = x2 的最大值,x∈ [0,31],x取整数。
可以看出该函数比较简单,只要是为了体现遗传算法的思想,在问题选择上,选了一个比较容易实现的,把主要精力放在遗传算法的实现,以及核心思想体会上。
4. 实验过程:1. 实现过程(1)编码使用二进制编码,随机产生一个初始种群。
L 表示编码长度,通常由对问题的求解精度决定,编码长度L 越长,可期望的最优解的精度也就越高,过大的L 会增大运算量。
针对该问题进行了简化,因为题设中x∈ [0,31],所以将二进制长度定为5就够用了;(2)生成初始群体种群规模表示每一代种群中所含个体数目。
随机产生N个初始串结构数据,每个串结构数据成为一个个体,N个个体组成一个初始群体,N表示种群规模的大小。
当N取值较小时,可提高遗传算法的运算速度,但却降低种群的多样性,容易引起遗传算法早熟,出现假收敛;而N当取值较大时,又会使得遗传算法效率降低。
一般建议的取值范围是20—100。
(3)适应度检测根据实际标准计算个体的适应度,评判个体的优劣,即该个体所代表的可行解的优劣。
本例中适应度即为所求的目标函数;(4)选择从当前群体中选择优良(适应度高的)个体,使它们有机会被选中进入下一次迭代过程,舍弃适应度低的个体。
本例中采用轮盘赌的选择方法,即个体被选择的几率与其适应度值大小成正比;(5)交叉遗传操作,根据设置的交叉概率对交配池中个体进行基因交叉操作,形成新一代的种群,新一代中间个体的信息来自父辈个体,体现了信息交换的原则。
交叉概率控制着交叉操作的频率,由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法,所以交叉概率通常应取较大值;但若过大的话,又可能破坏群体的优良模式。
一般取0.4到0.99。
(6)变异随机选择中间群体中的某个个体,以变异概率大小改变个体某位基因的值。
变异为产生新个体提供了机会。
变异概率也是影响新个体产生的一个因素,变异概率小,产生新个体少;变异概率太大,又会使遗传算法变成随机搜索。
一般取变异概率为0.0001—0.1。
(7)结束条件当得到的解大于等于900时,结束。
从而观看遗传的效率问题

最后修改日期: 2021年11月3日

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