Giáo trình Trí tuệ nhân tạo - Chương 2, Phần a: Giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm - Lý Anh Tuấn

Các giả định trong tìm kiếm căn bản  Thế giới là tĩnh  Thế giới là có thể rời rạc hóa  Thế giới là có thể quan sát đầy đủ  Các hành động là xác định trước Tuy nhiên nhiều giả định này có thể bị loại bỏ, và tìm kiếm tiếp tục là một công cụ giải quyết vấn đề quan trọng 32Tìm kiếm và AI  Các phương pháp tìm kiếm có mặt mọi chỗ mọi nơi trong các hệ thống AI. Chúng thường là xương sống cho cả các mô đun lõi và các mô đun ngoại vi  Một rô bốt tự hành sử dụng tìm kiếm để quyết định thực hiện hành động nào và thi hành thao tác cảm biến nào, để nhanh chóng lường trước sự va chạm, để lập kế hoạch đường đi,.  Các công ty hậu cần sử dụng tìm kiếm để định vị các tài nguyên, lập kế hoạch lộ trình, sắp lịch cho nhân viên  Các tác nhân hoặc các thành phần trong trò chơi sử dụng tìm kiếm để điều hướng, lựa chọn nước đi, lường trước các hành động của tác nhân khác, và quyết định các hành động của bản thân nó. 33Các ứng dụng  Tìm kiếm đóng vai trò chính trong nhiều ứng dụng, ví dụ: □ Tìm đường (bản đồ trực tuyến, internet, hàng không) □ Bài trí VLSI □ Điều hướng rô bốt □ Thiết kế dược phẩm, thiết kế protein □ Các trò chơi video

pdf34 trang | Chia sẻ: thucuc2301 | Lượt xem: 639 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Giáo trình Trí tuệ nhân tạo - Chương 2, Phần a: Giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm - Lý Anh Tuấn, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm Russell and Norvig 3rd ed., chap. 3.1-3.2 1 Các trò chơi đố! 2 Bài toán ba thầy tu và ba con quỷ  Mục tiêu: đưa tất cả người và quỷ sang bờ phải của con sông an toàn.  Điều kiện: □ Nếu số người ở mỗi bờ ít hơn số quỷ thì người sẽ bị quỷ ăn thịt □ Mỗi lượt thuyền chỉ chở được nhiều nhất 2 người và không được trống 3 Biểu diễn bài toán  Một biểu diễn trạng thái cho phép mô tả trạng thái và mục tiêu của bài toán: (ML, CL, B) ML: số lượng thầy tu ở bờ trái CL: số lượng quỷ ở bờ trái B: vị trí của con thuyền  Trạng thái ban đầu: (3,3,L) Mục tiêu: (0,0,R) 4 Tác nhân giải quyết bài toán  Biểu diễn bài toán □ Các trạng thái và hành động (hàm kế vị).  Biểu diễn mục tiêu □ Trạng thái mong muốn của thế giới.  Tìm kiếm □ Xác định chuỗi các hành động có thể có để dẫn tới các trạng thái đã biết giá trị và sau đó chọn chuỗi tốt nhất.  Thực thi □ Căn cứ vào giải pháp, thực hiện các hành động.  Giả định: □ Môi trường là có thể quan sát đầy đủ, xác định trước □ Tác nhân biết ảnh hưởng của các hành động của nó 5 Biểu diễn đồ thị của bài toán  Các nút: Tất cả các trạng thái có thể có  Các cạnh: có cạnh từ trạng thái u tới trạng thái v nếu v là có thể đạt đến từ u (bằng một hành động của tác nhân)  Các cạnh của bài toán 3 thầy tu và 3 con quỷ?  Bài toán bây giờ là tìm một đường đi từ (3,3,L) tới (0,0,R).  Thông thường, các đường đi sẽ có thông tin chi phí đi kèm, do vậy bài toán sẽ là tìm đường đi có chi phí thấp nhất từ trạng thái ban đầu đến đích. 6 Biểu diễn vấn đề như một bài toán tìm kiếm  Không gian trạng thái S (các nút)  Hàm kế vị: các trạng thái có thể di chuyển tới bằng cách thực hiện một hành động (cạnh) từ trạng thái hiện tại  Trạng thái ban đầu  Kiểm tra mục tiêu liệu trạng thái x có phải là đích không?  Chi phí 7 Quay trở lại bài toán ban đầu Các hành động (các thao tác): CCR – chuyển hai con quỷ sang bờ phải MCL – chuyển một thầy tu và một con quỷ sang bờ trái Tổng cộng có bao nhiêu hành động? Tại sao không có MMR từ trạng thái này? 33L 32R 31R 22R CCR CR CMR 8 Đồ thị tìm kiếm (mở rộng một phần) Các hành động: CCR – chuyển hai con quỷ sang bờ phải MCL – chuyển một thầy tu và một con quỷ sang bờ trái 33L 32R 33L 21R 31R 22R 32L 33L 32L 30R 31R 22R 32L 31L CCL CCR CR CMR CL CCL CL ML CCR CR MR MCR CR 9 Các trạng thái lặp Đồ thị tìm kiếm không nhất thiết là một cây! 33L 32R 33L 21R 31R 22R 32L 33L 32L 30R 31R 22R 32L 31L 10 Tìm kiếm không gian trạng thái  Thông thường việc xây dựng một biểu diễn hoàn chỉnh của đồ thị trạng thái là không khả thi (hoặc quá đắt)  Một bộ giải quyết vấn đề phải tìm ra một giải pháp bằng cách khám phá một phần nhỏ của đồ thị 11 Tìm kiếm không gian trạng thái Cây tìm kiếm 12 Tìm kiếm không gian trạng thái Cây tìm kiếm 13 Tìm kiếm không gian trạng thái Cây tìm kiếm 14 Tìm kiếm không gian trạng thái Cây tìm kiếm 15 Tìm kiếm không gian trạng thái Cây tìm kiếm 16 Trò chơi 8 miếng ghép  Các trạng thái?  Trạng thái ban đầu?  Các hành động?  Kiểm tra mục tiêu?  Chi phí đường đi? 17 Trò chơi 8 miếng ghép  Các trạng thái? Vị trí của mỗi quân  Trạng thái ban đầu? Bất kỳ trạng thái nào  Các hành động? (quân, hướng) trong đó hướng là một trong {Trái, Phải, Trên, Dưới}  Kiểm tra mục tiêu? Kiểm tra liệu đã đạt được cấu hình đích hay chưa  Chi phí đường đi? Số lượng các hành động để đạt tới đích  Đồ thị tìm kiếm có phải là một cây? 18 Trò chơi (n2-1) miếng ghép 8 2 3 4 7 5 1 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 . 19 Trò chơi 15 miếng ghép • Sam Loyd đã treo giải $1,000 cho người đầu tiên giải được bài toán sau đây: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 15 14 ? 20 Nhưng đã không có ai thắng giải !! 21 Tại sao? 22 Giải pháp cho bài toán tìm kiếm  Một giải pháp là một đường đi kết nối nút ban đầu với một nút đích (bất kỳ nút đích nào) I G 23 Giải pháp cho bài toán tìm kiếm  Một giải pháp là một đường đi kết nối nút ban đầu tới một nút đích (bất kỳ nút đích nào)  Chi phí đường đi là tổng các chi phí cung dọc theo đường đi  Giải pháp tối ưu là đường đi giải pháp có chi phí tối thiểu  Có thể không có giải pháp! I G 24 Chi phí đường đi  Chi phí cạnh là một số dương đại diện cho chi phí thực hiện hành động tương ứng với cạnh, ví dụ: □ 1 trong ví dụ trò chơi 8 miếng ghép  Chúng ta giả sử rằng với bất kỳ bài toán nào chi phí c của một cung luôn luôn thỏa mãn: 𝑐 ≥ 𝜀 > 0, trong đó 𝜀 là một hằng □ Tại sao? Phải làm việc được với chi phí của các đường đi dài tùy ý 25 Trạng thái đích  Nó có thể được mô tả một cách rõ ràng:  hoặc được mô tả một phần:  hoặc được mô tả bởi một điều kiện, ví dụ, tổng các số trên tất cả các hàng, tất cả các cột, và tất cả các đường chéo đều bằng 30 1 2 3 4 5 6 7 8 1 a a a 5 a a 8 a 15 1 2 12 4 10 9 7 8 6 5 11 3 13 14 (“a” đại diện cho một số “bất kỳ” khác 1, 5 và 8) 26 Ví dụ khác: Bài toán quân 8 hậu  Biểu diễn gia tăng và biểu diễn trạng thái hoàn chỉnh: □ Biểu diễn gia tăng bắt đầu với một trạng thái trống và bao gồm các thao tác làm gia tăng mô tả trạng thái. □ Biểu diễn trạng thái hoàn chỉnh bắt đầu với tất cả 8 quân hậu trên bàn cờ và di chuyển chúng vòng quanh 27 Bài toán 8 quân hậu: sự biểu diễn là chìa khóa! Biểu diễn gia tăng  Các trạng thái? Bất kỳ sự sắp xếp nào gồm từ 0 đến 8 quân hậu trên bàn cờ  Trạng thái bắt đầu? Không có quân hậu nào  Các hành động? Thêm các quân hậu vào các ô trống  Kiểm tra mục tiêu? 8 quân hậu trên bàn cờ và không ăn lẫn nhau  Chi phí đường đi? Không có 64 x 63 x 57 ~ 3 x 1014 trạng thái để khám phá Đồ thị tìm kiếm có phải là một cây không? 28 Một biểu diễn tốt hơn Một biểu diễn gia tăng khác:  Các trạng thái? n (giữa 0 và 8) quân hậu trên bàn cờ, mỗi quân nằm trên mỗi cột trong n cột bên trái; các quân hậu không ăn lẫn nhau.  Trạng thái ban đầu? Không có con hậu nào  Các hành động? Thêm hậu vào cột bên trái nhất còn trống sao cho nó không ăn bất kỳ quân hậu nào đã có trên bàn cờ.  Kiểm tra mục tiêu? 8 quân hậu trên bàn cờ có 2057 chuỗi để khám phá 29 Bài toán n quân hậu  Một giải pháp là một nút đích, không phải là một đường đi tới nút này (đặc trưng của bài toán thiết kế)  Số lượng các trạng thái trong không gian tìm kiếm: □ 8 quân hậu => 2.057 □ 100 quân hậu => 1052  Tuy nhiên tồn tại các kỹ thuật để giải các bài toán n quân hậu hiệu quả cho các giá trị n lớn 30 Lập kế hoạch đường đi  Không gian trạng thái là gì? 31 Các giả định trong tìm kiếm căn bản  Thế giới là tĩnh  Thế giới là có thể rời rạc hóa  Thế giới là có thể quan sát đầy đủ  Các hành động là xác định trước Tuy nhiên nhiều giả định này có thể bị loại bỏ, và tìm kiếm tiếp tục là một công cụ giải quyết vấn đề quan trọng 32 Tìm kiếm và AI  Các phương pháp tìm kiếm có mặt mọi chỗ mọi nơi trong các hệ thống AI. Chúng thường là xương sống cho cả các mô đun lõi và các mô đun ngoại vi  Một rô bốt tự hành sử dụng tìm kiếm để quyết định thực hiện hành động nào và thi hành thao tác cảm biến nào, để nhanh chóng lường trước sự va chạm, để lập kế hoạch đường đi,..  Các công ty hậu cần sử dụng tìm kiếm để định vị các tài nguyên, lập kế hoạch lộ trình, sắp lịch cho nhân viên  Các tác nhân hoặc các thành phần trong trò chơi sử dụng tìm kiếm để điều hướng, lựa chọn nước đi, lường trước các hành động của tác nhân khác, và quyết định các hành động của bản thân nó. 33 Các ứng dụng  Tìm kiếm đóng vai trò chính trong nhiều ứng dụng, ví dụ: □ Tìm đường (bản đồ trực tuyến, internet, hàng không) □ Bài trí VLSI □ Điều hướng rô bốt □ Thiết kế dược phẩm, thiết kế protein □ Các trò chơi video 34

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfttn_chuong2a_8375_2001689.pdf