• Giáo trình Nhập môn Trí tuệ nhân tạo - Chương 4-2: Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin - Ngô Hữu PhướcGiáo trình Nhập môn Trí tuệ nhân tạo - Chương 4-2: Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin - Ngô Hữu Phước

    . Ưu điểm  Ưu điểm chính là khả năng song song của thuật toán .  Gas duyệt qua không gian tìm kiếm sử dụng nhiều cá thể (and with genotype rather than phenotype) và ít mắc phải cực trị địa phương như các thuật toán khác.  Dễ thể hiện.  Khi đã có thuật toán gen cơ bản, chỉ cần viết một NST mới (just one object) để xử lý bài toán khác.  ...

    pdf53 trang | Chia sẻ: thucuc2301 | Ngày: 24/11/2020 | Lượt xem: 734 | Lượt tải: 0

  • Giáo trình Nhập môn Trí tuệ nhân tạo - Chương 4-1: Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin - Ngô Hữu PhướcGiáo trình Nhập môn Trí tuệ nhân tạo - Chương 4-1: Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin - Ngô Hữu Phước

    10.3.2. Cài đặt thuật toán SA Procedure Simulated_Anneaning; Begin t ← 0; u ← trạng thái ban đầu nào đó; T ← nhiệt độ ban đầu; repeat v ← trạng thái được chọn ngẫu nhiên trong lân cận u; if cost(v) > cost(u) then u ← v; else u ← v với xác suất e∆/T; T ← g(T,t); t ← t + 1; until T đủ nhỏ; End; Chú ý: g(T,t) thỏa mãn điều kiện g(T,t...

    pdf69 trang | Chia sẻ: thucuc2301 | Ngày: 24/11/2020 | Lượt xem: 726 | Lượt tải: 2

  • Giáo trình Nhập môn Trí tuệ nhân tạo - Chương 3: Không gian trạng thái và Các phương pháp tìm kiếm mù - Ngô Hữu PhướcGiáo trình Nhập môn Trí tuệ nhân tạo - Chương 3: Không gian trạng thái và Các phương pháp tìm kiếm mù - Ngô Hữu Phước

    5.6. Tìm kiếm trên đồ thị và/hoặc  Thông thường, sử dụng tìm kiếm theo chiều sâu để tìm lời giải cho bài toán.  Tìm đến đỉnh u, đỉnh này có thể giải được hay không tùy thuộc nó thuộc lớp bài toán nào. Hàm Solvable sau sẽ trả về TRUE nếu giải được, nếu không là FALSE. Function Solvable(u); Begin If u là đỉnh kết thúc then {Solvable(u) ← true...

    pdf68 trang | Chia sẻ: thucuc2301 | Ngày: 24/11/2020 | Lượt xem: 2387 | Lượt tải: 1

  • Giáo trình Nhập môn Trí tuệ nhân tạo - Chương 2: Logic hình thức - Ngô Hữu PhướcGiáo trình Nhập môn Trí tuệ nhân tạo - Chương 2: Logic hình thức - Ngô Hữu Phước

    Đổi sang dạng CNF • Tất cả những ai yêu động vật thì được người khác yêu: x [y Animal(y)  Loves(x,y)]  [y Loves(y,x)] • 1. Khử dấu tương đương và kéo theo: x [y Animal(y)  Loves(x,y)]  [y Loves(y,x)] • 2. Chuyển  vào trong: x p ≡ x p,  x p ≡ x p x [y (Animal(y)  Loves(x,y))]  [y Loves(y,x)] x [y Animal(y)  ...

    pdf143 trang | Chia sẻ: thucuc2301 | Ngày: 24/11/2020 | Lượt xem: 716 | Lượt tải: 0

  • Giáo trình Nhập môn Trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Giới thiệu chung - Ngô Hữu PhướcGiáo trình Nhập môn Trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Giới thiệu chung - Ngô Hữu Phước

    7. So sánh giữa lập trình hệ thống và lập trình AI Lập trình hệ thống • Dữ liệu + Thuật toán = Chương trình. • Xử lý dữ liệu. • Dữ liệu trong bộ nhớ được đánh địa chỉ số • Xử lý theo các thuật toán. • Định hướng xử lý các đại lượng định lượng số. • Xử lý tuần tự theo mẻ. • Không giải thích trong quá trình thực hiện. • Kết quả chính xác,...

    pdf28 trang | Chia sẻ: thucuc2301 | Ngày: 24/11/2020 | Lượt xem: 893 | Lượt tải: 0

  • Giáo trình Trí tuệ nhân tạo - Chương 8: Máy học - Nguyễn Văn HòaGiáo trình Trí tuệ nhân tạo - Chương 8: Máy học - Nguyễn Văn Hòa

    Các vấn đề liên quan khi sử dụng Neural Networks  Các mạng đa tầng là đầy đủ về mặt tính toán, tuy nhiên: Làm sao để chọn số nút ẩn và số tầng ẩn Khi nào sử dụng các nút thiên lệch Cách chọn một tập rèn luyện Điều chỉnh các trọng số hay tốc độ học nên n.t.n? Giải thuật Genetic  Nắm bắt ý tưởng từ thuyết tiến hóa  Học được xem như l...

    pdf41 trang | Chia sẻ: thucuc2301 | Ngày: 24/11/2020 | Lượt xem: 702 | Lượt tải: 0

  • Giáo trình Trí tuệ nhân tạo - Chương 7: Tri thức và suy luận không chắc chắn -Nguyễn Văn HòaGiáo trình Trí tuệ nhân tạo - Chương 7: Tri thức và suy luận không chắc chắn -Nguyễn Văn Hòa

    Bù của một tập mờ  Khái niệm: Bù của một tập mờ thể hiện mức độ một phần tử không thuộc về tập đó là bao nhiêu.  Công thức: µ ¬A(x) = 1 - µA(x)  Thí dụ: µTrẻ(An) = 0.8 => µ ¬Trẻ(An) = 1 – 0.8 = 0.2 A’ Luật mờ  Một luật mờ là một biểu thức if - then được phát biểu ở dạng ngôn ngữ tự nhiên thể hiện sự phụ thuộc nhân quả giữa các biến....

    pdf36 trang | Chia sẻ: thucuc2301 | Ngày: 24/11/2020 | Lượt xem: 839 | Lượt tải: 0

  • Giáo trình Trí tuệ nhân tạo - Chương 6: Biểu diễn tri thức và sử dụng luật -Nguyễn Văn HòaGiáo trình Trí tuệ nhân tạo - Chương 6: Biểu diễn tri thức và sử dụng luật -Nguyễn Văn Hòa

    Các hàm xuất nhập chuẩn  Xuất ra màn hình write( Arg1, Arg2, ,Argn) in ra màn hình giá trị của các đối số. writef(đinh_dang, Arg1, Arg2, ,Argn) in ra màn hình giá trị của các đối số theo định_dạng Các định_dạng  “%d”: In số thập phân bình thường; đối số phải là char hoặc integer  “%c”: Đối số là một số integer, in ký tự có mã Ascci là...

    pdf27 trang | Chia sẻ: thucuc2301 | Ngày: 24/11/2020 | Lượt xem: 682 | Lượt tải: 0

  • Giáo trình Trí tuệ nhân tạo - Chương 5: Sử dụng logic mệnh đề và vị từ - Nguyễn Văn HòaGiáo trình Trí tuệ nhân tạo - Chương 5: Sử dụng logic mệnh đề và vị từ - Nguyễn Văn Hòa

    Đưa về claus form 7. Chuyển hội chuẩn (Conjunctive Normal Form - CNF) Một chuỗi các mệnh đề kết nối nhau bằng quan hệ AND (^). Mỗi mệnh đề có dạng một tuyển OR (v) của các biến mệnh đề. Dùng phép phân phố giữa v và ^ Dạng thường gặp: (a ^ b) v c = (a v c) ^ (b v c) (a ^ b) v (c ^ d) = (a v c) ^ (a v d) ^ (b v c) ^ (b v d) Ví dụ: tiếp ...

    pdf35 trang | Chia sẻ: thucuc2301 | Ngày: 24/11/2020 | Lượt xem: 1362 | Lượt tải: 1

  • Giáo trình Trí tuệ nhân tạo - Chương 4: Biểu diễn tri thức - Nguyễn Văn HòaGiáo trình Trí tuệ nhân tạo - Chương 4: Biểu diễn tri thức - Nguyễn Văn Hòa

    Vấn đề khung Sử dụng các tiền đề khung: Mô tả tất cả những cái sẽ không thay đổi khi áp dụng 1 toán tử cụ thể nào đó để chuyển từ trạng thái n → n+1 Ví dụ: “Vật X có màu Y tại trạng thái S1 thì cũng có màu Y tại trạng thái S2 khi di chuyển X từ S1 → S2’ color(X,Y, S1) ^ move(X,S1,S2) color(X,Y,S2). → Bất tiện: → Số tiền đề nhiều.Vấn đề...

    pdf33 trang | Chia sẻ: thucuc2301 | Ngày: 24/11/2020 | Lượt xem: 662 | Lượt tải: 0