作业 考核 论文 答案 一请联系 微--xhmcz122 Q-210969415

学习中心：

题 目：

1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？

2. 《人工智能》课程设计, 从以下5个题目中任选其一作答。

《人工智能》课程设计
注意：从以下5个题目中任选其一作答。
总 则：不限制编程语言，提交word文档，不要提交压缩包
作业提交：
大作业上交时文件名写法为：[姓名 奥鹏卡号 学习中心]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP）
以附件word文档形式上交离线作业（附件的大小限制在10M以内），选择已完成的作业（注意命名），点提交即可。如下图所示。

大工答案请进：
注意事项：
独立完成作业，不准抄袭其他人或者请人代做，如有雷同作业，成绩以零分计！

题目一：A*算法
要 求：（1）撰写一份word文档，里面包括（算法思路、算法程序框图、重排九宫问题）章节。
（2）算法思路：简单介绍该算法的基本思想，100字左右即可。
（3）算法程序框图：绘制流程图或原理图，从算法的开始到结束的程序框图。
（4）对于重排九宫问题的启发式函数： f (x)= p(x)+3s(x)
p(x)是x结点和目标结点相比每个将牌“离家”的最短距离之和；
s(x)是：每个将牌和目标相比，若该将牌的后继和目标中该将牌的后继不同，则该将牌得2分，相同则该将牌得0分，中间位置有将牌得1分，没将牌得0分。
对于给定的初始格局和目标状态请按此启发式函数给出搜索的状态空间图。

该算法的基本思想是利用启发式函数f(x)=p(x)+3s(x)来评估解的质量。其中，p(x)表示九宫格中每个格子被占据的概率，s(x)表示格子未被占据的概率。根据该启发式函数，算法从初始解开始不断进行局部搜索，每次找到当前解的一个邻域，从中选择最优解作为新的解，并更新启发式函数值。重复该过程直到满足终止条件。

（3）算法程序框图：
由于文本格式无法直接绘制流程图或原理图，因此无法提供算法程序框图。但可以描述算法的流程：

1. 初始化解和启发式函数值；
2. 进入循环，直到满足终止条件；
3. 生成当前解的邻域；
4. 从邻域中选择最优解；
5. 更新解和启发式函数值；
6. 返回步骤2。

（4）对于重排九宫问题的启发式函数：f(x)=p(x)+3s(x)
启发式函数f(x)=p(x)+3s(x)中，p(x)表示九宫格中每个格子被占据的概率，s(x)表示格子未被占据的概率。该启发式函数旨在平衡解的质量和搜索空间的大小，通过给未被占据的格子更大的权重来引导算法向更好的解方向搜索。

初始格局 目标状态
题目二：回归算法
要 求：（1）撰写一份word文档，里面包括（常见的回归算法、基于实例的算法具体细节）章节。
（2）常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），请选择一个算法描述下算法核心思想
（3）随意选用一个实例实现你所选择的回归算法。

题目三：深度优先搜索算法
要 求：（1）撰写一份word文档，里面包括（算法思路、算法程序框图、主要函数代码）章节。
（2）算法思路：简单介绍该算法的基本思想，至少100字。
（3）算法程序框图：绘制流程图或原理图，从算法的开始到结束的程序框图。
（4）主要函数代码：列出算法的具体代码。
（5）简单描述在人工智能的哪些领域需要使用深度优先搜索算法。

题目四：博弈树
要 求：（1）撰写一份word文档，里面包括（基本概念、计算倒推值、-剪枝技术）章节。
（2）基本概念：简单描述博弈树，至少200字。
（3）简单描述-剪枝技术。
（4）图示博弈树，其中末一行的数字为假设的估值，请对博弈树作如下工作：计算各节点的倒推值。利用-剪枝技术剪去不必要的分支。（可在节点分支上直接加注释）

题目五：广度优先搜索算法
要 求：（1）撰写一份word文档，里面包括（算法思路、算法程序框图、主要函数代码）章节。
（2）算法思路：简单介绍该算法的基本思想，至少100字。
（3）算法程序框图：绘制流程图或原理图，从算法的开始到结束的程序框图。
（4）主要函数代码：列出算法的具体代码。
（5）简单描述在人工智能的哪些领域需要使用广度优先搜索算法。

该算法的基本思想是利用启发式函数f(x)=p(x)+3s(x)来评估解的质量。其中，p(x)表示九宫格中每个格子被占据的概率，s(x)表示格子未被占据的概率。根据该启发式函数，算法从初始解开始不断进行局部搜索，每次找到当前解的一个邻域，从中选择最优解作为新的解，并更新启发式函数值。重复该过程直到满足终止条件。

（3）算法程序框图：
由于文本格式无法直接绘制流程图或原理图，因此无法提供算法程序框图。但可以描述算法的流程：

1. 初始化解和启发式函数值；
2. 进入循环，直到满足终止条件；
3. 生成当前解的邻域；
4. 从邻域中选择最优解；
5. 更新解和启发式函数值；
6. 返回步骤2。

（4）对于重排九宫问题的启发式函数：f(x)=p(x)+3s(x)
启发式函数f(x)=p(x)+3s(x)中，p(x)表示九宫格中每个格子被占据的概率，s(x)表示格子未被占据的概率。该启发式函数旨在平衡解的质量和搜索空间的大小，通过给未被占据的格子更大的权重来引导算法向更好的解方向搜索。

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