На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


контрольная работа Системы искусственного интеллекта

Информация:

Тип работы: контрольная работа. Добавлен: 04.05.2012. Сдан: 2011. Страниц: 6. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ  УЧРЕЖДЕНИЕ
ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ ПОДГОТОВКИ ИНЖЕНЕРНЫХ КАДРОВ
КАФЕДРА «СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ПОИСКОВОГО КОНСТРУИРОВАНИЯ» 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Семестровая работа 

По курсу: Системы искусственного интеллекта 
 
 
 
 
 

                  Выполнил:
                  Студент группы АУЗ-361С
                  Шифр:608491
                  Лимаренко Э.А.
                  «7»          января                2011 г.
                  Проверил:
                  Доцент  Декатов Д.Е.
                  «____»________________2011 г. 
                   
                   
                   
                   
                   
                   
                   
                   
                   
                   
                   
                   
                   

Волгоград 2011 г.
 


1. Определение исчисления высказываний, как формальный системы.
     1.1. Синтаксис исчислении высказываний
Основное понятие  исчисления высказываний - высказывание. Это предложе ния на естественном языке, которые могут быть истинными  или ложными. При этом различают  логическую истину языка и фактическую  истину.
     Синтаксис исчисления высказываний составляют:
1. Словарь (пропозициональный  логический словарь)    бесконечное  счетное множество высказываний, которые обозначаются строчными  буквами, а также сим волы  логических операций - -| (отрицание), конъюнкция (?), дизъюнкция (v), импликация (--->, Э или ->), эквивалентность (<=>, +=, <->, или ~).    2. Правила построения синтаксически правильных выражений: а) всякое высказывание есть формула; б) всякая комбинация конечного числа высказываний, связанных знаками логических операций, есть формула.
1.2. Семантика исчисления высказываний
Семантическая область исчисления высказываний состоит  из двух элементов -{Т. F}, или (истина, ложь), или (1,0). Интерпретировать формулу - значит приписать ей одно из двух значений истинности. Семантика логических операций определяется по таблицам истинности (табл. 5, 6).
Таблица 5
Таблица истинности дли операции отрицания 

X неX
т F
F Т
Таблица 6
Таблица истинности для логических операций
X Y Х?У XvY Х=эУ X+=Y НЕ XvY
т Т т T т Т Т
т F F т F F F
F Т F т Т F Т
F F F F т Т Т
     1.3. Классы формул исчисления высказываний
Формула семантически выполнима (выполнима), если се можно  интерпретировать со значением Т. Например, ( р л ц) - выполнима, т.к. принимает значение Т, если р и ч принимают значение Т. 
 

Формула, не являющаяся выполнимой, называется невыполнимой.
     Формула общезначима, если она истинна (принимает значение Т) не зависит истинностных значений, приписанных составляющим ее высказываниям.  Общезначимые формулы часто называются тавтологиями.
Формула, содержащая К высказываний, допускает 2'' интерпретаций. Сам простой способ определения  класса формулы - метод полного перебора, основный на проверке истинности формулы на всех 2К интерпретациях. Это можно сделать, используя таблицы истинности. Однако существуют другие, более эффективные методы, позволяющие избежать полного перебора. 

     1.4. Понятие семитическою дерева
Если Р={Р1...Pn} - множество высказываний, то семантическое дерево - это бинарное дерево, удовлетворяющее следующим условиям:
1)каждая дуга  помечена негативной или позитивной литерой из множества P
2) литеры, которыми  помечены две дуги, выходящие из одного узла, должны быть противоположны;
3) никакая ветвь  (путь) на дереве не содержит более одного вхождения каждой литеры;
4) никакая ветвь  не содержит пары противоположных  литер. Например, для множества  литер Р={р, q} семантическое дерево  имеет вид:   
 

     Каждому узлу N семантического дерева соответствует  функция 1,„ которая сопоставляет истинностное значение некоторым элементам  из множества Р и называется частичной  интерпретацией. Частичная интерпретация 1„ сопоставляет значение Т или F высказыванию р, если некоторая дуга из корня N помечена р или (-j р). Частичная  интерпретация не определена для  высказывания р, если р и (т р) не встречается  на пути из корня в N.
     Семантическое дерево полное, если каждый его лист соответствует некоторой всюду  определенной интерпретации. Для того чтобы определить, выполнима ли формула  А, с помощью алгоритма полного  перебора требуется просмотреть  полное семантическое дерево, соответствующее  высказываниям, встречающимся в  формуле А. формула выполнима, если хотя бы для одного листа А получается значение Т. Этот алгоритм не эффективен, т. к. требуется просматривать 2" интерпретаций. 

     1.5. Алгоритм Куайна
Алгоритм Куайна, или алгоритм частичного перебора, позволяет доказать общезначимость формулы без просмотра полного  семантического дереза. Основная идея алгоритма заключается в следующем: если при всех возможных расширениях  некоторой частичной интерпретации  формула А принимает одно и  то же истинностное значение, то бесполезно строить поддерево, исходящее из узла, соответствующего этой частичной  интерпретации. Рассмотрим работу алгоритма  на примере.
Пример. Проверить общезначимость формулы (((p?q)=>r) ? (р=>q))=>(p=>r).
1. Упорядочим  множества элементов высказываний: {p. q, г}. Это эквивалентно тому, что  дуги уровня 1 помечены литерой  р, уровня 2 - литерой q, а уровня 3 - литерой r.
2. Рассмотрим  те интерпретации, при которых  р есть Т. При этом исходная  формула сводится к формуле  ((q^r) ?q) =>г.
3. Далее q интерпретируем  как Т, тогда формула принимает  вид г от общезначимая формула.
4. Далее q интерпретируем  как F, тогда формула принимает вид F=>f - тоже общезначимая формула, поэтому дальше строить поддерево не нужно.
5. Далее, рассмотрим  те интерпретации, при которых  р принимает значение F, тогда исходная формула имеет вид (F=>t) ?Т) =>Т - общезначимая формула. Следовательно, исходная формула всегда принимает значение Т, т.е. является общезначимой. 
 
 
 
 
 
 
 

Этому примеру  соответствует построение части  семантического дерева, по. занной на рисунке. 

 

1.6. Алгоритм редукции
Алгоритм редукции позволяет доказать общезначимость форму.1 с помощью приведения их к противоречию. Рассмотрим работу алгоритма на примере.
Пример. Проверить  общезначимость формулы 
Предположим, при  некоторой интерпретации формула  принимает значение По таблице истинности импликация принимает значение F тогда и только тогда, кода посылка истинна, а заключение ложно, следовательно, должно выполняться условие:
Аналогично для  следующего шага
В результате получаем следующий набор интерпретаций: Проверяем вторую часть формулы (заключение) на лом наборе иитернрета получаем - Противоречие. Таким образом, исходное предположение о Т что существует интерпретация, на которой формула принимает значение F, б ложным, а формула является общезначимой.
5.7. Алгебраический  подход к определению класса  форму, i
Все изложенные выше алгоритмы реализуют логический подход к определен! класса формул, при котором исходная формула  не изменяется. Существует друг алгебраический, подход, при котором формула преобразуется  по определенным конам, приводи тея к нормальной форме, а затем исследуется ее выполнимость.
Для формул исчисления высказываний справедливы следующие  законы пре разования:
1. Законы дистрибутивности 
 

2. Закон исключения третьего
3. Законы де  Моргана 

4. Преобразование  импликации

5. Двойное отрицание
 

1.7.1. Нормальные формы и алгоритм нормализации 

Каждая логическая формула может изучаться алгебраически  путем Приведения ее к нормальной форме. Возможно приведение к двум нормальным формам конъюнктивной нормальной форме (КНФ) и .титъюнкгиннон нормальной форме (ДНФ)
Конъюнктивная нормальная форма - это конъюнкция конечного  числа дизъюнкций, т. е. формула вида дизъюнкты.
Дизъюнктивная нормальная форма - это дизъюнкция конечного  числа КОНЪЮНКЦИЙ, т. е. формула вида , - конъюнкты.
В исчислении высказываний доказана теорема о том, что любая  формула имеет логически жвивалешпную ей нормальную форму. Привести формулу  к нормальной форме можно с помощью алгоритма нормали мини
А.и ори гм нормализации 
 
 
 

1. Исключение  операций равносильности и импликации:

2. Продвижение  знака НЕ до высказываний (по законам де Моргана) и погашения двойных отрицаний.
3. Применение  законов дистрибутивности, в результате - получение КНФ или ДНФ.
5) Удаление общезначимых  дизъюнктов (дизъюнктов, содержащих  pV !р) и повторяющихся литер, в результате - получение приведенной нормальной формы (КНФ или ДНФ). После приведения к нормальной форме можно решить вопрос общезначимости. Дизъюнкт общезначим тогда и только тогда, когда он содержит пару противоположных литер. КНФ общезначима тогда и только тогда, когда все се дизъюнкты – общезначимы.

Таким образом, проблема общезначимости  КНФ сводится к проверке оощечимости каждого дизъюнкта, более интересна проблема выполнимости.
1.7.2. Алгоритм Куайна для ДНФ
Алгоритм Куайна для ДНФ позволяет провершь выполнимость и общезн месть приведенной дизъюнктивной  нормальной формы.
Пусть р - элементарное высказывание, a S - приведенная ДНФ. которая м быть представлена в  виде: 

 
 

 


1.7.3. Принцип резолюций
В исчислении высказываний не существует общего, по-настоящему эффективного критерия для проверки выполнимости КНФ. однако есть удобный метод для выявления невыполнимости множесгва дизъюнктов.
Множество дизъюнктов S не выполнимо тогда и только тогда, когда логическое следствие  из него есть пустой ДИЗЪЮНКТ, т. с. дизъюнкт, всегда принимающий значение F. Таким образом, невыполнимость множества дизъюнктов S можно проверить, порождая логические следствия из нет до тех пор, пока не получится пустой дизъюнкт.
, Для порождения логических следствий используется следующая схема рассуждений. Пусть А, В. X формулы. Предположим, что - истинны. Если X принимает значение Т, то A также принимает значение Т. Если X принимает значениеF. то А принимает значение F. Следовательно, А/В принимает значение Т. То есть, или - дизъюнкты. Это правило реюлюцин.
Следствие, Нормальныеформы S и Su|r} логически эквивалентны.
Алгоритм донага тел ьсща невыполнимоегн логической формулы
1. Если в формуле  нет невыполнимых дизъюнктов, то  выбираются I. S| и S>. такие, что  \с S, и ] le S2.
2. Строится резольвента  r.
3. Заменяется 
4. Процесс повторяется  до порождения пустого дизъюнкта,  это означает, что формула невыполнима.
Пример. Доказать невыполнимость следующего множества дизъюнктов:
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


1.7.4. Хорновские дизъюнкты
Часто в исчислении высказываний возникает следующая задача: нужно пи рить какую-то формулу (цель), логически выведенную из множества фактов и 1 вил. Резолюция является метолом доказательства от противного   исходя из фая] правил и отрицания цели приходим к противоречию (пустому дизъюнкту). При удобно использован, хорновские дизъюнкты. 

 

 

4. Выполнять  эту процедуру до получения  пустого дизъюнкта.
 

1.8. Применение исчисления высказываний
     Модели  и алгоритмы исчисления высказываний нашли широкое применение во многих областях: в интеллектуальных системах для построения баз знаний, в теории и практике конструирования релейно-контакгных схем, в вычислительных машинах для  синтеза и анализа схем и др. Однако существует особенность, которая  ограничивает сферу применения исчисления высказываний - высказывания не расчленяются на субъект и свойство субъекта. Поэтому исчисление высказываний достаточно лишь для выражения тех логических связей, в которых высказывания выступают как нераздельное целое
1.8.1. Пример базы знаний на основе логических высказываний Пусть необходимо формализовать знания о различных животных. Ваза знаний На основе исчисления высказываний должна состоять из фактов - единичных высказываний и формул исчисления высказываний, которые выражают логические связи Между фактами (табл. 7). 
 

 
 
 

     1.8.2. Применение- исчислении высказывании в конструировании релейно- контактных схем
Исчисление высказываний нашло широкое применение в теории и практики конструирования релейно-контактных схем благодаря основному свойству высказываний - высказывание может быть либо истинно, либо ложно. «Контакт» в электро цепи также выполняет две функции пропускать либо не пропускать электричесескй ток. Поэтому можно каждому «контакту» поставить в соответствие некое высказывание, такое что, когда «контакт» пропускает ток, высказывание истинно, а когда пропускает - ложно:
 
 

     Последовательное  соединение «контактов» соответствует  логической операции «и», а параллельное соединение - «или»:
 
 

Произвольная  комбинация соединений дает формулу  исчисления высказываний, например, a?b?(cVd): 


Таким образом, структурная форма контактной схемы - это формула исчисления высказываний. Основная задача теории контактных схем • отыскание схемы, логиически эквивалентной данной схеме, так, чтобы можно было выбрать наиболее подходящую.
В этих операциях действуют основные законы исчисления высказываний, например, закон исключения третьего: 

 

 


2.Сценарии  и агенты 

Двумя базовыми понятиями агенториентированого подхода, к построению систем ИИ, служат агент  и среда. Единого определения  этих понятий нет.
Неформально агент  и среда могут быть описаны  так :  

Агент - автономная система, способная принимать решения  исходя из своих внутренних представления  о среде.
Агент существует в среде.
Агент взаимодействует  другими агентами и со средой.
Агент может  изменять среду.  

В агент определяется как интеллектуальное искусственное  существо (носитель ИИ).  

В агент рассматривается  как некоторый объект, который  можно отделить от остального мира. Он существует во времени и пространстве, может взаимодействовать с другими  агентами и средами, выполняя некоторые  действия.  

В агент это  автоматическая (полуавтоматическая) программно-аппаратная система, которая  решает комплекс задач в динамично  изменяющейся среде.  

Необходимо также  упомянуть мультиагентные системы. Мультиагентная система это группа агентов. Каждый агент в такой  системе может иметь свое специальное  назначение в структуре группы.  

Требования к  агентам по  

интеллектуальность - агент должен быть способен к обдумыванию  своих действий, чтобы действовать  целеустремленно.
реактивность - агент должен правильно и вовремя  реагировать на неожиданные события  и изменения в окружающем мире.
эффективность - агент должен решать свои задачи эффективно.
интерактивность - агент должен уметь взаимодействовать  с другими агентами.
приспособляемость - агент должен уметь адаптироваться в изменчивой среде.  

Классификация агентов по   

Реактивные агенты (behavior-based agent или situated agent).
Эти агенты действуют  в режиме реального времени, обычно основываясь на очень небольшом  количестве информации и простых  правилах "ситуация-действие". Отсутствует  символическое представление мира, вместо этого реактивные агенты принимают  решения основываясь непосредственно  на информации от своих датчиков. Вместо корректного или оптимального поведения, основное внимание в этом классе систем уделяется живучести.  

Мыслящие агенты сохраняют внутреннее представление  о мире как ментальное состояние, которое может меняться в процессе размышлений агента. Такая архитектура  известна как BDI
(belief-desire-intention убеждения-желания-намерения).  

Внутреннее состояние  агента описывается с помощью  множества ментальных категорий.  

убеждения - представления  о текущем состоянии среды.
желание - состояния  среды, в которые агент стремится  среду перевести. Агент может  иметь несовместимые желания; желания  могут быть не достижимы.
цели - множество  совместимых и достижимых желаний.
намерение - множество  избранных целей. Необходимо выделять некоторое множество целей для  достижения, поскольку агент ограничен  в ресурсах и не может достичь  всех целей одномоментно.  

Смешанные типы архитектур. Рассмотренные типы систем страдают рядом недостатков.
Чистые реактивные агенты имеют очень ограниченную область применения, потому что на них трудно реализовать целеустремленное поведение.
Большинство мыслящих агентов основываются на общих механизмах рассуждений. Они не достаточно гибкие и слишком медленно реагируют  на внешние события.  

Возможный путь преодоления этих ограничений есть многоуровневая архитектура. Главная  идея такого подхода состоит в  разбиении функциональных возможностей агента на несколько иерархических  уровней. Каждый такой уровень взаимодействует  с остальными в порядке иерархии.  

2 InteRRaP  

INTEgration of Reactive behavior and RAtional Plannig - объединение реактивного поведения и рационального планирования (по [5]).  

2.1 Агент и среда  

Агент InteRRaP рассматривается как некоторая функция, которая получает на вход ощущение и выдает на выход определенное действие. Для агента вводится понятие состояния (mental state) и базовых функций, которые могут изменять состояние.  

Составные части  состояния InteRRaP агента:
ощущение (perception) агента.
мн-во убеждений (beliefs) - информационное состояние.
ситуация (situation). Ситуация это состояние среды. Она определяется как некоторая структура (множество), состоящая из убеждений агента.
мн-во целей (goals). Цель можно определить как состояние среды (ситуацию).
мн-во намерений (intentions). намерение - сформировавшийся план действий, который в последствии выполняется.  

Среда в InteRRaP явным образом не определяется и присутствует как интуитивное понятие.  

Для описания агента в InteRRaP определены специальные языки.  

2.2 Архитектура  

Принципиальная  идея архитектуры InteRRaP состоит в разделении агента на три уровня (в соответствии с идеей смешанной архитектуры т.е. реактивность + способность к планированию) :
уровень поведения (behavior-based layer) - включает реактивность и методы решения стандартных (простых) задач.
уровень локального планирования (local planning layer) - предоставляет механизм для реализации целеустремленности.
уровень совместного  планирования (cooperative planning layer) - служит для взаимодействия с другими агентами.  

Решения для  архитектуры управления агента InteRRaP  

активация снизу-вверх (bottom-up activations) - уровень задействуется, только если уровень не может справиться с ситуацией.
выполнение сверху-вниз (top-down execution) - каждый уровень для достижения своих целей использует операционные примитивы определенные на ниже расположенном уровне.  

  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Рисунок: схема  InteRRaP 


Цикл управления в общем виде выглядит так :
ощущение  распознавание  решение  действие  

Для агента вводится понятие базовых функций, которые  могут изменять состояние :
порождение и  пересмотр убеждений (belief generation and
revision) - отношение между убеждениями агента и его ощущениями.
оценка ситуации (situation recognition) - извлекает ситуацию из убеждений агента. Позволяет агенту определять степень необходимости действовать.
активация цели (goal activation) - определяет цели агента для данной ситуаций.
планирование (planning) - отображает текущие цели агента в мн-во операционных примитивов для достижения этих целей. Определяет 'что делать'
назначение (scheduling) - процесс слияния частичных планов для различных целей в единый план выполнения. Определяет 'что и когда делать'
выполнение (execution) - служит для корректного и своевременного применения запланированного.
 


Список  использованной литературы 


и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.