Problemlösen durch heuristische Suche in der artificial intelligence

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Problemlösen durch heuristische Suche in der artificial intelligence

Hermann Kaindl

Springer, c1989

  • : U.S.

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注記

Includes bibliographical references (p. [207]-217)

内容説明・目次

内容説明

Die Zielsetzung der Artificial Intelligence (AI) ist es, Maschinen, zu erzeugen, die "intelligentes" Verhalten zeigen. Dabei spielt in vielerlei Hinsicht das Problemloesen eine zentrale Rolle. Die in diesem Buch behandelten Ansatze basieren auf heuristischer Suche. Das Buch bietet eine umfassende Behandlung des "State-of-the-art" dieses Teilbereichs der AI und zeigt fundamentale Zusammenhange verschiedenster Problemstellungen und ihrer Loesungen auf. Bei der Darstellung steht die intuitive Vermittlung von Ideen im Vordergrund (unterstutzt durch leicht verstandliche Beispiele). Wo es die Thematik erfordert, kommt jedoch auch mathematische Notation zum Einsatz, und es werden exakte Beweise angegeben. Die derzeit bekannten Such-Verfahren werden hier in einem einheitlichen Formalismus prasentiert, um eine Gegenuberstellung zu ermoeglichen. Die Begriffswelt dieses Teilbereiches der AI wird unter Zuhilfenahme von (grossteils informalen) Definitionen umfassend erlautert, um eine klare Darstellung der Materie zu erreichen. Ausserdem soll dem Leser dieses Buches ein guter Einstieg in die einschlagigge (groesstenteils englischsprachige) Fachliteratur ermoeglicht werden.

目次

1 Problemdarstellung.- 1.1 Produktionssysteme.- 1.1.1 Beispiele fur Produktionssysteme.- 1.1.2 "Constraint Satisfaction" Probleme.- 1.1.3 Produktionssysteme "im engeren Sinn".- 1.1.4 Kommutative Produktionssysteme.- 1.2 Graphen.- 1.2.1 Begriffliche UEbersicht.- 1.2.2 Darstellung des Vorgehens eines Produktionssystems.- 1.3 Zerlegbare Produktionssysteme.- 1.3.1 UND/ODER-Graphen.- 1.3.2 Spielbaume.- 1.4 Beziehungen zwischen verschiedenen Begriffen und Formalismen.- 1.4.1 Richtung des Vorgehens.- 1.4.2 Beziehungen zwischen kommutativen und zerlegbaren Produktionssystemen.- 1.4.3 Begriffliche Zusammenhange.- 2 Problemloesen mittels Suche.- 2.1 Allgemeines.- 2.1.1 Ein allgemeines Schema fur Such-Verfahren.- 2.1.2 Ein Graph-Such-Verfahren.- 2.1.3 Suche in UND/ODER-Graphen.- 2.2 "Irrevocable Control".- 2.2.1 Kommutativitat.- 2.2.2 "Hill-Climbing".- 2.3 "Breadth-First Search".- 2.3.1 Vorgangsweise.- 2.3.2 Komplexitat.- 2.3.3 "Uniform-Cost Search".- 2.4 "Depth-First Search".- 2.4.1 Vorgangsweise.- 2.4.2 "Backtracking".- 2.4.3 Komplexitat.- 2.5 "Best-First Search".- 2.5.1 Bewertungsfunktion von A*.- 2.5.2 Die heuristische Komponente: Ermittlung und Anwendung.- 2.5.3 Zulassigkeit.- 2.5.4 Geometrische Darstellung.- 2.5.5 Gewichtete Bewertungsfunktionen.- 2.5.6 Vergleich von Bewertungsfunktionen fur A*.- 2.5.7 Konsistente (monotone) heuristische Funktionen.- 2.5.8 Konsistenz und vereinfachte Modelle.- 2.5.9 Nicht-konsistente Funktionen und Modifikationen von A*.- 2.5.10 Komplexitat von A*.- 2.5.11 Bewertungsfunktionen ohne Garantie fur optimale Loesungen.- 2.5.12 Allgemeine Funktionen fur Kosten und Bewertungen.- 2.5.13 Ist A* optimal?.- 2.5.14 "Best-First Search" in UND/ODER-Graphen.- 2.6 "Depth-First Iterative-Deepening".- 2.6.1 DFID.- 2.6.2 IDA*.- 2.6.3 PIDA* - Eine parallele Version von IDA*.- 2.7 "Bidirectional Search".- 2.7.1 "Blinde" Suche in beide Richtungen.- 2.7.2 Suche in beide Richtungen mit Heuristik.- 2.8 "Conflict Resolution".- 3 Begrenzte Suche zum Fallen von Entscheidungen.- 3.1 Allgemeines.- 3.1.1 Entscheidungen bei Problemen.- 3.1.2 Loesen von Spielbaumen.- 3.1.3 Bewerten von Spielbaumen.- 3.1.4 "Minimaxing".- 3.1.5 Modifikationen und Alternativen bezuglich "Minimaxing".- 3.2 "Depth-First Search".- 3.2.1 Suche zur Berechnung des Minimax-Werts.- 3.2.2 Das ?-?-Verfahren.- 3.2.3 Die Verwendung eines "Fensters".- 3.2.4 PAB und SCOUT.- 3.3 "Depth-First Iterative-Deepening".- 3.4 "Best-First Search".- 3.4.1 SSS* und DUAL*.- 3.4.2 B* und PB*.- 3.5 Die Effizienz der Minimax-Verfahren im Vergleich.- 3.5.1 Ungunstigste und gunstigste Bedingungen.- 3.5.2 Der "durchschnittliche" Fall.- 3.6 Zusatzliche Aspekte und Heuristika.- 3.6.1 Erreichen einer "guten" Anordnung der Nachfolger.- 3.6.2 Statische Bewertungsfunktionen.- 3.6.3 "Quiescence" und der Horizont-Effekt.- 3.6.4 Variable Such-Tiefe.- 3.7 Die Qualitat der Entscheidungen.- Epilog.- Literatur.- Notation.

「Nielsen BookData」 より

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