人工智能實驗（A，BP）
人工智能實驗（A*，BP） 實驗一 A*算法 一、實驗目的： 熟悉和掌握啟發式搜索的定義、估價函數和算法過程，並利用A*算法求解N數碼難題，理解求解流程和搜索順序。 二、實驗原理： A算法是一種啟發式圖搜索算法，其特點在於對估價函數的定義上。對於一般的啟發式圖搜索，總是選擇 ...
原文：人工智能-實驗一策略迭代和值迭代
.實驗問題 在 x 矩陣中添加終點和障礙點，分別有一個或多個，並且滿足以下屬性： 終點：value值不變，始終為 ，鄰接點可到達用大寫字母E表示 障礙點：表示該點在矩陣中 不存在 ，鄰接點不可到達該點，且該點沒有value值跟狀態，使用符號 表示 以任意除以上兩種結點之外的所有其它結點為起點，求解起點到終點的最短距離，存在多終點時，以相隔最近的終結點為准。 .實驗思路 使用值Policy Ite ...
2017-04-02 23:20 0 2837 推薦指數：
相關推薦
人工智能搜索算法（深度優先、迭代加深、一致代價、A*搜索）
搜索算法問題求解 一、需求分析 分別用深度優先、迭代加深、一致代價、A*搜索算法得到從起始點Arad到目標點Bucharest的一條路徑，即為羅馬尼亞問題的一個解，在求解的過程中記錄每種算法得到的解，即輸出每種解得到的條路徑。 圖一：羅馬尼亞地圖 二、詳細代碼 測試類 ...
強化學習——值迭代和策略迭代
【強化學習】值迭代和策略迭代 在強化學習中我們經常會遇到策略迭代與值迭代，但是很多人都搞不清楚他們兩個之間的區別，他們其實都是強化學習中的動態規划方法（DP）。 ——《Reinforcement Learning:An Introduction》 （一）值迭代 對每一個當前狀態 ...
人工智能實驗報告
課程名稱: 人工智能 班級: 13 級計本 實驗日期: 5 月11日 學號: 136201010495 姓名: 吉玲 成績: 一、實驗名稱 線性回歸預測系統 二、實驗 ...
（十三）從零開始學人工智能-強化學習:值函數近似和策略梯度
強化學習--值函數近似和策略梯度 目錄 強化學習--值函數近似和策略梯度 1. 值函數近似 1.1 線性函數近似 1.1.1 狀態價值函數近似 1.1.2 動作價值函數近似 ...
深度強化學習方法 策略迭代 & 值迭代
RL是一個序列化決策過程，核心思想是通過與環境的不斷交互學習獲得最大回報； 大部分RL方法都是基於MDP的；MDP的本質是獲得一個可以使累計收益最大化的策略，並使用該策略選擇最佳動作； 動態規划是RL中的一個關鍵技術，適用於RL中已知模型求解最優策略的特殊情況，主要有 策略迭代 和 值 ...
《人工智能導論》 第5章 搜索求解策略
搜索求解策略 搜索的概念 搜索的基本問題與主要過程 搜索中需要解決的基本問題： 是否一定能找到一個解。 找到的解是否是最佳解。 時間與空間復雜性如何。 是否終止運行或是否會陷入一個死循環 搜索的主要過程 從初始或目的 ...
人工智能中的常用搜索策略
人工智能中的搜索策略大體分為兩種：無信息搜索和有信息搜索。無信息搜索是指我們不知道接下來要搜索的狀態哪一個更加接近目標的搜索策略，因此也常被成為盲目搜索；而有信息搜索則是用啟發函數f（n）來衡量哪一個狀態更加接近目標狀態，並優先對該狀態進行搜索，因此與無信息搜索相比往往能夠更加高效得解決問題 ...