CSP and Genetic

Question 1

Видове ограничения

Answer 1

• Унарни - A = green
• Бинарни - A = B
• По-висок ред
• Предпочитания/Меки ограничения

Question 2

CSP

Answer 2

Присвояване на входните променливи възможно най-добри стойности - с най-малко конфликти. Взимаме променливата с най-много конфликти и я местим на възможно най-добро място. Интересува се може ли да постигнем целта, а не как я постигаме

Question 3

Примери за задачи за CSP

Answer 3

• Времеви рамки
• Транспортни
• Планиране

Question 4

Подходи към CSP

Answer 4

• Backtracking (DFS)
• Constraint Propagation
• Hill climbing

Constraint Propagation в Судоку:

Начално състояние: Някои клетки на дъската вече са попълнени с числа. Тези числа поставят ограничения за останалите клетки в съответния ред, колона и 3x3 квадрат.

Разпространение на ограничения: Въз основа на вече попълнените числа, можем да изключим определени стойности за празните клетки. Например, ако едно поле в 3x3 квадрат вече съдържа числото 5, тогава никое друго поле в същия квадрат не може да бъде 5.

Итеративно изчистване: Тази процедура се повтаря, като постепенно намалява възможните стойности за всяка празна клетка, докато не се намери решение или не може да се направи повече прогрес.

Question 5

Генетичен алгоритъм

Answer 5

Стохастичен local beam search + генериране на наследници

Question 6

Как се изгражда поколение 0 при генетичните алгоритми?

Answer 6

Случайно се генерират k състояния.

Question 7

Ползи от генетичен алгоритъм

Answer 7

Оптимизационни локално търсещи задачи

Question 8

Селекция

Answer 8

Естествен подбор - най-силните индивиди имат най-голям шанс за репродукция

Question 9

Мутация

Answer 9

Промяна на произволен ген с малка вероятност

Question 10

Генетичен Сравнение с Local Beam Search

Answer 10

• Информирани и локално търсещи
• неоптимални
• генетичния е метаевристичен

Question 11

Детерминистични игри

Answer 11

Без зарче, без вероятност

Question 12

Недетерминистични игри

Answer 12

Със зарче, със елемент на случайност

Question 13

Игри с Перфектна информация

Answer 13

Знаем възможните ходове на противника, знаем му картите

Question 14

Игри с Неперфектна информация

Answer 14

Не знаем възможните ходове на противника

Question 15

Характеристики на MiniMax

Answer 15

• Пълен, за крайни дървета
• Оптимален срещу оптимален опонент

Question 16

α-β pruning

Answer 16

α - най-добрата стойност за MAX
β - най-добрата стойност за MIN

Question 17

α-β pruning ефективност

Answer 17

Зависи от реда на обхождане на наследниците

Question 18

Фрейм

Answer 18

Описва даден обект, като информацията се запазва в слотове, в които може да се запише конкретна стойност. Някои слотове могат да играят роля на активатори на действие

Фрейм на Сграда:

• Име на Сграда: [Име]
• Брой етажи: [Число]
• Предназначение: [Жилищна / Офис / Търговска]
• Наличие на асансьор: [Да / Не]
• Година на построяване: [Година]

Question 19

Типове дъги на семантичните мрежи

Answer 19

• Тип подмножество (клас-суперклас)
• Тип елемент (обект-клас)
• тип функция (свойствата на обекти и класове)

Question 20

Експертна система

Answer 20

Програма, която моделира действията на експерт. Изпълнява продукционни правила (if-then-else). Представяне на знания, с което може да се разсъждава в конкретна предметна област

Моделиране на действията на експерт: Експертните системи са проектирани да имитират начина, по който експертите в дадена област мислят и вземат решения. Това включва разбирането и интерпретацията на сложни данни и ситуации.

Изпълнение на продукционни правила: Те използват продукционни правила, които са форма на представяне на знанията. Тези правила обикновено са във формат “ако-то” (if-then), където “ако” частта представлява условие и “то” частта - действие или заключение.

Представяне на знания: Експертните системи съдържат обширна база от знания за конкретна предметна област. Тази база от знания включва факти, концепции, отношения и евристики, които са от съществено значение за областта.

Способност за разсъждение: Освен съхраняването на знания, експертните системи също могат да използват различни методи за разсъждение за анализиране на информацията и вземане на решения.

Question 21

Агент

Answer 21

Функция, която получава входна информация от околната среда и като резултат взима решение за действие

Question 22

Типове агенти

Answer 22

• Прост рефлексивен
• Рефлексивен агент с памет
• Агент с цел
• utility-based agent