CÁC THUẬT TOÁN TÌM KIẾM TRONG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Tìm kiếm là một trong những vấn đề quan trọng của trí tuệ nhân tạo . Trong chương này, các kỹ thuật sâu hơn cho việc cài đặt các thuật toán tìm kiếm sẽ được trình bày một cách chi tiết. Trước hết là tìm kiếm đệ quy (recursive search) – một phương pháp thực hiện tìm kiếm sâu kèm theo lần ngược với c[r]

Bài viết Nghiên cứu kết hợp mô hình mô phỏng - Tối ưu - Trí tuệ nhân tạo nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống hồ chứa sông ba trong mùa cạn trình bày nghiên cứu xác lập cơ sở khoa học và phương pháp giải quyết bài toán nâng cao hiệu quả phát điện cho hệ thống hồ chứa thủy lợi – thủy điện bằng cách kế[r]

Vấn đề đặt ra là làm thế nào để có được sự thỏa hiệp tốt nhất giữa tính hiệu quả và tính biểu đạt là một trong những nhiệm vụ chính yếu đối với những người thiết kế các hệ thông minh.
II Giải quyết vấn đề như là tìm kiếm
Khía cạnh thứ hai trong giả thuyết hệ thống ký hiệu[r]

Full tất cả thuât toán trong Ai, Viết chương trình (bằng mã giả ) tính Phi bằng phương pháp ngẫu nhiên, Thuật giải AT, Thuật giải AKT, Thuật giải A, thuật giải GTS , Thuật giải tô màu tối ưu,thuật giải leo đồi đơn giản,Thuật giải leo đồi dốc đứng,Vương Hạo,Robinson,

Cùng nắm kiến thức trong chương này thông qua việc tìm hiểu các nội dung sau: Trí tuệ nhân tạo là gì, turing Test, các nền tảng của trí tuệ nhân tạo, mục tiêu nghiên cứu của Trí tuệ nhân tạo, lịch sử hình thành, các thành tựu hiện tại,...

Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 6 do TS. Ngô Hữu Phúc biên soạn nhằm mục đích phục vụ cho việc giảng dạy. Nội dung bài giảng gồm: Bài toán thoả ràng buộc (CSP), tìm kiếm backtracking cho CSP, tìm kiếm địa phương cho CSP,...

Do sự phức tạp trong thiết kế các thiết bị ảnh hưởng năng lượng tòa nhà nên việc ước tính chính xác mức tiêu thụ năng lượng gặp nhiều khó khăn. Trong những năm gần đây, rất nhiều nghiên cứu về phương pháp dự đoán đã được đề xuất và áp dụng rộng rãi cho nhiều ngành nghề. Những phương ph[r]

Bài viết này ứng dụng thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) cho quá trình gia công phay cao tốc. Thuật toán PSO trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng cải tiến năng suất và chất lượng sản phẩm. Bài viết này dựa trên cơ sở các mô hình hóa phay cao tốc tác giả đề xuất ứng dụng thuật toán PSO c[r]

Trí tuệ nhân tạo ( AI ) trong chăm sóc sức khỏe là sử dụng các thuật toán và phần mềm phức tạp để ước tính nhận thức của con người trong việc phân tích dữ liệu y tế phức tạp. AI thực hiện điều này thông qua các thuật toán học máy như học máy cổ điển, học máy sâu[r]

TỪ KHÓA:_Hệ miễn dịch nhân tạo, thuật toán aiNet, tìm kiếm Tabu, bài toán vị trí cơ sở _ GIỚI THIỆU* Bài toán vị trí cơ sở liên quan đến việc tìm phương án đặt các cơ sở cửa hàng, cơ qua[r]

Chương 1 trình bày về "Giới thiệu chung". Nội dung cụ thể của chương này gồm có: Giới thiệu các thông tin liên quan đến khoá học, yêu cầu của khoá học, khái niệm về Trí tuệ nhân tạo, các lĩnh vực liên quan đến trí tuệ nhân tạo, lịch sử hình thành khoa học về trí tuệ nhân tạo, các lĩnh vực và ứng dụn[r]

‰ Vì các nh ậ n th ứ c có th ể không cung c ấ p t ấ t c ả các thông tin liên quan
ể ổ
„ Các tác tử có thể thực hiện các hành động nhằm thay đổi các nhận thức trong tương lai, với mục đích thu được

Trí tuệ nhân tạo đang tác động đến nhiều mặt của đời sống xã hội, bao gồm cả lĩnh vực pháp luật. Một số quốc gia đã thử nghiệm một số ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực pháp luật và phần nào cho thấy những triển vọng trong tương lai.

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN
LỜI CẢM ƠN
MỤC LỤC
DANH MỤC HÌNH
DANH MỤC BẢNG
PHẦN MỞ ĐẦU 1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 4
1.1. Tổng quan về lý thuyết đồ thị 4
1.1.1. Định nghĩa 4
1.1.2. Biểu diễn đồ thị trên máy tính 5
1.1.3. Ý nghĩa của lý thuyết đồ thị 9
1.2. Tổng quan về trí tuệ nhân tạo 10
1.[r]

BFS Duyệt đồ thị theo chiều rộng Breadth First Search
Trong lý thuyết đồ thị, tìm kiếm theo chiều rộng (BFS) là một thuật toán tìm kiếm trong đồ thị trong đó việc tìm kiếm chỉ bao gồm 2 thao tác: (a) cho trước một đỉnh của đồ thị; (b) thêm các đỉnh kề với đỉnh vừa cho vào danh sách có thể hướng t[r]

Trí tuệ nhân tạo

+Phát sinh ngẫu nhiên một số r trong khoảng [0..1]; +Nếu r<p m , hãy đột biến bit đó.
Sau quá trình chọn lọc, lai và đột biến, quần thể mới đến lượt lượng giá ké tiếp của nó. Lượng giá này được dùng để xây dựng phân bố xác suất (cho tiến trình chọn lựa kế tiếp), nghĩa là, để xây dụng lạ[r]

Hãy sử dụng thuật toán đã học để xây dựng cây định danh và đưa ra tập luật để xác định một loại quả độc hay không độc? Từ đó dự đoán cho các mẫu chưa có quyết định. (Theo bảng số liệu sau).
Tên Vị Màu Vỏ Độc
1 Ngọt Đỏ Nhẵn Không độc

1.14 Phương pháp cắt cụt alpha - beta
Trong chiến lược tìm kiếm Minimax, để tìm kiếm nước đi tốt cho Trắng tại trạng thái u, cho dù ta hạn chế không gian tìm kiếm trong phạm vi cây trò chơi gốc u với độ cao h, thì số đỉnh của cây trò chơi này cũng còn rất lớn v[r]

khai phá kho dữ liệu sử dụng các thuật toán dùng trong trí tuệ nhân tạo điển hình là thuật toán K_NN vào ứng dụng dự đoán điểm thi cuối kỳ của sinh viên dựa vào 2 điểm kiểm tra số 1, số 2 và số tiết nghỉ của sinh viên.