人工智能实验指导.doc

《人工智能》实验指导课程代码： H0404X适用对象：计算机科学与技术专业指导教师：魏世勇、陈白帆、李仪实验内容实验一实验二实验三实验四实验五实验七实验八实验九产生式系统实验移动机器人的路径规划与行为决策实验梵塔问题实验A* 算法实验化为子句集的九步法实验模糊假言推理器实验BP 网络实验贝叶斯网络实验实验一 产生式系统实验（必修， 2 学时）一、实验目的：熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法二、实验原理产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统， 这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对在产生式系统中，论域的知识分为两部分：用事实表示静态知识；用产生式规则表示推理过程和行为三、实验条件：1. 产生式系统实验程序2. IE5.0 以上，可以上 Internet四、实验内容：1. 对已有的产生式系统 (默认的例子 )进行演示，同时可以更改其规则库或（和）事实库，进行正反向推理，了解其推理过程和机制2. 自己建造产生式系统（包括规则库和事实库） ，然后进行推理，即可以自己输入任何的规则和事实， 并基于这种规则和事实进行推理这为学生亲手建造产生式系统并进行推理提供了一种有效的实验环境。

五、实验步骤：1. 定义变量，包括变量名和变量的值2. 建立规则库，其方法是， (a) 输入规则的条件：每条规则至少有一个条件和一个结论，选择变量名，输入条件（符号） ；选择变量值，按确定按钮就完成了一条条件的输入 重复操作， 可输入多条条件； (b) 输入规则的结论： 输入完规则的条件后，就可以输入规则的结论了，每条规则必须也只能有一个结论选择变量名，输入条件（符号），选择变量值，按确定按钮就完成了一个结论的输入重复以上两步，完成整个规则库的建立3. 建立事实库（总数据库） ：建立过程同步骤 2重复操作，可输入多条事实4. 然后按“开始”或“单步”按钮即可此外，利用实例演示，可以运行系统默认的产生式系统，并且可以进行正反向推理其他的可参见其帮助文件六、实验结论： 包括做实验的目的、方法、过程等，具体要写成实验报告，如下图所示（见下页）附：产生式系统实验报告表年级指 导姓名老师日期班级推理 □ 正向推理实验目的方法 □ 反向推理建立规则库 建立事实库预测结果实验过程及结果(注备注 (原因等 )意观测规则的匹配过程和方法 )学生结论指导老师意见实验二 移动机器人的路径规划与行为决策实验（必修， 2 学时）一、实验目的：熟悉移动机器人的信息处理流程，了解、比较基于行为主义和符号主义的人工智能方法在机器人中的应用特点和效果，以及结合两者的规划与决策方式。

二、实验原理规划是一种问题求解技术，它从某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动作，并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止简而言之，规划是一个行动过程的描述一个总规划可以含有若干个子规划三、实验仪器设备：硬件： AmigoBot 移动机器人一台（附无线串行信号和图像信号传输装置各一套），计算机一台（附图像采集卡、声卡） ，实验环境（木制围栏、障碍物若干）软 件 ： Windows 98 or 2000,AmigoEyes,AmigoMapper,AmigoColbert四、实验内容：1.了解 AmigoBot 移动机器人的传感器和驱动器工作情况；2.观察机器人的反射式避障行为；3.编程控制机器人路径，观察行为并比较其避障效果；4.观察混合式方法的导航效果，分析行为决策和规划在系统中的作用；5.分析根据先验地图规划路径的导航系统的优缺点五、实验步骤：1将机器人的无线串行信号和图像信号传输装置分别与计算机串口1 和图像输入口相连2 开机3 打开 AmigoBot 电源，启动机器人自检程序，观察左右驱动轮和超声距离传感器特征4 启动 AmigoEyes 程序，将机器人控制端口设为 Com1，点击 connect，连接机器人与计算机控制程序。

5 点击 wander，观察机器人漫游时的避障行为以及超声距离传感器和视觉传感器信号，总结其行为特点，点击停止按钮或Disconnect 停止机器人运动6启动 AmigoColbert 程序，测试控制语句对机器人行为的作用效果，包括move, turnto (deg), turn (deg), speed, rotate, stop 等语句，编写程序控制机器人走方形和圆形路径7在环境中放置 2 个障碍物， 编写一段程序控制机器人由一起点至一终点，途中绕过障碍物，在机器人运行过程中变动障碍物位置，观察机器人行为8 启动 AmigoMapper 程序，按实际尺寸绘制上一环境的地图9 在 AmigoEyes 程序中导入上述地图，保持环境与地图一致，选择不同起点和终点，观察导航效果；变动障碍物位置，观察机器人行为实验数据：1. 步骤 7 和步骤 9 的初始环境地图以及变化后的环境示意图2. 步骤 6、 7、 9 中的机器人运行轨迹图3. 步骤 6 和步骤 7 的控制程序清单实验报告要求：对提交的实验结果进行分析：1. 总结步骤 5 中机器人的行为特点2. 描述步骤 7 中的前后行为，分析原因。

3. 描述步骤 9 中的前后行为，分析原因，并与步骤 7 中的行为进行比较4. 总结规划与反射式行为决策在系统中的作用试分析根据先验地图规划路径的导航系统的优缺点实验三 梵塔问题实验（选修， 2 学时）一、实验目的：熟悉和掌握问题规约法的原理、实质和规约过程；理解规约图的表示方法二、实验原理从目标 (要解决的问题 )出发逆向推理，先把问题分解为子问题和子 -子问题，直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原问题集合， 然后解决较小的问题对所有本原问题的解答就意味着原始问题的解决三、实验条件：1. 梵塔问题系统实验程序2. IE5.0 以上，可以上 Internet四、实验内容：1. 演示已有的梵塔问题 (默认程序例程 )，可以更改圆盘数量，了解问题解决的归约过程2. 分析归约机理，熟悉问题规约的详细过程3. 自己建造一个梵塔问题归约系统，然后根据归约原理进行逆向推理，得到本原问题集合通过解决这些本原问题，最终求解问题五、实验步骤：1. 开始演示进入三圆盘实例程序，点击“ play”按钮开始演示程序，观察其求解步骤，“Stop”按钮可停止演示， “ Speed+”、“ Speed-”按钮可增减演示速度。

2. 改变圆盘数量点击“ Renew”按钮，通过“ Number+ ”和“ Number- ”改变圆盘数量，再次点击“ play”按钮3. 重复演示、比较，根据其求解过程得到圆盘数量与步骤数目之间的规律归纳并理解问题归约的实质4. 自己建立一个梵塔问题求解难题，利用归约法进行问题分解5. 画出其问题规约图六、实验结论：1. 圆盘数目与移动步骤之间的数学关系2. 根据自己所建梵塔问题，画出问题规约图，得到子问题集，列出求解过程3. 分析问题规约的实质实验四 A* 算法实验（选修， 2 学时）一、实验目的：熟悉和掌握启发式搜索的定义、 估价函数和算法过程， 并利用 A* 算法求解 N 数码难题，理解求解流程和搜索顺序二、实验原理：A* 算法是一种有序搜索算法，其特点在于对估价函数的定义上对于一般的有序搜索，总是选择 f 值最小的节点作为扩展节点因此， f 是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的，所以，可考虑每个节点 n 的估价函数值为两个分量：从起始节点到节点代价以及从节点 n 到达目标节点的代价n 的三、实验条件：1 N 数码难题演示程序2 IE5.0 以上，可以上 Internet。

三、实验内容：1 分别以 8 数码和 15 数码为例实际求解 A* 算法2 画出 A* 算法求解框图3 分析估价函数对搜索算法的影响4 分析 A* 算法的特点四、实验步骤：1 开始演示进入 N 数码难题演示程序，可选 8 数码或者 15 数码，点击 “选择数码 ”按钮确定第一次启动后，点击两次“缺省”或者“随机”按钮，才会出现图片2 点击“缺省棋局” ，会产生一个固定的初始节点点击“随机生成” ，会产生任意排列的初始节点3 算法执行点击“连续执行”则程序自动搜索求解，并演示每一步结果；点击“单步运行”则每次执行一步求解流程 “运行速度”可自由调节4 观察运行过程和搜索顺序， 理解启发式搜索的原理 在下拉框中选择演示 “ 15 数码难题”，点击“选择数码”确定选择；运行 15 数码难题演示实例5 算法流程的任一时刻的相关状态 ,以算法流程高亮、 open 表、close 表、节点静态图、当前扩展节点移动图等 5 种形式在按钮上方同步显示 ,便于深入学习理解 A* 算法6 根据程序运行过程画出 A* 算法框图其它可参考帮助文件。