tailieunhanh - Giáo trình về môn Trí tuệ nhân tạo

Có nhiều quan điểm khác nhau về TTNT. Mỗi quan điểm đứng trên một góc độ tiếp cận và cách ứng dụng TTNT vào cuộc sống. Cho lên việc xây dựng định nghĩa về TTNT là khác nhau. Khi đó có nhiều định nghĩa khác nhau về TTNT. Theo : TTNT là một ngành khoa học nhằm mô phỏng bằng máy tính về hành vi thông minh của con người. Đối với những người xây dựng và khai thác tri thức thì TTNT là một chuyên ngành thuộc công nghệ thông tin, khi nghiên cứu dựa trên 2 khía cạnh:. | : Chúng ta lại xét không gian trạng thái trong hình . Phát triển đỉnh A, ta nhận được các đỉnh con C, D, E và F, f(C) = 24, f(D) = 13, f(E) = 21, f(F) = 27. Trong số này D là tốt nhất, phát triển D, sinh ra các đỉnh con H và E, f(H) = 25, f(E) = 19. Đi xuống phát triển E, sinh ra các đỉnh con là K và I, f(K) = 17, f(I) = 18. Đi xuống phát triển K sinh ra đỉnh B với f(B) = g(B) = 21. Đi xuống B, vì B là đỉnh đích, vậy ta tìm được đường đi tối ưu tạm thời với độ dài 21. Từ B quay lên K, rồi từ K quay lên cha nó là E. Từ E đi xuống J, f(J) = 18 nhỏ hơn độ dài đường đi tạm thời (là 21). Phát triển I sinh ra các con K và B, f(K) = 25, f(B) = g(B) = 19. Đi xuống đỉnh B, vì đỉnh B là đích ta tìm được đường đi đầy đủ mới với độ dài là 19 nhỏ hơn độ dài đường đi tối ưu tạm thời cũ (21). Vởy độ dài đường đi tối ưu tạm thời bây giờ là 19. Bây giờ từ B ta lại quay lên các đỉnh còn lại chưa được phát triển. Song các đỉnh này đều có giá trị hàm đánh giá lớn hơn 19, do đó không có đỉnh nào được phát triển nữa.