trí tuệ nhân tạo,nguyễn nhật quang,dhbkhn

trí tuệ nhân tạo,nguyễn nhật quang,dhbkhn Trí Tuệ Nhân Tạo Nguyễn Nhật Quang quangnn fit@mail hut edu vn Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Năm học 2012 2013 CuuD[.]

Trí Tuệ Nhân Tạo Nguyễn Nhật Quang quangnn-fit@mail.hut.edu.vn Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ Thông tin Truyền thông Năm học 2012-2013 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Nội dung mơn học: „ Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo „ Tác tử „ Giải vấn đề: Tìm kiếm, Thỏa mãn ràng buộc „ Logic suy diễn „ Biểu diễn tri thức „ Biểu diễn tri thức không chắn „ Học máy Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ràng g buộc ộ „ Một ràng buộc (constraint) quan hệ tập biến ‰ ‰ „ Một ràng buộc biểu diễn ‰ ‰ „ Mỗi biến có (g (gắn với)) tập p g giá trị nhận – g gọi miền giá trị (domain) Trong môn học này, xét miền hữu hạn giá trị rời rạc Một biểu thức (toán học / logic) Một bảng liệt kê phép gán giá trị phù hợp cho biến Ví dụ ràng buộc ‰ ‰ ‰ ‰ ‰ Tổng góc tam giác 180o Độ dài từ W 10 ký tự X nhỏ Y Tuấn tham dự buổi seminar vào thứ sau 14h … Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài toán thỏa mãn ràng g buộc ộ „ Một toán thỏa mãn ràng buộc (Constraint Satisfaction Problem – CSP) bao gồm: ‰ ‰ ‰ „ „ Một tập hữu hạn biến X Miền giá trị (một tập hữu hạn giá trị) cho biến D Một tập hữu hạn ràng buộc C Một lời giải (solution) toán thỏa mãn ràng buộc phép gán đầy đủ giá trị biến cho thỏa mãn tất ràng buộc Một toán thỏa mãn ràng buộc thường g biểu diễn g đồ thị (graph) Ví dụ: Các biến x1,…,x6 Miền giá trị {0,1} Các ràng buộc: • x1+x2+x6=1 • X1-x3+x4=1 • x4+x5-x6>0 • x2+x5-x6=0 Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ví dụ: Bài tốn tơ màu đồ (1) „ Các biến: WA, NT, Q, NSW, V, SA, T „ Các miền giá trị: Di = {red, green, blue} „ Các ràng buộc: Các vùng liền kề phải có màu khác „ Ví dụ: ‰ ‰ WA ≠ NT (WA,NT) = {(red,green), (red,blue), (green red) (green,red), (green,blue), (blue,red), (blue,green)} Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ví dụ: Bài tốn tơ màu đồ (2) „ Các lời giải phép gán đầy đủ xác (thỏa mãn tất ràng buộc) „ Ví dụ: WA=red, NT=green, Q=red, NSW=green, S V=red, SA=blue, T=green CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Đồ thị ràngg buộc „ Đối với toán thỏa mãn ràng buộc nhị phân (binary CSP): Mỗi ràng buộc liên quan đến biến „ Đồ thị ràng buộc (constraint graph) ‰ ‰ Các nút biểu diễn biến Các cạnh biểu diễn ràng buộc ộ Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Các kiểu toán thỏa mãn ràngg buộc „ Các biến rời rạc ‰ Các miền giá trị hữu hạn „ „ ‰ Các miền giá trị vô hạn „ „ „ „ Với n biến kích thước miền giá trị d, số lượng phép gán đầy đủ giá trị cần xét O(dn) Ví dụ: Các toán thỏa mãn ràng buộc nhị phân (Boolean CSPs) Miền giá trị số nguyên, chuỗi, Ví dụ: Trong tốn xếp lịch cơng việc, biến ngày bắt đầu kết thúc công g việc ệ Cần ngôn ngữ biểu diễn ràng buộc (constraint language), ví dụ: StartJob1 + ≤ StartJob3 Các biến liên tục ‰ ‰ Ví dụ: Các mốc thời gian bắt đầu kết thúc quan sát kính viễn vọng khơng gian Hubble Bài tốn ràng buộc tuyến tính giải mức chi phí thời gian đa thức ằ phương pháp lập trình tuyến ế tính Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Các kiểu ràngg buộc „ Ràng buộc đơn (unary constraint) liên quan đến biến ‰ „ Ràng buộc nhị phân (binary constraint) liên quan đến biến ‰ „ Ví dụ: SA ≠ green Ví dụ: SA ≠ WA Ràng buộc bậc cao (higher-order constraint) liên quan đến nhiều biến ‰ Ví dụ: Các ràng buộc tốn mật mã số ố học (trình bày slide tiếp theo) Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ví dụ: Bài tốn mật mã số học Các biến: F T U W R O X1 X2 X3 (các nhớ phép +) „ Miền giá trị: {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9} „ Các ràng buộc: Giá trị biến ế (F,T,U,W,R,O) khác „ ‰ ‰ ‰ ‰ ‰ ‰ O + O = R + 10 * X1 X1 + W + W = U + 10 * X2 X2 + T + T = O + 10 * X3 X3 = F T≠0 F≠0 Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com 10 https://fb.com/tailieudientucntt ... học: „ Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo „ Tác tử „ Giải vấn đề: Tìm kiếm, Thỏa mãn ràng buộc „ Logic suy diễn „ Biểu diễn tri thức „ Biểu diễn tri thức khơng chắn „ Học máy Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com... định nghĩa g a tùy thuộc vào tốn cụ thể Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com 16 https://fb.com/tailieudientucntt Giải thuật tìm kiếm qquay lui Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com 17 https://fb.com/tailieudientucntt... https://fb.com/tailieudientucntt Tìm kiếm qquay lui – Ví dụ (1) Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com 18 https://fb.com/tailieudientucntt Tìm kiếm qquay lui – Ví dụ (2) Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com 19 https://fb.com/tailieudientucntt