《人工智能 上》

第一部分知识表示5

第一章 演绎系统5

1.1谓词演算5

1.2自然演绎系统18

1.3与或句演绎系统23

1.4子句演绎系统30

习题35

第二章 产生式系统39

2绪论39

2.2产生式系统的基本特征40

2.3产生式的知识元44

2.4推理的方向48

2.5框架问题57

2.6非确定性匹配64

2.7匹配冲突的解决68

习题81

第三章 框架结构84

3.1事物的属性84

3.2框架91

习题104

第四章 语义网络107

4.1命题语义网络107

4.2数据语义网络117

4.3语言语义网络130

4.4几种特殊的语义网络137

4.5网络上的推理144

习题150

第五章 过程性知识152

5.1状态空间152

5.2时序框架156

5.3概念依赖理论和剧本159

5.4说明性表示中的过程知识167

习题173

第二部分搜索技术180

第六章 无变量盲目搜索算法180

6.1状态空间的盲目搜索180

6.2问题空间的盲目搜索193

习题208

第七章 带变量盲目搜索算法213

7.1通代算法213

7.2带变量的状态空间盲目搜索218

7.3带变量的问题空间盲目搜索223

习题237

第八章 启发式搜索算法239

8.1单值有序搜索和多值有序搜索240

8.2H算法和A算法246

8.3估值函数的选择259

8.4B算法和B′算法272

8.5双向启发式搜索284

习题294

第九章 启发式搜索算法（续）297

9.1几种特殊的启发式搜索297

9.2通用弱方法310

9.3与或树的启发式搜索326

习题339

第十章 博弈树搜索344

10.1极小极大树算法344

10.2B算法363

10.3SSS算法374

10.4综合运用博弈树搜索技术387

习题407

参考文献412