《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

2.1 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

8.2 H＊算法和A＊算法246

8.3 估值函数的选择259

8.4 B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

10.2 B算法363

10.3 SSS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