人工知能論 第1回
この授業の内容
問題解決の手順
AIの問題解決
例：山梨市からCanmore，Canadaへ
AND分割とOR分割
AND-OR木
AND-OR木の探索
探索による問題解決
探索による問題解決の例
例：鉄道経路探索ソフト
探索問題の定式化
例（１）：迷路（タイプ１）
迷路問題の定式化の例
例（２）：迷路（タイプ２）
例（３）：「宣教師と人食い人種」問題 （MC問題）
例（２）：「宣教師と人食い人種」問題 （MC問題）
例（２）：宣教師と人食い人種問題
オペレータ列の生成
探索の一般的手続き
探索の戦略
系統的探索の戦略
探索木の為のデータ構造
（1）幅優先(breadth-first)探索
幅優先探索の特徴
幅優先探索の問題点
（３）深さ優先(depth-first)探索
深さ優先探索の特徴
（４）深さ制限(depth-limited)探索
（５）反復深化(iterative deepening)探索
反復深化(iterative deepening)探索
（６）双方向(bidirectional)探索
情報のない探索法の比較
探索法の比較
宿題
問題
問題（続き）
終わりに
電子ﾒｰﾙ : ohbuchi@esi.yamanashi.ac.jp