Machlearn programme09

Тема 2. Методы принятия решений.

• 
  Содержание темы:
  

• 
  Решение проблем посредством поиска. Информированный поиск и исследование пространства состояний. Хорошо структурированные задачи и решения.
  
• 
  Упрощенные и реальные задачи. Измерение производительности решения задачи.
  
• 
  Стратегии неинформированного поиска:
  

• 
  поиск: в ширину,
  
• 
  поиск в глубину,
  
• 
  поиск с ограничением глубины,
  
• 
  поиск с частичной информацией.
  

• 
  Стратегии информированного (эвристического) поиска. Поиск А*: минимизация суммарной оценки стоимости решения. Эвристические функции. Алгоритмы локального поиска и задачи оптимизации.
  
• 
  Задачи удовлетворения ограничений. Применение поиска с возвратами для решения задач CSP. Интеллектуальный поиск с возвратами: поиск в обратном направлении.
  
• 
  Игры. Принятие оптимальных решений в играх. Минимаксный алгоритм. Альфа-бета-отсечение. Функции оценки. Современные игровые программы.
  

• 
  Основная литература
  

1. 
   С.Рассел, П.Норвиг Искусственный интеллект: современный подход: Пер.с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1408с.
   
2. 
   Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник.-М.:Финансы и статистика, 2006. – 424 с.
   
3. 
   Махортов С.Д. Математические основы искусственного интеллекта: теория LP-структур для построения и исследования моделей знаний продукционного типа.- М.: Издательство МЦНМО, 2009. - 304 с.
   

• 
  Дополнительная литература
  

4. 
   Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб.: Питер, 2000.
   
5. 
   Осипов Г.С. Лекции по искусственному интеллекту М.: УРСС, 2009. - 272 с
   
6. 
   http://www.aiportal.ru/ - Портал искусственного интеллекта. Статьи и файлы по основным направлениям исследований в области искусственного интеллекта.
   
7. 
   http://aima.cs.berkeley.edu - Artificial Intelligence: A Modern Approach. (Third edition) by Stuart Russell and Peter Norvig