Question

在人工智能中，我们研究了回溯算法。这是我们的书提供的伪代码：

function backtrack;
begin
    SL:= [Start]; NSL := [Start]; DE := [] CS := Start;
    while NSL != [] do
        begin
            if CS = goal (or meets goal description)
                then return SL;
            if CS has no children (excluding nodes already on DE, SL, and NSL)
                then begin
                    while SL is not empty and CS = the first element of SL do
                        begin
                            add CS to DE
                            remove first element froM SL;
                            remove first element from NSL;
                            CS := first element of NSL;
                        end
                    add CS to SL;
             end
             else begin
                 place children of CS (except nodes already on DE, SL or NSL) on NSL;
                 CS := first element of NSL;
                 add CS to SL;
             end
      end
      return FAIL;
end

SL ：状态列表，列出当前路径中的状态试过。
NSL ：新状态列表，包含等待评估的节点。
DE ：死胡同，列出后代未能包含的状态目标节点。
CS ：当前状态

我理解这一点，不仅可以手动运行算法，还可以在课堂上编写使用它的程序。

但是，现在我们的任务是修改它，以便它可以在“和/或”图表上运行。

（示例和/或图表） alt text http://starbase.trincoll.edu/~ram/cpsc352/notes/gifs/whereisfred.gif

教科书中有以下句子谈论回溯和/或图表：

“和/或图表搜索只需要记录保存比搜索常规图表，一个例子其中是回溯算法。或后代被检查为他们处于回溯状态：曾经是一条道路发现将目标连接到一个开始节点沿或节点出现问题将被解决。如果路径通向a 失败，算法可能会回溯并尝试另一个分支。在搜索中然而，和节点必须解决（或证明为真）的所有和后代才能解决父节点。

虽然我理解“和/或”图形是什么，但我在修改上述回溯算法时遇到了麻烦，因此它可以使用“和/或”图形。正如书中所说，如果它们是“OR”节点，它应该正常进行，但我遇到的困难是“和”节点。我是否需要做以下事情：

if CS has children and is "AND" node   then  
     resolve all children of CS  
         if children are all true, add children to NSL  
         else backtrack?

这就像我在脑海中概念性地接近一样，但它仍然感觉不对。任何人都可以帮助我进一步充实它吗？

Answer 1

您列出的图书摘录中包含您正在寻找的解决方案。

首先，如果您不知道变量代表什么，那么您列出的伪代码很难看。我首先理解的是CS，它是当前状态的标准。然后我猜测DE是死路一条，SL是当前节点的当前状态，NSL是所有未经检查的分支。之后，我只是使用了自己对回溯算法的理解，我通常以递归方式实现。将来，请在发布一般问题时尝试使用更多描述性变量。

基本上当你到达一个OR节点时，你可以继续使用未经修改的回溯算法进行搜索，因为只要你点击一个真正的节点，它就会将成功渗透回源。但是当你到达一个AND节点时，你必须检查那个位置的所有后代并确保所有后代都是真的，或者更容易理解，只要其中一个后代是假的，你就可以回溯。

在OR节点，你假设每个人都是假的，直到被证明是真的至少一次。在AND节点，你假设每个人都是真的，直到被证明是假的至少一次。

您添加的修改应放在原始算法的else子句中。你知道它有子节点，所以你需要做的就是强制一种方法来检查所有的后代，而不是停在AND节点的单个良好实例上。您列出的修改是正确的想法，但它不符合原始伪代码的编写方式。您列出的算法不允许调用“解析CS的所有子节点”，因为这将是一个递归调用，并且您的算法需要一个直接循环。同样，如果所有子节点都是真的，将它们添加到NSL也需要递归，因为您不知道树在当前状态和直接子节点之外的深度。

我建议将其重写为递归解决方案。如果那不是一个选项，答案就不会突然出现在我身上。

如果你有一个小时，这是一个good video to watch。

如何修改回溯算法以便它可以在“和/或”图形上运行？

1 个答案: