人工智能与问题解决方法PDF电子书下载

第1章 简介 1

1.1 本书目的 1

1.2 背景和以前的工作 2

1.3 本书贡献 3

1.4 参考文献 3

PART Ⅰ 传统人工智能问题 5

第2章 解决问题 6

2.1 波利亚用于解决问题的五步法 6

2.2 问题解决技术 9

2.2.1 启发法／启发式 13

2.2.2 解决问题的其他启发式 15

2.3 人类窗口 15

2.4 人类窗口标准和方案分类 17

2.5 分类 19

2.6 参考文献 19

第3章 传教士和野人问题 21

3.1 背景 21

3.2 选择恰当的问题表示 22

3.3 解决方案 24

3.4 人类问题解决 27

3.5 人类窗口分析解决方案 30

3.5.1 最佳人类窗口匹配解决方案 31

3.5.2 最差人类窗口匹配解决方案 33

3.6 最佳机器解决方案 34

3.7 相关问题 34

3.8 可体验程序 35

3.9 参考文献 35

第4章 12硬币问题 37

4.1 背景 37

4.2 解决一个较简单的问题 38

4.3 解决方案 41

4.4 人类问题解决 45

4.5 人类窗口分析解决方案 46

4.5.1 最佳人类窗口匹配解决方案 47

4.5.2 最差人类窗口匹配解决方案 48

4.6 最佳机器解决方案 50

4.7 可体验程序 50

4.8 参考文献 51

第5章 密码算术问题 52

5.1 背景 52

5.2 问题解决技术 52

5.3 解决方案 53

5.4 人类问题解决 62

5.5 人类窗口分析解决方案 62

5.5.1 最佳人类窗口匹配解决方案 64

5.5.2 最差人类窗口匹配解决方案 64

5.6 最佳机器解决方案 65

5.7 相关问题 66

5.8 可体验程序 67

5.9 参考文献 67

第6章 红驴拼图问题 69

6.1 背景 69

6.2 解决方案 70

6.3 人类问题解决 73

6.4 人类窗口分析解决方案 74

6.4.1 最佳人类窗口匹配解决方案 75

6.4.2 最差人类窗口匹配解决方案 77

6.5 最佳机器解决方案 78

6.6 相关问题 79

6.7 可体验程序 79

6.8 参考文献 79

第7章 15拼图问题 81

7.1 背景 81

7.2 问题解决技术 82

7.3 解决方案 82

7.3.1 求解第一行 82

7.3.2 角技术 85

7.3.3 求解第二行 87

7.3.4 求解第三行 87

7.3.5 求解第四行 89

7.4 人类窗口分析解决方案 90

7.4.1 最佳人类窗口匹配解决方案 91

7.4.2 最差人类窗口匹配解决方案 92

7.5 最佳机器解决方案 93

7.6 相关问题 94

7.7 可体验程序 94

7.8 参考文献 94

第8章 骑士旅行问题 96

8.1 背景 96

8.2 问题解决技术 97

8.3 解决方案 97

8.4 人类问题解决 103

8.5 人类窗口分析解决方案 103

8.5.1 最佳人类窗口匹配解决方案 105

8.5.2 最差人类窗口匹配解决方案 105

8.6 最佳机器解决方案 107

8.7 相关问题 107

8.8 可体验程序 108

8.9 参考文献 108

第9章 神机妙算问题 109

9.1 背景 109

9.2 问题解决技术 110

9.3 解决方案 110

9.3.1 例1 111

9.3.2 例2 112

9.3.3 例3 114

9.3.4 例4 116

9.4 人类问题解决 117

9.5 人类窗口分析解决方案 117

9.6 最佳机器解决方案 118

9.7 相关问题 118

9.8 可体验程序 119

9.9 参考文献 119

第10章 蒙提霍尔问题 120

10.1 背景 120

10.2 问题解决技术 121

10.3 解决方案 122

10.4 人类问题解决 122

10.5 相关问题 122

10.6 参考文献 123

第11章 魔方问题 124

11.1 背景 124

11.2 问题解决技术 125

11.3 解决方案 125

11.3.1 魔方组件 126

11.3.2 子目标1：顶部十字 129

11.3.3 子目标2：顶面角 130

11.3.4 子目标3：中间层 132

11.3.5 子目标4：新顶部十字 133

11.3.6 子目标5：新顶部角 135

11.3.7 子目标6：正确角块定位 136

11.3.8 子目标7：顶部边 137

11.4 人类问题解决 138

11.5 人类窗口分析解决方案 139

11.5.1 最佳人类窗口匹配解决方案 140

11.5.2 最差人类窗口匹配解决方案 141

11.6 最佳机器解决方案 143

11.7 可体验程序 144

11.8 参考文献 144

第12章 囚徒困境问题 146

12.1 传统问题 146

12.2 重复的囚徒困境 148

12.3 在不同领域的应用 148

12.4 相关问题 150

12.5 参考文献 150

PART Ⅱ 需要计算机求解的问题 151

第13章 数独 152

13.1 背景 152

13.2 数学分析 153

13.3 问题解决技术和策略 157

13.4 真实生活实验 160

13.5 计算机解决方案算法 163

13.6 人类窗口分析解决方案 164

13.6.1 最佳人类窗口匹配解决方案 165

13.6.2 最差人类窗口匹配解决方案 170

13.7 在线可体验程序 171

13.8 参考文献 171

第14章 图画着色和色块数 173

14.1 背景 173

14.2 说明定理 174

14.3 早期尝试证明 176

14.4 事件导致的四色问题的定义和解决方案概述 177

14.5 样本代码的证明 179

14.6 参考文献 180

第15章 密码学 181

15.1 背景 181

15.2 对称加密 182

15.3 公钥加密 184

15.4 RSA加密 185

15.5 关于RSA加密系统的问题 186

15.5.1 RSA实现实例 187

15.5.2 RSA的安全性和攻击 187

15.6 参考文献 188

第16章 图的随机游动与蒙特卡罗方法 190

16.1 简介 190

16.2 推理应用程序 192

16.3 在图上的随机游动 193

16.4 马尔可夫链和蒙特卡罗方法 194

16.5 参考文献 195

PART Ⅲ 各种各样的小问题及导出理论 197

第17章 各种各样的问题 198

17.1 暗处的纸牌／硬币 198

17.1.1 暗处的纸牌 198

17.1.2 硬币版的问题 200

17.1.3 参考文献 200

17.2 十大海盗和他们的黄金 200

17.3 霍尔姆斯握手问题 203

17.4 随机的航空座位问题 208

17.5 生日问题 210

17.6 新的人工智能技术 211

17.6.1 深层学习 211

17.6.2 卷积神经网络 212

17.6.3 深度信念网络 213

17.6.4 参考文献 214

第18章 结论：导出解决问题的理论 217

18.1 人类窗口研究 217

18.2 经验教训 217

18.2.1 传教士和野人问题 218

18.2.2 12硬币问题 219

18.2.3 密码算术问题 219

18.2.4 红驴拼图问题 220

18.2.5 15拼图问题 220

18.2.6 骑士旅行问题 220

18.2.7 神机妙算问题 220

18.2.8 蒙提霍尔问题 221

18.2.9 魔方问题 221

18.2.10 囚徒困境问题 221

18.2.11 各种各样的问题 221

18.3 回顾、结论和未来的工作 221

18.4 参考文献 222

18.5 复合性网站的问题 224