Чтение онлайн

10.1. Двоично-троичные справочники

10.2. AVL-дерево: приближенно сбалансированное дерево

Глава 11. Основные стратегии решения задач

11.1. Предварительные понятия и примеры

11.2. Стратегия поиска в глубину

11.3. Поиск в ширину

11.3.1. Списковое представление множества кандидатов

11.3.2. Древовидное представление множества кандидатов

11.4. Замечания относительно поиска в графах, оптимальности и сложности

Глава 12. Поиск с предпочтением:

эвристический поиск

12.1. Поиск с предпочтением

12.2. Поиск с предпочтением применительно к головоломке "игра в восемь"

12.3. Применение поиска с предпочтением к планированию выполнения задач

Глава 13. Сведение задач к подзадачам. И/ИЛИ-графы

13.1 Представление задач в виде И/ИЛИ-графов

13.2 Примеры И/ИЛИ-представления задач

13.2.1. И / ИЛИ-представление задачи поиска маршрута

13.2.2. Задача о ханойской башне

13.2.3. Формулировка игровых задач в терминах И / ИЛИ-графов

13.3. Базовые процедуры поиска в И/ИЛИ-графах

13.4. Поиск с предпочтением в И/ИЛИ-графах

13.4.1. Эвристические оценки и алгоритм поиска

13.4.2. Программа поиска

13.4.3. Пример отношений, определяющих конкретную задачу: поиск маршрута

Глава 14. Экспертные системы

14.1. Функции, выполняемые экспертной системой

14.2. Грубая структура экспертной системы

14.3. Правила типа "если-то" для представления знаний

14.4. Разработка оболочки

14.4.1. Процесс рассуждений

14.4.2. Формирование ответа на вопрос "почему"

14.4.3. Формирование ответа на вопрос "как"

14.5. Реализация

14.5.1. Процедура рассмотреть

14.5.2. Процедура ответпольз

14.5.3. Усовершенствование процедуры ответпольз

14.5.4. Процедура выдать

14.5.5. Драйвер верхнего уровня

14.5.6. Одно замечание по поводу программы-оболочки

14.5.7. Цели с отрицанием

14.6. Работа с неопределенностью

14.6.1. Степень достоверности

14.6.2. Модель Prospector'а

14.6.3. Принципы реализации

14.7. Заключительные замечания

Глава 15. Игры

15.1. Игры двух лиц с полной информацией

15.2. Минимаксный принцип

15.3. Альфа-бета алгоритм: эффективная реализация минимаксного принципа

15.4. Минимаксные игровые программы: усовершенствования и ограничения

15.5. Знания о типовых ситуациях и механизм "советов"

15.5.1. Цели и ограничения на ходы

15.5.2. Выполнимость совета

15.5.3. Правила и таблицы советов

15.6. Программа на языке ALO для игры в шахматном эндшпиле

15.6.1. Миниатюрный интерпретатор языка AL0

15.6.2. Программа на языке советов для эндшпиля "король

и ладья против короля"

Глава 16. Программирование в терминах типовых конфигураций

16.1. Архитектура, ориентированная на типовые конфигурации

16.1.1. Основные понятия

16.1.2. Прологовские программы как системы, управляемые образцами

16.1.3. Пример составления программы

16.2. Простой интерпретатор программ, управляемых образцами

16.3. Простая программа для автоматического доказательства теорем

16.4. Заключительные замечания

Ответы к некоторым упражнениям

Предметный указатель

3-я страница обложки

Вперёд >>>

Назад | Содержание | Вперёд

PROLOG

PROGRAMMING

FOR ARTIFICIAL

INTELLIGENCE

Ivan Bratko

E. Kardelj University • J. Stefan Institute

Yugoslavia

ADDISON-WESLEY

PUBLISHIHG

COMPANY

Wokingham, England • Reading, Massachusetts • Menlo Park,California • Don Mills, Ontario • Amsterdam • Bonn • Sydney • Singapore • Tokyo • Madrid • Bogota • Santiago • San-Juan

И. БРАТКО

ПРОГРАММИРОВАНИЕ

НА ЯЗЫКЕ ПРОЛОГ

ДЛЯ ИСКУССТВЕННОГО

ИНТЕЛЛЕКТА

Перевод с английского

А.И. Лупенко и A.M.Степанова

под редакцией A.M. Степанова

Москва "МИР" 1990

ББК 22.19

Б 87

УДК 519.68

Братко И.

Б 87 Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта: Пер. с англ.
– М.: Мир, 1990.- 560 с., ил.

ISBN 5-03-001425-Х

Книга известного специалиста по программированию (Югославия), содержащая основы языка Пролог и его приложения для решения задач искусственного интеллекта. Изложение отличается методическими достоинствами - книга написана в хорошем стиле, живым языком. Книга дополняет имеющуюся на русском языке литературу по языку Пролог.