AI考试复习

复杂度

无信息搜索

宽度优先搜索：

Bidirectional Search

一致代价搜索

深度优先搜索

迭代加深的深度优先搜索

有信息搜索

贪婪优先搜索

A*搜索

对抗搜索

Minmax

Alpha-Beta Pruning + 完美排序

CSP 相关

• 如果不使用 CSP 而使用深度优先树做着色的相关问题
  

General CSP

independent subproblem

• 一共 n 个节点，切分成多个子区域，每个子区域有 c 个节点，在 c 个节点中的求解复杂度是 $d^c$
  
  树结构的CSP
  

Cutset Conditioning

• $d^c$ 是因为在割集中的节点一共有 $c$ 个，每个都有 $d$ 种可能的取值，割集之外的节点数为 $n-c$ 个，这些节点组成了一棵树，这棵树的 CSP 求解复杂度是 $n{d}^2$，所以总体的复杂度如上图所示

CSP内容

Variable Ordering

MRV (minimum remaining values)

• 选择合法值最少的 variable 进行扩展；可以尽早的暴露问题，因为当 variable 中的 domain 被删除至空集合，那么就会进行回溯

Degree Heuristic

• 选择具有最多约束的变量，例如下图中先选蓝色的中部（有 5 个约束节点）
• 这是一种 tie breaking，通常结合 MRV 一起使用（当有两个 variable 中的剩余值数量相同）
  

Value Ordering

Least Constraining Value

• 已经选定了一个 variable 进行配色，那么选择这个 variable 中限制最少的颜色进行分配；这样的目的和 MRV 一样也是尽早暴露问题
  

Forward Checking

弧相容

• 如果由 A -> B 检查相容性，那么 A 是 tail，B 是 head，如果存在不相容现象，那么从 A 中（tail）中删除对应的值。
• 例如，NSW -> SA，首先是检查红色，在 SA 中至少存在一个颜色与 NSW 中的红色相容，那么红色不触犯 constrain 因此不动
• 再检查 NSW 中的蓝色，发现 SA 中没有任何颜色可以与 NSW 中的蓝色相容，因此删除 NSW 中的蓝色
  

拍卖

拍卖的组成部分

• language： a language to describe the allowable strategies an agent can follow
• protocol for communicating： 出价人向拍卖人传递信息的方式（open-cry / sealed-bid)
• outcome rule： 决定最终的胜利者的原则（first price / second price）

拍卖协议的三个维度

拍卖系统的影响因素

• private value 就是每个人对于当前商品的预估价值
• common value 市场公认的物品价值
  

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