39、一阶逻辑的深入解析与应用

一阶逻辑的深入解析与应用

1. 变量绑定与自由变量

在逻辑公式中,变量常由量词进行绑定。例如在公式 ((exists x. dog(x)) -> bark(x)) 里, exists x 量词的作用域仅为 dog(x) ,所以 bark(x) 中的 x 是未绑定的。它可能会被其他量词绑定,像在 all x.((exists x. dog(x)) -> bark(x)) 中, x 就被 all x 绑定了。

一般而言,若公式 φ 中变量 x 的某次出现不在 all x some x 的作用域内,那么这次出现的 x 在 φ 中就是自由的。反之,若 x 在公式 φ 中是自由的,那么在 all x.φ exists x.φ 中它就是被绑定的。当一个公式里所有变量的出现都被绑定时,该公式就被称作封闭公式。

NLTK 的 LogicParser 类的 parse() 方法会返回 Expression 类的对象。 Expression 类的每个实例 expr 都有一个 f

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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