人工智能—问题规约法(Reduction)[一]

问题规约表示

问题规约(Problem reduction)是另一种基于状态空间的问题描述与求解方法。已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变成另一个本原问题(事实,定理)集合;这些本原问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。

问题规约表示可以由下列三部分组成: 
(1)一个初始问题描述; 
(2)一套把问题变换为子问题的操作符; 
(3)一套本原问题描述。

先把问题分解为子问题和子-子问题,然后解决较小的问题。对该问题的某个具体子集的解答就意味着对原始问题的一个解答。问题归约表示的组成部分:一个初始问题描述;一套把问题变换为子问题的操作符;一套本原问题描述。问题归约的实质:从目标(要解决的问题)出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原问题集合。

本原问题的描述

1.梵塔难题(hanoi)

有3个柱子(1,2和3)和3个不同尺寸的圆盘(A,B和C)。在每个圆盘的中心有一个孔,所以圆盘可以堆叠在柱子上。最初,3个圆盘都堆在柱子1上:最大的圆盘C在底部,最小的圆盘A在顶部。要求把所有圆盘都移到柱子3上,每次只许移动一个,而且只能先搬动柱子顶部的圆盘,还不许把尺寸较大的圆盘堆放在尺寸较小的圆盘上。这个问题的初始配置和目标配置如图2.6所示。

如图所示:

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图 2.6 梵塔问题

解题过程:

将原始问题归约为一个较简单问题集合,要把所有圆盘都移至柱子3,我们必须首先把圆盘C移至柱子3;而且在移动圆盘C至柱子3之前,要求柱子3必须是空的。只有在移开圆盘A和B之后,才能移动圆盘C;而且圆盘A和B最好不要移至柱子3就不能把圆盘C移至柱子3。因此,首先应该把圆盘A和B移到柱子2上。然后才能够进行关键的一步,把圆盘C从柱子1移至柱子3,并继续解决难题的其余部分。 
  将原始难题归约(简化)为下列子难题:移动圆盘A和B至柱子2的双圆盘难题,如图(a)所示。

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图 2.7 梵塔问题解答(a)

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图 2.8 梵塔问题解答(b) 

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图 2.9 梵塔问题解答(c)

梵塔问题归约图:子问题2可作为本原问题考虑,因为它的解只包含一步移动。应用一系列相似的推理,子问题1和子问题3也可被归约为本原问题,如图2.10所示。这种图式结构,叫做与或图(AND/OR graph)。 
它能有效地说明如何由问题归约法求得问题的解答。

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图 2.10 梵塔问题归约图


 (参考文献:《人工智能及其应用》-第五版-清华大学出版社-蔡自兴)

### 汉诺问题规约表示方 汉诺问题是经典的递归算案例之,在计算机科学领域具有重要意义。对于该问题规约表示,主要通过定义状态空间、操作符以及目标条件来描述。 #### 状态空间 在汉诺问题中,每个可能的状态由三个柱子上的圆盘配置决定。通常情况下,使用三元组 \((x_1, x_2, x_3)\) 来表示当前状态下各层圆盘所处的位置[^1]。具体来说: - \(x_1\) 表示最底层(最大)圆盘所在的柱子编号; - \(x_2\) 表示中间层圆盘所在位置; - \(x_3\) 则对应顶层最小圆盘的位置; 这种编码方式能够清晰地展示任意时刻整个系统的布局情况,并便于后续处理和转换。 #### 操作符 为了从初始状态到达最终目的状态,需要系列合的操作——即移动单个圆盘到另个指定柱子上。这些基本动作构成了所谓的“操作符”。每步都必须遵循两个原则: - 只能次移动片圆盘; - 较大尺寸的圆盘不可放置于较小尺寸之上; 因此,针对不同数量级的圆盘组合,可以设计相应数量的有效转移路径作为解决方案的部分[^2]。 #### 目标条件 解决汉诺的目标是从起始排列转变为所有圆盘按大小顺序堆叠在同根柱子上。假设最初所有的\(n\)片圆盘都在源柱子A上,则期望结束时它们全部位于目的地柱子C上,而辅助柱子B用于过渡期间暂时存放被搬运过来的部分圆盘集合。 ```python def hanoi(n, source='A', auxiliary='B', target='C'): if n == 1: print(f"Move disk from {source} to {target}") return hanoi(n - 1, source, target, auxiliary) print(f"Move disk from {source} to {target}") hanoi(n - 1, auxiliary, source, target) hanoi(4) ``` 上述代码展示了如何利用递归来求解四层汉诺问题的具体步骤打印过程。
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