猴子摘香蕉-人工智能实验的思考

本文通过一个猴子摘香蕉的问题,介绍了如何使用算法和产生式系统来解决问题。定义了猴子、箱子和香蕉的状态,以及相应的操作函数,如移动、攀爬和摘取。通过循环迭代,模拟各种可能的情况,最终实现猴子站在箱子上摘取香蕉的目标。实验结果展示了不同场景的处理方式,展示了人工智能在解决这类问题上的应用。

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  • 背景简介/问题描述

图1.1  猴子摘香蕉问题

一个房间里,天花板上挂有一串香蕉,有一只猴子可在房间里任意活动(到处走动,推移箱子,攀登箱子等)。设房间里还有一只可被猴子移动的箱子,且猴子登上箱子时才能摘到香蕉,问猴子在某一状态下(设猴子位置为A,香蕉位置在B,箱子位置为C),如何行动可摘取到香蕉。

  • 算法介绍

2.1 分别定义描述状态谓词

SITE(x, y): x在y 处;

HANG(w,y):w悬挂在y处

ON (z): z站在箱子上; 

HOLDS(z): z手里拿着香蕉

2.2变元的个体域:

x的个体域是{Monkey, Box}

y的个体域是{a, b, c}

z的个体域是怡{Monkey}

w的个体域是{Banana}

2.3状态:

初始状态S0:

结束状态Sg:即拿到香蕉

2.4定义五个操作函数:

monkeygoto (u,i): 猴子在第i步从当前位置走到u处。

movebox (u,i):猴子第i步推着箱子从当前位置走到u处。

Climbonbox(i):  猴子第i步爬上箱子。

Climbdownbox(i):  猴子第i步跳下箱子。

grasp(i):  猴子第i步摘到香蕉。

2.5各操作的条件和动作:

monkeygoto (u,i)

条件:当前是第i个操作,下一个操作猴子移动去u。

动作:增添新状态,新状态中猴子位置为u。

movebox (u,i) 

条件:当前是第i个操作,下一个操作猴子推动箱子去u,猴子和箱子必须在一个位置。

动作:增添新状态,新状态中猴子和箱子位置为u。

Climbonto(i)

条件:

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