Crowdly
Add to Chrome
Intel·ligència artificial [MO89010]
Looking for Intel·ligència artificial [MO89010] test answers and solutions? Browse our comprehensive collection of verified answers for Intel·ligència artificial [MO89010] at e-aules.uab.cat.
Get instant access to accurate answers and detailed explanations for your course questions. Our community-driven platform helps students succeed!
És possible que la probabilitat de sigui més gran que la probabilitat de .
La probabilitat conjunta no pot ser més gran que la probabilitat condicional .
La cerca local únicament es pot aplicar en problemes on l'entorn de treball és continu.
En la cerca local, per detectar que hem caigut en una planura, només cal veure que l’heurística aplicada a l’estat actual és igual al valor de l’heurística aplicada a tots els seus fills.
Buscant solucions pel puzzle de 15 hem decidit fer servir cerca en amplada. Ja tenim uns quants estats en la frontera. Pocessant aquest estat de la imatge quants nous estats entraran en la frontera com a màxim? Recorda que els estats que ja estan a la frontera o estàn visitats no tornaran a entrar en la frontera.
En l'algorisme Backtracking...
En què consisteix un problema de satisfacció de restriccions?
Una companyia alemanya vol incloure un cercador de vols a la seva pàgina web per permetre que els seus clients puguin trobar la combinació de vols més barata entre les ciutats on opera. És molt important que el cercador sempre retorni la solució òptima (la més barata) i que el temps que trigui a trobar la solució sigui raonable.
Per a trobar la solució, es disposa dels preus dels vols que fa la companyia i s'ha definit una heurística que permet estimar el cost aproximat del viatge entre dues ciutats qualsevols a partir de la distància en línia recta entre les ciutats multiplicada per un preu per kilòmetre fix (heurística= (distància en línia recta) x (preu per km)).
A continuació teniu la matriu que mostra els preus dels vols que opera la companyia:
| 1 Münster FMO | 2 Hamburg HAM | 3 Colonia CGN | 4 Sttutgart STR | 5 Frankfurt FRA | 6 Munich MUC | 7 Erfurt ERF | 8 Berlin SXF | 9 Dresde DRS | 10Rostock RLG |
1-Münster FMO | ---- | 360 |
|
|
|
|
|
|
|
|
2-Hamburg HAM | 360 | ---- | 340 | 375 | 120 | 250 |
|
|
|
|
3-Colonia CGN |
| 340 | ---- |
| 150 |
|
|
|
|
|
4-Stuttgart STR |
| 375 |
| ---- | 150 | 190 |
|
|
|
|
5-Frankfurt FRA |
| 120 | 150 | 150 | ---- | 170 | 80 | 200 |
|
|
6-Munich MUC |
| 250 |
| 190 | 170 | ---- |
|
|
|
|
7-Erfurt ERF |
|
|
|
| 80 |
| ---- |
|
|
|
8-Berlin SXF |
|
|
|
| 200 |
|
| ---- | 120 | 95 |
9-Dresde DRS |
|
|
|
|
|
|
| 120 | ---- |
|
10-Rostock RLG |
|
|
|
|
|
|
| 95 |
| ---- |
L’equip que està desenvolupant el cercador està considerant implementar l’algorisme A*. Per ajudar a l’equip desenvolupador, s’us demana que feu una simulació de la primera iteració de l’algorisme A* per calcular la ruta entre Stuttgart i Rostock.
· Suposeu que l’aplicació elimina els cicles i, per tant, no els poseu a les llistes. · Per a cada camí, doneu el valor de la funció que utilitza l’algorisme per seleccionar els camins a expandir. Indiqueu els passos de càlcul per arribar al valor que doneu. · Si l'algorisme genera camins redundants, indiqueu clarament quins són i elimineu-los. Si necessiteu una heurística, podeu utilitzar l'heurística de la distància en línia recta fins el destí multiplicada per un preu de 0,25 €/km. Aquesta heurística proporciona una aproximació del preu del viatge i ja la teniu calculada a la columna 'heurística' de la taula pel trajecte demanat. |
|
Quin és el resultat de la primera iteració?
A i B són dues causes binàries d’una alarma C. La figura mostra la xarxa completa. P(A) = 0,10 i P(B) = 0,20. La taula dona la probabilitat que l’alarma s’activi:
| A | B | P(C = 1 | A, B) |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 0,95 |
| 1 | 0 | 0,80 |
| 0 | 1 | 0,60 |
| 0 | 0 | 0,020 |
Si observem C = 1, però no observem B, quant val P(A = 1 | C = 1)?
Doneu la resposta amb tres xifres significatives. No arrodoniu els càlculs intermedis. Les dades de l’enunciat es consideren exactes.
La figura mostra la xarxa completa, sense altres variables. Quina afirmació descriu correctament les independències que implica? (Observar una variable vol dir conèixer-ne el valor i utilitzar aquesta informació per calcular les probabilitats de les altres variables. Per exemple, si observem que D = 1, passem de calcular P(A) a calcular P(A | D = 1).)