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Kaindl | Problemlösen durch heuristische Suche in der Artificial Intelligence | Buch | 978-3-211-82079-7 | www.sack.de

Buch, Deutsch, 231 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 244 mm, Gewicht: 442 g

Kaindl

Problemlösen durch heuristische Suche in der Artificial Intelligence


Erscheinungsjahr 1988
ISBN: 978-3-211-82079-7
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 231 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 244 mm, Gewicht: 442 g

ISBN: 978-3-211-82079-7
Verlag: Springer

Die Zielsetzung der Artificial Intelligence (AI) ist es, Maschinen, zu erzeugen, die "intelligentes" Verhalten zeigen. Dabei spielt in vielerlei Hinsicht das Problemlösen eine zentrale Rolle. Die in diesem Buch behandelten Ansätze basieren auf heuristischer Suche . Das Buch bietet eine umfassende Behandlung des "State-of-the-art" dieses Teilbereichs der AI und zeigt fundamentale Zusammenhänge verschiedenster Problemstellungen und ihrer Lösungen auf. Bei der Darstellung steht die intuitive Vermittlung von Ideen im Vordergrund (unterstützt durch leicht verständliche Beispiele). Wo es die Thematik erfordert, kommt jedoch auch mathematische Notation zum Einsatz, und es werden exakte Beweise angegeben. Die derzeit bekannten Such-Verfahren werden hier in einem einheitlichen Formalismus präsentiert, um eine Gegenüberstellung zu ermöglichen. Die Begriffswelt dieses Teilbereiches der AI wird unter Zuhilfenahme von (großteils informalen) Definitionen umfassend erläutert, um eine klare Darstellung der Materie zu erreichen. Außerdem soll dem Leser dieses Buches ein guter Einstieg in die einschlägigge (größtenteils englischsprachige) Fachliteratur ermöglicht werden.
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Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Kaindl, Hermann

Weitere Infos & Material

1 Problemdarstellung.- 1.1 Produktionssysteme.- 1.2 Graphen.- 1.3 Zerlegbare Produktionssysteme.- 1.4 Beziehungen zwischen verschiedenen Begriffen und Formalismen.- 2 Problemlösen mittels Suche.- 2.1 Allgemeines.- 2.2 „Irrevocable Control“.- 2.3 „Breadth-First Search“.- 2.4 „Depth-First Search“.- 2.5 „Best-First Search“.- 2.6 „Depth-First Iterative-Deepening“.- 2.7 „Bidirectional Search“.- 2.8 „Conflict Resolution“.- 3 Begrenzte Suche zum Fällen von Entscheidungen.- 3.1 Allgemeines.- 3.2 „Depth-First Search“.- 3.3 „Depth-First Iterative-Deepening“.- 3.4 „Best-First Search“.- 3.5 Die Effizienz der Minimax-Verfahren im Vergleich.- 3.6 Zusätzliche Aspekte und Heuristika.- 3.7 Die Qualität der Entscheidungen.- Epilog.- Literatur.- Notation.

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