NEW
Font size
Worksheetstuần 3
Total questions: 32
Worksheet time: 16mins
Trong tìm kiếm kinh nghiệm, một trạng thái được chọn để phát triển tại mỗi bước dựa trên gì?
Số lượng toán tử áp dụng được.
Giá trị của hàm đánh giá.
Độ sâu của trạng thái trong cây tìm kiếm.
Số lượng trạng thái con của nó.
Thứ tự các giai đoạn cơ bản để giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm kinh nghiệm là gì?
1. Tìm biểu diễn thích hợp mô tả các trạng thái và các toán tử của vấn đề.
2. Xây dựng hàm đánh giá.
3. Thiết kế chiến lược chọn trạng thái để phát triển ở mỗi bước.
1.3.2
1.2.3
2.1.3
3.2.1
Hàm đánh giá h(u) dùng để:
Đánh giá từ trạng thái u đến trạng thái Uo
Đánh giá từ trạng thái Uo đến trạng thái u
Đánh giá từ trạng thái u đến trạng thái kết thúc
Đánh giá từ trạng thái Uo đến trạng thái bất kỳ
Trong thuật toán tìm kiếm leo đồi danh sách L1 để lưu:
Lưu giữ tạm thời các trạng thái được sinh ra.
Các trạng thái chờ để phát triển.
Lưu giữ tạm thời các trạng thái kề trạng thái u và được sắp xếp theo thứ tự tăng dần của hàm đánh giá.
Các trạng thái kề và các trạng thái chờ được phát triển.
Trong giải thuật tìm kiếm Beam, chiến lược phát triển đỉnh là:
Không phát triển một đỉnh K tốt nhất
Phát triển nhiều đỉnh K tốt nhất
Chỉ phát triển một đỉnh K tốt nhất
Phát triển nhiều đỉnh K nhưng không tốt nhất
Trong chiến lược tìm kiếm tốt nhất đầu tiên tại mỗi bước của chiến lược tìm kiếm, trạng thái được chọn để phát triển là trạng thái có...
A. Trọng số lớn nhất trong các trạng thái chờ để phát triển
B. Hàm đánh giá nhỏ nhất trong số các trạng thái chờ để phát triển
C. Chỉ số nhỏ nhất trong số các trạng thái kệ
D. Hàm đánh giá nhỏ nhất trong số các trạng thái kề
Bản chất của phương pháp tìm kiếm leo đồi là gì?
Leo đồi sẽ duyệt tất cả các hướng đi có thể và chọn đi theo tất cả trạng thái kế tiếp của nó
Leo đồi sẽ duyệt tất cả các hướng đi có thể và chọn đi theo trạng thái tốt nhất trong số các trạng thái không kế tiếp của nó
Leo đồi sẽ duyệt theo một hướng đi có thể và chọn đi theo trạng thái tốt nhất trong số các trạng thái kế tiếp của nó
Các đáp án trên đều đúng.
Đâu là điểm khác biệt của tìm kiếm mù và tìm kiếm kinh nghiệm?
Tìm kiếm mù có sự hướng dẫn, tìm kiếm kinh nghiệm thì không
Tìm kiếm mù không có sự hướng dẫn, tìm kiếm kinh nghiệm thì có
Tìm kiếm mù sử dụng hàm đánh giá, tìm kiếm kinh nghiệm thì không
Tìm kiếm kinh nghiệm là tìm kiếm mù
UA: T= (N,Q,Z)
Áp dụng chiến lược tìm kiếm leo đồi thì quá trình tìm kiếm xét các đỉnh:
A-D-I-Z
A-D-B-E-M-K-H-Q
A-D-H-Q
D A-C-G-N
Ug = K; T = (N,Q,Z)
Áp dụng chiến lược tìm kiếm leo đồi thì quá trình tìm kiếm xét các đỉnh là:
K-D-F-G-E-A-Q
K-D-G-T-J-H-F-A-Q
K-F-A-Q
K-D-F-G-A-Q
Nếu sử dụng thuật toán Beam Search, với k = 2, các đỉnh nào sẽ được duyệt đầu tiên từ K?
D, F
EF
FB
G, H
Nếu sử dụng thuật toán Beam Search, với k = 2, các đỉnh nào sẽ được chọn đầu tiên từ A?
B, C
C, D
D, B
EF
Tìm kiếm Beam khác với Tốt nhất đầu tiên ở điểm nào?
Beam Search chỉ chọn một đỉnh duy nhất để phát triển.
Beam Search giới hạn số lượng đỉnh được mở rộng tại mỗi bước.
Beam Search không sử dụng hàm đánh giá.
Beam Search không giới hạn số lượng đỉnh được mở rộng tại mỗi bước.
Trong bài toán 8 số, như hình dưới ( bên trái là trạng thái đầu, bên phải là trạng thái đích)
Nếu xây dựng hàm đánh giá h(u) là tổng số ô trong trạng thái Đầu ở vị trí sai khác với vị trí của trạng thái Đích thì có h(u)= ?
0
4
5
7
Cho đồ thị không gian trạng thái và cây kết quả tìm kiếm với đỉnh đầu là A, đỉnh kết thúc là B (thứ tự tìm kiếm theo chiều mũi tên), giá trị của hàm đánh giá là số ghi cạnh mỗi đỉnh.
Hãy cho biết đây là cây tìm kiếm sau khi áp dụng thuật toán tìm kiếm nào?
Leo đồi
Tốt nhất đầu tiên
Theo chiều rộng
Theo chiều sâu
Trong bài toán tìm kiếm đường đi từ thành phố A đến thành phố B trên bản đồ giao thông, hàm đánh giá có thể là gì?
Số lượng các nút giao từ một thành phố A tới thành phố B.
Tổng số các giao lộ trên đường đi từ một thành phố A tới thành phố B.
Độ dài của đường chim bay từ một thành phố A tới thành phố B.
Số lượng các phương tiện giao thông trên đường đi.
Trong thuật toán tìm kiếm tốt nhất đầu tiên, danh sách L để lưu lại gì?
Các trạng thái kể
Các trạng thái chờ để phát triển
Các trạng thái đã phát triển
Các trạng thái kết thúc
Độ phức tạp thời gian của thuật toán tìm kiếm tốt nhất đầu tiên là gì?
B^d với b là nhân tố nhánh của đỉnh, d là độ sâu của cây tìm kiếm
B^n với b là nhân tố nhánh của đỉnh, d là độ sâu của cây tìm kiếm
d^b với b là nhân tố nhánh của đỉnh, n là tổng số đỉnh của cây tìm kiếm
n^b với b là nhân tố nhánh của đỉnh, n là tổng số đỉnh của cây tìm kiếm
UoA;T (M,J,X,Z}
Áp dụng chiến lược tìm kiếm tốt nhất đầu tiên thì quá trình tìm kiếm xét các đỉnh:
A-D-F-X
A-B-G-M
A-C-E-J
A-D-B-F-X
Để hướng dẫn sự tìm kiếm thông qua việc đánh giá "sự gần đích của trạng thái", ta cần làm gì?
Để đánh giá tính khả thi của một giải pháp.
Để hướng dẫn sự tìm kiếm thông qua việc đánh giá "sự gần đích của trạng thái".
Để đếm số bước cần thiết để giải quyết một vấn đề.
Để xác định số lượng toán tử áp dụng được cho một trạng thái.
Ug = A; T = (N.Q.Z)
Áp dụng chiến lược tìm kiếm tốt nhất đầu tiên thì quá trình tìm kiếm xét các đỉnh:
A. A-C-I-Z
B. A-D-B-E-M-K-H-Q
C. A-D-H-Q
D. A-C-G-N
Phát biểu nào sau đây là đúng về chiến lược tìm kiếm tốt nhất đầu tiên?
A. là tìm kiếm theo bề rộng được hướng dẫn bởi hàm đánh giá.
B. là tìm kiếm theo độ sâu được hướng dẫn bởi hàm đánh giá.
C. là tìm kiếm theo độ sâu hạn chế được hướng dẫn bởi hàm đánh giá.
D. tìm kiếm theo độ sâu dần được hướng dẫn bởi hàm đánh giá.
Với, u = A, T = (K, L, M). Áp dụng chiến lược tìm kiếm tốt nhất đầu tiên với đồ thị trên, thứ tự xét các đỉnh là:
A. A-C-F-B-E-D-H-K
B. A-B-E-D-H-K
C. A-C-F-B-H-K
D. A-B-E-D-I-L
Với, u = A, T = (K, L, M). Áp dụng chiến lược tìm kiếm tốt nhất đầu tiên với đồ thị trên, thứ tự xét các đỉnh là:
A. Là tổng số quân không năm đúng vị trí của trạng thái hiện tại so với trạng thái đích
B. Tổng số lượng của trạng thái đầu vào và trạng thái đích
C. Số bước để đi từ trạng thái đầu đến trạng thái đích
D. Số lượng các quân năm đúng vị trí của trạng thái hiện tại
Ug = K; T = (N,Q,Z)
Áp dụng chiến lược tìm kiếm tốt nhất thì quá trình tìm kiếm xét các đỉnh là:
K-D-F-G-E-H-A-Q
K-D-G-E-H-Q
K-F-A-Q
K-D-G-A-Q
Ug = K; T = (N,Q,Z)
Áp dụng chiến lược tìm kiếm leo đồi thì quá trình tìm kiếm xét các đỉnh là:
K-D-F-G-E-A-Q
K-D-G-T-J-H-F-A-Q
K-F-A-Q
K-D-F-G-A-Q
Trong thuật toán tìm kiếm leo đồi danh sách L để lưu:
Các trạng thái kề
Các trạng thái chờ được phát triển
Các trạng thái đã phát triển
Các trạng thái kết thúc
Cho đồ thị không gian trạng thái và cây kết quả tìm kiếm với đỉnh đầu là A, đỉnh kết thúc là B (thứ tự tìm kiếm theo chiều mũi tên), giá trị của hàm đánh giá là số ghi cạnh mỗi đỉnh
Hãy cho biết đây là cây tìm kiếm sau khi áp dụng thuật toán tìm kiếm nào?
Leo đồi
Tốt nhất đầu tiên
Theo chiều rộng
Theo chiều sâu
Trong chiến lược tìm kiếm leo đồi tại mỗi bước của chiến lược tìm kiếm, trạng thái được chọn để phát triển là trạng thái có...
Trọng số lớn nhất trong các trạng thái chờ để phát triển
Hàm đánh giá nhỏ nhất trong số các trạng thái chờ để phát triển
Chỉ số nhỏ nhất trong số các trạng thái kề
Hàm đánh giá nhỏ nhất trong số các trạng thái kề
Cho đồ thị không gian trạng thái sau: Áp dụng thuật toán tìm kiếm tốt nhất đầu tiên bắt đầu từ đỉnh K. Đỉnh nào sẽ được chọn để phát triển tiếp theo?
D
E
F
G
UoA;T (M,J,X,Z}
Áp dụng chiến lược tìm kiếm leo đồi thì quá trình tìm kiếm xét các đỉnh:
A. A-D-F-X
B. A-B-G-M
C. A-C-E-J
D. A-D-B-F-X
Hàm đánh giá (h(u)) trong tìm kiếm kinh nghiệm (heuristic search) dùng để làm gì?
A. Để đánh giá tính khả thi của một giải pháp.
B. Để hướng dẫn sự tìm kiếm thông qua việc đánh giá "sự gần đích của trạng thái
C. Đế đếm số bước cần thiết để giải quyết một vấn đề
D. Để xác định số lượng toán tử áp dụng được cho một trạng thái,
