Egzamin z przedmiotu

„Wstęp do sztucznej inteligencji”

1. (5 pkt.) Sposród podanych problemów wybierz 5 i opisz krótko: problem

n-hetmanów, puzzle n

2

-1,

problem plecakowy (złodziejski), problem komiwojażera, problem jeepa, iterowany dylemat więźnia,
sterowanie odwróconym wahadłem.

2. (2 pkt.) Na czym polega Gra w życie Conwaya?

3. (3 pkt.) Na czym polega Gra w naśladownictwo Turinga (test Turinga)?

4. (5 pkt.) Na przykładzie poniższego grafu prześledź działanie algorytmu Breadth-First-Search

znajdując ścieżkę z węzła

v

6

(startowy) do węzła

v

4

(docelowy).

v

1

v

2

v

3

v

4

v

5

v

6

v

7

v

8

5. (3 pkt.) Podaj algorytm

A

∗

.

6. (3 pkt.) Do czego stosuje się algorytm MIN-MAX? Na czym polega? Co to jest efekt horyzontu?

7. (3 pkt.) Jaki rodzaj zadania rozwiązuje perceptron Rosenblatta? Narysuj schemat perceptronu

Rosenblatt’a i podaj wzór na wyjście. Według jakiego wzoru odbywają się poprawki wag?

8. (4 pkt.) W sieci MLP (Multi-Layer Perceptron) do jednego z neuronów dochodzą następujące

sygnały:

x

0

= 1, x

1

= −0.5, x

2

= 2, a odpowiadające im wagi to v

0

= 2.5, v

1

= 1, v

2

= −0.5.

Oblicz wartość funkcji aktywacji (f. sigmoidalnej) tego neuronu.

9. (2 pkt.) Jaka jest idea działania metody uczenia back propagation dla sieci MLP?

10. (2 pkt.) Jaki rodzaj zadania rozwiązują algorytmy genetyczne? Podaj schemat głównej pętli

genetycznej (jakie operacje po sobie następują).

11. (4 pkt.) W algorytmie genetycznym badane są

4 rozwiązania o następujących wartościach funkcji

przystosowania:

f(x

1

) = 3, f(x

2

) = 0, f(x

3

) = 4, f(x

4

) = 1. Oblicz prawdopodobieństwa

przejścia tych rozwiązań do następnego pokolenia w selekcji ruletkowej.

12. (1 pkt.) Czym jest zbiór rozmyty i jak ma się do zbioru klasycznego?

13. (2 pkt.) Podaj wzory na wyostrzanie (defuzyfikację) metodą środka ciężkości w wersji ciągłej i

dyskretnej.

1