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與或樹(and–or tree)是一種圖形表示法,用以呈現將問題(或目標)歸約為子問題(或子目標)的合取(conjunctions)與選取(disjunctions)。 ==範例== 與或樹: 代表使用目標歸約法解決問題 P 的搜尋空間: :P 若 Q 與 R :P 若 S :Q 若 T :Q 若 U ==定義== 給定一個初始問題 P₀ 及一組形式如下的問題解決方法: :P 若 P₁ 且 … 且 Pn 其相關的與或樹是一組帶有標記的節點,其特性如下: # 樹的根節點是一個標記為 P₀ 的節點。 # 對於每個標記為問題或子問題 P 的節點 N,以及對於每個形式為 P 若 P₁ 且 ... 且 Pn 的方法,節點 N 都存在一組子節點 N₁, ..., Nn,使得每個節點 Ni 都標記為 Pi。這些節點由一個弧線進行合取連接,以區別於可能與其他方法相關聯的 N 的子節點。 一個標記為問題 P 的節點 N,若存在一個形式為 P 若 無 (P if nothing) 的方法(即 P 是一個「事實」),則該節點為成功節點。若沒有解決 P 的方法,則該節點為失敗節點。 若一個節點 N 的所有由同一弧線合取連接的子節點都是成功節點,則節點 N 也是一個成功節點。否則,該節點為失敗節點。 ==搜尋策略== 與或樹只定義了解決問題的搜尋空間。搜尋此空間可以採用不同的搜尋策略。這些策略包括使用某種衡量解方優劣的指標,進行深度優先、廣度優先或最佳優先的樹搜尋。搜尋策略可以是循序的,一次搜尋或生成一個節點;也可以是平行的,平行地搜尋或生成數個節點。 ==與邏輯程式設計的關係== 用於生成與或樹的方法是命題邏輯程式(不含變數)。在包含變數的邏輯程式中,合取子問題的解必須相容。考慮到這個複雜性,與或樹的循序與平行搜尋策略為執行邏輯程式提供了一個計算模型。 ==與雙人博弈的關係== 與或樹也可用於表示雙人博弈的搜尋空間。此類樹的根節點代表了其中一位玩家從遊戲初始狀態開始,到贏得博弈的問題。給定一個節點 N,其標記為玩家從特定局勢 P 贏得博弈的問題,則存在一組合取的子節點,對應於對手所有可能的應對走步。 對於這些子節點中的每一個,都存在一組非合取的子節點,對應於該玩家所有可能的防禦走步。 為了使用證明數搜尋系列的演算法來解決博弈樹,博弈樹需要被對應到與或樹。MAX 節點(即輪到最大化方走步)表示為 OR 節點,MIN 節點則對應到 AND 節點。當搜尋只針對一個二元目標(通常是「輪到走步的玩家贏得博弈」)時,這種對應是可行的。 ==參考書目== * Russell, S. and Norvig, P., 2021. Artificial Intelligence: a modern approach, 4th US ed. University of California, Berkeley, p 141. Category:樹 (資料結構) Category:人工智慧 [[分類: 待校正]]
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