用值迭代方法设计乘火车的策略问题(懂人工智能算法的高人帮忙看看)

国强余富 2009-08-07 04:59:47

(本题目摘自 Nils J.Nilsson著的<<人工智能>> 第10 章的习题5)
你在一个陌生的城市有一份新工作，目前正和那个城市的一位朋友呆在一起。每天早晨，他驱车送你到

城中的一个地铁站，你必须从那儿乘车去工作（那位朋友是城中的递送人员，在你们相处期间他会把你送

到很多不同的车站）。地铁站（有限个站）是一个方型网格布局。其中一个称为中心站，它是你去工作必

须到达的一个站。你总能知道你到达了中心站。在每个站，你有四辆火车可以选择：北、东、南、西。

每辆火车都是局部的，它只能将你带到网格中的一个相邻站，在那儿你必须下车，再搭乘另一辆车继续。

一些相邻的站点之间的连接永久地坏掉了，但是你知道从网格中的任何一个站到中心站仍然有一些其他

的路径。每到一个站必须付1美元，你每天会从工作中得到100美元。你没有路线图，不知道各个站相对

于中心站的任何位置信息。你决定用值迭代方法开发一个在每个站点要乘火车的策略。值迭代似乎是合

适的，因为你总是知道你当前所在站点的名字，能从该站点乘坐哪些火车，还有这些火车到达站点的名字

。

1.描述一下这个问题中的值迭代如何工作？
2.需要一个时态折扣因子吗？为什么？
3.如果你的学习算法不能保证最终产生最佳(最短)路径的值时,应采取什么办法来保证最佳性?

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国强余富 2009-09-17

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这个问题主要是考察机器学习的算法的，
题目中讲“没有路线图，不知道各个站相对于中心站的任何位置信息。”
用正常的直接找目标的方法估计是不可行的

neohope 2009-08-07

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呵呵，要是直接回朔处理的话，估计要花n多钱
关键是你经过的站点可以记录吗？

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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 BP神经网络轴承故障诊断系统是一种基于人工神经网络技术的智能诊断工具，专门用于识别和分析机械设备中轴承的故障情况。该系统的核心是BP神经网络（即反向传播神经网络），它能够模拟人脑的工作方式，通过学习和训练来处理复杂的非线性问题，从而对轴承的健康状态进行精准评估。 BP神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层构成。输入层接收来自传感器的信号，如振动数据或声音频率，这些信号反映了轴承的运行状态。隐藏层负责对输入数据进行特征提取和转换，将原始信号转化为更具价值的信息。输出层则输出最终的诊断结果，例如轴承是否正常、轻微磨损或严重损坏等。在诊断过程中，数据预处理是至关重要的步骤。原始的振动或声学数据通常含有噪声，且不同传感器的数据可能缺乏可比性。因此，需要对这些数据进行滤波、归一化等处理，以提高数据质量。预处理后的数据随后被输入到BP神经网络中。在训练阶段，网络通过反向传播算法调整权重和阈值，使预测结果尽可能接近实际故障类型。这一过程利用了梯度下降法，通过计算误差梯度来更新网络参数，以最小化损失函数（通常是均方误差，用于衡量预测值与真实值之间的差异）。 BP神经网络的性能受到多种因素的影响，包括网络结构（如隐藏层的数量和每层的神经元数量）、学习率以及训练迭代次数等。优化这些参数对于提升诊断精度和速度至关重要。此外，为了验证和提升模型的泛化能力，通常采用交叉验证方法，将数据集分为训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于训练网络，验证集用于调整网络参数，测试集则用于评估模型在未知数据上的表现。总体而言，BP神经网络轴承故障诊断系统凭借其强大的学习和泛化能力，通过对机械设备振动和噪声数据的分析，能够实现对轴承故障的精确识别。该系统有助于提前发现设备故障隐患，减少停机时间，提高生产效率，对工业领域

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