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阴间MFE - Coggle Diagram
阴间MFE
Intelligence agent
agent（能够行动的某种东西）=体系结构+ 程序
agent程序
reflex agents with state（基于模型的反射），agent保持某种内部状态（取决于先前）来反映当前的状态（未观察到的）
goal-based agents
simple reflex agent（简单反射），忽略历史percept，取决于当前的percept
utlity-based
learning agent
agent structure（ai的任务是设计agent程序，它实现的是把percept信息映射到行动的agent函数，如果该程序要在某个传感器和执行器上运行--体系结构）
rational （期望效用的最大化）
任务环境
performance， environment， actuators，sensors
observable， agents（单或双）， deterministic， episodic（片段的）， static， discrete
how to work
factored（变量和特征的合集）
structured（
atomic(没有内部结构）
Problem-solving
Solving problems by searching
properties（完备性， 最优性，时间复杂度， 空间复杂度）
basic
parent（产生该节点的节点）
state（状态）
action（父结点生成该节点时所采取的行动）
path-cost（g（n),从初始状态到达该节点的消耗）
无信息搜索
breadth-first
uniform-cost search
depth-first
信息搜索
greedy（试图扩展离目标最近的节点）
A星（f=g+n）g为到达这点已花费的代价，h为该点到目标所花费的代价
admissiblity（可采纳）
h（n）＜g（n-解）
consistency（一致性）
三角不等式
optimality（可采纳的，tree更优; 一致的，图更优）
Adversarial Search（对抗搜索）
minimax
α-βprunig
evaluation function
Constraint Satisfaction (约束满足）
X(变量） D（值域） C（约束）
constraint graph
相容（consistency）
弧
路径
k
结点
backtracking
改善（ordering， filtering，consistency
cycle cutset