前言
老师和助教都很佛系，期中成绩要等到出分才能知道，而出分又特别晚：
5月24日考完期末，7月9日才出分
23级计科，期中考试范围为：1~9章（对应教材章节）
章节列表：
- 第 1 章 绪论
- 第 2 章 智能 Agent
- 第 3 章 通过搜索进行问题求解
- 第 4 章 超越经典搜索
- 第 5 章 对抗搜索
- 第 6 章 约束满足问题
- 第 7 章 逻辑 Agent
- 第 8 章 一阶逻辑
- 第 9 章 一阶逻辑的推理
本次期中考试的部分题目与往年试卷较为相似，建议同学们结合往年真题进行复习。
往年试卷资源：甘晴的GitHub仓库（含 2015–2020 年以及部分年份的计科、智能和计拔的期中、期末试卷）
注意：文件中的参考答案仅供对照参考，个别题目答案可能存在错误。其中，"期中试卷"的 α-β 剪枝部分答案有误，使用时请注意识别。
关于时间：本次考试时长为1.5 小时，其中 MINIMAX 部分还要自己画博弈树，以及各种画图：学习Agent模型示意图、A*搜索的树搜索图、约束图。
整体时间较为紧张，建议考前多加练习，加快绘图速度。
回忆
一、基础概念（20 分）
| 题号 | 考查内容 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 学习 Agent 的组成与功能，并绘制模型图 | 四个组成部分以及对应功能 |
| 2 | 遗传算法的基本原理 | 涉及选择、交叉、变异三大核心操作 |
| 3 | 遗传算法的选择概率计算 | 给出每个个体的评估函数值，要求计算各个个体被选中的概率 |
参考题目：
T1（2020 年期中）：
其中问题产生器，个人理解为：建议探索性行动，帮助Agent发现更好的长期策略
T2（2019 年期中）：
T3：
二、搜索
| 题号 | 考查内容 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 一致代价搜索、贪婪优先搜索、A* 搜索的定义 | 需准确描述各算法的评价函数特点 |
| 2 | 使用 A* 搜索求解问题，并绘制搜索树 | 给定启发式函数，逐步展开搜索树并标注 f(n)值 |
| 3 | 给出 A* 搜索的最终解路径 | 根据搜索树选择最优路径 |
参考题目：（2018 年期中）
答题示意（搜索树绘制方式）：
提示：绘制搜索树时，建议在节点旁标注 f(n) = g(n) + h(n) 的值。
三、对抗搜索
| 题号 | 考查内容 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 含 Chance 节点的博弈树，计算各节点值 | Chance 节点处需根据概率取期望值 |
| 2 | α-β 剪枝的判定条件 | 说明 α 值和 β 值的含义及剪枝触发条件 |
| 3 | 判断该博弈树能否进行 α-β 剪枝，若能则给出具体剪枝方案 | 需在博弈树上标注被剪枝的分支 |
参考题目：（2020 年期中）
考试说明：实际题目的博弈树比参考题更复杂，但 Chance 节点仅出现在倒数第二层，因此不影响上方层次的 α-β 剪枝操作。
四、约束满足问题（CSP）
| 题号 | 考查内容 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 绘制约束图 | 以变量为节点、约束关系为边，构建二部约束图 |
| 2 | 描述搜索步骤，并给出冲突集（如过有） | 冲突集属于智能回溯：向后看中的概念 |
| 3 | 列举三种优化 CSP 搜索效率的方法 | 如前向检查、弧一致（AC-3）、最小剩余值（MRV）启发式等 |
T1 参考答案：
T2 说明：冲突集是智能回溯：向后看中的内容。
冲突集：与当前变量赋值冲突的先前变量赋值集合
冲突指导的回跳：
当变量X j X_jXj的值域为空时，其冲突集为conf ( X j ) \text{conf}(X_j)conf(Xj)
回跳到冲突集中最近的变量X i X_iXi，并置conf ( X i ) ← conf ( X i ) ∪ conf ( X j ) − { X i } \text{conf}(X_i) \leftarrow \text{conf}(X_i) \cup \text{conf}(X_j) - \{X_i\}conf(Xi)←conf(Xi)∪conf(Xj)−{Xi}
T3 参考题目：
五、一阶逻辑 Agent（约 15 分）
| 题号 | 考查内容 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 谓词定义与一阶逻辑表示 | 将自然语言描述转化为谓词逻辑公式 |
| 2 | 归结反演证明 | 使用归结原理进行定理证明，需写出归结步骤 |
参考题目：（某年期末试卷，与本次期中题目基本一致）
