檢視求解问题的原始碼

'''求解问题'''就是问题求解，就是解决管理活动中由于意外引起的非[[预期效应]]或与预期效应之间的偏差。<ref>[https://zhidao.baidu.com/question/1056165406219622179.html?fr=bks0000&word=%E9%97%AE%E9%A2%98%E6%B1%82%E8%A7%A3 流水行船问题怎样求解？]百度知道</ref>  
 {| class="wikitable" style="float:right; margin: -10px 0px 10px 20px; text-align:left"
 |<center><img src="http://t13.baidu.com/it/u=2131444712,1089555208&fm=224&app=112&f=JPEG?w=500&h=500   " width="180"></center><small>[]</small>
 |}   
== 问题求解系统 ==
问题求解系统一般由全局数据库、算子集和[[控制程序]]三部分组成。①全局数据库：用来反映当前问题、状态及预期目标。所采用的数据结构因问题而异，可以是逻辑公式、语义网络、特性表，也可以是数组、矩阵等一切具有陈述性的断言结构。②算子集：用来对数据库进行操作运算。算子集实际上就是规则集。③控制程序：用来决定下一步选用什么算子并在何处应用。解题过程可以运用正向推理，即从问题的初始状态开始，运用适当的算子序列经过一系列状态变换直到问题的目标状态。这是一种自底向上的综合方法。也可以运用逆向推理，即从问题的目标出发，选用另外的算子序列将总目标转换为若干子目标，也就是将原来的问题归约为若干较易实现的子问题，直到最终得到的子问题完全可解。这是一种自顶向下的分析方法。A.纽厄尔和H.A.西蒙在通用解题程序GPS中提出的手段-目的分析，则是将正向推理和逆向推理结合起来的一种解题技术。采用这种技术时，不是根据当前的问题状态而是根据当前状态和目标状态间的差异，选用最合适算子去缩小这种差异（正向推理）。如果当前没有一个算子适用，那末就将现时目标归约为若干子目标（逆向推理），以便选出适用算子，依此进行，直到问题解决为止。人工智能许多技术和基本思想在早期的问题求解系统中便孕育形成，后来又有所发展。例如现代产生式系统的体系结构大体上仍可分为三部分。只是全局数据库采用了更复杂的[[结构]]（例如黑板结构）,用知识库取代了算子集,控制功能更加完善，推理[[技术]]也有所发展。
== 其它 ==
博弈问题与定理证明问题的表示
以计算机为一方的棋类或其他游戏问题，常用对策树（或称博弈树）来表示，同一般与或树的主要差异是：对策树既要反映两个问题求解者的共同行动，又只能从一方的立场加以描述。定理证明的问题表示特点在于引入了一类多重输入单一输出的算子。
==参考文献==
{{Reflist}}
[[Category:800 語言、文學類]]