人工智能实验

2025 春 中山大学计算机学院 人工智能课程 实验作业

📁 目录结构

1归结推理 - 归结原理实验 ✅

基于命题逻辑和一阶逻辑的归结推理实现：

• 命题逻辑归结推理 (ResolutionProp): 实现子句集的归结过程
• 最一般合一算法 (MGU): 实现两个原子公式的最一般合一
• 一阶逻辑归结推理: 结合 MGU 实现一阶逻辑的归结

2搜索 - 搜索算法实验 ✅

包含两个子任务：

• 启发式搜索: 使用 A* 算法求解 15-puzzle 问题
  • 实现曼哈顿距离、欧几里得距离等启发式函数
  • 对比不同启发式函数的性能
• 遗传算法: 求解旅行商问题 (TSP)

3MLP - 感知机实验 ✅

基于感知机算法的房价预测任务：

• 使用 numpy 从零实现感知机
• 基于房屋经纬度、房龄、房主收入预测房价
• 包含数据可视化和 loss 曲线绘制

4DeepLearning - 深度学习实验 ✅

基于 PyTorch 实现中药图像分类：

• 自定义 CNN 网络 (LeonNet)
• 5 层卷积 + 全局平均池化 + 全连接层
• 实现数据加载、训练、测试流程

5DQN - 深度强化学习实验 ✅

基于 DQN 算法的 CartPole 游戏：

• 实现 DQN 智能体
• 经验回放 (Experience Replay)
• 目标网络 (Target Network)
• 多进程并行训练

---