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什么使得一个问题空间是“熟悉”的？显然，这个空间主要是由与新问 题极为相似的过去问题及其相应的解的记忆所组成。这种知识一旦获取了， 就可在问题求解过程中发挥作用，此外，没有其它办法可以解释如下事实： 人们在熟悉环境下解决问题，比在陌生抽象的情形下更快、更自信。一个计 算机模型也应展示与此相同的技巧获取过程，一个问题求解器怎样才能提高 到具有这样的适应性行为呢？先让我们来回顾一下标准MEa过程。 一个传统的手段－目的分析（MEa）问题空间［Newell & Simon，1972］包 括： １．可能的问题状态集。 ２．一个被指定为初始状态的状态。 ３．一个或几个被指定为目标状态的状态，为简起见，设仅有一个目标 状态。 ４．一个算子集，每个算子都附有一个状态转变到另一状态的已知的先 决条件。 ５．一个计算两状态间的差函数（典型地应用于计算当前状态与目标状 态的差）。 ６．把算子当作它的所减少的差值的函数加以检索的一种方法（如GPS 中的差值表）。 ７．对于使解具有活动所必需满足的一个全局路径限制集。 |
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