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Constraint Satisfaction Problem[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Von einem CSP waren V, Di für alle V und C gegeben
- Constraint Graph zeichnen
- Multiple-Choice Fragen:
  - Handelt es sich um binäre C
  - noch 2 andere
Welche 2 Heuristiken für Backtracking-Verfahren bei CSP wurden in der VO behandelt.
Was heißt es, das die Variablenbelegung bei CSPs kommutativ ist?

PL1[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Gegeben war eine Menge von PL1 Formeln und dazu MC-Fragen ob bestimmte Formeln im deduktiven Abschluss enthalten sind
Den Ausdruck A equivalent B in ein erfüllbarkeits-Problem umwandeln
MC-Fragen zum TC1 (á TC1 terminiert bei nicht-erfüllbaren Formeln immer)

Gesucht war eine CSW Theorie T die inkonsistent ist aber bei Einschränkung auf ein Prädikat p nicht inkonsistent ist (NMR Folien 14 bzw 18 nach Seiten)
Gegeben war eine Default Logik Theorie T = (Delta, W), MC-Fragen (nicht 100% richtig wiedergegeben aber so ca kann man sich die Fragen vorstellen)
- Ist T konsistent?
- T hat genau eine Extension
- T hat genau zwei Extensions
- Alle Extensions von T enthalten {lazy(r)}
- Cn(W vereinigt {-scolds(p,s)}) ist eine Extension von T
- Cn(W vereinigt {lazy(...) und scolds(...)} ist eine Extension von T
Wann kann ein Default delta in eine Extension aufgenommen werden (Bedingung)

Welche uninformierten Suchverfahren wurden in der VO behandelt? Sind diese optimal bzw. vollständig?
MC-Fragen zu A* und Greedy Search
- Greedy-Search terminiert auf einem baumförmigen Zustandsgraphen immer
- A* ist bei einer Graphensuche mit gültigen Heuristik im allgemeinen nur optimal wenn die Heuristik auch konsistent ist.
- Bei zwei gültigen Heuristiken h1 und h2 ist auch h = max{h1, h2} eine gültige Heuristik und dominiert h1 und h2
- ...
Man war ein "Suchingenieur" und musste einen Algorithmus auswählen, der einen linearen Speicherbedarf hat - für ein Suchproblem mit konstant begrenztem Branching-Faktor.
- Suchalgorithmus auswählen und warum?
- Der Chef schlägt A* vor, warum raten Sie ihm davon ab?