作為世界三大尖端技術(shù)之一，人工智能（ArtificialIntelligent）自1956年誕生之日起，就成為科學(xué)發(fā)展史上一顆令人矚目的新星，吸引著無數(shù)科學(xué)工作者從事相關(guān)的研究與創(chuàng)造。

　　人工智能是一門新理論、新技術(shù)、新方法和新思想不斷涌現(xiàn)的前沿交叉學(xué)科，與計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)等密切相關(guān)，研究領(lǐng)域除了經(jīng)典的知識表示、啟發(fā)式搜索理論、推理技術(shù)、人工智能系統(tǒng)和語言之外，還涉及專家系統(tǒng)、自然語言理解、機器學(xué)習(xí)、博弈、機器人學(xué)、模式識別、智能檢索、自動程序設(shè)計、數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、分布式人工智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能控制、智能決策支持系統(tǒng)、智能電網(wǎng)等領(lǐng)域，相關(guān)研究成果也已廣泛應(yīng)用到生產(chǎn)、生活的各個方面。

　　我們所處的時代是知識爆炸的時代，各種海量信息充斥著世界各個角落，而僅僅依靠人類自身，很難實現(xiàn)對這些信息的有效處理。人工智能作為一門研究和制造智能機器或智能系統(tǒng)的學(xué)科，目標在于模擬和延展人類的智能，這與當(dāng)今時代發(fā)展的需求是不謀而合的。因此，培養(yǎng)更多高水平的人工智能技術(shù)人才迫在眉睫。

　　本書是一本綜合、全面、實用的教材，反映了作者多年來的教學(xué)思路和經(jīng)驗，具有內(nèi)容全面、重點突出、層次分明、特色鮮明等特點，具體體現(xiàn)在以下各方面。

　　(1)內(nèi)容全面。本書詳細介紹了人工智能研究中的經(jīng)典理論和方法，而且對專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、模式識別、分布式人工智能等也有較為全面的概括和說明，有利于幫助相關(guān)讀者充分掌握人工智能的基本理論，并為其后續(xù)深入研究奠定扎實基礎(chǔ)。

　　(2)重點突出。本書定位為人工智能的入門級教材，因此重點放在啟發(fā)式搜索、推理、知識表示、人工智能系統(tǒng)和語言等經(jīng)典理論、方法和技術(shù)，并對如模式識別、多智能體、機器學(xué)習(xí)等發(fā)展相對成熟的人工智能熱點和重點研究領(lǐng)域有較為全面的介紹和說明，有助于讀者循序漸進地了解這門學(xué)科。

　　(3)層次分明。本書在章節(jié)安排上結(jié)合了智能系統(tǒng)構(gòu)建的過程，首先介紹知識表示技術(shù)和方法，然后引入各種搜索技術(shù)、推理技術(shù)和其他研究熱點，*后通過實例對人工智能的應(yīng)用詳細說明，層次分明，有利于幫助讀者理解這一學(xué)科的發(fā)展研究初衷。

　　(4)特色鮮明。電力行業(yè)是關(guān)系國計民生的基礎(chǔ)性行業(yè)，隨著電力市場化以及電網(wǎng)建設(shè)的進一步發(fā)展，人工智能相關(guān)技術(shù)對電力信息化、智能化發(fā)展的重要促進作用也逐步凸現(xiàn)，編者結(jié)合自身的研究工作，對近年人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用進行了介紹，特色鮮明，尤其適合具有“大電力”研究背景的讀者。

　　讀完本書并且親自動手實踐了書中的人工智能程序之后，讀者將能夠做到以下幾點。

　　(1)熟悉人工智能的發(fā)展概況、研究內(nèi)容和應(yīng)用領(lǐng)域等，對人工智能這個學(xué)科有較為全面和深入地理解。

　　(2)扎實地掌握人工智能的基礎(chǔ)理論、基本原理和經(jīng)典算法等，具備運用基本人工智能方法解決實際問題的能力。

　　(3)熟悉人工智能的研究熱點和*新成果，了解應(yīng)用人工智能技術(shù)解決實際問題的基本思路，掌握一定的人工智能新技術(shù)和新方法，能很快地開展相關(guān)領(lǐng)域的深入研究。

　　本書共11章，在內(nèi)容安排上可以劃分為三大部分。*部分詳細介紹了人工智能的核心研究課題，第二部分闡述了一些人工智能的基本技術(shù)和方法，第三部分介紹了人工智能在實際生產(chǎn)生活中，尤其是在電力行業(yè)中的應(yīng)用，內(nèi)容編排體現(xiàn)了人工智能這一學(xué)科的發(fā)展脈絡(luò)。第1章為緒論，介紹了人工智能的基本概念、發(fā)展歷史、研究目標、研究途徑以及研究領(lǐng)域等。第2章為知識表示，討論了人工智能的典型知識表示技術(shù)，以及基于這些知識表示技術(shù)的推理方法等。第3章為搜索策略，主要討論狀態(tài)空間圖的盲目搜索、啟發(fā)式搜索、與/或圖搜索和博弈樹搜索等。第4章為邏輯推理，對命題邏輯、謂詞邏輯、非單調(diào)邏輯、多值邏輯和模糊邏輯及其推理技術(shù)作了介紹，重點給出了歸結(jié)原理的基本原理和應(yīng)用方法。第5章為不確定性推理，討論了確定性理論、主觀Bayes方法、證據(jù)理論、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、模糊推理等不確定性推理技術(shù)。第6章為專家系統(tǒng)，給出了專家系統(tǒng)構(gòu)建的基本原理、方法和實例。第7章為機器學(xué)習(xí)，討論了有關(guān)機器學(xué)習(xí)的基本概念，以及一些重要的機器學(xué)習(xí)方法，主要包括決策樹學(xué)習(xí)、變型空間學(xué)習(xí)、基于解釋的學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和進化計算等。第8章為模式識別，主要介紹統(tǒng)計模式識別方法，并對其他模式識別技術(shù)如結(jié)構(gòu)模式識別方法、模糊模式識別方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法加以概述。第9章為Agent和多Agent系統(tǒng)，從分布式人工智能的概念出發(fā)，介紹Agent基本理論、多Agent系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)、通信機制以及協(xié)調(diào)協(xié)作機制，為分布式系統(tǒng)的分析、設(shè)計、實現(xiàn)和應(yīng)用提供解決方法。第10章為人工智能程序設(shè)計語言，對人工智能程序設(shè)計語言的研究發(fā)展進行了概述，并詳細討論了LISP和PROLOG兩種程序設(shè)計語言。第11章為人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用，給出了人工智能在電力系統(tǒng)故障診斷、電力巡檢和電力大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用實例。

　　本書參編人員包括魯斌、劉麗、李繼榮和姜麗梅。在本書編寫過程中參閱了國內(nèi)外大量的文獻資料，在此謹向這些文獻的作者表示由衷的敬意和感謝。

　　由于編者水平有限，尤其是人工智能這門學(xué)科發(fā)展很快，不斷有新的技術(shù)和方法涌現(xiàn)，書中難免有不足之處，懇請廣大讀者批評指正。

　　本書可用作高等學(xué)校計算機類和電氣信息類相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生的教材或教學(xué)參考書，也可供其他教學(xué)、研究、設(shè)計和技術(shù)開發(fā)人員參考。

　　編者

　　2017年3月