intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo và ứng dụng - Chương 4: Bài toán tìm kiếm 2

Chia sẻ: Bạch Đăng Kỳ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:33

41
lượt xem
5
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo và ứng dụng - Chương 4: Bài toán tìm kiếm 2 có nội dung trình bày về heuristic, tìm kiếm tham lam, thuật giải A*, sự nới lỏng,... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo và ứng dụng - Chương 4: Bài toán tìm kiếm 2

  1. CÁC HỆ THỐNG THÔNG MINH NHÂN TẠO & ỨNG DỤNG Bài toán tìm kiếm II THS. BÙI THỊ DANH BM.KHMT, KHOA CNTT, ĐH.KHTN TP.HCM
  2. Nội dung Heuristic Tìm kiếm tham lam Thuật giải A* Sự nới lỏng 2
  3. Heuristic Các thuật toán tìm kiếm mù duyệt trạng thái theo mọi hướng, không sử dụng thông tin của trạng thái đích. Ước lượng chi phí đến trạng thái đích. Liệu có tìm đường nhanh hơn?!? 3
  4. Heuristic Heuristic là một hàm ước lượng mức độ gần của một trạng thái so với trạng thái đích ◦ Kí hiệu là h(s), với s là trạng thái. Heuristic được thiết kế cho từng bài toán tìm kiếm cụ thể Một số hàm heuristic phổ biến: ◦ Khoảng cách Euclidean, Mahattan. ◦… 4
  5. Ví dụ - Tìm đường đi cho Pacman Hàm h(s) là hàm Euclidean 5
  6. Ví dụ - Tìm đường đi trên bản đồ Hàm h(s) là khoảng cách đường chim bay 6
  7. Ví dụ - N-Puzzle Hàm h(s): số ô khác biệt giữa 2 puzzle… 7
  8. Nội dung Heuristic Tìm kiếm tham lam Thuật giải A* Sự nới lỏng 8
  9. Tìm kiếm tham lam (greedy search) Chiến lược duyệt: mở rộng trạng thái được ước lượng là gần trạng thái đích nhất ◦ Hàm heuristic tương ứng h(s) có giá trị nhỏ nhất Sử dụng hàng đợi ưu tiên để triển khai, với độ ưu tiên là h(s) Tùy chọn: đánh dấu các trạng thái đã được xem xét ◦ Đánh dấu khi trạng thái được lấy khỏi hàng đợi 9
  10. Ví dụ Goal a 2 h=0 2 h=8 h=5 b 1 8 c 2 5 h = 11 2 e 3 d h=4 f 9 h=8 Start 1 9 h=4 4 h 5 h = 12 1 h=6 p 15 q 4 r h = 11 h=9 h=6 S = null, PQ={(Start,12)} 10
  11. Ví dụ Goal a 2 h=0 2 h=8 h=5 b 1 8 c 2 5 h = 11 2 e 3 d h=4 f 9 h=8 Start 1 9 h=4 4 h 5 h = 12 1 h=6 p 15 q 4 r h = 11 h=9 h=6 S = Start/12, PQ={(e, 4), (d, 8), (p,11)} 11
  12. Ví dụ Goal a 2 h=0 2 h=8 h=5 b 1 8 c 2 5 h = 11 2 e 3 d h=4 f 9 h=8 Start 1 9 h=4 4 h 5 h = 12 1 h=6 p 15 q 4 r h = 11 h=9 h=6 S = e/4, PQ={ (h,6), (r, 6), (d, 8), (p,11),} 12
  13. Ví dụ Goal a 2 h=0 2 h=8 h=5 b 1 8 c 2 5 h = 11 2 e 3 d h=4 f 9 h=8 Start 1 9 h=4 4 h 5 h = 12 1 h=6 p 15 q 4 r h = 11 h=9 h=6 S = h/6, PQ={(r, 6), (d, 8), (q, 9), (p,11),} 13
  14. Ví dụ Goal a 2 h=0 2 h=8 h=5 b 1 8 c 2 5 h = 11 2 e 3 d h=4 f 9 h=8 Start 1 9 h=4 4 h 5 h = 12 1 h=6 p 15 q 4 r h = 11 h=9 h=6 S = r/6, PQ={ (f, 4), (d, 8), (q, 9), (p,11),} 14
  15. Ví dụ Goal a 2 h=0 2 h=8 h=5 b 1 8 c 2 5 h = 11 2 e 3 d h=4 f 9 h=8 Start 1 9 h=4 4 h 5 h = 12 1 h=6 p 15 q 4 r h = 11 h=9 h=6 S = f/4, PQ={ (Goal, 0), (d, 8), (q, 9), (p,11),} 15
  16. Ví dụ Goal a 2 h=0 2 h=8 h=5 b 1 8 c 2 5 h = 11 2 e 3 d h=4 f 9 h=8 Start 1 9 h=4 4 h 5 h = 12 1 h=6 p 15 q 4 r h = 11 h=9 h=6 S = Goal/0, PQ={ (d, 8), (q, 9), (p,11),}  Đã tìm thấy Goal 16
  17. Tìm kiếm tham lam (greedy search) Khởi tạo hàng đợi ưu tiên pQueue Đưa trạng thái bắt đầu start vào pQueue Loop If không còn trạng thái để mở rộng then return “không có lời giải” Chọn trạng thái s đầu hàng đợi để mở rộng If s là trạng thái đích then return “có lời giải” Gán nhãn cho trạng thái s Với mỗi trạng thái mới s’ mở rộng từ s: If s’ chưa được gán nhãn then Tí𝑛ℎ ℎ(𝑠 ′ ) If 𝑠′ không có trong pQueue then Thêm s’ vào pQueue Ghi nhớ trạng thái trước của s’ là s end 17
  18. Tìm kiếm tham lam (greedy search) Tính đầy đủ: ◦ Có Tính tối ưu: ◦ Không, vì chỉ dựa vào chi phí ước lượng ◦ Thường đưa agent tới thẳng trạng thái đích, nhưng không phải với chi phí tốt nhất Độ phức tạp tính toán: ◦ O(min N, 𝑏 max ) Độ phức tạp lưu trữ: ◦ O(min N, 𝑏 max ) 18
  19. Nội dung Heuristic Tìm kiếm tham lam Thuật giải A* Sự nới lỏng 19
  20. Thuật giải A* Ý tưởng: kết hợp thuật toán UCS và tìm kiếm tham lam UCS: chiến lược duyệt dựa theo chi phí từ trạng thái bắt đầu đến trạng thái đang xét, 𝑔(𝑠) Tìm kiếm tham lam: chiến lược duyệt dựa theo chi phí ước lượng từ trạng thái đang xét đến trạng thái cuối, ℎ(𝑠) Thuật giải A*: chiến lược duyệt dựa theo theo giá trị tổng 𝑓 𝑠 = 𝑔 𝑠 + ℎ(𝑠) ℎ 𝑠 ,ước lượng Start … s … Goal 𝑔(𝑠) 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
6=>0