Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 3 - TS. Nguyễn Văn Hiệu

Chương này giới thiệu về các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin, hay còn gọi là tìm kiếm kinh nghiệm. Các phương pháp tìm kiếm mù thường kém hiệu quả trong nhiều trường hợp, do đó việc sử dụng miền kiến thức giúp cải thiện quá trình tìm kiếm. Kỹ thuật tìm kiếm sử dụng hàm đánh giá để đo khoảng cách đến trạng thái đích được gọi là tìm kiếm kinh nghiệm.

Sinh viên, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Chương này trình bày chi tiết về các thuật toán tìm kiếm có sử dụng thông tin, bao gồm tìm kiếm tham lam tốt nhất đầu tiên, thuật toán leo đồi và thuật toán A*. Tìm kiếm tham lam sử dụng hàm đánh giá để ước lượng khoảng cách đến trạng thái đích và ưu tiên các đỉnh có giá trị ước lượng tốt nhất. Thuật toán leo đồi là một biến thể của tìm kiếm theo chiều sâu, trong đó đỉnh tiềm năng nhất được chọn để phát triển. Thuật toán A* kết hợp hàm Heuristic chấp nhận được và kỹ thuật tìm kiếm theo chiều rộng để tìm kiếm đường đi ngắn nhất đến trạng thái đích. Chương này cũng cung cấp các ví dụ minh họa và bài tập để giúp người học hiểu rõ hơn về các thuật toán này.