Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 3 - Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Giới thiệu; Tìm kiếm tham lam tốt nhất; Tìm kiếm leo đồi; Tìm kiếm A*. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) - Chương 3 cung cấp kiến thức về chiến lược tìm kiếm có thông tin heuristic. Những nội dung chính trong chương gồm có: Biểu diễn và ánh xạ, các cách tiếp cận, các vấn đề trong biểu diễn tri thức, vấn đề khung. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Nội dung của tiểu luận trình bày tìm kiếm theo chiều sâu; tìm kiếm theo chiều sâu; tìm kiếm theo chiều rộng; tìm kiếm theo giá thành thống nhất; tìm kiếm sâu dần; tìm kiếm leo đồi; Simulated annealing search.

Chương 3 giúp người học hiểu về "Các chiến lược tìm kiếm Heuristics". Nội dung trình bày cụ thể gồm có: Khái niệm, tìm kiếm tốt nhất trước, phương pháp leo đồi, cài đặt hàm đánh giá, thu giảm ràng buộc, giải thuật cắt tỉa α-β,...

Bài giảng Tìm kiếm heuristic-leo đồi, các thuật toán tìm kiếm cục bộ và thuật giải di truyền (Tô Hoài Việt) nhằm giới thiệu đến các bạn những nội dung về thuật giải leo đồi, vấn đề của thuật giải leo đồi, thuật giải leo đồi ngẫu nhiên, bài toán tối ưu hoá và các thuật toán tìm kiếm cục bộ, thuật giải di truyền, một số vấn đề lựa chọn của thuật giải di truyền, một ví dụ đơn giản.

Từ những nhận định trên, người ta thấy rằng cần phải có những đổi mới cho khái niệm thuật toán. Người ta đã mở rộng hai tiêu chuẩn của thuật toán: tính xác định và tính đúng đắn. Việc mở rộng tính xác định đối với thuật toán đã được thể hiện qua các giải thuật đệ quy và ngẫu nhiên. Tính đúng của thuật toán bây giờ không còn bắt buộc đối với một số cách giải bài toán, nhất là các cách giải gần đúng. ...

Giống như leo đồi đơn giản, chỉ khác ở điểm là leo đồi dốc đứng sẽ duyệt tất cả các hướng đi có thể và chọn đi theo trạng thái tốt nhất trong số các trạng thái kế tiếp có thể có (trong khi đó leo đồi đơn giản chỉ chọn đi theo trạng thái kế tiếp đầu tiên tốt hơn trạng thái hiện hành mà nó tìm thấy).