Algorytmy wyszukiwania są jednym z najważniejszych obszarów sztucznej inteligencji. W tym temacie wyjaśnione zostanie wszystko na temat algorytmów wyszukiwania w AI.

Agenci rozwiązujący problemy:

W sztucznej inteligencji techniki wyszukiwania są uniwersalnymi metodami rozwiązywania problemów. Racjonalni agenci Lub Agenci rozwiązujący problemy w AI najczęściej korzystali z tych strategii lub algorytmów wyszukiwania, aby rozwiązać konkretny problem i zapewnić najlepszy wynik. Agenci rozwiązujący problemy są agentami zorientowanymi na cele i korzystają z reprezentacji atomowej. W tym temacie poznamy różne algorytmy wyszukiwania rozwiązywania problemów.

Wyszukaj terminologię dotyczącą algorytmów:

Szukaj:Wyszukiwanie to krok po kroku procedura rozwiązywania problemu wyszukiwania w danej przestrzeni poszukiwań. Problem z wyszukiwaniem może mieć trzy główne czynniki:
Przeszukaj przestrzeń:Przestrzeń poszukiwań reprezentuje zbiór możliwych rozwiązań, jakie może posiadać system.Stan początkowy:Jest to stan, od którego zaczyna się agent poszukiwanie .Test celu:Jest to funkcja obserwująca stan bieżący i zwracająca informację czy stan docelowy został osiągnięty czy nie.
Szukaj w drzewie:Drzewna reprezentacja problemu wyszukiwania nazywa się drzewem wyszukiwania. Korzeń drzewa poszukiwań to węzeł główny odpowiadający stanowi początkowemu.Działania:Zawiera opis wszystkich dostępnych akcji agenta.Model przejściowy:Opis działania każdego działania można przedstawić jako model przejściowy.Koszt ścieżki:Jest to funkcja, która przypisuje każdej ścieżce koszt liczbowy.Rozwiązanie:Jest to sekwencja działań, która prowadzi od węzła początkowego do węzła docelowego.Optymalne rozwiązanie:Jeśli rozwiązanie ma najniższy koszt spośród wszystkich rozwiązań.

Właściwości algorytmów wyszukiwania:

Poniżej przedstawiono cztery podstawowe właściwości algorytmów wyszukiwania umożliwiające porównanie efektywności tych algorytmów:

Kompletność: Algorytm wyszukiwania nazywa się kompletnym, jeśli gwarantuje zwrócenie rozwiązania, jeśli dla dowolnego losowego wejścia istnieje przynajmniej jakieś rozwiązanie.

przykłady automatów dfa

Optymalność: Jeżeli gwarantuje się, że rozwiązanie znalezione dla algorytmu będzie rozwiązaniem najlepszym (najniższym kosztem ścieżki) spośród wszystkich innych rozwiązań, wówczas takie rozwiązanie nazywa się rozwiązaniem optymalnym.

stopy kontra stopa

Złożoność czasowa: Złożoność czasowa jest miarą czasu potrzebnego algorytmowi na wykonanie swojego zadania.

Złożoność przestrzeni: Jest to maksymalna przestrzeń dyskowa wymagana w dowolnym momencie wyszukiwania, w zależności od złożoności problemu.

Rodzaje algorytmów wyszukiwania

Na podstawie problemów wyszukiwania możemy sklasyfikować algorytmy wyszukiwania na algorytmy wyszukiwania bez informacji (wyszukiwanie na ślepo) i wyszukiwania z informacją (wyszukiwanie heurystyczne).

Wyszukiwanie bez wiedzy/na ślepo:

Wyszukiwanie bez wiedzy nie zawiera żadnej wiedzy domenowej, takiej jak bliskość, lokalizacja celu. Działa w sposób brutalny, ponieważ zawiera jedynie informacje o tym, jak przemierzać drzewo oraz jak identyfikować liście i węzły docelowe. Wyszukiwanie bez informacji polega na przeszukiwaniu drzewa wyszukiwania bez żadnych informacji o przestrzeni poszukiwań, takich jak operatory stanu początkowego i test celu, dlatego nazywa się to również wyszukiwaniem na ślepo. Sprawdza każdy węzeł drzewa, aż osiągnie węzeł docelowy.

Można go podzielić na pięć głównych typów:

• Wyszukiwanie wszerz
• Jednolite wyszukiwanie kosztów
• Przeszukiwanie najpierw w głąb
• Iteracyjne pogłębianie przeszukiwania w głąb
• Wyszukiwanie dwukierunkowe

Świadome wyszukiwanie

Algorytmy świadomego wyszukiwania korzystają z wiedzy dziedzinowej. W przypadku wyszukiwania świadomego dostępne są informacje o problemie, które mogą pomóc w wyszukiwaniu. Strategie wyszukiwania świadomego mogą znaleźć rozwiązanie skuteczniej niż strategia wyszukiwania bez wiedzy. Wyszukiwanie świadome nazywane jest także wyszukiwaniem heurystycznym.

Heurystyka to metoda, która nie zawsze gwarantuje najlepsze rozwiązania, ale gwarantuje znalezienie dobrego rozwiązania w rozsądnym czasie.

Metoda tostring w Javie

Świadome wyszukiwanie może rozwiązać bardzo złożony problem, którego nie można rozwiązać w inny sposób.

Przykładem świadomych algorytmów wyszukiwania jest problem komiwojażera.

1. Chciwe wyszukiwanie
2. Wyszukiwanie