Lý thuyết đồ thị là một lĩnh vực đã được nghiên cứu từ rất lâu và được áp dụng vào nhiều ứng dụng. Nhờ lý thuyết đồ thị mà nhiều bài toán phức tạp, diễn giải dài dòng được mô tả hình học một cách trực quan. Đồ thị được sử dụng cho các vấn đề như: đường đi, chu trình, tập ổn định, duyệt đồ thị, đường đi ngắn nhất, luồng vận tải, đồ thị phẳng, cây bao trùm,…..Ngoài ra chúng ta còn sử dụng đồ thị để giải các bài toán về lập lịch, thời khóa biểu, và phân tần số cho các trạm phát thanh,…Lý thuyết Đồ thị đã gắng kết nhiều ngành khoa học lại với nhau. Các thuật toán ngắn gọn và hấp dẫn của Lý thuyết Đồ thị đã giúp chúng ta giải quyết rất nhiều bài trong thực tế. Chính vì vậy, em chọn đề tài “Tìm hiểu một số giải thuật môn học Trí tuệ nhân tạo” nhằm tìm hiểu các khái niệm cơ bản, các thuật toán tìm đường đi, các bài toán ứng dụng quan trọng của lý thuyết đồ thị và cách giải quyết bài toán
TIỂU LUẬN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỀ TÀI TÌM HIỂU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM LỜI GIẢI TRONG KHƠNG GIAN TRẠNG THÁI NHẬN XÉT VÀ CHO ĐIỂM CỦA GIẢNG VIÊN Cán chấm thi Cán chấm thi Điểm số Điểm chữ Chữ ký CBChT Chữ ký CBChT (Ký ghi rõ họ tên) (Ký ghi rõ họ tên) MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH LỜI MỞ ĐẦU Vào năm 1990 đầu kỷ 21, AI đạt thành tựu to lớn nhất, AI áp dụng logic, khai phá liệu, chẩn đoán y học nhiều lĩnh vực ứng dụng khác công nghiệp Sự thành công dựa vào nhiều yếu tố: tăng khả tính tốn máy tính, tập trung giải tốn cụ thể, xây dựng mối quan hệ AI lĩnh vực khác giải toán tương tự, chuyển giao nhà nghiên cứu cho phương pháp toán học vững chuẩn khoa học xác Trí tuệ nhân tạo ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính Là trí tuệ người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính tự động hóa hành vi thơng minh người Trí tuệ nhân tạo nói đến khả máy móc thực công việc mà người thường phải xử lý, khi máy móc xử lý có kết thực tốt tương đương với người ta gọi máy thơng minh Hay nói cách khác, đánh giá thơng minh máy móc khơng phải dưa ngun lý thực nhiệm vụ giống người hay không mà dựa kết thực bên ngồi có giống với kết người hay không Các nhiệm vụ người thường xuyên phải thực là: giải tốn(tìm kiếm, chứng minh, lập luận), học, giao tiếp, thể cảm xúc,… dựa kết thực cơng việc để kết luận có thơng minh hay khơng Mơn học Trí tuệ nhân tạo mơn học chun ngành bắt buộc sinh viên chuyên ngành công nghệ thông tin Môn học nhằm cung cấp phương pháp luận để làm hệ thống có khả thực nhiệm vụ: giải tốn, học, giao tiếp, … có làm người hay không mà kết thơng minh máy móc Chúng ta tìm hiểu phương pháp, cách để làm cho máy tính biết cách giải tốn Cụ thể phương pháp tìm kiếm khơng gian trạng thái với phương pháp tìm kiếm đường PHẦN MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Lý thuyết đồ thị lĩnh vực nghiên cứu từ lâu áp dụng vào nhiều ứng dụng Nhờ lý thuyết đồ thị mà nhiều tốn phức tạp, diễn giải dài dịng mơ tả hình học cách trực quan Đồ thị sử dụng cho vấn đề như: đường đi, chu trình, tập ổn định, duyệt đồ thị, đường ngắn nhất, luồng vận tải, đồ thị phẳng, bao trùm,… Ngoài sử dụng đồ thị để giải tốn lập lịch, thời khóa biểu, phân tần số cho trạm phát thanh,…Lý thuyết Đồ thị gắng kết nhiều ngành khoa học lại với Các thuật toán ngắn gọn hấp dẫn Lý thuyết Đồ thị giúp giải nhiều thực tế Chính vậy, em chọn đề tài “Tìm hiểu số giải thuật mơn học Trí tuệ nhân tạo” nhằm tìm hiểu khái niệm bản, thuật tốn tìm đường đi, toán ứng dụng quan trọng lý thuyết đồ thị cách giải toán Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu chung: Tìm hiểu lý thuyết phương pháp tìm kiếm Mục tiêu cụ thể: - Xây dựng thuật tốn tìm kiếm theo chiều rộng (Breadth First Search) Xây dựng thuật tốn tìm kiếm đường có giá thành cực tiểu – Thuật toán AT Xây dựng thuật tốn tìm kiếm tố (Besr First Search) Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: - Lý thuyết phương pháp tìm kiếm Giải thuật phương pháp tìm kiếm Các thuật tốn có Phạm vi nghiên cứu: - Mơi trường lập trình thuật tốn Các phương pháp có hiệu tốt giải toán Phương pháp nghiên cứu Để thực nội dung đề ra, đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu sau: - Phương pháp nghiên cứu tài liệu lý thuyết liên quan tới vấn đề Phương pháp lập trình, thử nghiệm Phương pháp phân tích, đánh giá Bố cục đề tài Chương 1: Phương pháp tìm kiếm theo chiều rộng (Breadth First Search) Chương 2: Phương pháp tìm kiếm đường có giá thành cực tiểu Chương 3: Phương pháp tìm kiếm tốt nhấ (Best First Search) PHẦN NỘI DUNG CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM THEO BỀ RỘNG (BREADTH FIRST SEARCH) 1.1 Khái niệm Tìm kiếm theo chiều rộng (BFS) thuật tốn tìm kiếm đồ thị việc tìm kiếm bao gồm thao tác: (a) cho trước đỉnh đồ thị; (b) thêm đỉnh kề với đỉnh vừa cho vào danh sách hướng tới Có thể sử dụng thuật tốn tìm kiếm theo chiều rộng cho hai mục đích: tìm kiếm đường từ đỉnh gốc cho trước tới đỉnh đích, tìm kiếm đường từ đỉnh gốc tới tất đỉnh khác Trong đồ thị khơng có trọng số, thuật tốn tìm kiếm theo chiều rộng ln tìm đường ngắn Thuật tốn BFS đỉnh gốc nhìn đỉnh kề với đỉnh gốc Sau đó, với đỉnh số đó, thuật tốn lại nhìn trước đỉnh kề với mà chưa quan sát trước lặp lại Xem thêm thuật tốn tìm kiếm theo chiều sâu, sử dụng thao tác có trình tự quan sát đỉnh khác với thuật tốn tìm kiếm theo chiều rộng 1.2 Các quy tắc - Qui tắc 1: Duyệt tiếp tới đỉnh liền kề mà chưa duyệt Đánh dấu đỉnh mà duyệt Hiển thị đỉnh đẩy vào hàng đợi (queue)… Qui tắc 2: Nếu khơng tìm thấy đỉnh liền kề, xóa đỉnh hàng đợi Qui tắc 3: Lặp lại Qui tắc hàng đợi trống 1.3 Ứng dụng Thuật tốn tìm kiếm theo chiều rộng dùng để giải nhiều toán lý thuyết đồ thị, chẳng hạn như: - Tìm tất đỉnh thành phần liên thơng - Tìm đường ngắn hai đỉnh u v (với chiều dài đường tính số cung) - Kiểm tra xem đồ thị có đồ thị hai phía - Tìm thành phần liên thơng 1.4 Ưu điểm Nhược điểm * * - Ưu điểm: Xét duyệt tất đỉnh để trả kết Nếu số đỉnh hữu hạn, thuật toán chắn tìm kết Nhược điểm: Mang tính chất vét cạn, không nên áp dụng duyệt số đỉnh lớn Mang tính chất mù quáng, duyệt tất đỉnh, không ý đến thông tin đỉnh để duyệt hiệu quả, dẫn đến duyệt qua đỉnh không cần thiết 1.5 Giải thuật 1.6 Các hàm chương trình 1.6.1 Class Breadth - Class Breadth lớp chương trình tìm kiếm theo chiều rộng Các biến ‘Mo[10]’, ‘Dong[10]’ mảng để lưu đỉnh để duyệt có kích thước 10, biến ‘nodeMo’, ‘nodeDong’ dùng để đếm số phần tử có tập Mở Đóng Biến ‘doThi[MAX][MAX]’ ma trận đỉnh trọng số đọc vào từ file txt Có hàm ‘set()’ giá trị ban đầu Ngồi có hàm khác hàm ‘push’, ‘pop’,’sort’ 10 ... khoa học xác Trí tuệ nhân tạo ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính Là trí tuệ người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính tự động hóa hành vi thơng minh người Trí tuệ nhân tạo nói đến... cơng việc để kết luận có thơng minh hay khơng Mơn học Trí tuệ nhân tạo môn học chuyên ngành bắt buộc sinh viên chuyên ngành công nghệ thông tin Môn học nhằm cung cấp phương pháp luận để làm hệ thống... Đồ thị giúp giải nhiều thực tế Chính vậy, em chọn đề tài “Tìm hiểu số giải thuật mơn học Trí tuệ nhân tạo? ?? nhằm tìm hiểu khái niệm bản, thuật tốn tìm đường đi, tốn ứng dụng quan trọng lý thuyết