1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Báo cáo giữa kì môn học trí tuệ nhân tạo bài toán, thành phần bài toán và phương pháp tìm kiếm lời giải

12 1 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 12
Dung lượng 195,59 KB

Nội dung

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO MÔN HỌC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO BÁO CÁO GIỮA KÌ MÔN HỌC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Giáo viên hướng dẫn Lương Hồng Lan Sinh viên thực hiện Lê Hùng Tiến Lớp D16TT[.]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO MƠN HỌC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO BÁO CÁO GIỮA KÌ MƠN HỌC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Giáo viên hướng dẫn: Lương Hồng Lan Sinh viên thực hiện: Lê Hùng Tiến Lớp: D16TTNT&TGMT Hà Nội, tháng năm 2023 LỜI CẢM ƠN Trên thực tế khơng có thành công mà không gắn liền với hỗ trợ, giúp đỡ dù hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp người khác Trong suốt thời gian từ bắt đầu học tập giảng đường Đại Học đến nay, chúng em nhận nhiều quan tâm, giúp đỡ Thầy Cô, gia đình bạn bè Xin gửi lời cảm ơn chân thành đến gia đình, bè bạn, ln nguồn động viên to lớn, giúp chúng em vượt qua khó khăn suốt q trình học tập thực đồ án Mặc dù cố gắng hoàn thiện đồ án với tất nỗ lực, nhiên báo cáo kì mơn học Trí tuệ nhân tạo chắn tránh khỏi thiếu sót Chúng em mong nhận quan tâm, thơng cảm đóng góp q báu thầy cô bạn để đồ án ngày hoàn thiện Sau cùng, chúng em xin kính chúc thầy Khoa Cơng Nghệ Thơng Tin dồi sức khỏe, niềm tin để tiếp tục thực sứ mệnh cao đẹp truyền đạt kiến thức cho hệ mai sau Trân trọng! Hà Nội, tháng 03 năm 2023 Sinh viên thực hiện: Lê Hùng Tiến I BÀI TOÁN, THÀNH PHẦN BÀI TOÁN VÀ PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM LỜI GIẢI Bài tốn - Bài tốn cơng việc hay nhiệm vụ cần phải giải - Để giải toán, ta cần xác định điều kiện cho trước kết cần thu - Thuật toán dãy hữu hạn thao tác cần thực theo trình tự xác định để thu kết cần thiết từ điều kiện cho trước Các thành phần toán Phát biểu toán theo dạng thành phần: - Trạng thái toán - Trạng thái đầu - Trạng thái đích - Các phép chuyển trạng thái - Lược đồ chi phí phép chuyển trạng thái Các phương pháp tìm kiếm kinh nghiệm * Tìm kiếm ưu tiên tốt (BFS) giải thuật A* Nguyên lý chung: Chọn hướng triển vọng số hướng biết * Tìm kiếm ưu tiên tốt (BFS): Ưu điểm tìm kiếm theo chiều sâu khơng phải quan tâm đến mở rộng tất nhánh Ưu điểm tìm kiếm theo chiều rộng khơng bị sa vào đường dẫn bế tắc Tìm kiếm BFS kết hợp hai phương pháp cho phép ta theo đường thời điểm, đồng thời “quan sát” hướng khác Nếu đường không triển vọng đường ta “quan sát” ta chuyển sang theo số đường Cụ thể, bước tìm kiếm BFS, ta chọn theo trạng thái có khả cao số trạng thái xét thời điểm Với tiếp cận này, ta sâu vào nhánh tìm kiếm có khản khơng bị luẩn quẩn nhánh sâu vào hướng mà ta phát hướng xấu khơng tiếp hướng mà chọn theo hướng tốt số hướng chưa Đó ý tưởng chủ đạo tìm kiếm BFS Để minh hoạ ý tưởng ta có ví dụ sau: Các số nút giá trị hàm Heuristic ứng với nút Nút có giá trị nhỏ gần với nút đích Khởi đầu, có nút A nên mở rộng tạo ba nút B, C D Do nút C nút có khả nên mở rộng sinh hai nút E F Đến đây, ta lại thấy nút B có khả nhất, nên ta chọn mở rộng nút B tạo hai nút G H Ta lại thấy nút E có khả nhất, nút E mở rộng sinh nút I J Ở bước tiếp theo, J mở rộng có khả Quá trình tiếp tục tìm thấy lời giải Thuật giải tìm kiếm BFS có hai đặc điểm khác với thuật giải tìm kiếm leo núi dốc đứng Thứ nhất, thuật giải tìm kiếm leo núi, trạng thái chọn tất trạng thái khác bị loại bỏ, không chúng xem xét lại Trong thuật giải tìm kiếm BFS, bước có trạng thái chọn trạng thái khác giữ lại, để ta trở lại xét sau mà trạng thái trở nên khả trạng thái lưu trữ Thứ hai, thuật giải BFS, ta chọn trạng thái tốt mà khơng quan tâm đén có tốt trạng thái trước hay khơng Trong leo núi dừng khơng có trạng thái tốt trạng thái Thực tế, có tốn giải tuý BFS Ta thường vận dụng biên đặc biệt BFS thuật giải A* * Giải thuật A*: Trong khoa học máy tính, A* (đọc A sao) thuật tốn tìm kiếm đồ thị Thuật tốn tìm đường từ nút khởi đầu tới nút đích cho trước (hoặc tới nút thỏa mãn điều kiện đích) Thuật tốn sử dụng "đánh giá heuristic" để xếp loại nút theo ước lượng tuyến đường tốt qua nút Thuật tốn duyệt nút theo thứ tự đánh giá heuristic Do đó, thuật tốn A* ví dụ tìm kiếm theo lựa chọn tốt (BFS) Điểm khác biệt A* tìm kiếm theo lựa chọn tốt cịn tính đến khoảng cách qua Điều làm cho A* "đầy đủ" "tối ưu", nghĩa là, A* ln ln tìm thấy đường ngắn tồn đường A* không đảm bảo chạy nhanh thuật tốn tìm kiếm đơn giản Trong mơi trường dạng mê cung, cách để đến đích trước hết phải phía xa đích cuối quay lại Trong trường hợp đó, việc thử nút theo thứ tự "gần đích thử trước" gây tốn thời gian * Phương pháp nhánh cận Ý tưởng: - Thuật toán nhánh cận sử dụng tìm kiếm leo đồi với hàm đánh giá f(u) - Tại trạng thái u, chọn trạng thái v số trạng thái kề với u, với f(v) đạt Tương tự khi: - v đích, - v khơng có đỉnh kề, - v có f(v) lớn độ dài đường tối ưu thời - Không phát triển v nữa, quay cha v để tìm trạng thái tốt trạng thái lại chưa xét II BÀI TỐN MINH HOẠ TÌM ĐƯỜNG NGẮN NHẤT Tìm đường từ A đến B phương pháp BFS, A* nhánh cận Phương pháp tìm kiếm ưu tiên tốt (BFS) - Ý tưởng: Tìm kiếm tốt = tìm kiếm chiều rộng + hàm đánh giá - Đầu vào: + Trạng thái đầu A + Trạng thái kết thúc B - Thực hiện: + A xét → C, D, E, F + Chọn D, h(D) = (min), sinh H, E + Trong số đỉnh chưa xét C, H, E, F; chọn F h(F) = 7, sinh I & G + Chọn I để phát triển, sinh B K + B trạng thái kết thúc → Đường tốt A, D, F, I, B - Ta có sơ đồ trạng thái sau: Thuật giải A* - Ý tưởng: Tránh việc xét (phát triển) nhánh tìm kiếm xác định (cho đến thời điểm tại) có chi phí cao - Sử dụng hàm đánh giá f(n) = g(n) + h(n) + g(n) = chi phí từ nút gốc nút n + h(n) = chi phí ước lượng từ nút n tới đích + f(n) = chi phí tổng thể ước lượng đường qua nút n đến đích Phương pháp nhánh cận - Ý tưởng: + Thuật tốn nhánh cận sử dụng tìm kiếm leo đồi với hàm đánh giá f(u) + Tại trạng thái u, chọn trạng thái v số trạng thái kề với u, với f(v) đạt - Tương tự khi: + v đích, + v khơng có đỉnh kề, + v có f(v) lớn độ dài đường tối ưu thời → Không phát triển v nữa, quay cha v để tìm trạng thái tốt trạng thái cịn lại chưa xét - Xét khơng gian trạng thái mẫu: + Phát triển A, có đỉnh C, E, D, F với f(C) = 24, f(D) = 13, f(E) = 21, f(F) = 27 + Chọn D, sinh đỉnh H E (mới) với f(H) = 25, f(E) = 19 + Chọn E, sinh K I với f(K) = 17, f(I) = 18 + Chọn K, sinh B với f(B) = g(B) = 21 → đường tạm thời 21 + Từ B, quay K, K quay lên E + Từ E, sang I với f(I) = 18 < độ dài tạm thời 21 Sinh K, B với f(K) = 25, f(B) = g(B) = 19 → đường tạm thời 19 + Với B khơng cịn chi phí tốt → Đường tối ưu có độ dài 19

Ngày đăng: 11/05/2023, 05:56

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w