Tiểu Luận - Trí Tuệ Nhân Tạo - Đề Tài -Giải Quyết Vấn Đề Bằng Phương Pháp Tìm Kiếm Tìm Kiếm Không Có Thông Tin

TIỂU LUẬN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ BẰNG PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM TÌM KIẾM KHƠNG CĨ THƠNG TIN I.Các agents có khả giải vấn đề Vấn đề tìm kiếm? - Vấn đề tìm kiếm, cách tổng qt, hiểu tìm đối tượng thỏa mãn số địi hỏi -Chúng ta kể nhiều vấn đề mà việc giải quy vấn đề tìm kiếm Tìm hiểu loại agents chương 2: ● Simple reflex agents ● Model-based reflex agents ● Goal-based agents ● Utility-based agents Kết luận, PROBLEM - SOLVING AGENT loại goal - based agent Nó giải vấn đề cách tìm chuỗi hành động dẫn đến trạng thái mong muốn (mục tiêu) Các bước giải vấn đề thực Problem-solving agent: Hình thành mục tiêu (Goal Formulation): ● Đây bước đơn giản trình giải vấn đề Mục tiêu xây dựng tập hợp tất trạng thái, mục tiêu thỏa mãn ● Đạt từ trạng thái ban đầu đến trạng thái mục tiêu Hình thành vấn đề (Problem Formulation): ● Đây bước quan trọng trình giải vấn đề, định hành động cần thực để đạt mục tiêu xây dựng ● Có năm thành phần sau tham gia vào việc hình thành vấn đề: o Trạng thái ban đầu (Initial state): Là trạng thái bắt đầu agent hướng tới mục tiêu o Hành động (Action): Liệt kê hành động có agent o Mơ hình chuyển tiếp (Transition Model): Mơ tả hành động thực o Kiểm tra mục tiêu (Goal test): Xác định xem trạng thái cho có phải trạng thái mục tiêu hay không o Chi phí đường dẫn (Path cost): Chỉ chi phí cho đường dẫn để đến mục tiêu Tìm kiếm (Search): Nó xác định tất chuỗi hành động tốt có thể, chứng minh, tìm thuật tốn tốt nhất, tối ưu số thuật toán khác để đạt mục tiêu Thực thi (Execution): Nó thực thi giải pháp tối ưu tốt từ thuật tốn tìm kiếm để đạt trạng thái mục tiêu từ trạng thái https://www.tutorialandexample.com/ problem-solving-in-artificial-intelligence/ II.Các loại vấn đề Các vấn đề tìm kiếm bao gồm: • Khơng gian trạng thái • Trạng thái ban đầu trạng thái kết thúc • Giải pháp (solution) chuỗi hành động chuyển từ trạng thái ban đầu đến trạng thái kết thúc Có nhiều loại vấn đề, tóm gọn lại có loại chính: Đơn định/ nắm tồn khơng gian trạng thái Đơn định/nắm phận không gian trạng thái Không đơn định/nắm phận không gian trạng thái Không đơn định/không nắm phận khơng gian trạng thái III Thuật tốn BFS Best First Search tìm kiếm theo bề rộng (Breadth First Search) hướng dẫn hàm đánh giá Tư tưởng thuật tốn việc tìm kiếm bắt đầu nút gốc tiếp tục cách duyệt nút có giá trị hàm đánh giá thấp so với nút lại nằm hàng đợi procedure Best_First_Search; begin Khởi tạo danh sách L chứa trạng thái ban đầu; loop if L rỗng then {thông báo thất bại; stop}; Loại trạng thái u đầu danh sách L; if u trạng thái kết thúc then {thông báo thành công; stop}; for trạng thái v kề u Xen v vào danh sách L cho L theo thứ tự tăng dần hàm đánh giá; end; Ưu điểm – Kỹ thuật tìm kiếm rộng kỹ thuật vét cạn khơng gian trạng thái tốn tìm lời giải có – Đường tìm qua đỉnh Nhược điểm – Tìm kiếm lời giải theo thuật tốn định trước, tìm kiếm cách máy móc; khơng có thơng tin hổ trợ cho q trình tìm kiếm, không nhận lời giải – Không phù hợp với khơng gian ốn kích thước lớn Đối với loại tốn này, phương pháp tìm rộng đối mặt với nhu cầu: + Cần nhiều nhớ theo số nút cần lưu trữ + Cần nhiều công sức xử lý nút, nhánh dài, số nút tăng + Dễ thực thao tác khơng thích hợp, thừa, đưa đến việc tăng đáng kể số nút phải xử lý – Không hiệu qủa lời giải sâu Phương pháp không phù hợp cho trường hợp có nhiều đường dẫn đến kết sâu – Giao tiếp với người dùng không thân thiện Do duyệt qua tất nút, việc tìm kiếm khơng tập trung vào chủ đề IV.Thuật tốn UCS Thuật tốn UCS tìm đường từ root tới đích với chi phí Node p: ban đầu root biên: queue ban đầu chứa node p xét: queue chứa node xét, ban đầu rỗng biên rỗng: báo lỗi (*) lấy p khỏi biên p đích: kết thúc chương trình thêm p vào tập xét Khái niệm hàng đợi ưu tiên: ● Hàng đợi ưu tiên có tính chất giống hàng đợi chèn phần tử vào phía cuối lấy từ phía đầu Nhưng có điểm khác thứ tự phần tử hàng đợi ưu tiên phụ thuộc vào độ ưu tiên phần tử Cịn hàng đợi bình thường tn theo tính chất FIFO (First in first out) ● Phần tử với độ ưu tiên cao xếp lên đầu hàng đợi phần tử với độ ưu tiên thấp chuyển xuống cuối ● Có sẵn thư viên C++ số ngơn ngữ Ưu điểm Thuật tốn tối ưu trạng thái, đường có chi phí thấp chọn Nhược điểm Nó khơng quan tâm đến số bước liên quan đến tìm kiếm quan tâm đến chi phí đường dẫn Do thuật tốn bị mắc kẹt vịng lặp vơ hạn Phân biệt thuật tốn UCS Dijkstra So sánh BFS UCS Tiêu chí đánh giá BFS UCS Chiến lược Tìm kiếm kinh nghiệm, sử dụng hàm đánh giá Tìm kiếm mù, khơng sử dụng hàm đánh giá Chi Tính từ node bắt đầu Tính từ node trước đến phí đến node node Độ phức tạp theo thời gian O(b^d) O(b^m) Độ O(b^d) phức tạp theo không gian O(b^m) Danh sách node chờ duyệt Hàng đợi ưu tiên Hàng đợi ưu tiên Khả tìm nghiệ Ln tìm thấy Q trình tìm kiếm xa khỏi lời giải Kỹ thuật xét phần không gian m coi phần hứa hẹn Có thể bị kẹt vịng lặp Tối ưu Có cost > Không Ghi Một hàm đánh giá tốt giảm thời gian khơng gian nhớ cách đáng kể Khi đồ thi có chi phí bước thuật tốn trở thành phương pháp tìm kiếm theo chiều rộng