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

Giải vấn đề phương pháp tìm kiếm – Tìm kiếm khơng có thơng tin Các agent có khả giải vấn đề Các loại vấn đề Phát biểu tốn Các thuật tốn 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 Vấn đề tìm kiếm Problem Solving agents Simple reflex agents Model-based reflex agents Goal-based agents Utility-based agents PROBLEM - SOLVING AGENTS • • Là loại goal - based agent Nó giải vấn đề cách tìm chuỗi hành động dẫn đến trạng thái mong muốn (mục tiêu) GOAL FORMULATION • • Mục tiêu xây dựng tập hợp tất trạng thái, mục tiêu thỏa mãn Đạt từ trạng thái ban đầu đến trạng thái mục tiêu PROBLEM FORMULATION Actions Initial State Goal Test Transition Model Path cost 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 toán tìm kiếm để đạt trạng thái mục tiêu từ trạng thái PROBLEM - SOLVING AGENT -Goal Formulation: người phải băng qua dịng sơng -Problem Formulation: State: bên bờ sông Action: Băng qua sông Transition Model: lên bè chèo qua sông Goal Test: chưa đạt trạng thái mục tiêu -Search: Phải có người lớn -Execution: qua sông CÁC VẤN ĐỀ TÌM KIẾM Các vấn đề tìm kiếm bao gồm: • Không gian trạng thái • Hàm chuyển đổi 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 KHƠNG GIAN TRẠNG THÁI ▪ Khơng gian trạng thái bao gồm tất thông tin chi tiết cần mô tả mơi trường ▪ Trạng thái tìm kiếm lưu lại thông tin cần thiết để lập kế hoạch BÀI TOÁN NGƯỜI ĐƯA THƯ CÁC LOẠI VẤN ĐỀ Đơn định/ nắm tồn khơng gian trạng thái Khơng đơn định/khơng nắm phận không gian trạng thái Đơn định/nắm phận không gian trạng thái Không đơn định/nắm phận không gian trạng thái BREADTH FIRST SEARCH BREADTH FIRST SEARCH Tìm kiếm theo bề rộng (Breadth First Search) hướng dẫn hàm đánh giá Ý tưởng thuật tốn Việc tìm kiếm bắt đầu nút gốc tiếp tục cách duyệt nút Giá trị hàm đánh giá thấp so với nút lại nằm hàng đợi ƯU ĐIỂM Kỹ thuật vét cạn ->tìm lời giải có Đường tìm qua đỉnh NHƯỢC ĐIỂM Tìm kiếm lời giải theo thuật tốn định trước-> tìm kiếm máy móc, khơng có thơng tin hỗ trợ Khơng phù hợp với khơng gian tốn kích thước lớn Priority queue (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 UNIFORM COST SEARCH Thuật tốn UCS tìm đường từ root tới đích với chi phí Ý tưởng thuật tốn ❖ Tìm kiếm chi phí thống tương tự thuật tốn Dijkstra Từ điểm bắt đầu, cho vào hàng đợi ưu tiên (priority queue) ❖ Sau pop phần tử top priority queue ra, đồng thời chọn điểm kề cho vào hàng đợi ưu tiên (priority queue) Những điểm cho vào priority queue gọi biên Quá trình lặp lại queue trở rỗng tìm điểm đích UNIFORM COST SEARCH Phân biệt thuật toán UCS Dijkstra Dijkstra UCS _ Thuật toán Dijkstra khởi tạo lưu trữ tất đỉnh, áp dụng cho đồ thị mà biết rõ ràng số đỉnh cạnh _ Thuật toán UCS bắt đầu với đỉnh nguồn qua phần đồ thị cần thiết, áp dụng cho đồ thị rõ ràng độ thị ngầm _ Dijkstra tốn nhớ phải lưu trữ tất đỉnh _ UCS cần lưu trữ đỉnh cần thiết