6.THUẬT GIẢI pptx

6.THUẬT GIẢI 6.1. Mở rộng khái niệm thuật toán : thuật giải Trong quá trình nghiên cứu giải quyết các vấn đề - bài toán, người ta đã đưa ra những nhận xét như sau : Có nhiều bài toán cho đến nay vẫn chưa tìm ra một cách giải theo kiểu thuật toán và cũng không biết là có tồn tại thuật toán hay không. Có nhiều bài toán đã có thuật toán để giải nhưng không chấp nhận được vì thời gian giải theo thuật toán đó quá lớn hoặc các điều kiện cho thuật toán khó đáp ứng. Có những bài toán được giải theo những cách giải vi phạm thuật toán nhưng vẫn chấp nhận được. Từ những nhận định trên, người ta thấy rằng cần phải có những đổi mới cho khái niệm thuật toán. Người ta đã mở rộng hai tiêu chuẩn của thuật toán : tính xác định và tính đúng đắn. Việc mở rộng tính xác định đối với thuật toán đã được thể hiện qua các giải thuật đệ quy và ngẫu nhiên. Tính đúng của thuật toán bây giờ không còn bắt buộc đối với một số cách giải bài toán, nhất là các cách giải gần đúng. Trong thực tiễn, có nhiều trường hợp người ta chấp nhận các cách giải thường cho kết quả tốt (nhưng không phải lúc nào cũng tốt) nhưng ít phức tạp và hiệu quả. Chẳng hạn nếu giải một bài toán bằng thuật toán tối ưu đòi hỏi máy tính thực hiện nhiều năm thì chúng ta có thể sẵn lòng chấp nhận một giải pháp gần tối ưu mà chỉ cần máy tính chạy trong vài ngày hoặc vài giờ. Các cách giải chấp nhận được nhưng không hoàn toàn đáp ứng đầy đủ các tiêu chuẩn của thuật toán thường được gọi là các thuật giải. Khái niệm mở rộng này của thuật toán đã mở rộng cửa cho chúng ta trong việc tìm kiếm phương pháp để giải quyết các bài toán được đặt ra. Một trong những thuật giải thường được đề cập đến và sử dụng trong khoa học trí tuệ nhân tạo là các cách giải theo kiểu Heuristic. 6.2. Thuật giải Heuristic Thuật giải Heuristic là một sự mở rộng khái niệm thuật toán. Nó thể hiện cách giải bài toán với các đặc tính sau : Thường tìm được lời giải tốt (nhưng không chắc là lời giải tốt nhất) Giải bài toán theo thuật giải Heuristic thường dễ dàng và nhanh chóng đưa ra kết quả hơn so với giải thuật tối ưu, vì vậy chi phí thấp hơn. Thuật giải Heuristic thường thể hiện khá tự nhiên, gần gũi với cách suy nghĩ và hành động của con người. Có nhiều phương pháp để xây dựng một thuật giải Heuristic, trong đó người ta thường dựa vào một số nguyên lý cơ sở như sau: Nguyên lý vét cạn thông minh : Trong một bài toán tìm kiếm nào đó, khi không gian tìm kiếm lớn, ta thường tìm cách giới hạn lại không gian tìm kiếm hoặc thực hiện một kiểu dò tìm đặc biệt dựa vào đặc thù của bài toán để nhanh chóng tìm ra mục tiêu. Nguyên lý tham lam (Greedy): Lấy tiêu chuẩn tối ưu (trên phạm vi toàn cục) của bài toán để làm tiêu chuẩn chọn lựa hành động cho phạm vi cục bộ của từng bước (hay từng giai đoạn) trong quá trình tìm kiếm lời giải. Nguyên lý thứ tự : Thực hiện hành động dựa trên một cấu trúc thứ tự hợp lý của không gian khảo sát nhằm nhanh chóng đạt được một lời giải tốt. Hàm Heuristic: Trong việc xây dựng các thuật giải Heuristic, người ta thường dùng các hàm Heuristic. Ðó là các hàm đánh giá thô, giá trị của hàm phụ thuộc vào trạng thái hiện tại của bài toán tại mỗi bước giải. Nhờ giá trị này, ta có thể chọn được cách hành động tương đối hợp lý trong từng bước của thuật giải. Bài toán hành trình ngắn nhất - ứng dụng nguyên lý Greedy Bài toán : Chúng ta trở lại với bài toán người bán hàng. Nhưng ở đây, yêu cầu bài toán hơi khác là làm sao tìm được hành trình ngắn nhất có thể được. Tất nhiên ta có thể giải bài toán này bằng cách liệt kê tất cả con đường có thể đi, tính chiều dài của mỗi con đường đó rồi tìm con đường có chiều dài ngắn nhất. Tuy nhiên, cách giải này lại có độ phức tạp O(n!) (tổng số hành trình có thể có là n!). Do đó, khi số đại lý tăng thì số con đường phải xét sẽ tăng lên rất nhanh. Một cách giải đơn giản hơn nhiều và thường cho kết quả tương đối tốt là dùng một thuật giải Heuristic ứng dụng nguyên lý Greedy. Tư tưởng của thuật giải như sau : 1. Từ điểm khởi đầu, ta liệt kê tất cả quãng đường từ điểm xuất phát cho đến n đại lý rồi chọn đi theo con đường ngắn nhất. 2. Khi đã đi đến một đại lý, chọn đi đến đại lý kế tiếp cũng theo nguyên tắc trên. Nghĩa là liệt kê tất cả con đường từ đại lý ta đang đứng đến những đại lý chưa đi đến. Chọn con đường ngắn nhất. Lặp lại quá trình này cho đến lúc không còn đại lý nào để đi. Bạn có thể quan sát hình 2.14 để thấy được quá trình chọn lựa. Theo nguyên lý Greedy, ta lấy tiêu chuẩn hành trình ngắn nhất của bài toán làm tiêu chuẩn chọn lựa cục bộ. Ta hy vọng rằng, khi đi trên n đoạn đường ngắn nhất thì cuối cùng ta sẽ có một hành trình ngắn nhất. Ðiều này không phải lúc nào cũng đúng. Với điều kiện trong hình 2.14 thì thuật giải cho chúng ta một hành trình có chiều dài là 14 trong khi hành trình tối ưu là 13. Kết quả của thuật giải Heuristic trong trường hợp này chỉ lệch 1 đơn vị so với kết quả tối ưu. Trong khi đó, độ phức tạp của thuật giải Heuristic này chỉ là O(n2). Tất nhiên, thuật giải theo kiểu Heuristic đôi lúc lại đưa ra kết quả không tốt, thậm chí rất tệ như trường hợp ở hình 2.15. Bài toán phân việc – ứng dụng của nguyên lý thứ tự Một công ty nhận được hợp đồng gia công m chi tiết máy J 1 , J 2 , ,J m . Công ty có n máy gia công lần lượt là P 1 , P 2 , P n . Mọi chi tiết đều có thể được gia công trên bất kỳ máy nào. Một khi đã gia công một chi tiết trên một máy, công việc sẽ tiếp tục cho đến lúc hoàn thành, không thể bị ngắt ngang. Ðể gia công một công việc J i trên một máy bất kỳ ta cần dùng một thời gian tương ứng là t i . Nhiệm vụ của công ty là phải làm sao gia công xong toàn bộ n chi tiết trong thời gian sớm nhất. Chúng ta xét bài toán trong trường hợp có 3 máy P 1 , P 2 , P 3 và 6 công việc với thời gian là t 1 =2, t 2 =5, t 3 =8, t 4 =1, t 5 =5, t 6 =1. Ta có một phương án phân công (L) như hình sau : Theo hình này, tại thời điểm t=0, ta tiến hành gia công chi tiết J2 trên máy P1, J5 trên P2 và J1 tại P3. Tại thời điểm t=2, công việc J1 được hoàn thành, trên máy P3 ta gia công tiếp chi tiết J4. Trong lúc đó, hai máy P1 và P2 vẫn đang thực hiện công việc đầu tiên mình Sơ đồ phân việc theo hình ở trên được gọi là lược đồ GANTT. Theo lược đồ này, ta thấy thời gian để hoàn thành toàn bộ 6 công việc là 12. Nhận xét một cách cảm tính ta thấy rằng phương án (L) vừa thực hiện là một phương án không tốt. Các máy P1 và P2 có quá nhiều thời gian rảnh. Xây dựng một thuật toán để tìm một phương án tối ưu L0 cho bài toán này là một bài toán khó, đòi hỏi các kỹ thuật phức tạp mà chúng ta sẽ không đề cập ở đây. Bây giờ ta xét đến một thuật giải Heuristic rất đơn giản để giải bài toán này. 1. Sắp xếp các công việc theo thứ tự giảm dần về thời gian gia công. 2. Lần lượt sắp xếp các việc theo thứ tự đó vào máy còn dư nhiều thời gian nhất. Với tư tưởng như vậy, ta sẽ có một phương án L* như sau : Rõ ràng phương án L* vừa thực hiện cũng chính là phương án tối ưu của trường hợp này vì thời gian hoàn thành là 8, đúng bằng thời gian của công việc J3. Ta hy vọng rằng một thuật giải Heuristic đơn giản như vậy sẽ là một thuật giải tối ưu. Nhưng tiếc thay, ta dễ dàng đưa ra được một trường hợp mà thuật giải Heuristic không đưa ra được kết quả tối ưu. Nếu gọi T* là thời gian để gia công xong n chi tiết máy do thuật giải Heuristic đưa ra và To là thời gian tối ưu thì người ta đã chứng minh được rằng Với kết quả này, ta có thể xác lập được sai số mà chúng ta phải gánh chịu nếu dùng Heuristic thay vì tìm một lời giải tối ưu. Chẳng hạn với số máy = 2 (n=2) ta có , và đó chính là sai số cực đại mà trường hợp ở trên đã gánh chịu. Theo công thức này, số máy càng lớn thì sai số càng lớn. Trong trường hợp n lớn thì 1/(3n) xem như bằng 0. Như vậy, sai số tối đa mà ta phải chịu là T* ? 4/3To, nghĩa là sai số tối đa là 33%. Tuy nhiên, khó tìm ra được những trường hợp mà sai số đúng bằng giá trị cực đại, dù trong trường hợp xấu nhất. Thuật giải Heuristic trong trường hợp này rõ ràng đã cho chúng ta những lời giải tương đối tốt. Bài toán Ta-canh - ứng dụng của hàm Heuristic Bài toán Ta-canh đã từng là một trò chơi khá phổ biến, đôi lúc người ta còn gọi đây là bài toán 9- puzzle. Trò chơi bao gồm một hình vuông kích thước 3x3 ô. Có 8 ô có số, mỗi ô có một số từ 1 đến 8. Một ô còn trống. Mỗi lần di chuyển chỉ được di chuyển một ô nằm cạnh ô trống về phía ô trống. Vấn đề là từ một trạng thái ban đầu bất kỳ, làm sao đưa được về trạng thái cuối là trạng thái mà các ô được sắp lần lượt từ 1 đến 8 theo thứ tự từ trái sang phải, từ trên xuống dưới, ô cuối dùng là ô trống. Cho đến nay, người ta vẫn chưa tìm được một thuật toán chính xác, tối ưu để giải bài toán này. Tuy nhiên, cách giải theo kiểu Heuristic lại khá đơn giản. Nhận xét rằng : tại mỗi thời điểm ta chỉ có tối đa 4 ô có thể di chuyển. Vấn đề là tại thời điểm đó, ta sẽ chọn lựa di chuyển ô nào? Chẳng hạn ở hình trên, ta nên di chuyển (1), (2), (6) hay (7)? Gọi T 0 là trạng thái đích của bài toán và T K là trạng thái hiện tại. Ta gọi V(i,j) là con số nằm ở ô (i,j), với ô trống V(i,j)=0. Ta đặt d(i,j) là số ô cần di chuyển để đưa con số ở ô (i,j) về đúng vị trí của nó ở trạng thái TO . Hàm F K tại trạng thái T K bằng tổng của các d(i,j) sao cho vị trí (i,j) không phải là ô trống. Như vậy đối với trạng thái ở hình ban đầu, hàm FK sẽ có giá trị là FK = 2+1+3+1+0+1+2+2=12. Một cách tổng quát, giá trị hàm FK tại trạng thái TK sẽ là Từ trạng thái TK , ta có tối đa 4 cách di chuyển.Ta ký hiệu các trạng thái mới này lần lượt là TKT ,TKD , TKTr ,TKP ứng với con số ở trên, dưới, trái, phải ô trống hiện tại bị di chuyển. Chẳng hạn, ứng với hình ban đầu, ta có thể có 4 trạng thái mới như hình bên. Ứng với các trạng thái mới, ta cũng sẽ có các hàm F K tương ứng là F KT ,F KD ,F KTr ,F KP . Dựa vào 4 con số này, ta sẽ chọn hướng đi có hàm F K tương ứng là nhỏ nhất, trong trường hợp bằng nhau ta chọn ngẫu nhiên một trong số các đường đó. Với ví dụ, ta sẽ chọn di chuyển ô mang số (2) vì F KD là nhỏ nhất. Sau khi đã di chuyển một ô, bài toán chuyển về một trạng thái T K mới. Ta lại thực hiện quá trình trên cho đến lúc đạt được trạng thái đích. Hàm F K trong ví dụ của chúng ta là một dạng hàm Heuristic. Tất nhiên, để giải được bài toán này trong những tình huống khó, hàm FK cần có nhiều sửa đổi. I.GIỚI THIỆU NGÔN NGỮ PASCAL PASCAL là ngôn ngữ lập trình cấp cao được giáo sư Niklaus Wirth ở trường đại học Kỹ thuật Zurich (Thụy sĩ) thiết kế và công bố vào năm 1971. Ông đặt tên cho ngôn ngữ của mình là Pascal để tưởng nhớ nhà toán học nổi tiếng người Pháp ở thế kỷ 17: Blaise Pascal, người đã sáng chế ra chiếc máy tính cơ khí đầu tiên của nhân loại. Qua thời gian sử dụng, Pascal ngày càng được đông đảo người dùng đánh gía cao, và trở thành một trong các ngôn ngữ thảo chương phổ biến nhất hiện nay. Thành công của ngôn ngữ Pascal là ở chỗ: nó là ngôn ngữ đầu tiên đưa ra và thể hiện được khái niệm lập trình có cấu trúc. Ý tưởng về một chương trình có cấu trúc xuất phát từ suy nghĩ cho rằng có thể chia một bài toán lớn, phức tạp thành nhiều bài toán nhỏ, đơn giản hơn. Nếu mỗi bài toán nhỏ được giải quyết bằng một chương trình con, thì khi liên kết các chương trình con này lại sẽ tạo nên một chương trình lớn giải quyết được bài toán ban đầu?. Bằng cách chia một chương trình thành các chương trình con như vậy, người thảo chương có thể lập trình để giải quyết riêng lẻ từng phần một, từng khối một, hoặc có thể tổ chức để nhiều người cùng tham gia, mỗi người phụ trách một vài khối. Ðặc biệt khi phải thay đổi hay sửa chữa trong một khối thì điều đó sẽ ít ảnh hưởng đến các khối khác. Tính cấu trúc của ngôn ngữ Pascal còn thể hiện trong việc tổ chức các câu lệnh và tổ chức dữ liệu. Từ các lệnh đã có, người thảo chương có thể nhóm chúng lại với nhau và đặt giữa hai từ khóa Begin và End tạo thành một câu lệnh mới phức tạp hơn gọi là câu lệnh ghép. Ðến lượt mình, hai hay nhiều lệnh ghép lại có thể được nhóm lại để tạo thành một câu lệnh ghép phức tạp hơn nữa,.v.v. Tương tự như thế, ngôn ngữ Pascal cũng cho phép xây dựng các kiểu dữ liệu phức tạp hơn từ các kiểu dữ liệu đã có. Pascal là một ngôn ngữ không chỉ chặt chẽ về mặt cú pháp mà còn chặt chẽ về mặt dữ liệu. Mỗi biến, mỗi hằng tham gia trong chương trình luôn có một kiểu dữ liệu xác định và chỉ nhận những gía trị có cùng kiểu dữ liệu với nó. Ðiều này buộc người lập trình phải nắm chắc cú pháp và luôn chú ý đến tính tương thích của các biểu thức về mặt kiểu dữ liệu. Chính vì thế, thảo chương bằng ngôn ngữ Pascal là một cơ hội tốt không chỉ rèn luyện tư duy mà còn rèn luyện tính cẩn thận và chính xác. Ngày nay, Ngôn ngữ Pascal được dùng để viết các chương trình ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Với văn phạm sáng sủa, dễ hiểu, với khả năng đủ mạnh, Pascal được xem là ngôn ngữ thích hợp nhất để giảng dạy ở các trường phổ thông và đại học. II.CÁC PHẦN TỬ CƠ BẢN CỦA NGÔN NGỮ PASCAL 1.Tập ký tự cơ bản Mỗi ngôn ngữ đều được xây dựng từ một tập ký tự nào đó. Nhiều ký tự nhóm lại với nhau tạo nên các từ. Nhiều từ liên kết với nhau theo một qui tắc ngữ pháp nhất định (gọi là văn phạm) thì tạo nên các mệnh đề. Trong các ngôn ngữ thảo chương, mệnh đề?còn được gọi là câu lệnh. Một tập hợp các câu lệnh được sắp xếp theo một trật tự nhất định nhằm chỉ thị cho máy các thao tác phải thực hiện tạo thành một chương trình. Các chương trình được soạn thảo bởi người thảo chương và được lưu trữ trên đĩa dưới dạng các tập tin. Ngôn ngữ Pascal được xây dựng trên bộ ký tự cơ bản, gồm: các chữ cái la tinh: A, B, C, ,Z, a, b, c, , z các chữ số :0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 các ký hiệu đặc biệt: +, -, *, /, =, <, {, }, [, ], %, $, &, #, ký tự gạch nối ‘_’ và ký tự trắng ‘ ‘ ( space) Các chữ Ả rập:  ,  ,  , không thuộc bộ ký tự của Pascal. 2. Từ khóa ( key word ): Có một số từ được Pascal dành riêng cho việc xây dựng các câu lệnh, các khai báo, các phép tính, gọi là từ khóa. Việc sử dụng các từ khóa đòi hỏi phải tuân thủ đúng quy tắc đề ra, và đặc biệt là người lập trình không được đặt một tên mới (tên biến, tên hằng, tên hàm, tên thủ tục, ) trùng với một trong các từ khóa. Dưới đây là danh sách các từ khóa của Pascal : absolute, and, array, begin, case, const, div, do, downto, else, end, file, for, forward, function, goto, if, implementation, in, inline, interface, interrupt, label, mod, nil, not, of, or, packed, procedure, program, record, repeat, set, shl, shr, string, then, to, type, unit, until, uses, var, while, with, xor Các từ khóa có thể viết dưới dạng chữ hoa hay chữ thường hay xen kẽ chữ hoa với chữ thường đều được. Ví dụ viết begin hay Begin hay BEGIN là như nhau. 3. Tên (identifier): Các biến, các hằng, các hàm, các thủ tục, được sử dụng trong chương trình đều cần phải đặt tên, còn gọi là định danh hay danh hiệu. Các tên này do người thảo chương tự đặt và phải đảm bảo đúng quy tắc: tên phải bắt đầu bằng chữ cái, kế đó có thể là chữ cái, chữ số, hay dấu gạch nối ‘_’. Tên không được đặt trùng với từ khóa. Chiều dài của tên tối đa là 127 ký tự. Thông thường tên nên đặt ngắn gọn và có tính gợi nhớ. Dưới đây là ví dụ về các tên được đặt đúng: Delta, X1, X2, i, j , Chuc_vu, Luong, So_luong, Don_gia. Còn các tên: 3ABC, In, Chu vi, Ma-so là sai vì : 3ABC: bắt đầu bằng số Chu vi: có chứa ký tự trắng Ma-so : ký tự ‘-’ là dấu trừ chứ không phải gạch nối. In : trùng với từ khóa In Cũng giống như từ khóa, Tên không phân biệt viết hoa hay viết thường. Ví dụ viết X1 hay x1 cũng chỉ là một tên thôi. Trong Pascal có một số tên đã được đặt sẵn rồi, gọi là tên chuẩn, chẳng hạn : Abs, Arctan, Boolean, Byte, Char, Cos, Copy, Delete, Eof, False, Longint, Ord, Integer, Real, Readln, Writeln, True, Text, Mặc dù người thảo chương có thể đặt một tên mới trùng với một trong các tên chuẩn, song, để đỡ nhầm lẫn, chúng ta nên tránh điều này. III. CẤU TRÚC CHUNG CỦA CHƯƠNG TRÌNH PASCAL 1. Ví dụ mở đầu : Để có một cái nhìn tổng quan trước khi đi vào các vấn đề chi tiết của ngôn ngữ Pascal, xin hãy cùng xem chương trình sau: 1.1. Bài toán và chương trình : Viết chương trình để nhập vào độ dài hai cạnh của một hình chữ nhật, tính và in lên màn hình diện tích và chu vi của hình chữ nhật đó. Nếu gọi hai cạnh của hình chữ nhật là a và b, gọi diện tích và chu vi lần lượt là S và P thì công thức tính S và P là: S = a.b P = 2(a+b) Chương trình cụ thể như sau :OGRAM VIDU51; { Tinh dien tich va chu vi hinh chu nhat } Uses CRT; Var a, b, S, P : Real ; Begin Clrscr; Write( ‘Nhap chieu dai : ‘); Readln(a); Write( ‘Nhap chieu rong : ‘); Readln(b); S:=a*b; P:=2* (a+b); Writeln (‘ Dien tich = ‘, S:8:2); Writeln (‘ Chu vi = ‘, P:8:2); Readln; End. Chay <VD51.EXE> Chép chương trình nguồn VD52.PAS 1.2. Giải thích các dòng trong chương trình : { Tinh dien tich va chu vi hinh chu nhat } Đây là lời chú giải, nêu lên mục đích của chương trình. Uses CRT ; . 6. THUẬT GIẢI 6. 1. Mở rộng khái niệm thuật toán : thuật giải Trong quá trình nghiên cứu giải quyết các vấn đề - bài toán, người ta đã đưa ra. một cách giải theo kiểu thuật toán và cũng không biết là có tồn tại thuật toán hay không. Có nhiều bài toán đã có thuật toán để giải nhưng không chấp nhận được vì thời gian giải theo thuật toán. pháp để giải quyết các bài toán được đặt ra. Một trong những thuật giải thường được đề cập đến và sử dụng trong khoa học trí tuệ nhân tạo là các cách giải theo kiểu Heuristic. 6. 2. Thuật giải