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

Trí tuệ nhân tạo tìm kiếm

36 10 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

Tiêu đề Trí Tuệ Nhân Tạo Tìm Kiếm
Tác giả Bùi Đức Dương
Trường học Khoa Công nghệ Thông tin
Thể loại bài giảng
Định dạng
Số trang 36
Dung lượng 1,34 MB

Nội dung

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo Chương Tìm kiếm Heuristic Bùi Đức Dương – Khoa Công nghệ Thông tin Giới thiệu LOGO  Heuristic gì?  Heuristic tri thức rút tỉa từ kinh nghiệm, “trực giác” người (mẹo)  Heuristic tri thức “đúng” hay “sai”  Heuristic meta knowledge “thường đúng”  Heuristic dùng để làm gì?  Trong tốn tìm kiếm khơng gian trạng thái, có trường hợp cần đến heuristic:  Vấn đề khơng có nghiệm xác mệnh đề khơng phát biểu chặt chẽ hay thiếu liệu để khẳng định kết  Vấn đề có nghiệm xác phí tổn tính tốn để tìm nghiệm q lớn (hệ bùng nỗ tổ hợp)  Heuristic giúp tìm kiếm đạt kết với chi phí thấp Giới thiệu (tt) LOGO  Giải thuật heuristic thường gồm phần:  Phép đo heuristic: Thể qua hàm đánh giá heuristic (evaluation function), dùng để đánh giá đặc điểm trạng thái KGTT  Giải thuật tìm kiếm heuristic:  Tìm kiếm tốt (best-first search)  Giải thuật leo đồi (hill-climbing) Giới thiệu (tt) LOGO  Heuristic dùng SSS?  Tìm kiếm khơng gian trạng thái theo chiều nào? BFS hay DFS?  Tìm theo heuristic: heuristic định hướng q trình tìm kiếm theo hướng mà “nó” cho khả đạt tới nghiệm cao Không “sâu” khơng “rộng”  Kết tìm kiếm với heuristic  Việc tìm kiếm theo định hướng heuristic có kết tốt hay xấu tùy theo heuristic “đúng” hay “sai”  Heuristic có khả bỏ sót nghiệm  Heuristic tốt dẫn đến kết nhanh tốt Làm tìm heuristic tốt? Giới thiệu (tt) LOGO  Thuật giải heuristic mở rộng khái niệm thuật tốn Nó thể cách giải tốn với đặc tính sau: KGTT tic-tac-toe thu nhỏ nhờ tính đối xứng  Thường tìm lời giải tốt (nhưng khơng tốt nhất) trạng thái  Giải toán theo thuật giải heuristic thường dễ dàng nhanh chóng đưa kết so với giải thuật tối ưu (chi phí thấp hơn)  Thuật giải heuristic thường thể tự nhiên, gần với cách suy nghĩ hành động người Giới thiệu (tt) LOGO  Một số nguyên lý  Ngun lý vét cạn thơng minh: Giới hạnnhờ khơngtính gian đối tìm kiếm dựa KGTT tic-tac-toe thu nhỏ xứng vào đặc thù toán trạng thái  Nguyên lý tham lam (Greedy): Lấy tiêu chuẩn tối ưu toán làm tiêu chuẩn cho việc lựa chọn bước giải  Nguyên lý thứ tự: Hành động dựa cấu trúc thứ tự hợp lý không gian khảo sát  Hàm heuristic: Hàm đánh giá dựa “kinh nghiệm”, phụ thuộc vào trạng thái bước giải Từ chọn phương án hành động Giới thiệu (tt) LOGO  Một số ví dụ  Bàicủa tốntic-tac-toe 1(Đổi tiền) Đổi số tiền T thành loạitính tiền có mệnh giá KGTT thu nhỏcác nhờ đối xứng L1, L2, Ln (L1> L2 > > Ln) cho số tờ trạng thái Procedure DoiTien; Begin i=1; Repeat Soto[i]=T/L[i]; T=T%L[i]; i++; Until (T=0); End;  Bài tốn (Tìm nghiệm) Tìm tất nghiệm khơng âm phương trình: x1+ x2+ + xn=N Giới thiệu (tt) LOGO  Bài tốn (Hành trình ngắn -TSP) Cho n thành phố (1, khoảng cách chúng (ci,j) Hãy tìm hành trình KGTT 2, n) tic-tac-toe thu nhỏ nhờ tính đối xứng người đưa thư, qua tất thành phố quay thành phố xuấtcủa phát,các trạng cho tổngthái chiều dài đường ngắn  Vét cạn: (n-1)! Với n lớn?  Greedy 1: Mỗi bước chọn i→j cho j gần i thành phố chưa đến nối với i  Greedy 2: Mỗi bước chọn i→j cho i gần j thành phố chưa đến nối với j LOGO Giới thiệu (tt)  Ví dụ: TSP với n=7 cho ma trận sau A B C D E F G A 150 178 350 215 655 472 B 150 550 730 196 285 328 C 178 550 125 485 348 226 D 350 730 125 925 147 630 E 215 196 485 925 352 475 F 655 285 348 147 352 548 G 472 328 226 630 475 548  Greedy 1: A→ B→ E→ F→ D→ C→ G→ A  Greedy 2: A → B → E → F → D → C → G → A LOGO Giới thiệu (tt)  Bài tốn (Tơ màu đồ) Cho n quốc gia (1, 2, n) Hai quốc gia gọi láng giềng có đường biên giới chung Hãy tìm màu để tô cho quốc gia nhờ cho quốc gia láng KGTT số tic-tac-toe thu nhỏ tính đối xứng giềng phải kháccác màu.trạng thái  Bậc quốc gia: số QG láng giềng QG A B C D E F Bậc 3 B A C Procedure ToMauBanDo; E D Begin m=1; Repeat Tìm quốc gia i thỏa Bậc[i]=max; Mau[i]=m++; For j=1 to n If (Mau[j]=null and LangGieng[i,j]=True) Bậc[j] ; Until (m=n); End; F LOGO Hàm lượng giá heuristic f(n) f(n) == g(n) g(n) ++ h(n) h(n) Trong đó: f(n): Hàm lượng giá heuristic trạng thái n g(n): Khoảng cách từ n đến trạng thái bắt đầu h(n): Hàm heuristic đánh giá khoảng cách từ t.thái n đến mục tiêu start Ví dụ: Xét trị chơi 8-puzzle h(n): số lượng vị trí sai g(n) = 8 g(n) = goal f(n) = 7 8 LOGO Hàm lượng giá heuristic (tt) State A F(a) =0+4=4 x 2 State B F(b) =1+5=6 F(e) =2+3=5 x State H F(h) =3+3=6 State D F(c) =1+3=4 State F F(f) =2+3=5 x x State E State C State I F(i) =3+4=7 6 F(c) =1+5=6 x State G F(g) =2+4=6 LOGO Hàm lượng giá heuristic (tt) y 2 8 x State J F(j) =3+2=5 State L F(l) =4+1=5 State Close y 7 1 8 7 State F F(f) =2+3=5 y State K F(k) =3+4=7 State Close State N State Close State M F(m) =5+0=5 x F(n) =5+1=7 LOGO Hàm lượng giá heuristic (tt) Laàn X Open Close [a4] [] A4 [c4,b6,d6] [a4] C4 [e5,f5,g6,b6,d6] [a4,c4] E5 [f5,h6,g6,b6,d6,i7] [a4,c4,e5] F5 [j5,h6,g6,b6,d6,k7,i7] [a4,c4,e5,f5] J5 [l5,h6,g6,b6,d6,k7,i7] [a4,c4,e5,f5,j5] l5 [m5,h6,g6,b6,d6,k7,i7,n7] [a4,c4,e5,f5,j5,l5] m5 Heuristic trò chơi đối kháng LOGO  Giải thuật minimax:  Hai đấu thủ trò chơi gọi MIN MAX  Mỗi nút có giá trị: • MAX thắng, • MIN thắng  Minimax truyền giá trị lên cao dần đồ thị, qua nút cha mẹ theo luật sau: • Nếu trạng thái cha mẹ MAX, gán cho giá trị lớn có trạng thái • Nếu trạng thái bố, mẹ MIN, gán cho giá trị nhỏ có trạng thái Heuristic trò chơi đối kháng (tt) Áp dụng GT Minimax vào trò chơi NIM LOGO Heuristic trò chơi đối kháng (tt) LOGO Minimax với độ sâu lớp cố định  Minimax KGTT giả định  Các nút gán giá trị heuristic  Còn giá trị nút giá trị nhận dựa giải thuật Minimax Heuristic trò chơi đối kháng (tt) •Heuristic trị chơi tic-tac-toe Hàm Heuristic: E(n) = M(n) – O(n) Trong đó: M(n) tổng số đường thắng tơi O(n) tổng số đường thắng đối thủ E(n) trị số đánh giá tổng cộng cho trạng thái n LOGO Heuristic trò chơi đối kháng (tt) LOGO Minimax lớp áp dụng vào nước mở đầu tic-tac-toe Nilsson (1971) Heuristic trò chơi đối kháng (tt) LOGO • Giải thuật cắt tỉa α-β β  Tìm kiếm theo kiểu depth-first  Nút MAX có giá trị α (ln tăng)  Nút MIN có giá trị β (ln giảm)  TK kết thúc bất kỳ:  Nút MIN có β ≤ α nút cha MAX  Nút MAX có α ≥ β nút cha MIN  Giải thuật cắt tỉa α-β thể mối quan hệ nút lớp n n+2, mà tồn có gốc lớp n+1 cắt bỏ Heuristic trò chơi đối kháng (tt) Cắt tỉa α MAX S =α ≥α MIN A= α Z α - cut =z z≤α LOGO Heuristic trò chơi đối kháng (tt) Cắt tỉa β S =β MIN ≤β MAX A= β Z β - cut =z z≥β LOGO Heuristic trị chơi đối kháng (tt) • Áp dụng cho KGTT giả định Các nút khơng có giá trị nút không duyệt qua LOGO Bài tập Chương Tìm hiểu tốn Đổi tiền Bài tốn phân việc BFS, DFS Tic tac toe Trị chơi NIM Đong dầu Tơ màu đồ Bài tốn TSP Puzzle Cờ vua Cờ tướng Người nông dân qua sông Con thỏ cáo Con khỉ nải chuối Tu sỹ kẻ ăn thịt người LOGO Bùi Đức Dương – Khoa Công nghệ Thông tin Tham luận Chi Khoa Cơ khí

Ngày đăng: 22/11/2023, 15:56

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w