Đề tài TÌM KIẾM HEURISTIC

Đề tài: TÌM KIẾM HEURISTIC Giáo viên hướng dẫn: Nguyễn Thị Thủy Nhóm sinh viên: Nguyễn Thị Diệp Phạm Thị Định Nguyễn Thị Gấm Nguyễn Thị Nụ Lớp: THC_52 [...]... định bởi hàm đánh giá) 2 Ví dụ về tìm kiếm beam Chọn k = 2 A: là trạng thái đầu B: là trạng thái kết thúc Các số bên cạnh các đỉnh là giá trị của hàm đánh giá 2 Ví dụ về tìm kiếm beam Từ trạng thái ban đầu A chọn 2 đỉnh (D, E) có chi phí nhỏ nhất kề với A để phát triển tiếp 2 Ví dụ về tìm kiếm beam Ở mức tiếp theo chọn 2 đỉnh I, G để phát triển tiếp 2 Ví dụ về tìm kiếm beam Đỉnh được chọn để phát triển... tiếp 2 Ví dụ về tìm kiếm beam Ở mức tiếp theo chọn 2 đỉnh I, G để phát triển tiếp 2 Ví dụ về tìm kiếm beam Đỉnh được chọn để phát triển ở mức tiếp theo là trạng thái kết thúc (B) nên việc tìm kiếm dừng lại 2 Ví dụ về tìm kiếm beam Chi phí từ A->D->I->B là 14 Vậy đường đi ngắn nhất là:A->E->G->B Chi phí từ A->E->G->B là 12 2.3.1 Leo đồi đơn giản 2.3.2 Leo đồi dốc đứng 2.3.3 So sánh 2.3.4 Đánh giá • Thuật... toàn cục • Nhược điểm: Cả hai phiên bản trên có thể sẽ không thể tìm đến đích được trong 3 trường hợp sau: Local Maximum: Plateau: Ridge: • Hiệu quả của cả 2 giải thuật phụ thuộc vào: + Chất lượng của hàm Heuristic + Đặc điểm của không gian trạng thái + Trạng thái khởi đầu 2.4.1 Tư tưởng 2.4.2 Ví dụ 2.4.3 Thuật giải  Tại mỗi bước của tìm kiếm BFS, chọn đi theo TT có khả năng cao nhất trong số các TT... tưởng 2.4.2 Ví dụ 2.4.3 Thuật giải  Tại mỗi bước của tìm kiếm BFS, chọn đi theo TT có khả năng cao nhất trong số các TT đã được xét cho đến thời điểm đó => Ưu tiên đi vào những nhánh tìm kiếm có khả năng nhất (giống tìm kiếm leo đồi dốc đứng)  Nếu phát hiện ra hướng đang đi càng đi thì càng tệ, đến mức xấu hơn cả những hướng mà chưa đi => Không đi tiếp hướng hiện tại nữa mà chọn đi theo một hướng tốt... vừa tạo ra 1 Nếu là đich -> Dừng 2 Nếu không là đích, nhưng tốt hơn TT hiện tại => ghi nhận trạng thái này 3 Lựa chọn TT tốt nhất trong các TT vừa ghi nhận làm TT hiện tại (Nhằm mục đích chuyển hướng tìm kiếm lời giải nhanh đến đích nhất) Input: TTban đầu u0 và TT đích ut 1 P:={u0} ; // Stack - Lưu các TT chờ phát triển Q:=Φ ; // Queue - lưu các TT đã phát triển P?:= Φ ; //P? để lưu tạm thời các TT kề . thuật tìm kiếm sử dụng hàm đánh giá để hướng dẫn sự tìm kiếm được gọi chung là các kỹ thuật tìm kiếm kinh nghiệm (heuristic search). • Các giai đoạn cơ bản để giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm. như sau: 2.1 2.1 2.1 2.1 Hàm đánh giá 2.2 2.2 2.2 2.2 Tìm kiếm Beam 2.3 2.3 2.3 2.3 Tìm kiếm leo đồi 2.4 2.4 2.4 2.4 Tìm kiếm tốt nhất 1. Định nghĩa hàm đánh giá Với mỗi trạng thái. Đề tài: TÌM KIẾM HEURISTIC Giáo viên hướng dẫn: Nguyễn Thị Thủy Nhóm sinh viên: Nguyễn Thị Diệp Phạm Thị