Tổng hợp các khái niệm về thuật toán thuật giải cũng như bàn luận chuyên sâu về các thuật toán thuật giải như thuật toán tìm kiếm heuristic, thuật giải AT, thuật giải AKT, thuật giải A...
"Don't study, don't know - Studying you will know!" NGUYEN TRUNG HOA GS.TSKH HONG KI M GIO TRèNH MễN H C THU T TON THU T GI I CHNG : THU T TON THU T GI I I KHI NI M THU T TON THU T GI I II THU T GI I HEURISTIC III CC PHNG PHP TèM KI M HEURISTIC III.1 C u trỳc chung c$a bi toỏn tỡm ki.m III.2 Tỡm ki.m chi0u sõu v tỡm ki.m chi0u r4ng III.3 Tỡm ki.m leo ủ9i III.4 Tỡm ki.m u tiờn t=i u (best?first search) III.5 ThuCt giDi AT III.6 ThuCt giDi AKT III.7 ThuCt giDi A* III.8 Vớ dM minh hNa hoOt ủ4ng c$a thuCt giDi A* III.9 Bn luCn v0 A* III.10 Sng dMng A* ủT giDi bi toỏn Ta?canh III.11 Cỏc chi.n lUc tỡm ki.m lai I T NG QUAN THU T TON THU T GI I Trong quỏ trỡnh nghiờn cWu giDi quy.t cỏc v n ủ0 bi toỏn, ngZi ta ủó nh\ng nhCn xột nh sau: Cú nhi0u bi toỏn cho ủ.n van cha tỡm m4t cỏch giDi theo kiTu thuCt toỏn v cng khụng bi.t l cú t9n tOi thuCt toỏn hay khụng Cú nhi0u bi toỏn ủó cú thuCt toỏn ủT giDi nhng khụng ch p nhCn ủUc vỡ thZi gian giDi theo thuCt toỏn ủú quỏ len hofc cỏc ủi0u kign cho thuCt toỏn khú ủỏp Wng Cú nh\ng bi toỏn ủUc giDi theo nh\ng cỏch giDi vi phOm thuCt toỏn nhng van ch p nhCn ủUc Th nh\ng nhCn ủinh trờn, ngZi ta th y rjng ckn phDi cú nh\ng ủli mei cho khỏi nigm thuCt toỏn NgZi ta ủó mm r4ng hai tiờu chunn c$a thuCt toỏn: tớnh xỏc ủinh v tớnh ủỳng ủon Vigc mm r4ng tớnh xỏc ủinh ủ=i vei thuCt toỏn ủó ủUc thT hign qua cỏc giDi thuCt ủg quy v ngau nhiờn Tớnh ủỳng c$a thuCt toỏn bõy giZ khụng cũn bot bu4c ủ=i vei m4t s= cỏch giDi bi toỏn, nh t l cỏc cỏch giDi gkn ủỳng Trong thqc tirn cú nhi0u trZng hUp ngZi ta ch p nhCn cỏc cỏch giDi thZng cho k.t quD t=t (nhng khụng phDi lỳc no cng t=t) nhng ớt phWc tOp v higu quD Chsng hOn n.u giDi m4t bi toỏn bjng thuCt toỏn t=i u ủũi hti mỏy tớnh thqc hiờn nhi0u nm thỡ chỳng ta cú thT svn lũng ch p nhCn m4t giDi phỏp gkn t=i u m chw ckn mỏy tớnh chOy vi ngy hofc vi giZ Cỏc cỏch giDi ch p nhCn ủUc nhng khụng hon ton ủỏp Wng ủky ủ$ cỏc tiờu chunn c$a thuCt toỏn thZng ủUc gNi l cỏc thuCt giDi Khỏi nigm mm r4ng ny c$a thuCt toỏn ủó mm cxa cho chỳng ta vigc tỡm ki.m phng phỏp ủT giDi quy.t cỏc bi toỏn ủUc ủft M4t nh\ng thuCt giDi thZng ủUc ủ0 cCp ủ.n v sx dMng khoa hNc trớ tug nhõn tOo l cỏc cỏch giDi theo kiTu Heuristic II THU T GI I HEURISTIC ThuCt giDi Heuristic l m4t sq mm r4ng khỏi nigm thuCt toỏn Nú thT hign cỏch giDi bi toỏn vei cỏc ủfc tớnh sau: ThZng tỡm ủUc lZi giDi t=t (nhng khụng choc l lZi giDi t=t nh t) GiDi bi toỏn theo thuCt giDi Heuristic thZng dr dng v nhanh chúng k.t quD hn so vei giDi thuCt t=i u, vỡ vCy chi phớ th p hn ThuCt giDi Heuristic thZng thT hign khỏ tq nhiờn, gkn gi vei cỏch suy ngh v hnh ủ4ng c$a ngZi Cú nhi0u phng phỏp ủT xõy dqng m4t thuCt giDi Heuristic, ủú ngZi ta thZng dqa vo m4t s= nguyờn lý c bDn nh sau: Nguyờn lý vột c$n thụng minh: Trong m4t bi toỏn tỡm ki.m no ủú, khụng gian tỡm ki.m len, ta thZng tỡm cỏch giei hOn lOi khụng gian tỡm ki.m hofc thqc hign m4t kiTu dũ tỡm ủfc bigt dqa vo ủfc thự c$a bi toỏn ủT nhanh chúng tỡm mMc tiờu Nguyờn lý tham lam (Greedy): L y tiờu chunn t=i u (trờn phOm vi ton cMc) c$a bi toỏn ủT lm tiờu chunn chNn lqa hnh ủ4ng cho phOm vi cMc b4 c$a thng bec (hay thng giai ủoOn) quỏ trỡnh tỡm ki.m lZi giDi Nguyờn lý th/ t0: Thqc hign hnh ủ4ng dqa trờn m4t c u trỳc thW tq hUp lý c$a khụng gian khDo sỏt nhjm nhanh chúng ủOt ủUc m4t lZi giDi t=t Hm Heuristic: Trong vigc xõy dqng cỏc thuCt giDi Heuristic, ngZi ta thZng dựng cỏc hm Heuristic ú l cỏc hm ủỏnh gi thụ, giỏ tri c$a hm phM thu4c vo trOng thỏi hign tOi c$a bi toỏn tOi mi bec giDi NhZ giỏ tri ny, ta cú thT chNn ủUc cỏch hnh ủ4ng tng ủ=i hUp lý thng bec c$a thuCt giDi Bi toỏn hnh trỡnh ng7n nh8t /ng d9ng nguyờn lý Greedy Bi toỏn: Hóy tỡm m4t hnh trỡnh cho m4t ngZi giao hng ủi qua n ủiTm khỏc nhau, mi ủiTm ủi qua m4t lkn v trm v0 ủiTm xu t phỏt cho tlng chi0u di ủoOn ủZng ckn ủi l ngon nh t GiD sx rjng cú ủZng n=i trqc ti.p th gi\a hai ủiTm b t k T t nhiờn ta cú thT giDi bi toỏn ny bjng cỏch ligt kờ t t cD ủZng cú thT ủi, tớnh chi0u di c$a mi ủZng ủú r9i tỡm ủZng cú chi0u di ngon nh t Tuy nhiờn, cỏch giDi ny lOi cú ủ4 phWc tOp 0(n!) (m4t hnh trỡnh l m4t hoỏn v c$a n ủiTm, ủú, tlng s= hnh trỡnh l s= lUng hoỏn vi c$a m4t tCp n phkn tx l n!) Do ủú, s= ủOi lý tng thỡ s= ủZng phDi xột s tng lờn r t nhanh M4t cỏch giDi ủn giDn hn nhi0u v thZng cho k.t quD tng ủ=i t=t l dựng m4t thuCt giDi Heuristic Wng dMng nguyờn lý Greedy T tmng c$a thuCt giDi nh sau: Th ủiTm khmi ủku, ta ligt kờ t t cD quóng ủZng th ủiTm xu t phỏt cho ủ.n n ủOi lý r9i chNn ủi theo ủZng ngon nh t Khi ủó ủi ủ.n m4t ủOi lý, chNn ủi ủ.n ủOi lý k ti.p cng theo nguyờn toc trờn Ngha l ligt kờ t t cD ủZng th ủOi lý ta ủang ủWng ủ.n nh\ng ủOi lý cha ủi ủ.n ChNn ủZng ngon nh t Lfp lOi quỏ trỡnh ny cho ủ.n lỳc khụng cũn ủOi lý no ủT ủi BOn cú thT quan sỏt hỡnh sau ủT th y ủUc quỏ trỡnh chNn lqa Theo nguyờn lý Greedy, ta l y tiờu chunn hnh trỡnh ngon nh t c$a bi toỏn lm tiờu chunn cho chNn lqa cMc b4 Ta hy v ng r ng, ủi trờn n ủo n ủ ng ng n nh t thỡ cu i cựng ta s cú m#t hnh trỡnh ng n nh t i0u ny khụng phDi lỳc no cng ủỳng Vei ủi0u kign hỡnh ti.p theo thỡ thuCt giDi cho chỳng ta m4t hnh trỡnh cú chi0u di l 14 hnh trỡnh t=i u l 13 K.t quD c$a thuCt giDi Heuristic trZng hUp ny chw lgch ủn vi so vei k.t quD t=i u Trong ủú, ủ4 phWc tOp c$a thuCt giDi Heuristic ny chw l 0(n2) Hỡnh : GiDi bi toỏn sx dMng nguyờn lý Greedy T t nhiờn, thuCt giDi theo kiTu Heuristic ủụi lỳc lOi k.t quD khụng t=t, thCm r t tg nh trZng hUp m hỡnh sau Bi toỏn phõn vi t3ng quỏt ủ7c, tr ng h7p ny, ta s xem ph/n 9ng ủú nh l m#t luEt riờng!) T mụ tD ủUc cỏc phDn Wng tlng quỏt nh trờn, ta s sx dMng cỏc frame Chsng hOn ủT ủfc tD Acid Sulfuric H2SO4 ta sx dMng cỏc frame tlng quỏt sau D nhiờn l cỏc frame m trờn cũn r t nhi0u thu4c tớnh húa hNc khỏc ủõy chỳng tụi chw trỡnh by s lUc v0 mft ý tmng ủT bOn ủNc cú c sm bot ủku í tmng ny ủó ủUc m4t s= sinh viờn nm c$a khoa Cụng Nghg Thụng Tin Oi HNc Khoa HNc Tq Nhiờn TP H9 Chớ Minh ci ủft thnh cụng Chng trỡnh chOy t=t phOm vi cỏc phDn Wng sỏch giỏo khoa lep 10, 11 v 12 Chng M| }U V QUAN MY HƠC I TH NO L MY HC ? II HC BNG CCH XY DàNG CY ảNH DANH II.1 õm ch9i II.2 Phng ỏn chNn thu4c tớnh phõn hoOch II.2.1 Quinlan II.2.2 ủo hn loOn II.3 Phỏt sinh tCp luCt II.4 T=i u tCp luCt II.4.1 LoOi bt mgnh ủ0 thha II.4.2 Xõy dqng mgnh ủ0 mfc ủinh I THB NO L MY HƠC ? ThuCt ng\ "hNc" theo ngha thụng thZng l tiFp thu tri th/c ủT bi.t cỏch vCn dMng ngoi ủZi, quỏ trỡ hNc dirn dei nhi0u hỡnh thWc khỏc nh hNc thu4c lũng (hNc vt), hNc theo kinh nghigm (hNc dqa theo trZng hUp), hNc theo kiTu nghe nhỡn, Trờn mỏy tớnh cng cú nhi0u thuCt toỏn hNc khỏc Tuy nhiờn, phOm vi c$a giỏo trỡnh ny, chỳng ta chw khDo sỏt phng phỏp hNc dqa theo trZng hUp Theo phng phỏp ny, hg th=ng s ủUc cung c p m4t s= cỏc trZng hUp "mau", dqa trờn tCp mau ny, hg th=ng s ti.n hnh phõn tớch v rỳt cỏc quy luCt (biTu dirn bjng luCt sinh) Sau ủú, hg th=ng s dqa trờn cỏc luCt ny ủT "ủỏnh giỏ" cỏc trZng hUp khỏc (thZng khụng gi=ng nh cỏc trZng hUp "mau") Ngay cD chw vei kiTu hNc ny, chỳng ta cng ủó cú nhi0u thuCt toỏn hNc khỏc M4t lkn n\a, vei mMc ủớch giei thigu, chỳng ta chw khDo sỏt m4t trZng hUp ủn giDn Cú thT khỏi quỏt quỏ trỡnh h c theo tr ng h7p dei dOng hỡnh thWc nh sau : D\ ligu cung c p cho hg th=ng l m4t ỏnh xO f ủú Wng m4t trZng hUp p tCp hUp P vei m4t "lep" r tCp R f : P | R pr Tuy nhiờn, tCp P thZng nht (v h\u hOn) so vei tCp t t cD cỏc trZng hUp ckn quan tõm P (P P) MMc tiờu c$a chỳng ta l xõy dqng ỏnh xO f cho cú thT Wng mNi trZng hUp p tCp P vei m4t "lep" r tCp R Hn n\a, f phDi bDo ton f, ngha l : Vei mNi p P thỡ f(p) f (p) Hỡnh 3.1 : HNc theo trZng hUp l tỡm cỏch xõy dqng ỏnh xO f dqa theo ỏnh xO f f ủUc gNi l tfp mu Phng phỏp hNc theo trZng hUp l m4t phng phỏp phl bi.n cD nghiờn cWu khoa hNc v mờ tớn di ủoan CD hai ủ0u dqa trờn cỏc d\ ligu quan sỏt, th=ng kờ ủT th ủú rỳt cỏc quy luCt Tuy nhiờn, khỏc vei khoa hNc, mờ tớn di ủoan thZng dqa trờn tCp mau khụng ủfc trng, cMc b4, thi.u c sm khoa hNc II HƠC BNG CCH XY DƯNG CY NH DANH Phỏt biTu hỡnh thWc cú thT khú hỡnh dung T cM thT hUn, ta hóy cựng quan sỏt m4t vớ dM cM Nhigm vM c$a chỳng ta vớ dM ny l xõy dqng cỏc quy luCt ủT cú thT k.t luCn m4t ngZi nh th0 no ủi tom biTn thỡ bi chỏy nong Ta gNi tớnh ch t chỏy nong hay khụng chỏy nong l thu4c tớnh quan tõm (thu#c tớnh mac tiờu) Nh vCy, trZng hUp ny, tCp R c$a chỳng ta chw g9m cú hai phkn tx {"chỏy n7ng", "bỡnh thtng"} Cũn tCp P l t t cD nh\ng ngZi ủUc ligt kờ bDng dei (8 ngZi) Chỳng ta quan sỏt hign tUng chỏy nong dqa trờn thu4c tớnh sau : chiGu cao (cao, trung bỡnh, th p), mu túc (vng, nõu, ủv) cõn n@ng (nh~, TB, n@ng), dựng kem (cú, khụng), Ta gNi cỏc thu4c tớnh ny gNi l thu#c tớnh dn xu t D nhiờn l thqc t ủT cú thT ủUc m4t k.t luCn nh vCy, chỳng ta ckn nhi0u d\ ligu hn v ủ9ng thZi cng ckn nhi0u thu4c tớnh dan xu t trờn Vớ dM ủn giDn ny chw nhjm ủT minh hNa ý tmng c$a thuCt toỏn mỏy hNc m chỳng ta sop trỡnh by Tờn Túc Ch.Cao Cõn Nng Dựng kem? KFt quS Sarah Vng T.Bỡnh Nh Khụng Chỏy Dana Vng Cao T.Bỡnh Cú Khụng Alex Nõu Th p T.Bỡnh Cú Khụng Annie Vng Th p T.Bỡnh Khụng Chỏy Emilie t T.Bỡnh Nfng Khụng Chỏy Peter Nõu Cao Nfng Khụng Khụng John Nõu T.Bỡnh Nfng Khụng Khụng Kartie Vng Th p Nh Cú Khụng í tmng ủku tiờn c$a phng phỏp ny l tỡm cỏch phõn ho ch tCp P ban ủku thnh cỏc tCp Pi cho t t cD cỏc phkn tx t t cD cỏc tCp Pi ủ0u cú chung thu4c tớnh mMc tiờu P = P1 P2 Pn v (i,j) i j : thỡ (Pi Pj = ) v i, k,l : pk Pi v pl Pj thỡ f(pk) = f(pl) Sau ủó phõn hoOch xong tCp P thnh tCp cỏc phõn hoOch Pi ủUc ủfc trng bmi thu4c tớnh ủớch ri (ri R), bec ti.p theo l Wng vei m:i phõn hoOch Pi ta xõy dqng luCt Li : GTi ri ủú cỏc GTi l mgnh ủ0 ủUc hỡnh thnh bjng cỏch k.t hUp cỏc thu4c tớnh dan xu t M4t lkn n\a, v n ủ0 hỡnh thWc cú thT lm bOn cDm th y khú khn Chỳng ta hóy thx ý tmng trờn vei bDng s= ligu m ta ủó cú Cú hai cỏch phõn hoOch hiTn nhiờn nh t m cng cú thT ngh Cỏch ủku tiờn l cho m:i ng i vo m4t phõn hoOch riờng (P1 = {Sarah}, P2 = {Dana}, tlng c4ng s cú phõn hoOch cho ngZi) Cỏch thW hai l phõn hoOch thnh hai tCp, m4t tCp g9m t t cD nh\ng ngZi chỏy n ng v tCp cũn lOi bao g9m t t cD nh\ng ngZi khụng chỏy n ng Tuy ủn giDn nhng phõn hoOch theo kiTu ny thỡ chỳng ta chsng giDi quy.t ủUc gỡ !! II.1 õm chPi Chỳng ta hóy thx m4t phng phỏp khỏc Bõy giZ bOn hóy quan sỏt thu4c tớnh ủku tiờn mu túc N.u dqa theo mu túc ủT phõn chia ta s cú ủUc phõn hoOch khỏc Wng vei mi giỏ tri c$a thu4c tớnh mu túc CM thT l : Pvng = { Sarah, Dana, Annie, Kartie } Pnõu = { Alex, Peter, John } Pủt = { Emmile } * Cỏc ngZi bi chỏy nong ủUc gOch dei v in ủCm Thay vỡ ligt kờ nh trờn, ta dựng s ủ9 cõy ủT tign mụ tD cho cỏc bec phõn hoOch sau : Quan sỏt hỡnh trờn ta th y rjng phõn hoOch Pnõu v Pủt thta ủUc ủi0u kign "cú chung thu#c tớnh mac tiờu" (Pnõu chWa ton ngZi khụng chỏy nong, Pủt chWa ton ngZi chỏy nong) Cũn lOi tCp Pvng l cũn lan l4n ngZi chỏy nng v khụng chỏy nong Ta s ti.p tMc phõn hoOch tCp ny thnh cỏc tCp Bõy giZ ta hóy quan sỏt thu4c tớnh chi0u cao Thu4c tớnh ny giỳp phõn hoOch tCp Pvng thnh tCp : PVng, Th p = {Annie, Kartie}, PVng, T.Bỡnh= {Sarah} v PVng,Cao= { Dana } N.u n=i ti.p vo cõy m hỡnh trec ta s cú hỡnh Dnh cõy phõn hoOch nh sau : Quỏ trỡnh ny cW th ti.p tMc cho ủ.n t t cD cỏc nỳt lỏ c$a cõy khụng cũn lan l4n gi\a chỏy nong v khụng chỏy nong n\a BOn cng th y rjng, qua mi bec phõn hoOch cõy phõn hoOch ngy cng "phỡnh" Chớnh vỡ vCy m quỏ trỡnh ny ủUc gNi l quỏ trỡnh "ủõm ch9i" Cõy m chỳng ta ủang xõy dqng ủUc gNi l cõy ủinh danh .n ủõy, chỳng ta lOi gfp m4t v n ủ0 mei N.u nh ban ủku ta khụng chNn thu4c tớnh mu túc ủT phõn hoOch m chNn thu4c tớnh khỏc nh chi0u cao chsng hOn ủT phõn hoOch thỡ sao? Cu=i cựng thỡ cỏch phõn hoOch no s t=t hn? II.2 Phng ỏn chpn thuKc tớnh phõn ho$ch V n ủ0 m chỳng ta gfp phDi cng tng tq nh bi toỏn tỡm ki.m : "Wng trec m4t ngó r, ta ckn phDi ủi vo heng no?" Hai phng phỏp ủỏnh giỏ dei ủõy s giỳp ta chNn ủUc thu4c tớnh phõn hoOch tOi mi bec xõy dqng cõy ủinh danh II.2.1 Quinlan Quinlan quy.t ủinh thu4c tớnh phõn hoOch bjng cỏch xõy dqng cỏc vector ủ@c trng cho mi giỏ tri c$a thng thu4c tớnh dan xu t v thu4c tớnh mMc tiờu Cỏch tớnh cM thT nh sau : Vei mi thu4c tớnh dan xu t A cũn cú th> sb dang ủT phõn hoOch, tớnh : VA(j) = ( T(j , r1), T(j , r2) , , T(j , rn) ) T(j, ri) = (tlng s= phkn tx phõn hoOch cú giỏ tri thu4c tớnh dan xu t A l j v cú giỏ tri thu4c tớnh mMc tiờu l ri ) / ( tlng s= phkn tx phõn hoOch cú giỏ tri thu4c tớnh dan xu t A l j ) * ủú r1, r2, , rn l cỏc giỏ tr c+a thu#c tớnh mac tiờu * Nh vCy n.u m4t thu4c tớnh A cú thT nhCn m4t giỏ tri khỏc thỡ nú s cú vector ủfc trng M4t vector V(Aj ) ủUc gNi l vector ủn vi n.u nú chw cú nh t m4t thnh phkn cú giỏ tri v nh\ng thnh phkn khỏc cú giỏ tri Thu4c tớnh ủUc chNn ủT phõn hoOch l thu4c tớnh cú nhi0u vector ủn vi nh t Trm lOi vớ dM c$a chỳng ta, m trOng thỏi ban ủku (cha phõn hoOch) chỳng ta s tớnh vector ủfc trng cho thng thu4c tớnh dan xu t ủT tỡm thu4c tớnh dựng ủT phõn hoOch ku tiờn l thu4c tớnh mu túc Thu4c tớnh mu túc cú giỏ tri khỏc (vng, ủv, nõu) nờn s cú vector ủfc trng tng Wng l : VTúc (vng) = ( T(vng, chỏy nong), T(vng, khụng chỏy nong) ) S= ngZi túc vng l : S= ngZi túc vng v chỏy nong l : S= ngZi túc vng v khụng chỏy nong l : Do ủú VTúc(vng) = (2/4 , 2/4) = (0.5, 0.5) Tng tq VTúc(nõu) = (0/3, 3/3) = (0,1) (vector ủn vi) S= ngZi túc nõu l : S= ngZi túc nõu v chỏy nong l : S= ngZi túc nõu v khụng chỏy nong l : VTúc(ủt) = (1/1, 0/1) = (1,0) (vector ủn vi) Tlng s= vector ủn vi c$a thu4c tớnh túc vng l Cỏc thu4c tớnh khỏc ủUc tớnh tng tq, k.t quD nh sau : VC.Cao(Cao) = (0/2,2/2) = (0,1) VC.Cao(T.B) = (2/3,1/3) VC.Cao(Th p) = (1/3,2/3) VC.Nfng (Nh) = (1/2,1/2) VC.Nfng (T.B) = (1/3,2/3) VC.Nfng (Nfng) = (1/3,2/3) VKem (Cú) = (3/3,0/3) = (1,0) VKem (Khụng) = (3/5,2/5) Nh vCy thu4c tớnh mu túc cú s= vector ủn vi nhi0u nh t nờn s ủUc chNn ủT phõn hoOch Sau phõn hoOch theo mu túc xong, chw cú phõn hoOch theo túc vng (Pvng) l cũn chWa nh\ng ngZi chỏy nong v khụng chỏy nong nờn ta s ti.p tMc phõn hoOch tCp ny Ta s thqc hign thao tỏc tớnh vector ủfc trng tng tq ủ=i vei cỏc thu4c tớnh cũn lOi (chiGu cao, cõn n@ng, dựng kem) Trong phõn hoOch Pvng, tCp d\ ligu c$a chỳng ta cũn lOi l : Tờn Ch.Cao Cõn Nng Dựng kem? KFt quS Sarah T.Bỡnh Nh Khụng Chỏy Dana Cao T.Bỡnh Cú Khụng Annie Th p T.Bỡnh Khụng Chỏy Kartie Th p Nh Cú Khụng VC.Cao(Cao) = (0/1,1/1) = (0,1) VC.Cao(T.B) = (1/1,0/1) = (1,0) VC.Cao(Th p) = (1/2,1/2) VC.Nfng (Nh) = (1/2,1/2) VC.Nfng (T.B) = (1/2,1/2) VC.Nfng (Nfng) = (0,0) VKem (Cú) = (0/2,2/2) = (0,1) VKem (Khụng) = (2/2,0/2) = (1,0) thu4c tớnh dựmg kem v chi0u cao ủ0u cú vector ủn vi Tuy nhiờn, s= phõn hoOch c$a thu4c tớnh dựng kem l ớt hn nờn ta chNn phõn hoOch theo thu4c tớnh dựng kem Cõy ủinh danh cu=i cựng c$a chỳng ta s nh sau : II.2.2 K ủo hn lo$n Thay vỡ phDi xõy dqng cỏc vector ủfc trng nh phng phỏp c$a Quinlan, Wng vei mi thu4c tớnh dan xu t ta chw ckn tớnh ủ4 ủo hn loOn v lqa chNn thu4c tớnh no cú ủ4 ủo hn loOi l th p nh t Cụng thWc tớnh nh sau : TA = ủú : bt l tlng s= phkn tx cú phõn hoOch bj l tlng s= phkn tx cú thu4c tớnh dan xu t A cú giỏ tri j bri : tlng s= phkn tx cú thu4c tớnh dan xu t A cú giỏ tri j v thu4c tớnh mMc tiờu cú giỏ tri i II.3 Phỏt sinh tfp luft Nguyờn toc phỏt sinh tCp luCt th cõy ủinh danh khỏ ủn giDn Sng vei mi nỳt lỏ, ta chw vigc ủi th ủwnh cho ủ.n nỳt lỏ ủú v phỏt sinh luCt tng Wng CM thT l th cõy ủinh danh k.t quD m cu=i phkn II.2 ta cú cỏc luCt sau (xột cỏc nỳt lỏ th trỏi sang phDi) (Mu túc vng) v (cú dựng kem) khụng chỏy nong (Mu túc vng) v (khụng dựng kem) chỏy nong (Mu túc nõu) khụng chỏy nong (Mu túc ủv) chỏy nong Khỏ ủn giDn phDi khụng? Cú l khụng cú gỡ phDi núi gỡ thờm Chỳng ta hóy thqc hign bec cu=i cựng l t=i u tCp luCt II.4 TWi u tfp luft II.4.1 Lo$i bk m ci ủ@t chng trỡnh ny GS.TSKH Hong KiFm Ths inh Nguy~n Anh Dng ... kiTu thuCt toán không bi.t có t9n tOi thuCt toán hay không Có nhi0u toán ñã có thuCt toán ñT giDi không ch p nhCn ñưUc thZi gian giDi theo thuCt toán ñó len hofc ñi0u kign cho thuCt toán khó ñáp... ñT giDi toán Ta?canh III.11 Các chi.n lưUc tìm ki.m lai I T NG QUAN THU T TOÁN – THU T GI I Trong trình nghiên cWu giDi quy.t v n ñ0 – toán, ngưZi ta ñã ñưa nh g nhCn xét sau: Có nhi0u toán cho...GS.TSKH HOÀNG KI M GIÁO TRÌNH MÔN H C THU T TOÁN THU T GI I CHƯƠNG : THU T TOÁN – THU T GI I I KHÁI NI M THU T TOÁN – THU T GI I II THU T GI I HEURISTIC III