CHIẾN LƯỢC TÌM KIẾM MÙ. Giảng viên: Nguyễn Văn Hòa. Khoa CNTT

Chương 2: Chiến lược tìm kiếm mù Giảng viên: Nguyễn Văn Hòa Khoa CNTT - ĐH An Giang Nội dung ◼ Bài tốn tìm kiếm ❑ ❑ ◼ ◼ ◼ Biểu diễn tốn Tìm kiếm Các chiến lược điều khiển tìm kiếm Các đặc trưng tốn Vấn đề thiết kế chương trình tìm kiếm Ref: http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials Mơ hình ứng dụng TTNT TTNT = Presentation & Search Tri Thức Knowledge Engineering Tìm kiếm Search Suy luận Heurictic Bài tốn tìm kiếm Làm từ S đến G? Và số lần chuyển đổi nhất? Bài tốn tìm kiếm (tt) ◼ Giải tốn cách tìm kiếm, gồm: ❑ ❑ ❑ Cấu trúc tốn: VD tìm đường đồ thị Biểu diễn toán khơng gian trạng thái Giải tốn = Tìm trạng thái/con đường không gian trạng thái (trạng thái đầu  trạng thái đích) Bài tốn tìm kiếm (tt) ◼ Khơng gian trạng thái tốn tìm kiếm có thành phần: Q, S, G, sucss, cost ❑ ❑ ❑ ❑ ❑ Q: tập hữu hạn trạng thái (nút Graph) SQ: tập hữu hạn khác rỗng trạng thái bắt đầu G Q : tập hữu hạn khác rỗng trạng thái đích succs: Q→P(Q) hàm nhận trạng thái làm đầu vào trả kết trạng thái cost: Q, Q→ Số dương hàm nhận tham số đầu vào TT s s’ ◼ ◼ Trả chi phí từ s đến s’ Hàm định nghĩa s’ s Bài tốn tìm kiếm (tt) ◼ ◼ ◼ ◼ ◼ Q={START, a , b , c , d , e , f , h , p , q , r, GOAL} S={START} G={GOAL} succs(b)={a}, succs(e)={h,r},… cost(s,s’)=1, cho tất chuyển trạng thái Các loại tốn tìm kiếm Các loại tốn tìm kiếm (tt) ◼ Fully observable, deterministic ❑ ◼ Non-observable ❑ ◼ sensorless (conformant) problem Partially observable/non-deterministic ❑ ❑ ◼ single-belief-state problem contingency problem interleave search and execution Unknown state space ❑ ❑ exploration problem execution first State space vs database search ◼ ◼ ◼ ◼ ◼ State Space Khơng gian tìm kiếm thường đồ thị (graph) Mục tiêu tìm kiếm path Phải lưu trữ tồn khơng gian q trình tìm kiếm Khơng gian tìm kiếm biến động liên tục q trình tìm kiếm Đặc tính trạng thái / nút chứa nhiều thuộc tính bị thay đổi giá trị trình tìm kiếm ◼ ◼ ◼ ◼ ◼ Database Khơng gian tìm kiếm danh sách hay Tìm kiếm record/nút Phần tử duyệt qua khơng cịn dùng tới Khơng gian tìm kiếm cố định q trình tìm kiếm Thuộc tính record/nút cố định 10 Breath First vs Depth First ◼ ◼ ◼ Breath First: “open” tổ chức dạng FIFO (Queue) Depth First: “open” tổ chức dạng LIFO (Stack) Đặc tính ❑ ❑ ◼ Kết ❑ ❑ ◼ Breath First search hiệu lời giải nằm gần gốc tìm kiếm, tìm nhiều lời giải Depth First search hiệu lời giải nằm sâu tìm kiếm có phương án chọn hướng xác Breath First search chắn tìm kết có Depth First sa lầy Bùng nổ tổ hợp khó khăn lớn cho giải thuật 27 Depth first search có giới hạn ◼ ◼ ◼ Depth first search có khả lặp vô tận trạng thái sinh liên tục → độ sâu tăng vô tận Khắc phục cách giới hạn độ sâu giải thuật Sâu vừa? → chiến lược giới hạn: ❑ ❑ ❑ ◼ Cố định độ sâu MAX, danh thủ chơi cờ tính trước số nước định Theo cấu hình tài nguyên máy tính Meta knowledge việc định giới hạn độ sâu Giới hạn độ sâu  co hẹp không gian trạng thái  nghiệm khơng tìm thấy nghiệm 28 Các đặc trưng toán ◼ Một số yếu tố cần phân tích chọn kỹ thuật giải toán: ❑ ❑ ❑ ❑ ❑ ❑ Khả phân rã toán Khả lờ quay lui Khả dự đốn tồn cục Đích trạng thái hay đường (tập TT) Lượng tri thức cần để giải tốn Có cần can thiệp người q trình giải khơng? 29 Các đặc trưng toán (tt) ◼ Khả phân rã toán ❑ Phân rã được: BT tính tích phân ký hiệu ◼ Giải cách ❑ ❑ ❑ ❑ Chia nhỏ BT lớn thành BT độc lập Giải BT nhỏ Kết hợp thành BT lớn Không phân rã được: BT giới khối (??) 30 Các đặc trưng toán (tt) ◼ Các bước giải lờ hay quay lui ❑ Có thể lờ : BT chứng minh định lý ◼ ❑ Có thể quay lui: BT 8-puzzle ◼ ❑ Vì: định lý sau vài bước áp dụng luật Vì: di chuyển theo hướng ngược lại để TT trước Không thể quay lui: BT chơi cờ ◼ Vì: game over! 31 Các đặc trưng tốn (tt) ◼ Các bước giải lờ hay quay lui ❑ ◼ ◼ ❑ ◼ ◼ ❑ ◼ ◼ Có thể lờ Có thể áp dụng chiến lược điều khiển đơn giản không cần quay lui Dể dàng thực Có thể quay lui Chiến lược phức tạp để quay lui bước lỗi Có thể dùng Push-Down Stack Khơng thể quay lui Dùng chiến lược phức tạp định định cuối Có thể dùng giải pháp Planning 32 Các đặc trưng toán (tt) ◼ Khả dự đoán tốn: ❑ Có thể dự đốn được: BT puzzle  đề chuỗi nước tự tin vào kết qua xãy  Có thể quay lui ❑ Khơng thể dự đốn được: game có đối kháng ◼ ◼ Cần theo đuổi nhiều kế hoạch Có chiến lược/đánh giá để chọn kế hoạch tốt 33 Các đặc trưng toán (tt) ◼ Lời giải tuyệt đối hay tương đối ❑ Tuyệt đối (best-path): toán TSP ◼ ◼ ❑ Tính tốn khó (tổng qt) Cần giải thuật tìm kiếm tồn diện Tương đối (any-path): toán suy luận đời thường (xem sau) ◼ Có thể dùng heuristic để giải thời gian hợp lý 34 Các đặc trưng toán (tt) ◼ Lời giải trạng thái hay đường (tập TT) ❑ ❑ Trạng thái: tốn tìm cách hiểu phù hợp cho câu Ví dụ: ◼ ◼ ◼ ❑ ❑ “The bank president ate a dish of pasta salad with the fork.” Từng từ như: bank, president, … hiểu theo nhiều cách Một kiểu tìm kiếm thực để tìm cách hiểu toàn cho câu Con đường Song, điều tương đối Vì biểu diễn trạng thái để bao gồm thơng tin phần hay toàn đường 35 Các đặc trưng tốn (tt) ◼ Vai trị tri thức gì? ❑ Cần tri thức: ◼ ◼ ❑ Như toán: “chơi cờ” Tri thức ~ luật để di chuyển hợp lệ, chế điều khiển, chiến lược điều khiển để tăng tốc tìm kiếm Cần nhiều tri thức ◼ ◼ ◼ Như toán: Hiểu câu chuyện tạp chí Tri thức: nhiều, ghi tường minh không ghi câu chuyện 36 Vấn đề thiết kế CT tìm kiếm ◼ Sự tìm kiếm ❑ ❑ ❑ ◼ Tìm kiếm ~ duyệt cây, từ TT bắt đầu -> TT đích Cả tìm kiếm thường khơng xây dựng sẵn Cấu trúc đồ thị thường thay cho biểu diễn KGTT Các vấn đề ❑ ❑ ❑ ❑ Xác định hướng tìm (forward hay backward reasoning) Cách lựa chọn luật để áp dụng (matching) Cách biểu diễn nút (NODE) trình tìm kiếm Các NODE đồ thị phát sinh xem xét nhiều lần trình duyệt  cần loại bỏ NODE lặp lại  Cần lưu lại NODE xét 37 Vấn đề thiết kế CT … ◼ Giải thuật kiểm tra NODE lặp lại (DFS) ❑ ❑ ❑ Xem xét tập NODE tạo ra, để xem NODE có chưa Nếu chưa thêm NODE vào đồ thị Nếu có: ◼ Thiết lập điểm mở rộng NODE tồn , NODE bỏ ◼ Nếu GT có lưu giữ đường tốt có cần xem xét xem đạt đến NODE đường tốt không, cập nhật lại đường tốt 38 Link minh họa tìm kiếm ◼ 8-Puzzle với GT TK theo chiều rộng & sâu ❑ ◼ http://www.cs.rmit.edu.au/AI-Search/Product (RMIT) Map Search với GT TK theo chiều rộng & sâu ❑ http://www.ai.mit.edu/courses/6.034f/searchpair.html 39 BÀI TẬP Xét đồ thị trạng thái sau đây, với chiến lược tìm kiếm bên liệt kê với danh sách thứ tự nút duyệt qua: 13 1/ Tìm kiếm rộng (BFS) 2/ Tìm kiếm sâu (DFS) 3/ Tìm kiếm sâu với độ sâu 10 14 11 15 12 16 17 40 BÀI TẬP Giả sử P nút mục tiêu đồ thị bên Hãy liệt kê danh sách thứ tự nút duyệt qua ứng với chiến lược tìm kiếm A B E C F K L S T 1/ Tìm kiếm rộng (BFS) 2/ Tìm kiếm sâu (DFS) 3/ Tìm kiếm sâu với độ sâu D G M N H O I P J Q N U 41 ...Nội dung ◼ Bài tốn tìm kiếm ❑ ❑ ◼ ◼ ◼ Biểu diễn tốn Tìm kiếm Các chiến lược điều khiển tìm kiếm Các đặc trưng tốn Vấn đề thiết kế chương trình tìm kiếm Ref: http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials... State Space Khơng gian tìm kiếm thường đồ thị (graph) Mục tiêu tìm kiếm path Phải lưu trữ tồn khơng gian q trình tìm kiếm Khơng gian tìm kiếm biến động liên tục q trình tìm kiếm Đặc tính trạng thái... đổi giá trị trình tìm kiếm ◼ ◼ ◼ ◼ ◼ Database Khơng gian tìm kiếm danh sách hay Tìm kiếm record/nút Phần tử duyệt qua khơng cịn dùng tới Khơng gian tìm kiếm cố định q trình tìm kiếm Thuộc tính