Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Bài 4: Tìm kiếm kinh nghiệm (heuristic)

10 11 0
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Bài 4: Tìm kiếm kinh nghiệm (heuristic)

Đang tải... (xem toàn văn)

Thông tin tài liệu

heuristic (evaluation function) , dùng để đánh giá các đặc điểm của một trạng thái trong KGTT.. – Giải thuật tìm kiếm heuristic:.[r]

(1)

Lec 4

(2)

TTNT p.2

Tìm kiếm kinh nghiệm (heuristic)

Heuristics: đoán, ước chừng dựa

trên kinh nghiệm, trực giác.

 Các hệ giải AI sử dụng heuristic

hai tình bản:

– Bài tốn định nghĩa xác chi phí tìm lời giải TK vét cạn chấp nhận

VD: Sự bùng nổ KGTT trò chơi cờ vua

Vấn đề với nhiều mơ hồ trong lời phát biểu toán hay liệu tri thức sẵn có

(3)

heuristic

 Tìm biểu diễn thích hợp mơ tả trạng thái

các toán tử toán

 Xây dựng hàm đánh giá

 Thiết kế chiến lược chọn trạng thái để phát triển

(4)

TTNT p.4

Giải thuật Heuristic

 Một giải thuật heuristic xem 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 nhất-đầu tiên (best-first search): Tìm kiếm theo chiều rộng + hàm đánh giá

(5)(6)

TTNT p.6

Phép đo heuristic

(7)

Tìm kiếm tốt nhất-đầu tiên

Procedure Best-first search;

Begin

1 Khởi tạo danh sách L chứa trạng thái đầu; Loop do

2.1 If L rỗng then {thông báo thất bại; stop}; 2.2 Loại trạng thái u đầu danh sách L;

2.3 If u trạng thái kết thúc then

{thông báo thành công; stop}; 2.4 For trạng thái v kề u do

Chèn v vào danh sách L cho L theo thứ tự tăng dần hàm đánh giá;

(8)

TTNT p.8

Ví dụ:tìm kiếm tốt nhất-đầu tiên

10 A F C D I B H G K E 20 6 7 8 12 5 3 0 15

Đồ thị không gian trạng thái B H

G K E A 20 D 6 7 I 8 12 5 3 0 C 15

Cây tìm kiếm tốt nhất-đầu tiên F

(9)

Giải thuật Leo đồi

 Giải thuật:

– Mở rộng trạng thái đánh giá trạng thái hàm đánh giá heuristic

– Con “tốt nhất” chọn để tiếp

Procedure Hill-Climbing_search;

Begin

1 Khởi tạo danh sách L chứa trạng thái đầu; Loop do

2.1 If L rỗng then {thông báo thất bại; stop}; 2.2 Loại trạng thái u đầu danh sách L;

2.3 If u trạng thái kết thúc then

{thông báo thành công; stop};

2.4 For trạng thái v kề u do đặt v vào L1;

2.5 Sắp xếp L1 theo thứ tự tăng dần hàm đánh giá cho trạng thái tốt đầu danh sách L1;

(10)

TTNT p.10

Giải thuật Leo đồi

 Giới hạn:

– Giải thuật có khuynh hướng bị sa lầy cực đại cục bộ:

 Lời giải tìm khơng tối ưu

 Khơng tìm lời giải có tồn lời giải

Ngày đăng: 09/03/2021, 04:10

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan