Cau hi tr li on tp TTNT

Câu : Cho biết khác giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng tìm kiếm theo chiều sau chiến lược tìm kiếm mù (nhóm giải thuật tìm kiếm vét cạn) nêu hạn chế chiến lượt tìm kiếm mù Hãy nêu hạn chế giải thuật leo đồi giải thích cách nguyên nhân hạn chế Trả lời : Sự khác giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng tìm kiếm theo chiều sau : BFS DFS - Đi theo chiều rộng : Nguyên tắc - Đi theo chiều sâu : Nguyên tắc tìm kiếm theo chiều rộng số tìm kiếm theo chiều sâu số nút biên lựa chọn nút nông nút biên lựa chọn nút sâu nhất (gần nút gốc nhất) để mở rộng (xa nút gốc nhất) để mở rộng Nếu hết đường quay lui lại chọn nút sâu Các hạn chế chiến lược tiềm kiếm mù : - Chúng vét cạn không gian để tìm lời giải theo thủ tục xác định trước - Thực cách máy móc Giải thích : - Đi hết tất trường hợp xảy đến tìm kết hoăc khơng cịn trường hợp dừng lại tốn nhiều thời gian - Khơng có định hướng để đến mục tiêu Những hạn chế giải thuật leo đồi : - Việc tìm lời giải tốn thất bại lời giải thực hữu - Kết tìm khơng phải kết tối ưu Giải thích : - Giả thuật leo đồi tìm lời giải tốn thất bại gặp trạng thái cực đại địa phương, trạng thái đơn điệu ngang Do không sử dụng kỹ thuật quay lui nên :  Khi khơng tìm trạng thái tốt để mà trạng thái chưa phải đích khơng thể tìm kết kết hữu  Có thể tìm đường dài nên khơng tối ưu - Cực đại địa phương: chọn trạng thái tốt so với trạng thái liền kề, trang thái khơng đến đích Đơn điệu ngang : trạng thái liền kề có độ tốt (được đánh giá theo Heuistic) Chọn trạng thái để trạng thái khơng dẫn đến đích Câu 2: Trong tốn tìm kiếm, đồ thị biểu diễn khơng gian trạng thái tốn gọi đồ thị trạng thái biểu diễn để dễ dàng biểu diễn lời giải tốn Cho ví dụ minh họa Ví dụ tìm đường từ A đến K Vậy kết có tìm : - A,C,E,K - A,C,F,K A,D,C,E,K A,D,C,F,K A,D,F Câu : Cho biết chiến lượt tìm kiếm mù (nhóm giải thuật tìm kiếm vét cạn) giải thuật DFS có hội tìm thấy đích nhanh so với giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng BFS lời giải nằm phần khơng gian trạng thái Cho ví dụ minh họa Trả lời : Khi không gian trạng thái toán biểu diễn với điểm xuất phát root cây, DFS tìm đến trạng thái đích nhanh BFS trạng thái đích nút tận bên trái không gian trạng thái Ví dụ : tìm đường từ A đến L đồ thị sau : Duyệt theo BFS : Đi đến Các đỉnh kề Ngăn chứa Đã duyệt [A] A [B,C] [B,C] [A] B [E,F] [C,E,F] [A,B] C [G,H] [E,F,G,H] [A,B,C] E [L] [F,G,H,L] [A,B,C,E] F [G,H,L] [A,B,C,E,F] G [H,L] [A,B,C,E,F,G] H [L] [A,B,C,E,F,G,H] L [A,B,C,E,F,G,H,L] Vậy để đến nút L phải duyệt qua đỉnh A,B,C,E,F,G,H,L lần lập Duyệt theo DFS : Đi đến Các đỉnh kề Ngăn chứa Đã duyệt [A] A [B,C] [B,C] [A] B [E,F] [E.F.B,C] [A,B] E [L] [L,F,B,C] [A,B,E] L [F,B,C] [A,B,E,F] Vậy để đến nút L phải duyệt qua đỉnh A,B,E,F lần lập Với trường hợp duyệt DFS nhanh BFS Câu Hãy cho biết tốn tìm kiếm, khơng gian trạng thái ? cho ví dụ minh họa? Định nghĩa:  Trạng thái (State) hình trạng tốn  Toán tử (Operator) phép biến đổi từ trạng thái sang trạng thái khác  Hình trạng đầu, hình trạng cuối tốn gọi trạng thái đầu, trạng thái cuối  Tập tất trạng thái sinh xuất phát từ trạng thái đầu áp dụng toán tử gọi khơng gian trạng thái (state space) Ví dụ Tập trạng thái : A,B,C,D,E,F,G,H,L Toán tử : AB,AC,BE,BF,CG,CH,EL Trạng thái đầu : A Trạng thái đích : L Đây đồ thị thể không gian trang thái Câu : Cho biết khác giải thuật tìm kiếm khơng trang thái Greed A* Greedy A* - Độ ưu tiên giá trị heuristic với h(n) - Độ ưu tiên giá trị hàm f(n) với chi phí đường thấp từ trạng f(n)= h(n) + g(n) Trong g(n) thái n đến trạng thái đích chi phí ngắn đến trạng thái n biết , h(n) chi phí đường thấp tử trạng thái n đếm trạng thái đích