TechCodeview

Søkealgoritmer er et av de viktigste områdene innen kunstig intelligens. Dette emnet vil forklare alt om søkealgoritmene i AI.

Problemløsende agenter:

I kunstig intelligens er søketeknikker universelle problemløsningsmetoder. Rasjonelle agenter eller Problemløsende agenter i AI brukte for det meste disse søkestrategiene eller algoritmene for å løse et spesifikt problem og gi det beste resultatet. Problemløsende agenter er de målbaserte agentene og bruker atomrepresentasjon. I dette emnet vil vi lære ulike problemløsende søkealgoritmer.

Søkealgoritmeterminologier:

Søk:Søking er en trinnvis prosedyre for å løse et søkeproblem i et gitt søkerom. Et søkeproblem kan ha tre hovedfaktorer:
Søkeområde:Søkeplass representerer et sett med mulige løsninger som et system kan ha.Starttilstand:Det er en tilstand der agenten begynner søket .Måltest:Det er en funksjon som observerer gjeldende tilstand og returnerer om måltilstanden er oppnådd eller ikke.
Søketre:En trerepresentasjon av søkeproblemet kalles Søketre. Roten til søketreet er rotnoden som tilsvarer starttilstanden.Handlinger:Den gir en beskrivelse av alle tilgjengelige handlinger til agenten.Overgangsmodell:En beskrivelse av hva hver handling gjør, kan representeres som en overgangsmodell.Banekostnad:Det er en funksjon som tildeler en numerisk kostnad til hver bane.Løsning:Det er en handlingssekvens som fører fra startnoden til målnoden.Optimal løsning:Hvis en løsning har den laveste kostnaden blant alle løsninger.

Egenskaper for søkealgoritmer:

Følgende er de fire essensielle egenskapene til søkealgoritmer for å sammenligne effektiviteten til disse algoritmene:

Fullstendighet: En søkealgoritme sies å være komplett hvis den garanterer å returnere en løsning hvis det i det minste finnes en løsning for tilfeldig inndata.

Optimalitet: Hvis en løsning funnet for en algoritme garantert er den beste løsningen (laveste banekostnad) blant alle andre løsninger, så sies en slik løsning for å være en optimal løsning.

Tidskompleksitet: Tidskompleksitet er et mål på tid for en algoritme for å fullføre oppgaven.

Plass kompleksitet: Det er den maksimale lagringsplassen som kreves til enhver tid under søket, som kompleksiteten til problemet.

Typer søkealgoritmer

Basert på søkeproblemene kan vi klassifisere søkealgoritmene i uinformerte (blindt søk) søk og informert søk (heuristisk søk) algoritmer.

Uinformert/blindt søk:

Det uinformerte søket inneholder ingen domenekunnskap som nærhet, plasseringen av målet. Den fungerer på en brute-force måte, da den bare inkluderer informasjon om hvordan du krysser treet og hvordan du identifiserer blad- og målnoder. Uinformert søk bruker en måte som søketreet søkes på uten informasjon om søkeområdet, som initialtilstandsoperatorer og test for målet, så det kalles også blindsøk. Det undersøker hver node i treet til den når målnoden.

Den kan deles inn i fem hovedtyper:

• Bredde-først søk
• Ensartet kostnadssøk
• Dybde-første søk
• Iterativ utdyping dybde-først søk
• Toveis søk

Informert søk

Informerte søkealgoritmer bruker domenekunnskap. I et informert søk er probleminformasjon tilgjengelig som kan lede søket. Informerte søkestrategier kan finne en løsning mer effektivt enn en uinformert søkestrategi. Informert søk kalles også et heuristisk søk.

En heuristikk er en måte som kanskje ikke alltid er garantert for de beste løsningene, men som garantert finner en god løsning innen rimelig tid.

forbedret for loop java

Informert søk kan løse mye sammensatt problem som ikke kunne løses på en annen måte.

Et eksempel på informerte søkealgoritmer er et reisende selgerproblem.

1. Grådig søk
2. Et søk