BÀI báo cáo NHẬP môn TRÍ TUỆ NHÂN tạo CT190 đề tài bài TOÁN tìm ĐƯỜNG đi TRONG mê CUNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THƠNG

BÀI BÁO CÁO
NHẬP MƠN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO -CT190

ĐỀ TÀI:
BÀI TỐN TÌM ĐƯỜNG ĐI TRONG MÊ CUNG

Sinh viên thực hiện:
Phan Thanh Hậu, B1909913
Lê Trọng Hiếu, B1909914
Nguyễn Võ Việt Nga, B1909953
Đỗ Thị Bé Ti, B1906408

Cần Thơ, 07 tháng 05 năm 2021


MỤC LỤC
1.1
1.2
1.3
2.1
2.2
2.3
3.1
3.2
5.1
5.2

MÔ TẢ ĐỀ TÀI...............................................................................................................................................................................2

Giới thiệu đề tài..........................................................................................................................................................................2
Phạm vi đề tài..............................................................................................................................................................................3
Ngun nhân sinh ra đề tài.........................................................................................................................................................3
THUẬT TỐN................................................................................................................................................................................3
Tìm đường ngẫu nhiên...............................................................................................................................................................4
Tìm kiếm sâu( rộng):...................................................................................................................................................................5
Giải thuật A* & hàm heuristic (focus)........................................................................................................................................5
HƯỚNG PHÁT TRIỂN VÀ ỨNG DỤNG..........................................................................................................................................8
Mở rộng thành mơ hình bản đồ thực tế....................................................................................................................................8
Ứng dụng trong các thiết bị thông minh....................................................................................................................................8
KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC....................................................................................................................................................................8
Kiến thức 8
Kĩ năng mềm...............................................................................................................................................................................8
TÀI LIỆU THAM KHẢO..................................................................................................................................................8


MÔ TẢ ĐỀ TÀI
1.1 Giới thiệu đề tài
Mê cung là gì?
Mê cung là một mơ hình bản đồ, bao gồm 2 hoặc nhiều thành phần cơ bản là: Đường đi và
tường. Trong đó đường đi là vùng có thể đi được, tường là vùng không thể đi được.
Các qui định trong mê cung có thể tùy thuộc vào luật chơi của mỗi người tạo ra mê cung đó
như đường đi: có thể đi chéo hay khơng, có được đi qua ô này nhiều lần hay không,...
Tìm đường đi trong mê cung?
Thực chất là một bài tốn cụ thể hóa của mơ hình bài tốn tìm đường đi trong khơng gian
tìm kiếm.
Bài tốn tìm đường đi:
Tìm đường đi từ điểm này đến điểm kia, tìm đường đi qua tất cả các điểm thỏa điều kiện
ràng buộc, tìm đường đi ngắn nhất,.
1.2 Phạm vi đề tài

Áp dụng trên mơ hình mê cung, từ đó mơ hình hóa thành các bản đồ thực tế.
1.3 Nguyên nhân sinh ra đề tài
Cần các thuật toán để tìm đường đi trên các mơ hình: mê cung, bản đồ, lược đồ,. Trong
bài báo cáo này chủ yếu tập chung vào mơ hình mê cung. Từ đó mở rộng thành các mơ hình
khác, các thuật tốn cao cấp hơn để phục vụ nhu cầu đời sống của con người.


THUẬT TỐN

1
2
1
2
2.1
*Các thuật tốn
Mơ hình bài tốn tìm đường đi có nhiều thuật tốn khác nhau có thể giải quyết được: Tìm
kiếm sâu (rộng) và các thuật tốn biến thể của chúng, Giải thuật A*, thuật tốn dị theo tường,
Mỗi thuật tốn có một số ưu và nhược điểm nhất định: Trong bài báo cáo này chúng ta sẽ
đi tìm hiểu chủ yếu là giải thuật A* và các hàm heuristic để giải bài tốn tìm đường đi trong
mê cung, cụ thể là tìm đường đi từ một điểm này đến điểm khác. Tuy nhiên chúng mình cũng sẽ
giới thiệu khái quát qua các thuật cơ bản trước khi được nâng cấp thành các thuật tốn có hàm
heuristic.


2.1 Tìm đường ngẫu nhiên
Thuật tốn tìm đường ngẫu nhiên hiểu đơn giản là cứ đi theo đường thẳng khi tới vị trí có
nhiều hơn hai hướng đi sẽ rẽ về bất kì và cứ lập lại như thế cho đến khi thõa điều kiện bài toán,
cụ thể ở bài này là tìm được đến đích.
■=> Thuật tốn này rất “ khơng thơng minh”, vì nó rất là chậm, có khi nó chỉ quanh quẫn
một

đường nào đó rất lâu mà khơng tìm thấy đích vì các hướng đi tất cả đều là chọn đại
■=> Cần đánh dấu các điểm đã đi qua rồi và khơng đi lại nữa
2.2 Tìm kiếm sâu( rộng):
Tìm kiếm sâu ( rộng) dung các danh sách đặc biệt như Stack( Queue) để lưu các điểm đã đi
qua rồi trong mê cung tránh việc đi lại. Từ đó rút ngắn thời gian so với tìm kiếm ngẫu nhiên.
Tuy nhiên lộ trình tìm đường đi nó lại được qui định bởi danh sách mà bạn đang lưu các đỉnh
chứ hồn tồn khơng có các tư duy tính tốn trong đó.
■=> Cả tìm kiếm ngẫu nhiên và tìm kiếm sâu rộng đều là tìm kiếm mù, chưa áp dụng các tư
duy trí tuệ tạo
■=> Cần thêm các hàm tính tốn đường đi để nhanh chóng tìm thấy lời giải
2.3 Giải thuật A* & hàm heuristic (focus)
Giải thuật A* thực chất cũng giống như là BFS, cũng dùng danh sách để lưu trữ thứ tự
duyệt của các đỉnh, tuy nhiên danh sách ở đây là danh sách có điều kiện, và được sắp xếp theo
các hàm heuristic.
Mỗi trạng thái sẽ lưu 4 yếu tố: (g(n), h(n), f(n), cha(n)). Trong đó
•
•
•
•

g(n): khoảng cách thực từ n đến trạng thái bắt đầu
h(n): Hàm ước lượng heuristic tại trạng thái n
f(n): là phép đo heuristic
p(n): lưu trạng thái sinh ra trạng thái n

Ta có: f(n) =g(n) + h(n)
Hàm đánh giá heuristic dùng để đánh giá các đặc điểm của một trạng thái trong KGTT,
nó là các luật để chọn những nhánh nào có nhiều khả năng nhất dẫn đến một giải pháp chấp
nhận được. Cụ thể hơn trong bài tốn tìm đường đi trong mê cung này là tìm vị trí có nhiều khả
năng đi đến được vị trí đích nhất để đi trong lần đi tiếp theo.

Hàm heuristic phụ thuộc vào trình độ tư duy trong lĩnh vực giải các bài toán mê cung.


Trong bài báo cáo này, chúng ta sẽ sử dụng hai hàm heuristic với hai cấp bậc tư duy khác
nhau: (Phần code viết bằng Javacripts).
+ Hàm thứ nhất( Euclide):
Euclide(destination, source){
return distance(this, destination)
}

+ Hàm thứ hai( Angle_euclide):
Angle_euclide(destination, source){
var CS = distance(this, source);
var CD = distance(this, destination);
var SD = distance(source, destination);
var c = -Math.abs(((CS**2 + SD**2 - CD**2) / (2 * CS * SD)));
return Math.floor(distance(this, destination) ** 2) + c;
}

Kết quả cho hai lần chạy với hai hàm heuristic:
+ Với hàm Euclide:
Số ô trên đường đi: 59
Tổng chi phí đường đi: 58
Số ô phải xét: 674


+ Với heuristic Angle_euclide:
Số ô trên đường đi: 59
Tổng chi phí đường đi: 58
Số ơ phải xét: 61

■=> Kết quả khác nhau, Angle_euclide nhanh hơn hẳn
euclide


HƯỚNG PHÁT TRIỂN VÀ ỨNG DỤNG
3
3.1 Mở rộng thành mô hình bản đồ thực tế
Mở rộng thành các mơ hình bản đồ, các ứng dụng trò chơi mê cung hoặc các dạng bản đồ
biến thể, ...
VD: Ứng dụng bản đồ Google Map, các trò chơi giải mê cung trên các nền tảng công nghệ,.
3.2 Ứng dụng trong các thiết bị thông minh
Áp dụng cho các ứng dụng thông minh để tìm và ghi nhớ đường đi: Máy dị tìm đường đi,
máy quét nhà, lau nhà,. Sau đó nâng cấp them các chức năng tìm đường ngắn nhất, tìm lộ
trình đi, .

KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC
4
5
5.1 Kiến thức
+ Nắm được một số thuật tốn tìm đường đi trong mê cung. Đặc biệt là giải thuật A* và hàm
heuristic.
+ Hiểu hơn về mê cung cũng như một số tư duy toán học về mê cung
5.2 Kĩ năng mềm
+ Kĩ năng làm việc nhóm, trao đỗi ý kiến, .
+ Kĩ năng tự học, tự nghiên cứu, .
+ Kĩ năng đọc các bài báo khoa học

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] (PDF) A comparative study of A-star algorithms for search and rescue in perfect maze
(researchgate.net)
[2] Path Planning with Modihed a Star Algorithm for a Mobile Robot - ScienceDirect
[3] An Effìcient Hardware Architecture of the A-star Algorithm for the Shortest Path Search Engine |
IEEE Conference Publication | IEEE Xplore