Đề tài TÌM KIẾM HEURISTIC

Đề tài:
TÌM KIẾM HEURISTIC
Giáo viên hướng dẫn: Nguyễn Thị Thủy
Nhóm sinh viên: Nguyễn Thị Diệp
Phạm Thị Định
Nguyễn Thị Gấm
Nguyễn Thị Nụ
Lớp: THC_52
•
Các kỹ thuật tìm kiếm sử dụng hàm đánh giá để hướng
dẫn sự tìm kiếm được gọi chung là các kỹ thuật tìm kiếm
kinh nghiệm (heuristic search).
•
Các giai đoạn cơ bản để giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm
kinh nghiệm như sau:
2.1
2.1
2.1
2.1

Hàm đánh giá
2.2
2.2
2.2
2.2

Tìm kiếm Beam
2.3
2.3
2.3
2.3

Tìm kiếm leo đồi
2.4
2.4
2.4
2.4

Tìm kiếm tốt nhất
1. Định nghĩa hàm đánh giá
Với mỗi trạng thái u chúng ta sẽ xác định một giá trị
h(u), số này đánh giá “sự gần đích “ của trạng thái
u. Hàm h(u) được gọi là hàm đánh giá.
2. Ví dụ về hàm đánh giá
Ví dụ bài toán 8 số


 !
2. Ví dụ về hàm đánh giá (tiếp)
- Hàm h1: h1(u) là số quân ở trạng thái đầu
không nằm đúng vị trí so với trạng thái kết thúc. Ta
có các quân: 3, 8, 6, 1 không nằm đúng vị trí =>
h1(u) = 4

 

2. Ví dụ về hàm đánh giá (tiếp)
- Hàm h2: h2(u) là tổng khoảng cách giữa vị trí các
quân trong trạng thái đầu và vị trí của nó trong trạng thái
đích.
Ở đây khoảng cách là số ít nhất các dịch chuyển theo
hàng hoặc theo cột để đưa một quân tới vị trí của nó trong
trạng thái đích.
2. Ví dụ về hàm đánh giá (tiếp)
 
"#$% &
2. Ví dụ về hàm đánh giá (tiếp)


"'$%#&
2. Ví dụ về hàm đánh giá (tiếp)


"($%&
2. Ví dụ về hàm đánh giá (tiếp)


"$%#&
)* +,- .#..#-/
1.Ý tưởng thuật toán
Đầu tiên chọn trạng thái ban đầu, sau đó
phát triển k đỉnh tốt nhất ở một mức rồi phát
triển k đỉnh tốt nhất ở mức tiếp theo (k được
xác định bởi hàm đánh giá).
2. Ví dụ về tìm kiếm beam
0-

123
423
567893&:
2. Ví dụ về tìm kiếm beam
Từ trạng thái ban đầu A chọn 2 đỉnh (D, E) có chi
phí nhỏ nhất kề với A để phát triển tiếp
2. Ví dụ về tìm kiếm beam
;<=>?@0 9AB>=>
2. Ví dụ về tìm kiếm beam
C9D0>E<=>?@3
+4,8FGHI3
2. Ví dụ về tìm kiếm beam
>$I1JKLJKAJK43M >$I1JKNJKBJK43
)*OP%321JKNJKBJK4
2.3.1. Leo đồi đơn giản
2.3.2. Leo đồi dốc đứng
2.3.3. So sánh
2.3.4. Đánh giá
•
Thuật giải
1. Xét trạng thái bắt đầu.
1. Nếu là đích -> dừng.
2. Ngược lại: thiết lập khởi đầu như TT hiện tại.
2. Lặp đến khi: gặp đích OR không còn luật nào chưa được áp
dụng vào TT hiện tại
1. Lựa một luật để áp dụng vào TT hiện tại để sinh ra một TT mới.
2. Xem xét TT mới này:
1. Nếu là đích => dừng.
2. Nếu không là đích, nhưng tốt hơn TT hiện tại => thiết lập TT mới là TT
hiện tại.

3. Nếu không tốt hơn thì thì tiếp lần lặp kế.
•
Nhận xét:
– Có sử dụng hàm đánh giá để tích hợp tri thức vào điều khiển.
– Giải thuật trên không đánh giá, so sánh giữa các con của trạng
thái hiện tại.