Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Thuật toán - Thuật giải - TS. Đào Anh Nam

Artificial Intelligence
Trí Tuệ Nhân tạo
TS. Đào Nam Anh
THUẬT TOÁN – THUẬT GIẢI

1


Tài liệu
Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence - A Modern Approach
R. E. Bellman. An Introduction to Artificial Intelligence: Can Computers Think? Boyd
& Fraser Publishing Company, San Francisco, 1978.
E. Charniak and D. McDermott. Introduction to Artificial Intelligence. AddisonWesley,Reading, Massachusetts, 1985.
J. Haugeland. Artificial Intelligence: The Very Idea. MIT Press, Cambridge,
Massachusetts, 1985.
R. Kurzweil. The Age of Intelligent Machines. MIT Press, Cambridge, Massachusetts,
1990.
N. J. Nilsson. Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann, San Mateo,
California, 1998.
D. Poole, A. K. Mackworth, and R. Goebel. Computational Intelligence: A Logical
Approach. Oxford University Press, Oxford, UK, 1998.
E. Rich and K. Knight. Artificial Intelligence (Second Edition). McGraw-Hill, New
York, 1991.
P. H. Winston. Artificial Intelligence (Third Edition). Addison-Wesley, Reading,
Massachusetts, 1992.
N.Q.Hoan, Nhập môn trí tuệ nhân tạo
Đinh Mạnh Tường, Giáo trình Trí tuệ Nhân tạo
Hoàng Kiếm, Đinh Nguyễn Anh Dũng, Giáo trình Nhập môn Trí tuệ Nhân tạo
2

NỘI DUNG
I. KHÁI NIỆM THUẬT TOÁN – THUẬT GIẢI
II. THUẬT GIẢI HEURISTIC
III. TÁC TỬ
IV. GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN BẰNG CÁCH TÌM KIẾM
V. CÁC PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM THIẾU THÔNG TIN
VI. CÁC PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM HEURISTIC

3


KHÁI NIỆM THUẬT TOÁN – THUẬT GIẢI
Trong quá trình nghiên cứu giải quyết các vấn đề –
bài toán:
Có nhiều bài toán cho đến nay vẫn chưa tìm ra
một cách giải theo kiểu thuật toán và cũng không
biết là có tồn tại thuật toán hay không.
Có nhiều bài toán đã có thuật toán để giải nhưng
không chấp nhận được vì thời gian giải theo thuật
toán đó quá lớn hoặc các điều kiện cho thuật toán
khó đáp ứng.
Có những bài toán được giải theo những cách giải
vi phạm thuật toán nhưng vẫn chấp nhận được.
4


KHÁI NIỆM THUẬT TOÁN – THUẬT GIẢI
Cần phải có những đổi mới cho khái niệm thuật
toán:mở rộng hai tiêu chuẩn của thuật toán: tính
xác định và tính đúng đắn.

Mở rộng Tính xác định: các giải thuật đệ quy và
ngẫu nhiên.
Tính đúng của thuật toán: không còn bắt buộc đối
với một số cách giải bài toán, nhất là các cách giải
gần đúng.
Một trong những thuật giải thường được đề cập đến
và sử dụng trong khoa học trí tuệ nhân tạo là các
cách giải theo kiểu Heuristic
5


THUẬT GIẢI HEURISTIC
Thuật giải Heuristic là một sự mở rộng khái niệm
thuật toán.
Thường tìm được lời giải tốt (nhưng không chắc là
lời giải tốt nhất)
Giải bài toán theo thuật giải Heuristic thường dễ
dàng và nhanh chóng đưa ra kết quả hơn so với
giải thuật tối ưu, vì vậy chi phí thấp hơn.
Thuật giải Heuristic thường thể hiện khá tự nhiên,
gần gũi với cách suy nghĩ và hành động của con
người.
6


THUẬT GIẢI HEURISTIC
Phương pháp xây dựng một thuật giải Heuristic
Nguyên lý vét cạn thông minh: Trong một bài toán tìm
kiếm nào đó, khi không gian tìm kiếm lớn, ta thường tìm
cách giới hạn lại không gian tìm kiếm hoặc thực hiện một

kiểu dò tìm đặc biệt dựa vào đặc thù của bài toán để nhanh
chóng tìm ra mục tiêu.
Nguyên lý tham lam (Greedy): Lấy tiêu chuẩn tối ưu (trên
phạm vi toàn cục) của bài toán để làm tiêu chuẩn chọn lựa
hành động cho phạm vi cục bộ của từng bước (hay từng
giai đoạn) trong quá trình tìm kiếm lời giải.
Nguyên lý thứ tự: Thực hiện hành động dựa trên một cấu
trúc thứ tự hợp lý của không gian khảo sát nhằm nhanh
chóng đạt được một lời giải tốt.
7


THUẬT GIẢI HEURISTIC
Phương pháp xây dựng một thuật giải Heuristic

Hàm Heuristic: Đó là các hàm đánh giá
thô, giá trị của hàm phụ thuộc vào trạng thái
hiện tại của bài toán tại mỗi bước giải.
Nhờ giá trị này, ta có thể chọn được cách
hành động tương đối hợp lý trong từng bước
của thuật giải.

8


THUẬT GIẢI HEURISTIC
Phương pháp xây dựng một thuật giải Heuristic
Bài toán hành trình ngắn nhất – ứng dụng nguyên lý Greedy

Bài toán: Hãy tìm một hành trình cho một người giao hàng đi

qua n điểm khác nhau, mỗi điểm đi qua một lần và trở về điểm
xuất phát sao cho tổng chiều dài đoạn đường cần đi là ngắn
nhất. Giả sử rằng có con đường nối trực tiếp từ giữa hai điểm
bất kỳ.
Cách liệt kê tất cả con đường có thể đi, tính chiều dài của mỗi
con đường đó rồi tìm con đường có chiều dài ngắn nhất. độ
phức tạp 0(n!), khi số đại lý tăng thì số con đường phải xét sẽ
tăng lên rất nhanh.
Thuật giải Heuristic ứng dụng nguyên lý Greedy:
– Từ điểm khởi đầu, ta liệt kê tất cả quãng đường từ điểm xuất
phát cho đến n đại lý rồi chọn đi theo con đường ngắn nhất.
– Khi đã đi đến một đại lý, chọn đi đến đại lý kế tiếp cũng theo
nguyên tắc trên. Nghĩa là liệt kê tất cả con đường từ đại lý ta
đang đứng đến những đại lý chưa đi đến. Chọn con đường
9
ngắn nhất. Lặp lại quá trình này cho đến lúc không còn đại
lý nào để đi.


THUẬT GIẢI HEURISTIC
Phương pháp xây dựng một thuật giải Heuristic
Bài toán hành trình ngắn nhất – ứng dụng nguyên lý Greedy

10


THUẬT GIẢI HEURISTIC
Phương pháp xây dựng một thuật giải Heuristic
Bài toán hành trình ngắn nhất – ứng dụng nguyên lý Greedy
Thuật giải theo kiểu Heuristic đôi lúc lại đưa ra kết quả

không tốt, như trường hợp ở hình sau.

11


THUẬT GIẢI HEURISTIC
Phương pháp xây dựng một thuật giải Heuristic
Bài toán phân việc – ứng dụng của nguyên lý thứ tự

Một công ty nhận được hợp đồng gia công m chi tiết máy
J1, J2, … Jm.
Công ty có n máy gia công lần lượt là P1, P2, … Pn.
Mọi chi tiết đều có thể được gia công trên bất kỳ máy nào.
Một khi đã gia công một chi tiết trên một máy, công việ sẽ
tiếp tục cho đến lúc hoàn thành, không thể bị cắt ngang.
Để gia công một việc J1 trên một máy bất kỳ ta cần dùng
một thời gian tương ứng là t1.
Nhiệm vụ của công ty là phải làm sao gia công xong toàn
bộ n chi tiết trong thời gian sớm nhất.

12


THUẬT GIẢI HEURISTIC
Phương pháp xây dựng một thuật giải Heuristic
Bài toán hành trình ngắn nhất – ứng dụng nguyên lý Greedy

Xét bài toán trong trường hợp có 3 máy P1, P2, P3 và 6 công việc với thời
gian là t1=2, t2=5, t3=8, t4=1, t5=5, t6=1.
Có một phương án phân công (L) như hình sau:

Sơ đồ phân việc theo hình ở trên được gọi là lược đồ GANTT.
Thời gian để hoàn thành toàn bộ 6 công việc là 12.
Phương án (L) vừa thực hiện là một phương án không tốt. Các máy P1
13 và
P2 có quá nhiều thời gian rãnh.


THUẬT GIẢI HEURISTIC
Phương pháp xây dựng một thuật giải Heuristic
Bài toán hành trình ngắn nhất – ứng dụng nguyên lý Greedy

Thuật toán tìm phương án tối ưu L0 cho bài toán này theo kiểu vét cạn có
độ phức tạp cỡ O(mn) (với m là số máy và n là số công việc).
Một thuật giải Heuristic rất đơn giản (độ phức tạp O(n)) để giải bài toán
này:
– Sắp xếp các công việc theo thứ tự giảm dần về thời gian gia công.
– Lần lượt sắp xếp các việc theo thứ tự đó vào máy còn dư nhiều thời gian nhất.
– Có một phương án L* như sau:

– Phương án L* là phương án tối ưu: thời gian hoàn thành là 8, đúng bằng thời
gian của công việc J3.
14


THUẬT GIẢI HEURISTIC
Phương pháp xây dựng một thuật giải Heuristic
Bài toán hành trình ngắn nhất – ứng dụng nguyên lý Greedy

Một giải Heuristic đơn giản như vậy sẽ là một thuật giải tối ưu?

Không, dễ dàng đưa ra được kết quả tối ưu hơn kết quả trên.

15


AI Agents/Tác tử - Định nghĩa
An agent is anything that can
be viewed as perceiving its
environment through sensors
and acting upon that
environment through
actuators
Human agent: eyes, ears, and
other organs for sensors;
Hands, legs, mouth, and
other body parts for
actuators
Robotic agent: cameras and
infrared range finders for
sensors;
various motors for actuators

Tác tử là bất cứ cái gì (con người,
người máy, software robots, các bộ
ổn nhiệt,…) có khả năng cảm nhận
môi trường xung quanh nó thông
qua các bộ phận cảm biến và hành
động phù hợp theo môi trường đó
thông qua các bộ phận hoạt động
Tác tử con người; Các bộ phận

cảm biến: mắt, tai, và một số bộ
phận cơ thể khác
Các bộ phận hoạt động: tay, chân,
miệng, và một số bộ phận cơ thể
khác
Tác tử người máy: Các bộ phận
cảm biến: các máy quay (cameras),
các bộ truy tìmtín hiệu hồng ngoại
Các bộ phận hoạt động: các loại
16
động cơ (motors)


Examples of Agents
Ví dụ về tác tử

Humans
senses
body parts

Programs
Robots___
keyboard, mouse, dataset cameras, pads
monitor, speakers, files motors, limbs
17


Agents and environments
Tác tử và Môi trường

The agent function maps from percept histories to actions:/ Hàm tác tử:
là hàm ánh xạ từ lịch sử nhận thức tới các hành động
[f: P* A]
The agent program runs on the physical architecture to produce f
/Chương trình tác tử: hoạt động (chạy) dựa trên kiến trúc thực tế của
hàm f
agent = architecture + program
Tác tử = Kiến trúc + Chương trình
18


Vacuum-cleaner world
Ví dụ: Thế giới của máy hút bụi

Percepts: location and
contents, e.g., [A,Dirty]
Actions: Left, Right,
Suck, NoOp

Các nhận thức: Ví trí và mức
độ sạch sẽ
Ví dụ: [A, Bẩn], [B, Bẩn]
Các hành động: Di chuyển
(máy hút bụi) sang trái, sang
phải, hút bụi, hoặc không làm
gì
19


A vacuum-cleaner agent

Tác tử máy hút bụi

function Reflex-Vacuum-Agent( [location,
status]) returns an action
if status = Dirty then return Suck
else if location = A then return Right
else if location = B then return Left
20


Rational Agents
Tác tử hợp lý
A rational agent is one that does the right thing

Tác tử làm đúng việc được coi là hợp lý

21


Rational agents
Tác tử hợp lý
An agent should strive to "do the
right thing", based on what it can
perceive and the actions it can
perform.
The right action is the one that
will cause the agent to be most
successful
Performance measure: An
objective criterion for success of

an agent's behavior
E.g., performance measure of a
vacuum-cleaner agent could be
amount of dirt cleaned up, amount
of time taken, amount of
electricity consumed, amount of
noise generated, etc.

Tác tử cần phấn đấu để “làm đúng việ
cần làm”, dựa trên những gì nó nhận
thức (nhận biết) được và dựa trên các
hành động mà nó có thể thực hiện
Một hành động đúng (hợp lý) là hành
động giúp cho tác tử đạt được thành
công cao nhất đối với mục tiêu đặt ra
Đánh giá hiệu quả hoạt động: là tiêu
chuẩn để đánh giá mức độ thành công
trong hoạt động của một tác tử
Ví dụ: Tiêu chí đánh giá hiệu quả hoạ
động của một tác tử máy hút bụi có th
là: mức độ làm sạch, thời gian hút bụi,
mức độ điện năng tiêu tốn, mức độ
tiếng ồn gây ra, …
22


Rational agents
Tác tử hợp lý
Rational Agent: For each
possible percept sequence,

a rational agent should
select an action that is
expected to maximize its
performance measure,
given the evidence
provided by the percept
sequence and whatever
built-in knowledge the
agent has.

Tác tử hợp lý
Với mỗi chuỗi nhận thức có
được,
Một tác tử hợp lý cần phải
lựa chọn một hành động
giúp cực đại hóa tiêu chí
đánh giá hiệu quả hoạt
động của tác tử đó,
Dựa trên các thông tin được
cung cấp bởi chuỗi nhận
thức và các tri thức được
sở hữu bởi tác tử đó
23


Rational agents
Tác tử hợp lý
Rationality is distinct from
Sự hợp lý ≠ Sự thông suốt mọi
omniscience (all-knowing

thứ
with infinite knowledge)
Sự thông mọi thứ = Biết tất cả mọi
Agents can perform actions
thứ, với tri thức vô hạn
in order to modify future
Vì các nhận thức có thể không
cung cấp tất cả các thông tin
percepts so as to obtain
liên quan
useful information
Các tác tử có thể thực hiện các
(information gathering,
hành động nhằm thay đổi các
nhận thức trong tương lai, với
exploration)
mục đích thu được các thông tin
An agent is autonomous if
hữu ích (ví dụ: thu thập thông
tin, khám phá tri thức)
its behavior is determined
Tác tử tự trị là một tác tử mà
by its own experience (with
các hành động của nó được
ability to learn and adapt)
quyết định bởi chính kinh

nghiệm của tác tử đó (cùng với24
khả năng học và thích nghi)

Autonomy in Agents
Sự độc lập của tác tử

The autonomy of an agent is the extent to which its
behaviour is determined by its own experience

Tác tử hành động theo kinh nghiệm riêng của
nó thì tác tử là độc lập.

25