Bài giảng trí tuệ nhân tạo các chiến lược tìm kiếm

Các chiến lược tìm kiếm
I. Các chiến lược tìm kiếm
II. Các chiến lược tìm kiếm mù
- Tìm kiếm theo bề rộng, tìm kiếm theo độ sâu, tìm kiếm
theo độ sâu hạn chế, tìm kiếm sâu lặp.

III. Các chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm
- Hàm đánh giá, tìm kiếm tốt nhất đầu tiên, tìm kiếm leo
đồi, tìm kiếm A*, tìm kiếm nhánh cận.

IV. Tìm kiếm có đối thủ
- Cây trị chơi, chiến lược tìm kiếm minimax, phương
pháp cắt tỉa alpha-beta.
1


I. Các chiến lược tìm kiếm
• Khi ta biểu diễn một vấn đề cần giải quyết thông qua
các trạng thái và các tốn tử thì việc tìm lời giải của vấn
đề được quy về việc tìm đường đi từ trạng thái ban đầu
tới một trạng thái kết thúc
• Có thể phân các chiến lược tìm kiếm thành hai loại:
– Các chiến lược tìm kiếm mù
– Các chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm (tìm kiếm heuristic).

2


Các chiến lược tìm kiếm
• Các chiến lược tìm kiếm mù
– Trong các chiến lược tìm kiếm này, khơng có một sự hướng dẫn

nào cho việc tìm kiếm, mà ta chỉ phát triển các trạng thái ban
đầu cho tới khi gặp một trạng thái đích nào đó.
– Có hai kỹ thuật tìm kiếm mù đó là tìm kiếm theo bề rộng và tìm
kiếm theo độ sâu.
– Khi sử dụng các chiến lược tìm kiếm mù thì số lượng các trạng
thái được phát triển trước khi ta gặp trạng thái đích thường cực
kỳ lớn. Do đó các thuật tốn tìm kiếm mù kém hiệu quả, địi hỏi
rất nhiều khơng gian và thời gian.

3


Các chiến lược tìm kiếm
• Các chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm
– Trong rất nhiều vấn đề chúng ta có thể dựa vào sự hiểu biết của
chúng ta về vấn đề, dựa vào kinh nghiệm, trực giác, để đánh giá
các trạng thái.
– Sử dụng sự đánh giá các trạng thái để hướng dẫn sự tìm kiếm:
trong quá trình phát triển các trạng thái, ta sẽ chọn trong số các
trạng thái chờ phát triển, trạng thái được đánh giá tốt nhất để
phát triển. Do đó tốc độ tìm kiếm sẽ nhanh hơn.
– Các phương pháp tìm kiếm dựa vào sự đánh giá các trạng thái
để hướng dẫn sự tìm kiếm gọi chung là các phương pháp tìm
kiếm kinh nghiệm.

4


Cây tìm kiếm
• Q trình tìm kiếm là q trình xây dựng cây tìm

kiếm. Cây tìm kiếm là cây mà các đỉnh được gắn bởi
các trạng thái của không gian trạng thái. Gốc của cây
tìm kiếm tương ứng với trạng thái ban đầu.
• Có thể chuyển vấn đề tìm kiếm đồ thị thành vấn đề
tìm kiếm trên cây (hình dưới).

5


Các chiến lược tìm kiếm
• Một chiến lược tìm kiếm được xác định bằng việc lựa chọn thứ tự
phát triển các nút
• Các chiến lược tìm kiếm được đánh giá dựa trên các tiêu chí sau
đây:
–
–
–
–

tính hồn thành: nó có ln tìm ra nghiệm nếu thực sự có nghiệm?
độ phức tạp thời gian: số lượng các nút được tạo ra
độ phức tạp không gian: số lượng lớn nhất các nút trong bộ nhớ
tính tối ưu: nó có ln tìm thấy nghiệm có giá thấp nhất?

• Độ phức tạp thời gian và khơng gian được tính tốn dựa trên
– b: nhân tố nhánh lớn nhất của cây tìm kiếm
– d: độ sâu của nghiệm có giá thấp nhất
– m: độ sâu lớn nhất của khơng gian trạng thái (có thể là ∞)

6

II. Các chiến lược tìm kiếm mù
• Các chiến lược tìm kiếm mù: chỉ sử dụng thơng tin được
cung cấp trong định nghĩa vấn đề
• Tìm kiếm theo bề rộng (Breadth-first search)
• Tìm kiếm theo độ sâu (Depth-first search)
• Tìm kiếm độ sâu hạn chế (Depth-limited search)
• Tìm kiếm sâu lặp (Iterative deepening search

7


Tìm kiếm theo bề rộng
• Tư tưởng của tìm kiếm theo bề rộng là các trạng thái được phát
triển theo thứ tự mà chúng được sinh ra, tức là trạng thái nào
được sinh ra trước sẽ được phát triển trước
• Thuật toán:

8


Tìm kiếm theo bề rộng
• Phát triển nút nơng nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào cuối danh
sách chờ phát triển

9

Tìm kiếm theo bề rộng
• Phát triển nút nơng nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào cuối danh
sách chờ phát triển

10


Tìm kiếm theo bề rộng
• Phát triển nút nơng nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào cuối danh
sách chờ phát triển

11


Tìm kiếm theo bề rộng
• Phát triển nút nơng nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào cuối danh
sách chờ phát triển

12


Tìm kiếm theo bề rộng
• Hồn thành? Chắc chắn sẽ tìm ra nghiệm nếu bài tốn
có nghiệm (nếu b là hữu hạn)
• Thời gian? 1+b+b2+b3+… +bd + b(bd-1) = O(bd+1)
• Không gian? O(bd+1) (luôn giữ tất cả các nút trong bộ
nhớ)

• Tối ưu? Thuật tốn là tối ưu nếu giá = 1 ở mỗi bước
• Khơng gian là vấn đề quan trọng hơn thời gian

13


Tìm kiếm theo độ sâu
• Tư tưởng của tìm kiếm theo bề sâu là, tại mỗi bước trạng thái
được chọn để phát triển là trạng thái được sinh ra sau cùng
trong số các trạng thái chờ phát triển.
• Thuật tốn:

14


Tìm kiếm theo độ sâu
• Phát triển nút sâu nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào đầu
danh sách chờ phát triển

15


Tìm kiếm theo độ sâu
• Phát triển nút sâu nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào đầu
danh sách chờ phát triển

16

Tìm kiếm theo độ sâu
• Phát triển nút sâu nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào đầu
danh sách chờ phát triển

17


Tìm kiếm theo độ sâu
• Phát triển nút sâu nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào đầu
danh sách chờ phát triển

18


Tìm kiếm theo độ sâu
• Phát triển nút sâu nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào đầu
danh sách chờ phát triển

19


Tìm kiếm theo độ sâu
• Phát triển nút sâu nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào đầu
danh sách chờ phát triển

20


Tìm kiếm theo độ sâu
• Phát triển nút sâu nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào đầu
danh sách chờ phát triển

21


Tìm kiếm theo độ sâu
• Phát triển nút sâu nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào đầu
danh sách chờ phát triển

22


Tìm kiếm theo độ sâu
• Phát triển nút sâu nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào đầu
danh sách chờ phát triển

23


Tìm kiếm theo độ sâu
• Phát triển nút sâu nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào đầu

danh sách chờ phát triển

24


Tìm kiếm theo độ sâu
• Phát triển nút sâu nhất chưa được phát triển
• Thực hiện: Nút mới tiếp theo sẽ được đặt vào đầu
danh sách chờ phát triển

25