Поиск с наилучшим первым выбором в искусственном интеллекте

Best-First Search in Artificial Intelligence

Искусственный интеллект стал частью нашей жизни и помогает нам в повседневных делах. Независимо от того, говорим ли мы о компьютерах, гаджетах или другом оборудовании, алгоритмы на основе искусственного интеллекта полезны для облегчения наших задач и управления временем. Одним из таких конкретных алгоритмов в области искусственного интеллекта является “Лучший Первый Поиск” (Best First Search). Он ведет себя как умный исследователь, который помогает компьютерной программе принимать правильные решения для выбора правильного пути на каждом шаге. “Лучший Первый Поиск в искусственном интеллекте” облегчает нашу задачу, уменьшает усилия и время, что приводит к эффективному принятию решений и быстрому достижению цели.

Лучший Первый Поиск (BFS) – это алгоритм поиска, который работает по определенному правилу и использует очередь с приоритетом и эвристический поиск. Он идеально подходит для оценки компьютерами подходящего и кратчайшего пути через лабиринт возможностей. Представьте, что вы застряли в большом лабиринте и не знаете, как и где быстро выбраться. Здесь “Лучший Первый Поиск в искусственном интеллекте” помогает вашей системной программе оценивать и выбирать правильный путь на каждом последующем шаге, чтобы достичь цели как можно быстрее.

Например, представьте, что вы играете в видеоигру Super Mario или Contra, где вам нужно достичь цели и убить врага. “Лучший Первый Поиск” помогает компьютерной системе управлять Марио или Контрой, чтобы найти самый быстрый путь или способ убить врага. Он оценивает различные пути и выбирает ближайший, не имеющий других угроз, чтобы достичь вашей цели и убить врага как можно скорее.

“Лучший Первый Поиск в искусственном интеллекте” – это осознанный поиск, который использует функцию оценки для выбора перспективного узла среди множества доступных узлов перед переходом к следующему узлу. “Лучший Первый Поиск алгоритм в искусственном интеллекте” использует два списка для отслеживания прохождения при поиске пространства графа: открытый и закрытый список. В открытом списке отслеживаются немедленно доступные узлы для прохождения в данный момент, в то время как в закрытом списке отслеживаются уже пройденные узлы.

Основные понятия BFS

Вот несколько ключевых особенностей “лучшего первого поиска в искусственном интеллекте”:

Оценка пути

При использовании “лучшего первого поиска” ваша система всегда ищет возможные узлы или пути, которые можно пройти. Затем она выбирает самый перспективный или лучший узел или путь, который подходит для прохождения кратчайшего расстояния до цели и выхода из лабиринта.

Использование эвристической функции

“Лучший первый поиск” использует эвристическую функцию для принятия осознанных решений. Она помогает найти правильный и быстрый путь к цели, называемый эвристическим поиском. Текущее состояние пользователя в лабиринте является входом для этой функции, на основе которого она оценивает, насколько близко пользователь находится от цели. Основываясь на анализе, она помогает достичь цели в разумное время и с минимальным количеством шагов.

Отслеживание

Алгоритм “Лучшего Первого Поиска” в искусственном интеллекте помогает компьютерной системе отслеживать пути или узлы, которые она уже прошла или планирует пройти. Это позволяет избежать попадания системы в петли уже протестированных путей или узлов и помогает избежать ошибок.

Повторение процесса

Компьютерная программа продолжает повторять процесс вышеуказанных трех критериев, пока не достигнет цели и не выйдет из лабиринта. Таким образом, “Лучший Первый Поиск в искусственном интеллекте” постоянно переоценивает наиболее перспективные узлы или пути на основе эвристической функции.

Что такое эвристическая функция?

Эвристическая функция относится к функции, используемой в осознанном поиске и оценке лучшего или перспективного пути, маршрута или решения, ведущего к цели. Она помогает оценить правильный путь в меньшее время. Однако эвристическая функция не всегда дает точные или оптимальные результаты. Иногда она дает субоптимальные результаты. Эвристическая функция обозначается как h(n). Она вычисляет стоимость оптимального маршрута или пути между парами состояний, и ее значение всегда положительно.

Алгоритмические детали

Существуют две основные категории алгоритмов поиска:

Алгоритмы без информации

Они также называются слепыми или исчерпывающими методами. Поиск осуществляется без дополнительной информации, то есть на основе информации, уже предоставленной в условии задачи. Например, “Поиск в глубину” и “Поиск в ширину”.

Информированный алгоритм 

Компьютерная система выполняет поиск на основе дополнительной информации, предоставленной ей, что позволяет описать последующие шаги для оценки решения или пути к цели. Этот широко известный метод называется эвристическим методом или эвристическим поиском. Информированные методы превосходят слепые методы по стоимости, эффективности и общей производительности.

Обычно существуют два варианта информированного алгоритма, а именно 

  1. Жадный поиск с наилучшим первым выбором: Согласно названию, этот алгоритм поиска жадный и выбирает наилучший доступный путь на данный момент. Он использует эвристическую функцию и поиск, который объединяет алгоритмы поиска в глубину и в ширину, а также объединяет два алгоритма, где выбирается наиболее перспективный узел при расширении узла, находящегося близко к целевому узлу.
  1. Алгоритм A* с наилучшим первым выбором: Это широко используемый тип поиска с наилучшим первым выбором. Поиск эффективен по своей природе благодаря наличию объединенных особенностей жадного поиска с наилучшим первым выбором и UCS. По сравнению с жадным поиском, A* использует эвристическую функцию для поиска кратчайшего пути. Он быстр и использует UCS с различными формами эвристической функции.

Различия между поиском с наилучшим первым выбором и поиском A* приведены в таблице ниже.

Параметры Поиск с наилучшим первым выбором Поиск A*
Прошлое знание Нет предварительного знания. Присутствует прошлое знание
Полнота  Не полный Полный
Оптимальность  Может быть не оптимальным   Всегда оптимальный 
Функция оценки  f(n)=h(n)Где h(n) – эвристическая функция f(n)=h(n)+g(n)Где h(n) – эвристическая функция и g(n) – полученные знания прошлого
Временная сложность  O(bm,,), где b – ветвление, а m – максимальная глубина дерева поиска O(bm,,), где b – ветвление, а m – максимальная глубина дерева поиска
Пространственная сложность  Полиномиальная  O(bm,,), где b – ветвление, а m – максимальная глубина дерева поиска
Узлы  При поиске все фронты или граничные узлы сохраняются в памяти Все узлы присутствуют в памяти при поиске 
Память  Требуется меньше памяти  Требуется больше памяти 

Применение

Вот некоторые из наиболее распространенных случаев использования алгоритма поиска с наилучшим первым выбором:

Робототехника 

Поиск с наилучшим первым выбором помогает роботам в сложных ситуациях и позволяет им принимать эффективные решения для навигации к цели. Эффективное планирование является важным элементом в сложных задачах, чтобы можно было оценить правильные пути к цели и принимать соответствующие информированные решения.

Игровая деятельность 

Он помогает персонажам игр наблюдать угрозу, избегать препятствий, принимать правильные стратегические решения и оценивать точный путь для достижения целей в рамках установленного времени.

Лучшие алгоритмы поиска в искусственном интеллекте используются в навигационных приложениях, таких как Google Maps, для помощи в поиске самых быстрых маршрутов. При перемещении из одного места в другое алгоритм учитывает такие факторы, как состояние дороги, трафик, развороты, расстояние и т. д., чтобы навигировать по маршруту с меньшими препятствиями и за меньшее время.

Data Mining и Natural Language Processing

В data mining искусственный интеллект использует алгоритмы лучшего первого поиска для оценки наиболее подходящих характеристик, соответствующих данным, для облегчения выбора. Это снижает вычислительную сложность в машинном обучении и повышает производительность моделей данных.

Алгоритмы лучшего первого поиска также оценивают семантически близкие фразы или термины, чтобы обеспечить релевантность. Они широко используются в резюмировании текста и поисковых системах, упрощая сложность задачи.

Планирование и расписание

Алгоритм лучшего первого поиска в искусственном интеллекте находит применение в планировании работы и деятельности, обеспечивая оптимизацию ресурсов и соблюдение сроков. Эта функциональность является неотъемлемой частью управления проектами, логистики и производства.

Реализация

Для реализации алгоритма лучшего первого поиска компьютерные программы пишут код на различных языках программирования, таких как Python, C, JavaScript, C++ и Java. Он предоставляет инструкции компьютерной системе для оценки маршрутов, путей или решений и использования эвристических функций.

Вот краткий обзор шагов, как можно реализовать алгоритм лучшего первого поиска в искусственном интеллекте:

  • Шаг 1: Выбрать исходный узел (предположим, «n») и поместить его в открытый список (OPEN list).
  • Шаг 2: В случае, если исходный узел пуст, необходимо остановиться и вернуться с ошибкой.
  • Шаг 3: Удалить узел из открытого списка и поместить его в закрытый список (CLOSE list). Здесь узел является наименьшим значением h(n), то есть эвристической функции.
  • Шаг 4: Расширить узел и создать его потомков.
  • Шаг 5: Проверить каждого потомка, чтобы увидеть, ведут ли они к цели.
  • Шаг 6: Если потомок ведет к цели, необходимо вернуть успех и завершить процесс поиска. Или продолжить с шага 7.
  • Шаг 7: Алгоритм анализирует каждого потомка с помощью функции оценки f(n). Затем он проверяет, находятся ли узлы в открытом или закрытом списке. В случае, если узел не найден ни в одном из списков, он добавляется в открытый список.
  • Шаг 8: Вернуться к шагу 2 и повторить.

Проблемы и ограничения

У алгоритма лучшего первого поиска в искусственном интеллекте есть некоторые преимущества, но он также имеет некоторые проблемы и ограничения.

  1. Качество эвристической функции должно быть хорошим. Если вы идете на компромисс с качеством, он может не давать эффективные оценки, и вы можете обнаружить ошибки в поиске оптимальных решений.
  2. Алгоритм лучшего первого поиска в искусственном интеллекте хорош для оценки правильного решения или пути, но не гарантирует абсолютно лучшие маршруты или решения и выбирает субоптимальные маршруты.
  3. Вероятность попадания в цикл выше.
  4. Алгоритм лучшего первого поиска в искусственном интеллекте может потреблять много памяти при работе с большими данными. Это ограничивает возможность эффективного функционирования в условиях ограниченных ресурсов.
  5. Лучший первый поиск приоритезирует выбор правильного маршрута на основе более короткой длины, а не в терминах других факторов, таких как качество маршрута. Поэтому оценка точного маршрута может быть сложной задачей.

Заключение

Познайте мощь алгоритма лучшего первого поиска в искусственном интеллекте с нашей программой BB+. Узнайте, как этот алгоритм служит вашим профессиональным помощником в сложных средах, помогая компьютерным системам оптимизировать пути и принимать обоснованные решения. Наша программа использует потенциал алгоритма лучшего первого поиска, используя эвристические функции для предоставления интеллектуальных решений на основе предыдущих знаний. Присоединяйтесь к нам, чтобы оснастить себя навыками для решения сложных проблем и открытия множества возможностей для превосходных решений. Запишитесь в нашу программу BB+ сегодня и повысьте свою экспертизу в области искусственного интеллекта!

Часто задаваемые вопросы