Algoritmaları: Maliyetleri Hesaplama ve Sezgisel İzleme - mankenler

Genellikle, sezgisel yaklaşım, kendi keşfinde ve yeterince yararlı sonuçlar üretir (mutlaka optimal değil, ancak yeterince iyi) aslında bir sorunu çözmek için ihtiyaç duyduğunuz yöntemdir. Sizin için gerekli işi gerçekleştirmek için algoritma edinmek zaman ve çaba tasarrufu sağlar, çünkü insanlardan daha iyi kalıplar gören algoritmalar oluşturabilirsiniz.

Sonuç olarak, kendi kendine keşif, algoritmanın bir çözüm için potansiyel olarak yararlı bir yol gösterebilmesine izin veren bir süreçtir (ancak çözümün doğru olup olmadığını bilmek için insanın sezgisini ve anlayışını hesaba katmanız gerekir). Aşağıdaki bölümlerde, belirli bir çözümün gerçek kullanışlılığını keşfetmenin bir yöntemi olarak, heuristics'i kullanarak bir algoritmanın maliyetini hesaplamak için kullanabileceğiniz teknikler anlatılmaktadır.

Sorunu boşluk olarak göstermek

A problem alanı, çözüm araması yapılan bir ortamdır. Bu devletleri değiştirmek için kullanılan bir dizi devlet ve operatörler sorun alanını temsil eder. Örneğin, 3 x 3 çerçeveli sekiz fayans içeren bir karo oyunu düşünün. Her döşeme bir resmin bir bölümünü gösterir ve karo rasgele sırayla başlar ve böylece resim karıştırılır. Amaç, bir kerede bir fayans taşımak ve tüm fayansları doğru sıraya yerleştirmek ve resmi ortaya çıkarmaktır.

Başlama durumu, rastgele döşemeler ve hedef durumun - belirli bir düzende fayansların - kombinasyonu - problemi örneğidir. Bulmacayı, sorun alanı grafiğini kullanarak grafiksel olarak gösterebilirsiniz. Sorunlu alan grafiğinin her düğümü bir durum (belirli bir konumdaki sekiz karo) sunar. Kenarlar, sekizinci döşeme taşımak gibi işlemleri temsil eder. Çini sekiz yere taşıdığınızda, resim değişir - başka bir duruma geçer.

Oyunu başlangıç durumundan hedef duruma geçerek kazanmak tek düşünce değildir. Oyunu verimli bir şekilde çözmek için, mümkün olan en az hareket sayısıyla görevi gerçekleştirmeniz gerekir; bu, en az sayıda operatörü kullanmanız anlamına gelir. Bulmacayı çözmek için kullanılan minimum hareket sayısı sorun derinliğidir.

Bir sorunu bir boşluk olarak göstermek için birkaç faktörü göz önüne almalısınız. Örneğin, alan karmaşıklığını temsil eden, bellekte sığacak en fazla düğüm sayısını göz önünde bulundurmanız gerekir. Tüm düğümleri bir defada bellekte sığmadığı zaman, bilgisayar, algoritmayı önemli ölçüde yavaşlatabilecek sabit sürücüler gibi başka konumlarda bazı düğümler saklamanız gerekir.Düğümlerin belleğe sığacak olup olmadığını belirlemek için, sorunu çözmek için oluşturulan azami düğüm sayısı olan zaman karmaşıklığını () düşünmelisiniz. Buna ek olarak, bir problemi çözmek için problem alanı grafiğinde oluşturulan ortalama düğüm sayısı olan dallanma faktörünü göz önüne almak önemlidir.

Rasgele gidip şans eseri olmak

Kaba kuvvet teknikleri kullanarak bir arama sorununun çözülmesi mümkündür. Bu yaklaşımın avantajı, bu algoritmalardan birini kullanmak için herhangi bir alana özgü bilgiye ihtiyacınız olmadığıdır. Kaba kuvvet algoritması, sorunu çözmek için mümkün olan en basit yaklaşımı kullanma eğilimindedir. Dezavantajı kaba kuvvet yaklaşımının yalnızca az sayıdaki düğüm için iyi çalışmasıdır. İşte yaygın kaba kuvvet arama algoritmaları şunlardır:

Genişlik İlk Arama: Bu teknik kök düğümden başlar, önce alt düğümlerin her birini araştırır ve ancak bir sonraki seviyeye iner. Bir çözüm bulana kadar seviyeye kadar ilerleme kaydedilir. Bu algoritmanın dezavantajı her düğümün bellekte saklanmasıdır, bu da çok sayıda düğüm için hatırı sayılır miktarda bellek kullandığı anlamına gelir. Bu teknik, zaman kazandıran yinelenen düğümleri kontrol edebilir ve her zaman bir çözüm getirir.
Derinlik-ilk arama: Bu teknik kök düğümden başlar ve bir yaprak düğümüne ulaşana kadar bağlı alt düğüm kümesini inceler. Bir çözüm bulana kadar şube ile şubeyi ilerletir. Bu algoritmanın dezavantajı, yinelenen düğümleri kontrol edememesi, bu da aynı düğüm yollarını bir defadan fazla arar. Aslında, bu algoritma hiç bir çözüm bulamayabilir, yani algoritmanın sonsuza kadar arama yapmasını önlemek için bir kesme noktası tanımlamanız gerekir. Bu yaklaşımın bir avantajı, hafızanın verimli olmasıdır.
Çift yönlü arama: Bu teknik, iki arama yolunun ortada buluşuncaya kadar aynı anda kök düğümden ve hedef düğümden arar. Bu yaklaşımın bir avantajı, çözümün diğer pek çok kaba kuvvet çözümüne göre daha hızlı bulunması nedeniyle zamandan tasarruf sağlamasıdır. Buna ek olarak, bellek diğer yaklaşımlardan daha verimli kullanır ve daima bir çözüm bulur. Başlıca dezavantaj, daha uzun bir geliştirme döngüsüne tercüme edilerek uygulanmanın karmaşıklığıdır.

Sezgisel ve maliyet fonksiyonu kullanma

Bazı insanlar için, sezgisel kelimesi karmaşık görünür. Algoritmanın eğitimli bir tahmin yaptığını ve başarısız olduğunda tekrar denemesini söylemek kolay olurdu. Kaba kuvvet yöntemlerinden farklı olarak sezgisel algoritmalar öğrenirler. Daha iyi seçimler yapmak için maliyet işlevleri de kullanıyorlar. Sonuç olarak sezgisel algoritmalar daha karmaşıktır ancak karmaşık problemleri çözmede belirgin bir avantaja sahiptirler. Kaba kuvvet algoritmalarında olduğu gibi, birçok sezgisel algoritma vardır ve her biri kendi avantajları, dezavantajları ve özel gereksinimler setiyle birlikte gelir. Aşağıdaki liste, en yaygın kullanılan sezgisel algoritmaları tanımlamaktadır:

Saf sezgisel arama: Bu algoritma düğümlerini maliyetlerine göre genişletir.İki liste tutar. Kapalı liste, keşfedilen düğümleri içerir; açık liste henüz keşfetmesi gereken düğümleri içerir. Her yinelemede, algoritma, mümkün olan en düşük maliyetle düğümü genişletir. Tüm alt düğümleri kapalı listeye yerleştirilir ve tek tek alt düğüm maliyetleri hesaplanır. Algoritma, düşük maliyetli alt düğümleri açık listeye geri gönderir ve yüksek maliyetli alt düğümleri siler. Sonuç olarak, algoritma çözüm için akıllı, maliyet temelli bir arama gerçekleştirir.
A * araması: Algoritma, düğümlerin maliyetini denklemi kullanarak keşfettiğinde izler: f (n) = g n) + h (n), burada
- n düğüm tanımlayıcısıdır.
- g (n) şimdiye kadar düğüme ulaşmanın maliyetidir.
- h (n), düğümden hedefe ulaşmak için tahmini maliyettir.
- f (n) n'den hedefe giden yolun tahmini maliyetidir.

Fikir öncelikle en umut vadeden yolları aramak ve pahalı yollardan kaçınmaktır.