9157474459

9157474459



Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji

1.1.4. Szukanie „w głąb”

Podstawowym rodzajem przeszukiwania grafów jest szukanie w głąb. Jeśli w danej sytuacji wszystkie posunięcia lub wszystkie kolejne stany są równie prawdopodobne to robimy następny krok tworząc, na grafie przedstawiony jako przesunięcie się na kolejny, niższy poziom, aż dochodzimy do poziomu, na którym nie ma już dalszych możliwych przekształceń. Jeśli poziom ten reprezentuje właściwe rozwiązanie zakończyliśmy proces szukania. Formalny algorytm wygląda następująco:

•    Utwórz jednoelementową listę składającą się z ścieżki o zerowej długości wychodzącej z korzenia

Drzewo binarne (drzewo Huffmana) obrazujące minimalną liczbę bitów potrzebną do zakodowania litery w języku angielskim (uwzględniając częstości występowania liter). Algorytm przeszukiwani a w głąb pozwoli szybko odnaleźć litery zakodowane przy pomocy dużej liczby początkowych zer, algorytm szukania w szerz litery o najbardziej oszczędnym kodowania ale litery o najmniej oszczędnym kodowaniu jest stosunkowo trudno znaleźć (w tak małym drzewie nie ma z tym oczywiście problemu).

• Dopóki pierwsza ścieżka na liście nie kończy się na węźle zawierającym cel, lub lista nie jest pusta:

• Usuń pierwszą ścieżkę; utwórz wszystkie ścieżki wychodzące z końcowego węzła

•    Odrzuć ścieżki zawierające pętle

•    Jeśli któryś z nowo utworzonych węzłów jest celem zakończ pętlę

•    Dodaj na szczyt listy pozostałe ścieżki

• Jeśli znaleziono rozwiązanie to ogłoś sukces i podaj ścieżkę prowadzącą do celu, w przeciwnym przypadku ogłoś klęskę.

Program pamięta dane o kolejnych odwiedzanych węzłach i wybranych łukach, co pozwala na cofanie się po



Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji1.1 Przykłady programów opartych na szukaniu Programy oparte na
Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji Poszukiwanie w głąb jest dobrym rozwiązaniem jeśli jesteśmy
Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji drugi. Bardzo szybko okazało się, że nie potrafimy znaleźć
Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji Okres ciemności: 1965-1970, w którym niewiele się działo, opad
Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji ekspertowych dużo się mówi i pisze, powstało sporo drobnych sy
Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji rezultatów, przyczyniając się do rozwoju metod programowania
Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji1.2.3. Projekty amerykańskie. Najsilniejsze ośrodki naukowe
Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji do zagadnień Al (kurs Computing Science 350: Introduction to A
12 Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji Dodatki: powstające problemy porządkuje się w/g prostoty,
13 Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji Przykładowy problem: L, = R a (—iP => Q) <=> L0 =
14 Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji1.2 Szachy Pierwszy program szachowy napisał już w 1958 roku
15 Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji z Uniwersytetu Alberty. Po raz pierwszy mistrzostwa świata
16 Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji i spotykasz trzech mieszkańców. A, B i C. Pytasz A: czy mów
17 Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji nie systemu. Drugi argument ma bardziej fundamentalne znacz
10 Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji metod, zależy to jednak bardzo od założeń dotyczących probl
Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji reprezentacja w której używa się bezpośredniego rozumowania a
Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji Rys. Graf rozwiązań dla prostego problemu logicznego pomijając
Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji efektywne wykorzystanie w modelu komputerowym.1.3 Redukcyjna
Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji osiągnięciu końcowego liścia o jeden poziom wyżej. Wymagania

więcej podobnych podstron