Zawartość

• Wykres porównania
• Definicja świadomego wyszukiwania
• Głębokość heurystyczna Pierwsze wyszukiwanie
• Definicja wyszukiwania niedoinformowanego
• Głębokie pierwsze wyszukiwanie
• Wniosek

Wyszukiwanie to proces znajdowania sekwencji kroków potrzebnych do rozwiązania dowolnego problemu. Wcześniejsza różnica między wyszukiwaniem świadomym a nieinformowanym polega na tym, że wyszukiwanie świadome dostarcza wskazówek, gdzie i jak znaleźć rozwiązanie. I odwrotnie, niedoinformowane wyszukiwanie nie dostarcza żadnych dodatkowych informacji o problemie oprócz jego specyfikacji.

Jednak pomiędzy zarówno świadomymi, jak i niedoinformowanymi technikami wyszukiwania, świadome wyszukiwanie jest bardziej wydajne i opłacalne.

1. 1. Wykres porównania
   2. Definicja
   3. Kluczowe różnice
   4. Wniosek

Wykres porównania

Podstawa do porównania	Świadome wyszukiwanie	Wyszukiwanie niedoinformowane
Podstawowy	Wykorzystuje wiedzę, aby znaleźć kroki do rozwiązania.	Bez wykorzystania wiedzy
Wydajność	Wysoce wydajny, ponieważ zużywa mniej czasu i kosztów.	Wydajność jest mediacyjna
Koszt	Niska	Stosunkowo wysoki
Wydajność	Szybsze znalezienie rozwiązania	Szybkość jest mniejsza niż wyszukiwanie świadome
Algorytmy	Najpierw głębokość heurystyczna i pierwsze szerokości, a także wyszukiwanie A *	Wyszukiwanie od głębokości, wyszukiwanie od głębokości i wyszukiwanie od najniższego kosztu

Definicja świadomego wyszukiwania

Technika świadomego wyszukiwania wykorzystuje wiedzę specyficzną dla problemu, aby dać wskazówkę co do rozwiązania problemu. Ten rodzaj strategii wyszukiwania faktycznie zapobiega potykaniu się algorytmów o celu i kierunku rozwiązania. Wyszukiwanie na podstawie informacji może być korzystne pod względem kosztów, gdy optymalność jest osiągana przy niższych kosztach wyszukiwania.

Aby wyszukać optymalny koszt ścieżki na wykresie poprzez wdrożenie świadomej strategii wyszukiwania, najbardziej obiecujące węzły n są wstawiane do funkcji heurystycznej h (n). Następnie funkcja zwraca nieujemną liczbę rzeczywistą, która jest przybliżonym kosztem ścieżki obliczonym od węzła n do węzła docelowego.

Tutaj najważniejszą częścią świadomej techniki jest funkcja heurystyczna, która ułatwia przekazanie algorytmowi dodatkowej wiedzy o problemie. W rezultacie pomaga znaleźć drogę do celu przez różne sąsiednie węzły. Istnieją różne algorytmy oparte na świadomym wyszukiwaniu, takie jak heurystyczne wyszukiwanie od pierwszej głębokości, heurystyczne wyszukiwanie od pierwszej szerokości, wyszukiwanie A * itp. Przyjrzyjmy się teraz heurystycznemu wyszukiwaniu głębinowemu.

Głębokość heurystyczna Pierwsze wyszukiwanie

Podobnie do podanej poniżej metody pierwszego wyszukiwania głębokości heurystyczne pierwsze wyszukiwanie głębokości wybiera ścieżkę, ale przechodzi przez wszystkie ścieżki z wybranej ścieżki przed wybraniem innej ścieżki. Jednak wybiera najlepszą ścieżkę lokalnie. W przypadkach, w których najmniejsza wartość heurystyczna jest priorytetem dla granicy, jest to znane jako najlepsze pierwsze wyszukiwanie.

Kolejnym świadomym algorytmem wyszukiwania jest wyszukiwanie A *, które łączy w sobie koncepcję najniższych kosztów z pierwszymi wyszukiwaniami. Ta metoda uwzględnia zarówno koszt ścieżki, jak i informacje heurystyczne w procesie wyszukiwania i wyboru ścieżki do rozszerzenia. Szacowany całkowity koszt ścieżki wykorzystany dla każdej ścieżki znajdującej się na granicy od początku do węzła docelowego. Dlatego wykorzystuje jednocześnie dwie funkcje - koszt (p) to koszt odkrytej ścieżki, a h (p) to szacunkowa wartość kosztu ścieżki od węzła początkowego do węzła docelowego.

Definicja wyszukiwania niedoinformowanego

Wyszukiwanie niedoinformowane różni się od wyszukiwania świadomego tym, że zapewnia jedynie definicję problemu, ale nie stanowi dalszego kroku do znalezienia rozwiązania problemu. Podstawowym celem niedoinformowanego wyszukiwania jest rozróżnienie między stanem docelowym a stanem niebędącym celem i całkowicie ignoruje miejsce docelowe, do którego zmierza na ścieżce, dopóki nie odkryje celu i nie zgłosi następcy. Ta strategia jest również znana jako ślepe wyszukiwanie.

Istnieją różne algorytmy wyszukiwania w tej kategorii, takie jak wyszukiwanie od pierwszej głębokości, wyszukiwanie według jednolitego kosztu, wyszukiwanie od pierwszej szerokości itd. Przyjrzyjmy się teraz koncepcji niedoinformowanego wyszukiwania za pomocą wyszukiwania w pierwszej kolejności.

Głębokie pierwsze wyszukiwanie

W celu pierwszego dodania i usunięcia węzłów dogłębnie pierwsze wyszukiwanie jest używane jako ostatni na wejściu. Tylko jeden węzeł jest dodawany lub usuwany jednocześnie, a pierwszy element usuwany z granicy stosu byłby ostatnim elementem dodawanym do stosu. Dzięki zastosowaniu stosu na granicy wyniki wyszukiwania ścieżek przebiegają w pierwszej kolejności. Gdy przeszukana zostanie najkrótsza i optymalna ścieżka przy użyciu wyszukiwania w pierwszej kolejności, ścieżka utworzona przez sąsiednie węzły jest najpierw uzupełniana, nawet jeśli nie jest pożądana. Następnie alternatywna ścieżka jest przeszukiwana przez powrót.

Innymi słowy, algorytm wybiera pierwszą alternatywę w każdym węźle, a następnie cofa się do innej alternatywy, dopóki nie przejdzie wszystkich ścieżek od pierwszego wyboru. Rodzi to również problem polegający na tym, że wyszukiwanie może przestać być zatrzymywane z powodu nieskończonych pętli (cykli) obecnych na wykresie.

1. Poprzednia technika świadomego wyszukiwania wykorzystuje wiedzę do znalezienia rozwiązania. Z drugiej strony ta ostatnia niedoinformowana technika wyszukiwania nie wykorzystuje wiedzy. Mówiąc prościej, nie podano dalszych informacji na temat rozwiązania.
2. Skuteczność świadomego wyszukiwania jest lepsza niż wyszukiwanie niedoinformowane.
3. Wyszukiwanie niedoinformowane zajmuje więcej czasu i kosztuje, ponieważ nie ma pojęcia o rozwiązaniu w porównaniu z wyszukiwaniem świadomym.
4. Algorytmy zaliczają się do kategorii wyszukiwania niedoinformowanego - wyszukiwanie w pierwszej kolejności, wyszukiwanie w pierwszej kolejności i wyszukiwanie w najniższym koszcie. W przeciwieństwie do wyszukiwania świadomego obejmują algorytmy, takie jak heurystyczne wyszukiwanie najpierw w głębokości, heurystyczne wyszukiwanie w pierwszej kolejności i wyszukiwanie A *.

Wniosek

Wyszukiwanie oparte na informacjach wskazuje kierunek rozwiązania, podczas gdy wyszukiwanie niedoinformowane nie daje żadnej sugestii dotyczącej rozwiązania. To sprawia, że ​​wyszukiwanie niedoinformowane jest dłuższe, gdy algorytm jest implementowany.