BÁO CÁO THẢO LUẬN-Đồ thị và-hoặc (and-or graph)

Tìm kiếm trên đồ thị Và/Hoặc And/Or graph Nhóm 7 CNTT2a2 Trí tuệ nhân tạo...  Các quá trình trên được minh họa bằng đồ thị đồ thị và/hoặc để giải quyết bài toán... Đồ thị và/hoặc an

Tìm kiếm trên đồ thị Và/Hoặc

( And/Or graph )

Nhóm 7 CNTT2a2

Trí tuệ nhân tạo

Đặt vấn đề: Tìm đường

 Giả sử có bản đồ một thành

phố như sau:

 Cần tìm đường đi từ A đến B

Như vậy, có thể có 2 trường

hợp:

 Đường đi từ A đến B qua E,

 Đường đi từ A đến B qua G

Ví dụ tìm đường (tiếp)

 Như vậy, bài toán tìm đường từ A đến B qua E có thể quy về các bài toán con:

 Tìm đường từ A đến E (và),

 Tìm đường từ E đến B

 Bài toán tìm đường từ A đến B qua G có thể quy về các bài toán con:

 Tìm đường từ A đến G (và),

 Tìm đường từ G đến B

 Các quá trình trên được minh họa bằng đồ thị (đồ thị và/hoặc) để giải quyết bài toán

Đồ thị và/hoặc (and/or graph)

 Ví dụ về đồ thị và/hoặc cho bài toán tìm đường từ A đến B

Quy tắc xây dựng đồ thị và/hoặc

 Mỗi bài toán ứng với một đỉnh của đồ thị

 Nếu có một toán tử quy một bài toán về một

bài toán khác, ví dụ R: a→b, thì trong đồ thị

có cung gán nhãn đi từ đỉnh a tới đỉnh b

 Đối với mỗi toán tử quy một bài toán về một

số bài toán con, ví dụ R: a→b,c,d, ta đưa một

đỉnh mới a1, đỉnh này biểu diễn tập các bài

toán con {b,c,d} và bài toán R: a→b,c,d được

xây dựng như sau:

Ví dụ về đồ thị và/hoặc

Xét bài toán sau:

 Trạng thái ban đầu (bài toán cần giải) là a

 Tập các toán tử quy gồm:

 R1: a→d,e,f

 R2: a→d,k

 R3: a→g,h

 R4: d→b,c

 R5: f→i

 R6: f→c,j

 R7: k→e,l

 R8: k→h

 Tập các trạng thái kết thúc (các bài toán sơ cấp) là T={b,c,e,j,l}

Ví dụ về đồ thị và/hoặc

Tìm kiếm trên đồ thị và/hoặc

 Thông thường, sử dụng tìm kiếm theo chiều sâu để tìm lời giải cho bài toán

 Tìm đến đỉnh u, đỉnh này có thể giải được hay không tùy thuộc nó thuộc lớp bài toán nào Hàm Solvable sau sẽ trả về TRUE nếu giải được, nếu không là FALSE

Function Solvable(u);

Begin

If u là đỉnh kết thúc then {Solvable(u) ← true; stop }

If u không là đỉnh kết thúc và không có đỉnh kề then {Solvable(u) ← false; stop }

For mỗi toán tử R áp dụng được tại u do

{ Ok ← true;

For mỗi v kề u theo R do

If Solvable(v) = false then {Ok ← false; exit }

If Ok then Solvable(u) ← true; Operator(u) ← R; stop}

Solvable(u) ← false;

Tìm kiếm trên đồ thị và/hoặc(tiếp)

 Biến Ok: với mỗi toán tử R áp dụng được tại u, biến Ok nhận

giá trị true nếu tất cả các đỉnh v kề u theo R đều giải được, và

Ok nhận giá trị false nếu có một đỉnh v kề u theo R không

giải được

 Hàm Operator(u) ghi lại toán tử áp dụng thành công tại u, tức

là Operator(u) = R nếu mọi đỉnh v kề u theo R đều giải được

Tóm tắt

 Để giải quyết vấn đề cần phân tích các đặc trưng và yêu cầu của vấn

đề

 Việc biểu diễn dùng không gian trạng thái giúp biến quá trình giải quyết vấn đề thành một quá trình tìm kiếm (trên không gian trạng thái)

 Các chiến lược tìm kiếm khác nhau: chiều rộng, đều giá, chiều sâu, sâu dần

 Tìm kiếm sâu dần có độ phực tạp không gian tuyến tính và độ phức

THANK YOU!