AI p1 tim kiem mu blind search

TÌM KIẾM MÙ• Thuật ngữ • Uniformed/ blind/ exhaustive/ brute-force search • Không có hiểu biết về các đối tượng để hướng dẫntìm kiếm • Xem xét tất cả các đối tượng theo một hệ thống đểph

GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ

BẰNG TÌM KIẾM

GV Nguyễn Thị Hải Bình Khoa Công nghệ thông tin Đại học Giao thông vận tải

VÍ DỤ: 8-PUZZLE (BÀI TOÁN 8 SỐ)

GV Nguyễn Thị Hải Bình 3

VÍ DỤ: 8 QUEEN PROBLEM

GV Nguyễn Thị Hải Bình 5

VÍ DỤ

• Route finding

• Travelling salesman problem

• VLSI layout (Very-large-scale integration)

• Robot navigation

• Web searching

CÁC CHIẾN LƯỢC TÌM KIẾM

CHIẾN LƯỢC TÌM KIẾM MÙ

TÌM KIẾM MÙ

• Thuật ngữ

• Uniformed/ blind/ exhaustive/ brute-force search

• Không có hiểu biết về các đối tượng để hướng dẫntìm kiếm

• Xem xét tất cả các đối tượng theo một hệ thống đểphát hiện ra đối tượng cần tìm

• Hai phương pháp

• Tìm kiếm theo bề rộng (breadth-first search)

• Tìm kiếm theo độ sâu (depth-first search)

BIỂU DIỄN VẤN ĐỀ TRONG KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI

• Các yếu tố cần xác định

• Cách biểu diễn trạng thái

• Trạng thái ban đầu

• Tập hợp các toán tử

• Không gian trạng thái U của vấn đề

• Tập hợp T các trạng thái kết thúc (trạng thái đích)

• Trạng thái ban đầu: xác định bởi đề bài

• Trạng thái kết thúc: xác định bởi đề bài

GV Nguyễn Thị Hải Bình 12

8 QUEEN PROBLEM

• Goal: place eight queens on a chessboard such that

no queen attacks any other

GV Nguyễn Thị Hải Bình 14

TRAVELING IN ROMANIA

MỘT SỐ VÍ DỤ KHÁC

• Cờ caro (tic-tac-toe) 3x3

• Bài toán tháp Hà Nội (the towers of Hanoi)

MỘT SỐ VÍ DỤ KHÁC

• Bài toán triệu phú và kẻ cướp (missionaries andcannibals)

MỘT SỐ VÍ DỤ KHÁC

• Water jug problem

{thông báo tìm kiếm thất bại; stop};

2.2 Loại trạng thái u ở đầu danh sách L;

2.3 if u là trạng thái kết thúc then

{thông báo tìm kiếm thành công; stop};

2.4 for mỗi trạng thái v kề u do

{đặt v vào cuối danh sách L;

father(v)=u};

end;

VÍ DỤ 1

• Trạng thái khởi đầu: A

• Trạng thái kết thúc: H

VÍ DỤ 1

• Mô tả quá trình tìm kiếm

• Khởi tạo: L = {A}

• Độ phức tạp của thuật toán?

• Đánh giá dựa theo các yếu tố sau

• Nhân tố nhánh b – số lượng tối đa trạng thái kề được sinh ra khi phát triển một trạng thái

• Độ dài d – độ dài của đường đi từ trạng thái đầu tới đích

TÍNH CHẤT

• Độ phức tạp thời gian (time complexity)

• Độ phức tạp không gian (memory complexity)

ĐỘ PHỨC TẠP THỜI GIAN

ĐỘ PHỨC TẠP KHÔNG GIAN

GV Nguyễn Thị Hải Bình 28

VÍ DỤ 2

GV Nguyễn Thị Hải Bình 30

VÍ DỤ 3

VÍ DỤ 4

TÌM KIẾM THEO ĐỘ SÂU

• Trạng thái được chọn để phát triển là trạng tháiđược sinh ra sau cùng trong các trạng thái chờ pháttriển khác

GV Nguyễn Thị Hải Bình 33

GV Nguyễn Thị Hải Bình 34

{thông báo tìm kiếm thất bại; stop};

2.2 Loại trạng thái u ở đầu danh sách L;

2.3 if u là trạng thái kết thúc then

{thông báo tìm kiếm thành công; stop};

2.4 for mỗi trạng thái v kề u do

{đặt v vào đầu danh sách L;

father(v)=u};

end;

VÍ DỤ 1

• Trạng thái khởi đầu: A

• Trạng thái kết thúc: H

VÍ DỤ 1

• Mô tả quá trình tìm kiếm

• Khởi tạo: L = {A}

ĐỘ PHỨC TẠP THỜI GIAN

ĐỘ PHỨC TẠP KHÔNG GIAN

VÍ DỤ 2

GV Nguyễn Thị Hải Bình 42

VÍ DỤ 3

VÍ DỤ 4

TÌM KIẾM SÂU HẠN CHẾ

• Tìm kiếm theo chiều sâu với độ sâu hạn chế

• Ưu và nhược điểm?

{thông báo tìm kiếm thất bại; stop};

2.2 Loại trạng thái u ở đầu danh sách L;

2.3 if u là trạng thái kết thúc then

{thông báo tìm kiếm thành công; stop};

2.4 if depth(u)<=d then

for mỗi trạng thái v kề u do

{đặt v vào đầu danh sách L;

depth(v) = depth(u) + 1};

end;

TÌM KIẾM SÂU LẶP

TÌM KIẾM SÂU LẶP

GV Nguyễn Thị Hải Bình 50

GV Nguyễn Thị Hải Bình 51

VÍ DỤ

• Lưu tất cả các trạng thái đã sinh ra vào danh sách Q

• Trạng thái v được thêm vào danh sách L nếu v không nằm trong Q

GV Nguyễn Thị Hải Bình 55

TÌM KIẾM TRÊN ĐỒ THỊ - BFS

VÍ DỤ

GV Nguyễn Thị Hải Bình 58

GV Nguyễn Thị Hải Bình 59

VÍ DỤ

GV Nguyễn Thị Hải Bình 62

GV Nguyễn Thị Hải Bình 63