Trả lời : Sự khác nhau cơ bản giữa các giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng và tìm kiếm theo chiều sau : - Đi theo chiều rộng : Nguyên tắc của tìm kiếm theo chiều rộng là trong số những
Trang 1Câu 1 :
Cho biết sự khác nhau cơ bản giữa các giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng
và tìm kiếm theo chiều sau trong chiến lược tìm kiếm mù (nhóm các giải thuật tìm kiếm vét cạn) hãy nêu các hạn chế của chiến lượt tìm kiếm mù Hãy nêu những hạn chế cơ bản của giải thuật leo đồi giải thích cách nguyên nhân của hạn chế
Trả lời :
Sự khác nhau cơ bản giữa các giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng và tìm kiếm theo chiều sau :
- Đi theo chiều rộng : Nguyên tắc của
tìm kiếm theo chiều rộng là trong số
những nút biên lựa chọn nút nông
nhất (gần nút gốc nhất) để mở rộng
- Đi theo chiều sâu : Nguyên tắc của
tìm kiếm theo chiều sâu là trong số những nút biên lựa chọn nút sâu nhất (xa nút gốc nhất) để mở rộng Nếu hết đường thì quay lui lại chọn nút sâu tiếp theo
Các hạn chế của chiến lược tiềm kiếm mù là :
- Chúng đều vét cạn không gian để tìm ra lời giải theo thủ tục xác định trước
- Thực hiện một cách máy móc
Giải thích :
- Đi hết tất cả các trường hợp có thể xảy ra đến khi nào tìm được kết quả hoăc không còn trường hợp nào nữa thì dừng lại tốn nhiều thời gian
- Không có định hướng để đi đến mục tiêu
Những hạn chế cơ bản của giải thuật leo đồi :
- Việc tìm lời giải của bài toán có thể thất bại mặc dù lời giải đó thực sự hiện hữu
- Kết quả tìm được có thể không phải kết quả tối ưu
Giải thích :
- Giả thuật leo đồi tìm lời giải của bài toán có thể thất bại khi gặp trạng thái cực đại địa phương, các trạng thái đơn điệu ngang Do không sử dụng kỹ thuật quay lui nên :
Khi không tìm được trạng thái nào tốt hơn để đi mà trạng thái hiện tại chưa phải là đích thì không thể tìm ra được kết quả mặc dù kết quả là hiện hữu
Có thể tìm đường đi dài hơn nên không được tối ưu
Trang 2- Cực đại địa phương: là khi chọn trạng thái tốt nhất so với các trạng thái liền kề, nhưng trang thái này không đi được đến đích
- Đơn điệu ngang : là khi các trạng thái liền kề đều có cùng 1 độ tốt (được đánh giá theo Heuistic) như nhau Chọn 1 trạng thái để đi và trạng thái này có thể không dẫn đến đích
Câu 2:
Trong các bài toán tìm kiếm, đồ thị biểu diễn không gian trạng thái của bài toán được gọi là đồ thị trạng thái có thể biểu diễn bằng cây để dễ dàng hơn trong biểu
diễn lời giải của bài toán Cho ví dụ minh họa
Ví dụ tìm đường đi từ A đến K
Vậy các kết quả có tìm ra là :
Trang 3- A,C,F,K
- A,D,C,E,K
- A,D,C,F,K
- A,D,F
Câu 3 :
Cho biết trong chiến lượt tìm kiếm mù (nhóm giải thuật tìm kiếm vét cạn) giải thuật DFS có cơ hội tìm thấy đích nhanh hơn so với giải thuật tìm kiếm theo chiều rộng BFS khi lời giải nằm ở phần nào của không gian trạng thái Cho ví dụ minh họa
Trả lời :
Khi không gian trạng thái của bài toán được biểu diễn bằng cây với điểm xuất phát
là root của cây, thì DFS sẽ tìm đến trạng thái đích nhanh hơn BFS khi trạng thái đích là nút lá tận cùng bên trái của không gian trạng thái
Ví dụ : tìm đường đi từ A đến L trong đồ thị sau :
Duyệt theo BFS :
Vậy để đi đến nút L phải duyệt qua các đỉnh A,B,C,E,F,G,H,L trong 8 lần lập
Trang 4Duyệt theo DFS :
Vậy để đi đến nút L phải duyệt qua các đỉnh A,B,E,F trong 4 lần lập
Với trường hợp trên thì duyệt DFS sẽ nhanh hơn BFS
Câu 4
Hãy cho biết trong các bài toán tìm kiếm, không gian trạng thái là gì ? cho ví
dụ minh họa?
Định nghĩa:
Trạng thái (State) là hình trạng của bài toán
Toán tử (Operator) là các phép biến đổi từ trạng thái này sang trạng thái
khác
Hình trạng đầu, hình trạng cuối của bài toán được gọi là trạng thái đầu,
trạng thái cuối
Tập tất cả các trạng thái được sinh ra do xuất phát từ trạng thái đầu và áp
dụng các toán tử được gọi là không gian trạng thái (state space)
Ví dụ
Đây là đồ thị thể hiện của 1
không gian trang thái
Tập các trạng thái : A,B,C,D,E,F,G,H,L Toán tử : AB,AC,BE,BF,CG,CH,EL Trạng thái đầu : A
Trạng thái đích : L
Trang 5Câu 5 : Cho biết sự khác nhau giữa các giải thuật tìm kiếm trong không trang thái
Greed và A*
- Độ ưu tiên là giá trị heuristic với h(n)
là chi phí đường đi thấp nhất từ trạng
thái n đến trạng thái đích
- Độ ưu tiên là giá trị hàm f(n) với f(n)= h(n) + g(n) Trong đó g(n) là chi phí ngắn nhất đến trạng thái n đã biết , h(n) là chi phí đường đi thấp nhất tử trạng thái n đếm trạng thái đích