Лучший первый поиск в области искусственного интеллекта

Лучший первый поиск (BFS) — это алгоритм поиска искусственного интеллекта, который использует очередь приоритетов и эвристический поиск. Его цель — найти кратчайший путь от начального состояния к целевому узлу в графе. Этот алгоритм расширяет узлы графа в зависимости от их расстояния от начального узла, продвигаясь к целевому узлу.

Какой лучший первый поиск?

Лучший первый поиск — это алгоритм поиска, который включает функцию оценки для определения наиболее перспективного узла для обхода. В отличие от неинформированных алгоритмов поиска, BFS учитывает затраты, связанные с каждым шагом, отдавая приоритет наиболее выгодным вариантам. Используя очередь приоритетов и эвристический поиск, BFS эффективно исследует графовое пространство.

Лучший алгоритм первого поиска

Лучший алгоритм первого поиска состоит из следующих шагов:

1. Создайте два пустых списка: OPEN и CLOSED.
2. Начните с начального узла (N) и добавьте его в упорядоченный список OPEN.
3. Повторяйте следующие шаги до достижения целевого узла:
   a. Если список OPEN пуст, выйдите из цикла, вернув ‘False’.
   b. Выберите первый/верхний узел (N) из списка OPEN и переместите его в список CLOSED. Кроме того, запишите информацию о родительском узле.
   c. Если N — целевой узел, переместите узел в закрытый список и выйдите из цикла, возвращая ‘True’. Решение может быть найдено путем обратного отслеживания пути.
   d. Если N не является конечным узлом, разверните узел N, чтобы сгенерировать ближайшие узлы, связанные с узлом N, и добавьте их в список OPEN.
   e. Измените порядок узлов в списке OPEN в порядке возрастания в соответствии с функцией вычисления f (n).

Лучший алгоритм первого поиска отдает приоритет прохождению кратчайшего пути в очереди. Его временная сложность определяется как O (n * logn).

Варианты наилучшего первого поиска

Существует два примечательных варианта алгоритма наилучшего первого поиска:

• Greedy лучший первый поиск: в этом варианте используются эвристическая функция и поиск, позволяющие комбинировать лучшие аспекты различных алгоритмов.
• A Лучший первый поиск: в A BFS функция оценки включает в себя как эвристическую функцию (h (n)), так и фактическое пройденное расстояние (g (n)). Он обеспечивает оптимальный маршрут с учетом общего пройденного расстояния.

Лучший пример первого поиска

Давайте взглянем на график ниже и попробуем шаг за шагом реализовать как алгоритмы Greedy, BFS, так и A *, используя два списка, OPEN и CLOSED.

Преимущества и недостатки лучшего первого поиска

Преимущества

• Возможность переключаться между поиском в ширину (BFS) и поиском в глубину (DFS), получая преимущества обоих.
• Более эффективный по сравнению с поиском в глубину.

Недостатки

• Повышенный риск застрять в цикле.

Заключение

Алгоритм лучшего первого поиска играет решающую роль в различных областях искусственного интеллекта, включая игры, решение головоломок, оптимизацию маршрутов, планирование действий, робототехнику и многое другое. Благодаря включению эвристической оценки и очереди приоритетов, BFS эффективно находит кратчайший путь от начального состояния к целевому узлу графа. Хотя у него есть преимущества, такие как эффективность и возможность комбинировать BFS и DFS, у него также есть ограничения, такие как потенциальные проблемы, связанные с циклом.

Если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, не стесняйтесь оставлять свои комментарии ниже. Кроме того, не забудьте изучить популярные бесплатные курсы по искусственному интеллекту для повышения квалификации в данной области.

Часто задаваемые вопросы (FAQs)

Вопрос 1. Какова цель алгоритма наилучшего первого поиска?

Алгоритм наилучшего первого поиска используется для нахождения кратчайшего пути от начального узла к целевому узлу на графике. Он определяет приоритет узлов на основе их расстояния от начального узла и упорядоченно расширяет их.

Вопрос 2. Чем алгоритм Лучшего первого поиска отличается от других поисковых алгоритмов?

В отличие от неинформированных алгоритмов поиска, лучший первый поиск включает функцию оценки, которая учитывает затраты, связанные с каждым шагом. Это позволяет ит-отделу принимать обоснованные решения и определять приоритетность наиболее перспективных узлов для обхода.

Вопрос 3. Каковы варианты лучшего первого поиска?

Два известных варианта лучшего первого поиска — это жадный лучший первый поиск и Лучший первый поиск. Жадный BFS использует эвристическую функцию для оценки, в то время как A BFS учитывает как эвристическую функцию, так и фактическое пройденное к настоящему времени расстояние.

Вопрос 4. Является ли лучший первый поиск оптимальным алгоритмом?

В то время как жадный поиск Best First не гарантирует нахождения оптимального решения, поиск Best First обеспечивает оптимальность с учетом общего пройденного расстояния. Однако BFS может потребовать больше памяти по сравнению с жадным BFS.

Вопрос 5. В каких доменах или приложениях обычно используется лучший алгоритм первого поиска?

Алгоритм Best First Search находит применение в различных областях, включая игры, решение головоломок, оптимизацию маршрута, планирование действий, робототехнику и многое другое. Он широко используется всякий раз, когда поиск кратчайшего пути имеет решающее значение для решения проблем.

(1 оценок, среднее: 5,00 из 5)

Загрузка...