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:
- Создайте два пустых списка: OPEN и CLOSED.
- Начните с начального узла (N) и добавьте его в упорядоченный список OPEN.
- 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.