NHẬP MƠN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO @copyrights by Dr Nguyễn Xn Hồi Nội Dung Tìm kiếm có sử dụng thơng tin thu nhận trình tìm kiếm (informed search) : • Best-first search • Greedy best-first search • A* search • Heuristics • Local search algorithms • Hill-climbing search • Simulated annealing search • Local beam search • Genetic algorithms • Ant Colony Optimization Mấu chốt chiến lược tìm kiếm • Chiến lược chọn node để xử lý (Expand) Best-first search (BFS) • Ý tưởng : Dùng hàm định giá f(n) for each node – Hàm phản ánh độ “tốt” node Chọn node có độ tốt tối ưu để xử lý tiếp • Cài đặt: Dùng hàng đợi ưu tiên Sắp xếp node hàng theo thứ tự dảm dần f(n) • Thể cụ thể: – greedy best-first search – A* search Tìm đường với giá tính theo km Greedy best-first search • Đặt hàm lượng giá f(n) = h(n) (heuristic) = ước lượng giá đến trạng thái đích • VD: hSLD(n) = Khoảng cách theo đường chim bay từ n to thành phố đích • GBFS chọn node “được cho là” gần với node đích để expand Ví dụ GBFS Ví dụ GBFS Ví dụ GBFS Ví dụ GBFS Đánh giá SA • Kết lý thuyết T giảm đủ chậm SA tìm cực trị tồn cục với xác suất tiến đến • Ứng dụng toán tối ưu tổ hợp, thiết kế VLSI, lập lịch, Tìm kiếm địa phương theo chùm • Tìm kiếm địa phương cho k trạng thái thay • Bắt đầu với k trạng thái sinh ngẫu nhiên • Tại bước lặp sinh n trạng thái • Nếu thấy đích dừngnếu khơng chọn k trạng thái sinh sinh tốt để thay cho k trạng thái cũ Thuật Tốn Gene • Được đưa John Holland (1975) • Dựa vào lựa chọn tự nhiên • Thường sử dụng biểu diễn nhị phân cấu trúc chromosome cố định • Lựa chọn dựa vào fitness • Tốn tử gene: Crossover and Mutation (Crossover chủ yếu) Crossover 01011011110 01011011110 Mutation 01011011110 01011011110 Inversion 01011011110 1 |1011| 1 01011001110 1 |1101| 1 GA= Population + Genetic Search Initialize a population at random Are stopping criteria satisfied ? NO Select individuals based on fitness Perform GOs on selected individual(s) Replace old population with the new YES Stop &Report Tại Sao GAs Tốt? • Building blocks hypothesis and schema theorem (Holland, 1975) *0010**0*001110****0 00010110100111010010 • “GAs operator set a bias towards short, low order and highly fit building blocks” Ví dụ cho biểu diễn phi nhị phân • Fitness function: số lượng hậu không ăn (min = 0, max = ì 7/2 = 28) ã 24/(24+23+20+11) = 31% • 23/(24+23+20+11) = 29% etc Minh Hoạ Bài tốn người du lịch • Biểu diễn hốn vị 12435 13535 13542 43521 42421 32451 43521 41523 Ant Colony Optimisation Ant Colony Optimisation Ant Colony Optimisation Ant Colony Optimisation Đọc Thêm • • • • • Giáo trình: chapter 3, OCW (ch2_search1, ch2_search2, ch2_search3) An Introduction to Genetic Algorithms, M Mitchell Algorithms and Theory of Computation, (chapter 36, 37) Simulated Annealing and Boltzman Machines, E Aarts and J Korst • New Ideas in Optimization, D Corne, M Dorigo, and F Glove, (Chapter 2) • Local Search in Combinatorial Optimization, E Aarts and J Lenstra Câu hỏi ôn tập Cho biết ý nghĩa việc dùng Heuristics? Cài đặt thuật toán GBFS, A*, SA, GAs, LBS, ACO Ứng dụng vào giải toán cụ thể Nghiên cứu: A*, SA, GAs, ACO ... max = ì 7/2 = 28) ã 24/(24+ 23+ 20+11) = 31 % • 23/ (24+ 23+ 20+11) = 29% etc Minh Hoạ Bài tốn người du lịch • Biểu diễn hốn vị 12 435 135 35 135 42 435 21 42421 32 451 435 21 415 23 Ant Colony Optimisation... (số lượng node trung bình phải xét): • d=12 IDS = 3, 644, 035 nodes A*(h1) = 227 nodes A*(h2) = 73 nodes • d=24 IDS = too many nodes A*(h1) = 39 , 135 nodes A*(h2) = 1,641 nodes • Nới lỏng ràng buộc... h2(n) = Tổng khoảng cách theo Mahattan Metric (i.e., Số lượng ô từ đến vị trí mong muốn) • h1(S) = ? • h2(S) = ? 3+ 1+2+2+2 +3+ 3+2 = 18 So Sánh Heuristics • Nếu h2(n) ≥ h1(n) với n (cả hai chấp nhận