Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

YAPAY ZEKA Yrd. Doç. Dr. Rembiye Kandemir Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "YAPAY ZEKA Yrd. Doç. Dr. Rembiye Kandemir Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü."— Sunum transkripti:

1 YAPAY ZEKA Yrd. Doç. Dr. Rembiye Kandemir Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

2 Durum Grafiği (Yönlendirilmiş)

3 Ağaç Arama

4 Arama Stratejileri –İnformal yaklaşımlar Bunlar “içten geleni hissetme” veya sadece dürtüler üzerinde hareket etme önsezileri ile ilgilenir. –Formal yaklaşımlar •Optimizasyon, •Kör arama (bilgisiz arama) •Sezgisel arama (bilgi veren arama)

5 •Araştırmaların çoğu bir problem için doğru arama stratejisini bulmaya çalışır. •Arama çalışmaları genel olarak 4 kritere göre incelenir. –Bütünlük : Bir tane çözüm olduğunda arama startejisi çözümü garanti ediyor mu? –Zaman Karmaşıklığı : Çözümü bulmak ne kadar zaman alır? –Alan Karmaşıklığı : Aramayı gerçekleştirmek için ne kadar hafızaya gereksinim duyulur? –Optimallik : Birkaç farklı çözüm olduğu zaman arama stratejisi en iyi kalitede çözümü buluyor mu?

6 Kör Arama (Blind Search) (Bilgisiz Arama) • Kör arama teknikleri, alternatif yolları teker teker araştırır. • Bilgisiz aramalardan bazıları • BFS - Breath-First Search • UCS - Uniform Cost Search • DFS - Depth-First Search • DLS – Depth Limited Search • IDS – Iterative Deeping Search • BS – Bidirectional Search

7 Breath-First Search – BFS (Genişlik Öncelikli Arama) –b dallanma faktörü, m maximum derinlik olmak üzere –Bütünlük : Var –Zaman Karmaşıklığı : O(b m ) dir. –Alan Karmaşıklığı : O(b m ) dir. –Optimallik : Her zaman çözüm bulunur.

8  Genişlik öncelikli aramaya benzer.  Dallar üzerinde toplam en düşük maliyetli düğümü seçer ve genişletir. b = dallanma faktörü, d = en düşük maliyetli çözümün derinliği A CBD A BCD F E A CBD F E F A CBD F E 10 F 1 Bütünlük : Var, eğer maliyet   > 0 Zaman Karmaşıklığı : O(b d ) Alan Karmaşıklığı : O(b d ) Optimallik: Var, uzaklığa göre yol maliyeti hiçbir zaman azalmaz Uniform Cost Search – UCS (Düşük Maliyetli Arama)

9 Depth-First Search – DFS (Derinlik Öncelikli Arama) –b dallanma faktörü, m maximum derinlik olmak üzere –Bütünlük : Yok, her zaman aramayı sonlandıramaz –Zaman Karmaşıklığı : O(b m ) dir. –Alan Karmaşıklığı : O(bm) –Optimallik : Her zaman çözüm bulunamaz. Seviye 0 Seviye 1 Seviye 2 Seviye 3

10 Depdth-Limited Search - DLS (Sınırlı Derinlikte Arama) •Derinlik öncelikli aramada, ağaç dalları çok fazla ise amaç çözüme ulaşmak mümkün olmayabilir. •Sonsuz bir işlem döngüsüne girebilir. •Bu nedenle derinlik aramada bir yere saplanmamak için sınır şartları verilebilir. •Sınırlı Derinlikteki Arama için en zor kısım sınırı seçmektir. •Sınırlı Derinlikteki Arama için performans analizi; –Bütünlük : Yok, –Zaman Karmaşıklığı : O(b l ) dir. –Alan Karmaşıklığı : O(bl) dir. –Optimallik : Yok, verilen sınır içinde çözüm bulunamayabilir. b dallanma faktörü, l maximum derinlik sınırı

11 limit = 0 limit = 1 limit = 2 limit = 3 Depdth-Limited Search – DLS (devam)

12 Romanya Ziyareti • Haritada 20 şehir var. Maximum derinlik sınırı l = 19 verilebilir

13 The numbers represent the order generated by DFID 0 1,3, 9 2,6,1 6 c 4,1 0 5,1 3 c 7,1 7 8, c Iterative-Deeping Search - IDS (Tekrarlı Derinlikte Arama) • Tekrarlı derinlikte arama tüm olası derinlik sınırlarını deneyerek, en iyi derinlik sınırını seçen bir stratejidir. (Romanya haritasında derinlik sınırı 19 seçilmişti ama amaç şehre 5 adim sonra ulaşılabilir.) • Tekrarlı derinlikte arama, derinlik öncelikli ve genişlik öncelikli aramaların iyi yönlerinin birleşimidir.

14 Iterative-Deeping Search - IDS (Tekrarlı Derinlikte Arama) (Devam) •Genişlik öncelikli aramaya benzer şekilde en iyi sonuca ulaşır. •Derinlik öncelikli aramanın bellek gereksinimlerine sahiptir. •Tekrarlı Derinlik Aramada, b dallanma faktörü, d derinlik faktörü olmak üzere aramanın özelliği; –Bütünlük : Var –Zaman Karmaşıklığı : O(b d ) dir. –Alan Karmaşıklığı : O(bd) dir. –Optimallik : Evet

15 •Derinlik Sınırlı Aramadaki büyümenin sayısı b faktörü ile dallanan derinlik d ile gösterildiğine göre b=10, d=5 için 1+b+b b d-2 +b d-1 +b d ‘den =111,111 dir •Tekrarlı Derinlik Aramada, dip düğümler bir kez genişler, ikinci dip seviyedeki iki kez ve bu şekilde devam eder, ağıcın yukarısına doğru bu artar, yani d+1 defa genişleyebilen sınıra kadar çıkar. •Bu şekilde Tekrarlı Derinlik Aramada genişlemenin toplam sayısı b=10, d=5 için (d+1)1+(d)b+(d-1)b b d-2 +2b d-1 +1b d =123,456 elde edilir. Iterative-Deeping Search - IDS (Tekrarlı Derinlikte Arama) (Devam)

16 Derinlik sınırı 0 0 Toplam Maliyet Seviye 0 Iterative-Deeping Search - IDS (Devam)

17 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 1 1

18 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 1 1

19 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 1 1 Toplam Maliyet Seviye 1

20 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı limit 2 2

21 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 2 2

22 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 2 2

23 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 2 2

24 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 2 2

25 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 2 2

26 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 2 2 Toplam Maliyet Seviye 2

27 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 3 3

28 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 3 3

29 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 3 3

30 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 3 3

31 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 3 3

32 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 3 3

33 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 3 3

34 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 3 3

35 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 3 3

36 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 3 3

37 Iterative Deepening Search (Devam) Derinlik sınırı 3 3

38 Iterative Deepening Search (Devam) 3 Derinlik sınırı 3

39 Iterative Deepening Search (Devam) 3 Derinlik sınırı 3

40 Iterative Deepening Search (Devam) 3 Derinlik sınırı 3

41 Iterative Deepening Search (Devam) 3 Toplam Maliyet Seviye 3 Maliyetlerin toplamı :

42 Bidirectional Search – BS (İki Yönlü Arama) •Bu arama metodunda, b dallanma faktörünün her iki yönde de nerede bulunduğu bilinmediği için bir problemdir. •Derinlik faktörü d tahmin edilebilir ve çözüm uzayı b d/2 adımda bulunabilir. İleri ve geri aramaların her biri sadece yarım yol gider. –Bütünlük : Var –Zaman Karmaşıklığı : O(b d/2 ) dir. –Alan Karmaşıklığı : O(b d/2 ) dir. –Optimallik : Var B A

43 •b=10, d=6 alınırsa her bir yön 3 derinliğinde olur ve oluşturulan düğüm sayısı 2,222 dir. Derinlik öncelikli aramada ise bu sayı 1,111,111 adet düğümdür. •Bidirectional search’ te n adet ardıl tanımladığı gibi n adette öncül tanımlanır. •Bazı problemler için, öncülleri hesaplamak oldukça zordur. Bidirectional Search - BS (İki Yönlü Arama) (Devam)

44 Bidirectional Search Algoritması 1. Sadece kökü içeren yolu LİSTE1’ e ata ; Sadece amacı içeren yolu LİSTE2’ ye ata ; Sadece amacı içeren yolu LİSTE2’ ye ata ; 2. WHILE (her iki LİSTE boş değilse) AND (LİSTE1 ve LİSTE2 aynı durumu paylaşmaz ise) AND (LİSTE1 ve LİSTE2 aynı durumu paylaşmaz ise) DO DO - Her iki listenin ilk yollarını sil; - Her iki listenin ilk yollarını sil; - Onların yeni yollarını oluştur (tüm çocuklarına giden) - Onların yeni yollarını oluştur (tüm çocuklarına giden) - Çıkmaz döngü oluşturan yeni yolları reddet; - Çıkmaz döngü oluşturan yeni yolları reddet; - Yeni yolları listenin sonuna ekle; - Yeni yolları listenin sonuna ekle; 3. IF LİSTE1 ve LİSTE2 bir durum paylaşırsa THEN başarı durumu; THEN başarı durumu; ELSE başarısız durum; ELSE başarısız durum;

45 Arama Stratejilerinin Karşılaştırma Tablosu Şekil: Arama stratejilerin gelişimi; b dallanma faktörü, d çözümün derinliği, m arama ağıcındaki maksimum derinlik, l derinlik sınırı Kriter Breath Firsrt Uniform Cost Depth First Depth Limited İterative Deeping Bidirectional Zamanbdbd bdbd bmbm blbl bdbd b d/2 Uzaybdbd bdbd bmblbdb d/2 Optimal?Evet Hayır Evet BütünlükEvet Hayır Evet, eğer l ≥ d Evet

46 Tekrarlayan durumlardan sakınma

47 Fazlalık Arama (Tekrarlı Arama) Başla  Arama ağacı, hareketlerin tüm olası durumlarını araştırır. Eğer farklı hareketler aynı durum sonucunu veriyorsa buna fazlalık arama denir. Durum/Geçiş Uzayı Arama Ağıcı

48 Fazlalık Arama Başla  Arama ağacı, hareketlerin tüm olası durumlarını araştırır. Eğer farklı hareketler aynı durum sonucunu veriyorsa buna fazlalık arama denir. Durum/Geçiş Uzayı Arama Ağıcı Aynı Durum!

49 Fazlalık Arama Başla  Arama ağacı, hareketlerin tüm olası durumlarını araştırır. Eğer farklı hareketler aynı durum sonucunu veriyorsa buna fazlalık arama denir. Durum/Geçiş Uzayı 3 arama zamanında aynı alt ağaç!

50 Çözüm: Ağaç Arama Algoritması –Bütün ziyaret edilmiş düğümleri bellekte tut –Yeni düğüm, önceden görünmüş durumlara benziyorsa bu düğümü atama yapma. Fazlalık Arama Ard arda gelen tekrarlı düğüm ve hareketler budanmış

51 Problem: Ölçek Problemi Amaç: En az hareket ile 7 litre suyu ölçmek Durumlar : 3 ölçek kabı ( 3, 5 ve 9 litrelik) Operatör: Suyun yerini değiştirme Maliyet: Yer değiştirme sayısı 3 l 5 l 9 l

52 Örnek: Ölçek problemi! •Çözüm (olasılıklardan biri): abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

53 Örnek: Ölçek problemi! •Çözüm (olasılıklardan biri): abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

54 Örnek: Ölçek problemi! •Çözüm (olasılıklardan biri): abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

55 Örnek: Ölçek problemi! •Çözüm (olasılıklardan biri): abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

56 Örnek: Ölçek problemi! •Çözüm (olasılıklardan biri): abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

57 Örnek: Ölçek problemi! •Çözüm (olasılıklardan biri): abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

58 Örnek: Ölçek problemi! •Çözüm (olasılıklardan biri): abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

59 Örnek: Ölçek problemi! •Çözüm (olasılıklardan biri): abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

60 Örnek: Ölçek problemi! •Çözüm (olasılıklardan biri): abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

61 Örnek: Ölçek problemi! •Çözüm (olasılıklardan biri): abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

62 Örnek: Ölçek problemi! •Bir başka çözüm: abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

63 Örnek: Ölçek problemi! •Bir başka çözüm: abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

64 Örnek: Ölçek problemi! •Bir başka çözüm: abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

65 Örnek: Ölçek problemi! •Bir başka çözüm: abc 000başla amaç 3 l 5 l 9 l abc

66 Örnek: Ölçek problemi! •Bir başka çözüm: abc 000start amaç amaç 3 l 5 l 9 l abc

67 Siz hangi çözümü tercih ederdiniz? •Çözüm 1: abc 000başla amaç •Çözum 2: abc 000başla amaç


"YAPAY ZEKA Yrd. Doç. Dr. Rembiye Kandemir Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları