Arama ile sorun çözme Ders 3.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Ders İçeriği Ağaç Veri Modeli Tanım ve Gerçekleştirim İkili Ağaç
Advertisements

Arama ile sorun çözme Ders 3.
YAPAY ZEKA Yrd. Doç. Dr. Rembiye Kandemir
IT503 Veri Yapıları ve algoritmalar
YAPAY ZEKA Yrd. Doç. Dr. Rembiye Kandemir
Yapay Zeka DR.KORHAN KAYIŞLI.
YAPAY ZEKA Yrd. Doç. Dr. Rembiye Kandemir
SINIFLANDIRMA VE REGRESYON AĞAÇLARI (CART)
Informed Search and Exploration
Ders İçeriği Bağlantılı Liste İki Yönlü Bağlantılı Liste
YAPAY ZEKA ÖDEV - 1 Kenan KILIÇASLAN Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Makina Mühendisliği Doktora Programı.
YAPAY ZEKA ÖDEV - 2 Kenan KILIÇASLAN Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Makina Mühendisliği Doktora Programı.
İkili Ağaçlar İkili Arama Ağaçları
4.1. Grafik Yöntemleri 4.2. Kapalı Yöntemler 4.3. Açık Yöntemler
CLUSTERING USING REPRESENTATIVES Hazırlayan: Arzu ÇOLAK
İçerik Ön Tanımlar En Kısa Yol Problemi Yol, Cevrim(çember)
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar En önemli graf problemleri
Lokal Arama Algoritmaları
İkili Arama Ağaçları (Binary Search Trees) BST
Bölüm 3 – Yapısal Programlama
En Küçük Yol Ağacı (Minimum Spanning Tree)
Karar Ağaçları İle Sınıflandırma
Algoritmalar DERS 4 Çabuk sıralama Böl ve fethet Bölüntüler
Arama ile sorun çözme Ders 3.
Çizge Teorisi, Dağıtık Algoritmalar ve Telsiz Duyarga Ağları
YAPAY ZEKA ve UZMAN SİSTEMLER
Sonlu Durum Makinesi M=(S, I, O, f, g, s0) S:durumlar kümesi
İçerik: Graflar Tanım Gösterim Dolaşma Algoritmaları
Ders Notu – 3.1 Arama ile Problem Çözme
ÇİZGELERİN GÖSTERİMİ Yılmaz KILIÇASLAN. Sunu Planı Bu derste, çizgelerin bilgisayarda gösterimine ilişkin iki standart yaklaşımı inceleyeceğiz.
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Veri ağaçları
Ders Notu – 3.2 Bilgisiz (Kör) Arama Yöntemleri
BİR BİLİNMEYENLİ DENKLEMLER
Kısıtlamalı Sorunlar Constraint Satisfaction Problems
ÇİZGELERİN GÖSTERİMİ Yılmaz KILIÇASLAN.
M.Fatih AMASYALI Yapay Zeka Ders Notları
BİL551 – YAPAY ZEKA BİLGİSİZ ARAMA YÖNTEMLERİ
Rekabet ortamında arama Adversarial Search
Bilgili arama Yöntemleri
Arama Her Yerde M.Fatih AMASYALI Yapay Zeka Ders Notları
Olay Ağacı Analizi (ETA)
1.Adım: Yukarıdaki araç çubuğundan kayıt ekle sekmesine basılır.
İlköğretim matematik öğretmenliği 2. grup
DENEME.
Bilgili arama Yöntemleri
BAZI VERİ YAPILARI Yılmaz KILIÇASLAN. Sunu Planı Bu derste, çizgeler gibi bazı teorik nesnelerin bellekte nasıl tutulduğunu ve algoritmalarca nasıl işlendiğini.
EŞİTLİK ve DENKLEM.
KÜME ÇEŞİTLERİ 2. Sonlu ve Sonsuz Küme 1.Boş Küme 3. Evrensel Küme
BİL551 – YAPAY ZEKA BİLGİLİ ARAMA YÖNTEMLERİ
AVL(Adel’son-Vel’skiĭ and Landis) Ağacı AVL ağacı, iki alt ağacının yükseklikleri farkının en fazla 1 olabildiği dengeli ikili arama ağacıdır. AVL ağacında.
BİL 4112 Yapay Zeka Hafta 2 – Bölüm 2
BİL 4112 YAPAY ZEKA Hafta 3 – Bölüm 1
Makine Öğrenmesinde Yeni Problemler YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ.
OĞANI ZEKİ BULUYOR MUSUNUZ? Amacımız ulaşabildiğimiz kadar kişiye ulaşıp oğanı zeki bulan kişi bulmak. Devam etmek için farenin sol tuşuna.
Algoritmalar II Ders 2 Dinamik Programlama Yöntemi.
Ağırlıksız ikili eşleştirme
Hafta_5 Arama Algoritmaları
Algoritmalar II Ders 8 Açgözlü Algoritmalar.
Algoritmalar II Ders 1: Alan zaman takası yöntemi.
Turing Machines Turing Makineleri.
Çizgeler Çizge G=(V,E), ikilisine denir, burada V sonlu bir kümedir, E ise bu kümenin elemanları arasında ikili bir bağıntıdır. V kümesine G çizgesinin.
Çizge Algoritmalari 6. ders.
Hafta_6 Sezgisel-Bilgili Arama (Heuristic-Informed Search)
Makine Öğrenmesinde Yeni Problemler
Algoritmalar II Ders 11 Çizgeler. Çizgelerin bilgisayarda gösterimi. BFS algoritması.
Uzay ve Uzay Çalışmaları.
Çizge Algoritmalari 5. ders.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
İleri Algoritma Analizi
Algoritmalar II Ders 2 Dinamik Programlama Yöntemi.
Sunum transkripti:

Arama ile sorun çözme Ders 3

Konular Sorun çözen vekil Sorun türleri Sorunun ifade edilmesi Sorun örnekleri Temel arama algoritmaları

Arama Türleri Tüm arama yöntemlerinde başlıca düşünce, kısmı çözüm ardışıklıkları kümesini bulmak ve genişletmektir Bilgisiz Arama (Körüne arama) Enine arama Derinine arama Özyinelemeli derinine arama Bilgili Arama Stratejileri Dağa Tırmanma En iyisini arama Hırslı arama Işın arama Algorithm A*

Arama parametreleri Tam- kullanılan arama algoritması ile çözüm bulunuyor mu? Mekan- algoritmanın kullandığı durum uzayının boyutu (bellek alanı) Zaman- algoritmanın gerçekleştirilmesi için gereken zaman Optimal- bu algoritma ile durum uzayında en iyi çözümü bulmak mümkün mü? (bu algoritma ile ilk aramada en iyi çözüme ulaşılmasının mümkünlüğü değil) 14 Jan 2004 CS 3243 - Blind Search

KÖRÜNE ARAMA- Blind search Bilgisiz veya KÖRÜNE ARAMA- Blind search

Bilgisiz (kör) arama yöntemleri Bilgisiz arama yöntemlerinde yalnız sorunun tanımında bulunan bilgiler kullanıla bilir Enine arama-Breadth-first search Derinine arama-Depth-first search Sınırlı derinine arama-Depth-limited search Özyinilemeli derinine arama-Iterative deepening search

Kör Arama başlangıç durumu içeren elementi (ağacın kökü) seçmeli listedeki ilk yol amaç durumunda sonlanana dek veya liste boş olana dek aşağıdakileri yapmalı: listeden ilk yolu almalı İlk yolu, onun uç düğümünün tüm ardıllarına doğru genişletmekle yeni yollar oluşturmalı Döngülü tüm yolları gözden atmalı Amaç durumu bulunursa aramayı bitirmeli, eksi halde yeni yolları gözden geçirmeli Tüm yollar gözden geçirildikten sonra amaç durumu bulunamazsa aramayı başarısız kabul etmeli Kör arama Kör arama yöntemlerinde çözüme ulaşmak için hiçbir bilgi verilmez. Aramanın her hangi adımında çözüme ne kadar yakın (veya uzak) olması hakkında veya çözümün buluna bileceği hakkında fikir söylemek mümkün değildir.

Yol haritası Durum Uzayı CG SC S SR W CS L A R E SG FA 7 2 1 3 4 14 Jan 2004 CS 3243 - Blind Search

Enine arama Enine aramada ağaç soldan sağa, yukarıdan aşağıya doğru taranıyor. Başka değişle, bir seviyedeki tüm düğümler genişlendikten (tarandıktan) sonra bir sonraki aşağı seviyeye geçilir. CG SC S SR W CS L A SG FA R E arama ağacı başarı

Enine arama En yüzeyde (en üst seviye) olan genişlenmemiş düğümü genişletmeli FIFO yapısı: yeni ardıllar sona eklenecek

Enine arama En yüzeyde (en üst seviye) olan genişlenmemiş düğümü genişletmeli FIFO yapısı: yeni ardıllar sona eklenecek

Enine arama En yüzeyde (en üst seviye) olan genişlenmemiş düğümü genişletmeli FIFO yapısı: yeni ardıllar sona eklenecek

Enine arama En yüzeyde (en üst seviye) olan genişlenmemiş düğümü genişletmeli FIFO yapısı: yeni ardıllar sona eklenecek

Enine arama patrametreleri Tam? evet (b sonlu ise) Zaman? 1+b+b2+b3+… +bd O(bd) Mekan? O(bd) (her bir düğüm bellekte tutuluyor) Optimal? Evet (eğer her adım için değer = 1 ise); genelde ise optimal değil Mekan sorunu çok önemlidir

Enine Arama Gen. düğüm { S } S { A B C } A { B C D E G } B { C D E G G' } C { D E G G' G" } D { E G G' G" } E { G G' G" } G { G' G" } Çözüm yolu- S A G <-- G’nin değeri-10 Genişlenen düğümler sayısı (amaç düğümle birlikte) = 7

Enine Arama-örnek s 1 b b^2 b^d 2 1 d derinlikli tam arama ağacı; her bir yaprak olmayan düğümün b oğlu var: Toplam: 1 + b + b^2 + ... + b^d d Örnek: 12 derinlikli tam arama ağacında 0,…,11 derinlikte her düğümün 10 oğlu var. 12.ci derinlikteki düğümlerin oğulları yoktur. Böylelikle, ağaçta 1 + 10 + 100 + 1000 + ... + 10^12 = (10^13 - 1) düğüm var

Enine aramada mekan ve zaman değerlendirmesi 14 Jan 2004 CS 3243 - Blind Search

Derine Arama CG SC S SR W CS L A SG FA R E Arama ağacı Derine aramada arama ağacı yukarıdan aşağıya en sol düğümden başlayarak yaprak düğüme ulaşılana dek geliştiriliyor. Eğer bir yolda çözüm bulunamazsa, arama sonraki en sol ve genişlenmemiş düğümle devam ettirilir. başarı

Derinine Arama CG SC S SR W CS L A SG FA R E Arama ağacı Derinine aramada arama ağacı yukarıdan aşağıya en sol düğümden başlayarak yaprak düğüme ulaşılana dek geliştiriliyor. Eğer bir yolda çözüm bulunamazsa, arama sonraki sol ve genişlenmemiş düğümle devam ettirilir. başarı

Derinine arama CG SC S SR W CS L A SG FA R E SR L A R FA SG S SC CG CS Arama ağacı Derinine arama Derinine arama işlemleri ardışıklığı SR L A R FA SG S SC CG CS W E CS’ Başl.kuyruk Kuyruk 1 Kuyruk 2 Kuyruk 3 Kuyruk 4 Kuyruk 5 Kuyruk 6 Kuyruk 7 Kuyruk 8 CG-SC genişlenmesi SC-S genişlenmesi S-SR, L, CS, W genişlenmesi SR genişlenemez L-A, SG, E, CS genişlenmesi A-R genişlenmesi R-FA genişlenmesi FA genişlenemez Başarı CG SCS SR L A R FA SG

Derinine arama En derindeki genişlenmemiş düğümü genişletmeli LIFO yapısı, yani ardıllar öne yazılacak

Derinine arama En derindeki genişlenmemiş düğümü genişletmeli LIFO yapısı: ardıllar öne yazılacak

Derinine arama En derindeki genişlenmemiş düğümü genişletmeli LIFO yapısı, yani ardıllar öne yazılacak

Derinine arama En derindeki genişlenmemiş düğümü genişletmeli LIFO yapısı, yani ardıllar öne yazılacak

Derinine arama En derindeki genişlenmemiş düğümü genişletmeli LIFO yapısı, yani ardıllar öne yazılacak

Derinine arama En derindeki genişlenmemiş düğümü genişletmeli LIFO yapısı, yani ardıllar öne koyulacak

Derinine arama En derindeki genişlenmemiş düğümü genişletmeli LIFO yapısı, yani ardıllar öne yazılacak

Derinine arama En derindeki genişlenmemiş düğümü genişletmeli LIFO yapısı, yani ardıllar öne yazılacak

Derinine arama En derindeki genişlenmemiş düğümü genişletmeli LIFO yapısı, yani ardıllar öne yazılacak

Derinine arama En derindeki genişlenmemiş düğümü genişletmeli LIFO yapısı, yani ardıllar öne yazılacak

Derinine arama En derindeki genişlenmemiş düğümü genişletmeli LIFO yapısı, yani ardıllar öne yazılacak

Derinine arama En derindeki genişlenmemiş düğümü genişletmeli LIFO yapısı, yani ardıllar öne yazılacak

derinine arama (daha bir örnek) Düğümlerin yanında parantez içinde o düğümün taranma sırası gösterilip.

Derinine aramanın özellikleri Tam? Değil: sonsuz derinlik,döngülü uzaylar ola biliyor Tekrarlanan durumların önlenmesi için algoritmada değişiklik yapılıyor  sonlu uzayda tamlık Zaman? O(bm): m , d’den çok büyük ise zaman oldukça büyük olacak; m-yol uzunluğu çözümler çok ise, enine aramadan daha hızlı ola bilir Uzay? O(bm)- doğrusal uzay Optimal? Değil

Derinine Arama algoritması Gen. düğüm liste { S } S { A B C } A { D E G B C} D { E G B C } E { G B C } G { B C } Çözüm yolu S A G <-- G’nin değeri= 10 Genişlenen düğümler sayısı (amaç düğümle birlikte) = 5 S 1 8 5 A B C 3 9 7 D E G

Derinine Arama algoritması Algoritmanın esas özellikleri: Genişlenme için listeden her zaman en derindeki düğümü seçmeli ve yeni üretilmiş düğümleri listeye yazmalı liste LIFO yapılıdır. Genişlenme için seçilmiş düğüm amaç ise algoritmayı sonlandırmalı goal Sonlu olmaya bilir Tam değil Exponensiyel zaman O(b^d) Doğrusal mekan O(bd) şansımız varsa çözüm çok hızlı buluna bilir

Sınırlı derinine arama derinliği sınırlı götürmekle derinine arama

Sınırlı Derinine Arama Bu arama yönteminde, derinine aramada olası sonsuz (ölü döngü) arama işlemini önlemek için aramanın belirli bir seviyeye kadar yapılması düşünülmektedir. Örneğin, Yol haritasında hiçbir çözüm 11’den fazla adım gerektirmeyecek. Çünkü, burada yalnız 12 yerleşim vardır. Bu nedenle biz sınır gibi 11’i kullana bileriz. Döngülerin var olduğunu kabul etmiyoruz ve varsayıyoruz ki, sorun sonlu derinlik seviyesinde çözüle bilir.

Sınırlı Derinine arama Eğer gereken çözüm L+1 derinlikte ise, o hiç zaman bulunamayacak. (L-sınır derinliği) Karmaşıklık bakımından yöntem sıradan derinine aramaya benzer (azami derinliği ifade eden derinlik sınırını göz önüne almakla) Zaman karmaşıklığı Uzay karmaşıklığı Tam? Optimal? O(bl) Evet(çözüm <=l derinlikte ise) hayır

Sınırlı Derinine arama Sınırlı derinine arama yönteminde iyi arama sınırını bulmak çoğu zaman kolay olmuyor. Arama uzayı büyük ve çözüm derinliği belli olmayan durumlarda yinelemeli derinine arama tercih edilen yöntemdir Başarıya ulaşana dek derinlik sınırı her defa 1 arttırılıyor

Yinelemeli derinine arama Satranç turnuvalarında oyunlar kesin zaman sınırı içinde oynanıyor. Satranç programı her hamle için ne kadar zaman kullanmalı olduğu kararını vermelidir. Pek çok satranç programları arama işlemini yinelemeli derinine arama ile gerçekleştiriyorlar.  Başka değişle, program önce 2 seviyede, sonra 3 , sonra 4… seviyede arama yapıyor. Bu, arama için ayrılan süre dolana dek devam ediyor. Bundan sonra program, bulunan hamleler içinden en iyisini çözüm gibi kabul ediyor 

Yinelemeli derinine arama fonksiyonu

Yinelemeli derinine arama l =0

Yinelemeli derinine arama l =1

Yinelemeli derinine arama l =2

Yinelemeli derinine arama l =3

Yinelemeli derinine arama Sınırlı derinine arama yönteminde üretilen düğümler sayısı: NDLS = b0 + b1 + b2 + … + bd-2 + bd-1 + bd Yinelemeli derinine aramada üretilen düğümler sayısı: NIDS = (d+1)b0 + d b^1 + (d-1)b^2 + … + 3bd-2 +2bd-1 + 1bd Örnek: b = 10, d = 5, NDLS = 1 + 10 + 100 + 1,000 + 10,000 + 100,000 = 111,111 NIDS = 6 + 50 + 400 + 3,000 + 20,000 + 100,000 = 123,456 Yineleme ve sınırlı arama arasındaki fark: (123,456 - 111,111)/111,111 = 11%

Yinelemeli derinine arama yönteminin özellikleri: Tam? Evet Zaman? (d+1)b0 + d b1 + (d-1)b2 + … + bd = O(bd) Mekan? O(bd) Optimal? Evet,eğer adım değeri=1

Sabit maliyet- Uniform-Cost (UCS) g(n) = başlangıç düğümden açık n düğümüne yolun değeri Algoritma: her zaman en küçük g(n) değerli düğümü seçmeli; tüm yeni üretilmiş düğümleri listeye kaydetmeli Listedeki düğümleri g(n) ‘nin artması ardışıklığı ile sıralamalı Açılmak için seçilmiş düğüm amaç ise algoritmayı sonlandırmalı Algoritmalarla bağlı kaynaklarda“Dijkstra Algoritması” , yöneylem araştırmasında “Dal ve Sınır Algoritması” denir

Sabit maliyet Araması Açılan düğüm düğümler listesi {S(0)} S {A(1) B(5) C(8)} A {D(4) B(5) C(8) E(8) G(10)} D {B(5) C(8) E(8) G(10)} B {C(8) E(8) G’(9) G(10)} C {E(8) G’(9) G(10) G”(13)} E {G’(9) G(10) G”(13) } G’ {G(10) G”(13) } çözüm yolu S B G <-- G’nin değeri 10 değil, 9’tur Açılan düğüm sayısı (amaç düğümle birlikte) = 7 S 1 8 5 A B C 3 9 4 7 5 D E G G’ G”

Sabit maliyet yönteminin özellikleri Tam (her bir adımın değeri sonsuz değilse) g(n) <= g(amaç) koşulu ile durum uzayında düğümler sayısı n sonludur) n’ düğümü n ’in oğlu ise g(n’) = g(n) + c(n, n’) > g(n) Amaç düğümü nihayette üretilecek ve amaç denemesinden geçecek Optimal/Uygun amaç denemesine bağlıdır Çoklu çözüm yolları Açık n düğümünden üretilen her çözüm yolunun değeri >= g(n) Genişlenme için açılan ve denemeden geçen birinci düğümün yol değeri listedeki her bir açık düğümün değerinden küçük veya eşittir Eksponensiyel zaman ve mekan karmaşıklığı (b^d) ; d- en küçük değerli çözüm için çözüm yolunun derinliğidir

Tekrarlanan durumların aradan kaldırılması Amaç:Durum uzayının boyutunu küçültmekle arama etkisinin yükseltilmesi 1. Bir önce bulunduğun duruma geri dönmemeli 2. Döngü yapacak yolları oluşturmamalı 3. Daha önce oluşturulmuş olan bir durumu yeniden oluşturmamalı

İkiyönlü arama- Bi-directional search Başlangıç durumdan amaca ve amaç durumundan başlangıca doğru aynı zamanda arama Yollar kesiştikte durmalı Tek bir başlangıç ve amaç durumu oldukta ve hareketler değiştirile bilir oldukta iyidir Çözüme daha hızlı ulaşmak mümkün ola bilir

Arama stratejilerinin karşılaştırılması

Arama Yöntemlerinin özeti Yapay Zekada kullanılan arama teknikleri, bizi verilen başlangıç durumdan amaç durumuna (durumlarına) doğru götüren adımlar ardışıklığının bulunmasına dayanmaktadır. Enine ve derinine arama algoritmaları sonlu arama ağacında tüm düğümlerin bakılmasını gerektire bilir. Bu veya diğer algoritmanın seçimi çözülecek soruna bağlıdır. Kısmı yolların makul derinlikten sonra ölü sona veya başarılı sona ulaşacağına inanıyorsan , derine arama yöntemini kullanmak mantıklıdır. Yinelemeli Derinine arama küçük bellek alanı ister (derinine arama gibi) ve en kısa yolu önce bular (enine arama gibi)

Arama Yöntemlerinin özeti En kısa yolu bulmak istiyorsanız en iyisi enine arama yöntemini kullanmaktır Daha az bellek alanı kullanmak gerekiyorsa derinine arama kullanmak daha etkilidir Sabit Maliyet araması: Hareketlerin değerleri farklıdır En az değerli çözüm gerekiyor Yalnız sabit maliyet aramasında yol değeri dikkate alınıyor Çözümü daha çabuk bulmak gerekiyorsa o zaman daha karmaşık algoritmalar kullanılmalıdır! Çözüm durumlarına götüren pek çok yol varsa derinine arama hızlıdır, fakat yollar çok uzundur. Hedefe götüren yalnız bir kısa yol varsa enine arama daha hızlıdır. Fakat arama uzayı geniş ve derindir.

Arama algoritmaları için demolar http://www.cs.rochester.edu/~kautz/Mazes/search/applet.html http://www.cse.unl.edu/~choueiry/S03-476-876/searchapplet/index.html http://www.dcs.bbk.ac.uk/~dell/teaching/aiwa/ 14 Jan 2004 CS 3243 - Blind Search