9157474463

Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji

wybranej prostej, po czym stosowana jest metoda gradientowa w celu znalezienia minimum leżącego w pobliżu tej prostej.

Szczególnym przykładem algorytmów Monte Carlo połączonych z wiedzą heurystyczną są algorytmy genetyczne. Wektor parametrów nazywa się tu chromosomem i poddaje różnym „operacjom genetycznym”. Po wygenerowaniu pewnej populacji chromosomów ocenia się ich „funkcję przystosowania” fi (fitness function, wartość minimalizowanej funkcji kosztu), oraz prawdopodobieństwo przeżycia, równe tej wartości podzielonej przez całkowitą sumę wszystkich f, dla całej populacji, operacje genetyczne, takie jak jednopunktowe lub wielopunktowe krzyżowanie chromosomów, mutacje i bardziej wyspecjalizowane operacje, mają na celu zapewnienie lepszego przystosowania populacji. Niestety nie ma uniwersalnego sposobu na dobranie najlepszych operatorów, metody genetycznej optymalizacji są zwykle „ręcznie” dostrajane do problemu.

Jest kilka metod związanych bezpośrednio z algorytmami szukania choć nieco poza nie wykraczających. Jedną z nich jest procedura minimaksu. użyteczna w grach, w których usiłujemy maksymalnie wzmocnić swoja pozycję i maksymalnie osłabić pozycję przeciwnika (opisał ją Shannon w 1950 roku). Konieczna jest do tego procedura oceniająca daną sytuację z punktu widzenia każdej ze stron. Dla redukcji drzewa szukania i liczby statycznych ocen sytuacji reprezentowanych przez węzły stosuje się zasadę alfa-beta: jeśli któreś rozwiązanie jest na pewno marne nie trzeba tracić czasu by rozwijać jego gałąź. Parametry alfa i beta pozwalają określić w różnych gałęziach najlepsze wyniki obu stron, czyli minmizera i maksymizera. Schodząc o kilka poziomów w głąb ocenia się końcowe sytuacje z punktu widzenia maksymizera i cofa do poprzedniego poziomu bo ocenić optymalny ruch minimizera. Jeśli w innych gałęziach po zejściu w głąb zobaczymy, że sytuacja z punktu widzenia minimizera jest mniej korzystna to nie warto dalej rozważać tej gałęzi. Procedura alfa-beta zmniejsza szybkość eksplozji kombinatorycznej ale jej nie zapobiega. Jeśli czas przeznaczony na szukanie rozwiązania jest ograniczony stosuje się procedurę stopniowego pogłębiania, poszukując optymalnych rozwiązań na kolejno coraz głębszych poziomach. Nietrudno zauważyć, że praca konieczna do oceny sytuacji na nowym poziomie zawsze dominuje w całkowitych kosztach poszukiwania rozwiązania.

Agendy to listy zadań, które system może w danej chwili wykonać, połączone z uzasadnieniami dlaczego takie proponowane są takie zadania oraz z probabilistyczną oceną poszczególnych zadań. Rozumowania w oparciu o agendy sprowadza się do poszukiwania stanów o największym końcowym prawdopodobieństwie. W tego typu rozumowaniach stosuje się również metody spełniania ograniczeń, w których cel jest takim stanem systemu, w którym spełniona jest maksymalna liczba ograniczeń.

Analiza celów i środków (means-ends analysis) wykorzystuje różnice pomiędzy stanem aktualnym a docelowym usiłując znaleźć takie przejście w grafie które w maksymalny sposób redukuję tą różnicę. W odróżnieniu od poprzednich strategii szukania w metodzie tej usiłuje się niejako jednocześnie stosować rozumowania w przód i wstecz (dedukcyjne i redukcyjne), próbując połączyć ze sobą ich wyniki. Szkic algorytmu wygląda następująco:

• Dopóki cel nie zostanie osiągnięty lub nie będzie więcej nowych procedur wykonuj:

• Opisz stan bieżący, cel i różnice miedzy nimi

• Poszukaj procedury, która minimalizuje różnicę

• Użyj tej procedury działając na stan bieżący by utworzyć nowy stan

• Jeśli cel zostanie osiągnięty ogłoś sukces; jeśli nie klęskę.

Wiele problemów najłatwiej jest opisać podając różne ograniczenia, jakim podlegają. Trzeba wówczas znaleźć rozwiązanie zgodne ze zbiorem ograniczeń (constraint satisfaction). Heurystyki używane są wtedy do określenia, który z węzłów opisujących bieżącą sytuację warto rozwijać. Algorytm wygląda następująco:

• Propaguj zadane ograniczenia:

• Utwórz opis stanu zawierający wszystkie obiekty podlegające ograniczeniom

• Powtarzaj aż wszystkie ograniczenia zostaną spełnione:

• wybierz obiekt i spróbuj poddać go transformacji dającej maksymalnie dobre spełnianie warunków;

• jeśli ograniczenia ulegną zmianie po transformacji obiektu otwórz wszystkie obiekty które podlegają tym samym ograniczeniom i poddaj je transformacjom.

• Zakończ

Jest jeszcze wiele innych metod heurystycznego przeszukiwania. W nielicznych przypadkach udowodnić można optymalność (w sensie generowania statystycznie najmniejszej liczby węzłów w procesie szukania) pewnych